Человеческий мозг обладает ограниченной продолжительностью концентрации внимания. В исследовании 1999 года было установлено, что охранники, наблюдающие за видео, через 20 минут упускают до 95% всего происходящего в кадре. Использование достижений в области видеоаналитики решает эту проблему. Видеоаналитика обеспечивает точность и надежность оповещений.
Ученый в области искусственного интеллекта Херб Саймон сказал: «Избыток информации создает нехватку внимания». Саймон отметил, что большинство технологических систем фокусировались на предоставлении как можно большей информации, без учета особенностей человека. Следовательно, эти системы предоставляли людям избыточное количество информации, когда нужны были системы, которые отфильтровывали несущественную информацию, и выделяли интересующие предметы.
Большинство сотрудников служб безопасности получают массу информации, что приводит к проблемам с концентрацией. Вышеупомянутое исследование выявило следующие ограничения в работе оператора:
1. Эффективность работы оператора службы безопасности значительно ухудшается уже через 20 минут.
2. Операторы систем безопасности не могут эффективно контролировать несколько видеокамер наблюдения и датчиков.
3. Плохое качество изображения ускоряет потерю концентрации внимания.
Концепция технологии видеоаналитики заключается в предоставлении только той информации, которая требует немедленного внимания оператора. Однако подавляющее большинство этих систем создает огромное количество нерелевантной информации, создавая еще больше путаницы.
Стадии эфолюции видеоаналитики:
1. Обнаружение движения в видеокадре.
2. Расширенное обнаружение движения на видео.
3. Расширенное обнаружение изменений в кадре.
Обнаружение движения в видеокадре - стандартная функция, включенная во многие видеокамеры наблюдения, видеорегистраторы и программное обеспечение для управления видео. Однако, данная технология приводит к высокому уровню ложных тревог. К сожалению, этот высокий уровень ложных тревог приводит к быстрому ухудшению внимания оператора. В ответ на это ограничение индустрия перешла к технологии, основанной на идентификации движущихся объектов. Последним этапом эволюции видеоаналитики является технология Advanced Video Pattern Analytics, основанная на алгоритмах моделирования.
Из трех типов видеоаналитических технологий Advanced Video Pattern Analytics имеет самый низкий уровень ложных тревог. Она помогает поддерживать внимание оператора, выделяя информацию, которая является актуальной и важной.
Комплексная интеграция нескольких систем, таких как системы управления видео, с другими подсистемами, такими как системы обеспечения безопасности периметра, обеспечивает лучшую ситуационную осведомленность и управление тревогами.
В битве между человеком и машиной, видеоаналитика Advanced Video Pattern Analytics имеет больше преимуществ.
