Сучасні системи відеоспостереження здатні цілодобово захоплювати потоки зображень з високою роздільною здатністю, надаючи користувачам вражаючу кількість даних. Вони містять вагому кількість інформації, яка має чимале значення для тих, хто управляє об'єктом, включаючи безпеку та робочі процедури підприємств. Однак, попри переваги, занадто часто ці дані не використовуються. Однак експерти стверджують, що справжня цінність захоплених даних тепер може бути реалізована завдяки розвинутим технологіям.
Оскільки люди існують в переважно візуальному світі, можливо екстраполювати потрібні дані з того, що ми бачимо — будь то локальні події або інформація, передана камерами відеоспостереження. До слова, навіть короткий відеопотік містить вагому кількість інформації, яку можна застосовувати, щоб розібратися в ситуації та вжити необхідних заходів. У місцях, де особлива увага приділяється безпеці, рідко можливо переглядати багато захоплених даних, не кажучи вже про обробку, якщо не відбувається виняткова подія. В результаті велика частина цінності, притаманної даним відеоспостереження, втрачається.
В орієнтованих на безпеку застосуваннях, типовий підхід полягає в тому, щоб архівувати стільки захоплених даних, скільки можливо, та потім вони зберігаються протягом конкретного періоду часу. Тривалість зберігання, як правило, визначається з урахуванням двох міркувань: потреб об'єкта та вартості довгострокового архівування. Якщо протягом періоду зберігання немає повідомлень про події, інциденти або сигналізацію, що спрацювала, застарілий матеріал перезаписується.
Якщо ж повідомляється про інцидент, то робляться спроби ідентифікувати відповідні відеокліпи, та ті застосовуються для оцінки події й виявлення потрібних осіб, що представляють інтерес для подальшого розслідування або в якості доказів. В окремих випадках можливо шукати інші пов'язані інциденти або підозрюваних, щоб спробувати краще зрозуміти те, що сталося напередодні інциденту. Однак, коли вагома кількість потоків з відеокамер архівується, цей процес буде як трудомістким, так і витратним за часом.
Отже, значний відсоток захоплених даних навіть не проглядається, не кажучи вже про те, щоб досліджувати або аналізувати запис, для отримання уявлення про стан об'єкта. Крім того, коли відбувається інцидент, часто нестача ресурсів не дає знайти та використовувати всі відповідні відеодані.
Перш ніж шукати, як підвищити продуктивність відеоспостереження, варто задуматися про дані, які містяться в відеокліпі. Очевидно, що відео показує дії в переглянутій сцені, часто в режимі поточного часу. Ця інформація може мати вагоме значення, але для її використання необхідна фільтрація та розпізнавання об'єктів. У традиційних рішеннях відеоспостереження ці завдання, як правило, виконуються людиною-оператором, однак цей процес може займати багато часу та часто неефективний.
Будь то безпека, управління об'єктом, результативність бізнесу або інші завдання, відеодані містять величезну кількість ідентифікаторів, які допомагають забезпечити високий рівень ситуаційної обізнаності.
Однак, в багатокамерних рішеннях складно очікувати, що оператори будуть переглядати кожен потік відео та реєструвати всю інформацію. Продуктивність, досягнута завдяки використанню отриманих даних, незабаром зменшується через трудовитрати та необхідні ресурси для обробки інформації. Однак з появою інтелектуальних платформ для відеоаналітики, інформація може використовуватися для всіляких цілей — від створення безпеки та захисту, до бізнес-аналітики та управління об'єктом. І це може бути досягнуто без трудомістких практик.
Перевага відеоаналітики на основі ШІ
У той час як оператори застосовують міркування та логіку до візуальної інформації, що міститься в відеопотоках, вирішуючи, таким чином, які дії та заходи необхідні для конкретної події, інтелектуальні аналітичні платформи так не вміють. Замість цього вони використовують метадані: фактично дані про інформацію, що міститься в потоці. Генерація метаданих дає автоматизувати інтелектуальний аналіз відеоданих в режимі поточного часу або після події.
Метадані охоплюють розширений спектр інформації, такої як роздільна здатність зображення та частота кадрів, дата створення, всілякі налаштування й конфігурації — а в окремих випадках дані геолокації, які точно визначають, де встановлена IP камера.
Метадані стають більш цікавими для тих, хто прагне підвищити цінність передових рішень відеоспостереження — саме це дозволяє інтелектуальному ПЗ для відеоспостереження використовувати інформацію про те, що відбувається в записі. Це дає інтелектуальній аналітичній системі отримувати доступ до даних, в тому числі до атрибутів об'єкта. Опитуючи метадані, аналітична платформа здатна виявляти та ідентифікувати об'єкти й поведінку, що представляють інтерес. Удосконалена відеоаналітика також дає оператору отримувати інформацію, яка визначить, чи була діяльність створена транспортним засобом або людиною.
Технологія, заснована на глибокому навчанні, здатна виявляти порушення або виключення в режимі поточного часу, але також може грати роль в розширеній фільтрації після події. Наприклад, якщо виявлено, що транспортний засіб рухається в неправильному напрямку, це буде позначено як аномалія. Потім оператор може захотіти побачити інші кадри транспортного засобу. Замість того, щоб вручну очищати численні відеопотоки, намагаючись знайти інші потрібні відеокліпи, оператор зможе фільтрувати конкретну інформацію. Якщо транспортний засіб являє собою червоний фургон, в метаданих можна шукати червоні транспортні засоби відповідного розміру у межах конкретних часових параметрів.
Переваги відеоаналітики різноманітні, що дає користувачам виконувати розширений пошук та фільтрацію записаного відео. Це також дозволяє використовувати відеоматеріали для створення звітів та інформаційних панелей, які корисні щодо управління об'єктом або бізнес-аналітики, дозволяючи зрозуміти поведінкові моделі та тенденції. Це дає користувачам розумно прогнозувати ризики й загрози.
Звіти також можуть бути створені з метою безпеки. Наприклад, якщо відеоаналітика використовується для ідентифікації людей, що приходять на об'єкт, відеоаналітика може використовуватися для надання звітів про потік або інформації про зайнятість, які можуть використовуватися іншими відділами в рамках бізнесу. В якості альтернативи, дана технологія також підходить для контролю доступу в робочий час, перетворюючись на інструмент безпеки, коли на території нікого не повинно бути.
