Сьогодні відеоспостереження стало звичним інструментом безпеки, але деякі організації навіть не усвідомлюють, що не в повній мірі використовують відеодані, які знімають їх камери відеоспостереження. Традиційно правоохоронні органи та групи фізичної безпеки використовують відеокамери для спостереження за територіями в режимі поточного часу та перегляду відзнятого матеріалу для збору доказів й розслідування інцидентів. З огляду на те, що кадрові ресурси та час зазвичай обмежені, нереально контролювати всі камери відеоспостереження в режимі поточного часу або вручну переглядати всі доступні матеріали після інциденту. Навіть якщо у них є час, людські спостереження схильні до помилок або недогляду. В результаті велика частина відеоматеріалів ніколи не переглядається та не використовується на практиці, тому деякі організації упускають цю скарбницю потрібної інформації.
Прогресивні організації усвідомили, що можуть та повинні отримувати більше користі від своїх комплектів відеоспостереження та відеоматеріалів. Сьогодні програмне забезпечення для відеоаналітики на основі штучного інтелекту перетворилося на важливу й додаткову технологію для відеоспостереження, оскільки дозволяє організаціям використовувати цінні дані в відеоматеріалах, які в іншому випадку залишилися б невикористаними.
Відеоаналітика дозволяє службі безпеки швидко переглядати кадри з минулих інцидентів, підвищувати ситуаційну обізнаність та час реакції на події, що розвиваються, а також отримувати дані про тенденції для розробки стратегій щодо запобігання всіляких проблем. Інтелектуальне ПЗ для відеоспостереження приносить користь багатьом галузям та швидко стає стандартною частиною технологічних пакетів не тільки для груп корпоративної безпеки та правоохоронних органів, а й для бізнес-цілей в організаціях.
Забезпечення гнучкості та продуктивної безпеки
За допомогою відеоаналітики на основі штучного інтелекту користувачі можуть прискорити розслідування шляхом швидкого та точного пошуку об'єктів та подій, які цікавлять. Оператори можуть фільтрувати об'єкти або сцени відповідно до класифікацій, таких, як: чоловік / жінка, дорослий / дитина, тип транспортного засобу, розпізнавання облич та номерних знаків, і інше.
Це стало можливим завдяки технологіям штучного інтелекту, а також глибокої нейронної мережі, що надає машині доступ до помічених даних, щоб навчити її (багато в чому подібно до того, як вчиться людина) розпізнавати об'єкти на відео. Це дозволяє шукати, агрегувати та використовувати дані для запуску попереджень або охоронної сигналізації. Перетворюючи живе або архівне відео в структуровані дані та витягуючи великі метадані для розпізнавання, класифікації та індексування об'єктів, рішення відеоспостереження перетворюють дані в корисну інформацію для проведення розслідувань й миттєвого реагування в поточному часі.
Можливість криміналістичної фільтрації відео на основі великої класифікації та розпізнавання об'єктів надає можливість користувачеві точно визначати найбільш релевантні дані на основі різних комбінацій пошуку.
Коли такі можливості пошуку й фільтрації також поширюються на поля за допомогою мобільних технологій, поліцейські на місці злочину або надзвичайної ситуації можуть швидко шукати відео на місці та основі описів свідків, щоб прискорити розслідування, перш ніж повернутися в центр злочинів в поточному часі. Будь то на вулиці або в офісі, можливість швидкого пошуку відзнятого матеріалу на кількох IP камерах відеоспостереження в мережі значно скорочує час наведення на ціль та економить час розслідування й відстеження підозрюваних, що в кінцевому підсумку запобігає злочинність, та звільняє персонал для виконання інших важливих обов'язків.
Підвищення ситуаційної обізнаності з допомогою повідомлень в поточному часі
Програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту на базі штучного інтелекту призначене не тільки для аналізування минулих подій; воно також дозволяє організаціям активно реагувати на ситуативні зміни в середовищі за допомогою попереджень в поточному часі. Використовуючи той же набір класів об'єктів та атрибутів, система відеоспостереження може бути налаштована на запуск попереджень в поточному часі на основі правил при виконанні заздалегідь встановлених умов. Оцінюючи очікувану активність та виявляючи аномальну поведінку, користувачі можуть створювати попередження про підозрілі умови, такі як виявлення руху в неробочий час або простої автомобіля в пішохідній зоні.
Користувачі відеоаналітики можуть визначати будь-яку кількість умов, які потребують налаштованих попереджень, для підвищення ситуаційної поінформованості, а також попереджувального та превентивного реагування на всілякі проблеми.
Наприклад, під час пандемії COVID-19 з рекомендаціями по соціальному та фізичному дистанціюванню, такі сповіщення мають вирішальне значення для виявлення та зменшення скупчення людей в установах усіх типів. Так само це може вказувати на проблему (будь то невідкладна медична допомога або намір вчинити злочин) — і можна налаштувати оповіщення про перебування в режимі поточного часу для повідомлення, коли об'єкт або людина виявлені в одному місці, протягом збільшеної тривалості часу.
