Видеоаналитика — это мощное решение для каждой организации, стремящейся максимизировать свои инвестиции в видеонаблюдение и извлечь значимую информацию из видеоданных. Данная технология ускоряет работу правоохранительных органов в вопросах расследования и обнаружения видео-доказательств, позволяет настраивать оповещения в режиме реального времени для проактивного мониторинга подозрительного поведения, а также оценивать движение и определять шаблоны навигации для улучшения транспортных и клиентских потоков. Так, видеоаналитика повышает безопасность и производительность для предприятий. Поскольку ПО для видеонаблюдения применяется многопланово и по-разному для каждого типа пользователей — требования для каждого развертывания уникальны и зависят от персональных потребностей реализации.
Для предприятий, желающих развернуть видеоаналитику, предусматриваются некоторые руководящие принципы, которые дадут понять, какие аппаратные средства и технологии понадобятся для поддержки реализации данного решения. Вот некоторые из соображений, которые стоит принять во внимание перед внедрением платформы анализа видеоконтента.
Качество видео
Для начала нужно определиться, как будет происходить обработка видео: непосредственно с камер в режиме реального времени, с записанного материала или же оба варианта, а также, какое качество видео будет обрабатываться. Это важные вопросы, на которые нужно ответить при интеграции видеоаналитики: ответы будут определять, какое нужно оборудование для поддержки обработки и насколько сложной она будет.
Например, тип камеры может определять разрешение видео, которое должно быть обработано, а расположение камеры влияет на типы анализа, что возможны с существующим оборудованием. Например, если камера высокого разрешения установлена на уровне глаз, организация может применять ее для распознавания лиц, поскольку качество видео и расположение камеры достаточны для захвата изображений, которые можно использовать для сопоставления лиц. Поставщику решений для видеоаналитики также понадобиться информация о битрейте видео и частоте кадров, чтобы назначить вспомогательное оборудование для конкретной интеграции.
Системы управления видео
Для обработки видео и его поиска, а также оповещений в режиме реального времени, понадобится система управления видео (VMS) для поддержки анализа видеоконтента. Пользователи могут использовать несколько платформ VMS или же решения одного поставщика. Также можно задействовать интегрированную видеоаналитику, предлагаемую решением VMS, или внедрить более комплексную платформу для анализа видеоконтента, которая легко и гибко объединяется с текущей инфраструктурой.
Графический процессор для обработки видео
В последние несколько лет анализ видеоконтента быстро развился благодаря внедрению методов глубокого обучения, которые идентифицируют, извлекают и каталогизируют метаданные видео для аналитических приложений. Технология Deep Learning стала стандартным средством видеоаналитики, но это оказалось возможным только благодаря усовершенствованиям графических процессоров (GPU), характерных впечатляющими вычислительными способностями для преобразования содержимого видео в действенный интеллект.
Современные решения для анализа видеоконтента основаны на графических процессорах и Deep Learning для структурирования видеоданных и анализа метаданных, которые индексируются для поиска видео, визуализации панели мониторинга и оповещений в реальном времени. При интеграции решения для видеоаналитики, провайдер подскажет касаемо количества графических процессоров, которые понадобятся для поддержки конкретных требований к обработке видео наиболее экономичным и продуктивным способом. На эти требования влияют такие факторы, как количество одновременно работающих пользователей, использующих систему, необходимость обработки в настоящем времени или уже после события, и прочее.
Модель и сфера применения системы видеонаблюдения
Другая важная переменная для определения требований к обработке анализа видеоконтента — размер и область действия существующей в организации инфраструктуры видеонаблюдения. К примеру, потребности небольшой заправочной станции с несколькими камерами видеонаблюдения, будут отличаться от международной банковской организации, которая хочет получить представление о тенденциях из своих глобальных филиалов, включая тысячи камер, VMS и центров обработки данных. Потребности организации, обрабатывающей двенадцать часов видео локально, будут сильно отличаться от тех, которые должны круглосуточно централизовать данные из тысяч источников.
Первостепенные факторы, которые следует учитывать при развертывании VCA
В то время как вышеупомянутые практические соображения возникнут для любого бизнеса, реализующего видеоанализ, потребности каждой организации уникальны, и при рассмотрении каждого нового решения важно понимать:
- Какие вспомогательные технологии необходимы для обеспечения успеха интеграции;
- Как новая технология дополнит и увеличит существующие инвестиции;
- Может ли новое решение масштабироваться по мере развития бизнес-требований, и насколько гибко оно это делает.
Когда речь идет о технологиях для видеоаналитики, наличие комплексного и расширяемого решения с впечатляющими аналитическими возможностями позволит развивать бизнес и оптимизировать процесс принятия решений на основе действенного интеллекта. Тем не менее, первым шагом на пути к развитию бизнеса на базе видео является понимание того, что требуется для содействия этой трансформации.
