Организации, которые сталкиваются с растущими проблемами в области безопасности, теперь стремятся к установке систем видеонаблюдения, чтобы решить вопрос защищенности и продуктивности работы. Программное обеспечение для анализа видеоконтента — это технологическое решение на основе искусственного интеллекта, которое предлагает спектр аналитических возможностей для улучшения систем видеонаблюдения, позволяя пользователям вкладывать инвестиции для:
- Поиска и фильтрации по подавляющему количеству видеоматериалов, для действенной безопасности;
- Запуска оповещений в режиме реального времени, чтобы повысить ситуационную осведомленность и ускорить реагирование при возникновении угроз или чрезвычайных ситуаций;
- Количественной оценки видеоданных и использования метрик для планирования, разработки и оптимизации операций.
Интегрируя программное обеспечение для анализа видеоконтента, компании могут повысить ценность, полученную из традиционных материалов видеонаблюдения, и гибко и беспрепятственно масштабировать операции на основе подхода, управляемого данными.
Как работает технология?
Интеллектуальный анализ видео опирается на технологии глубокого обучения и искусственного интеллекта для таких функций:
Извлечение объекта: искусственный интеллект изолирует конкретный объект, который появляется в видео;
Идентификация объекта: технология сравнивает обученную систему с использованием методов глубокого обучения, для распознавания извлеченного объекта;
Классификация объектов: наконец, система сравнивает объект с другими, хранящимися во всеобъемлющей внутренней базе данных, чтобы классифицировать и каталогизировать их.
Этот процесс, основанный на технологии Deep learning, включает обучение системы распознаванию и сопоставлению объектов, что достигается за счет воздействия массивных наборов отмеченных изображений. Например, чтобы научить машину распознавать девушку, системе должна быть представлена база с тысячами изображений девушек (и без), чтобы можно было точно выполнять идентификацию по вектору признаков. Конечно, при должном обучении глубокие нейронные сети (DNN) могут не только различать людей по полу, но также определять виды транспортных средств или животных. А с функцией распознавания лиц можно выявлять совпадения для конкретных людей.
Как только механизм видеоаналитики обрабатывает видео с использованием этих методов, все извлеченные и идентифицированные объекты индексируются как метаданные, чтобы можно было осуществлять поиск видеоконтента. Также, оповещения в реальном времени могут быть настроены на основе идентифицируемых объектов или поведения. А данные могут быть объединены с течением времени, для создания панелей и отчетов бизнес-аналитики.
Как аналитика видеоконтента помогает конечным пользователям?
Несмотря на повсеместность видеонаблюдения, большинство захваченного контента никогда не используется. Подавляющее количество записанных и живых видеороликов слишком велики, чтобы люди могли результативно искать и просматривать их вручную. Аналитика видеоконтента позволяет пользователям использовать эти видео, без серьезных затрат времени и рабочей силы. Благодаря легкому поиску, действию и количественной оценке видео, ресурсы могут быть перераспределены для требовательных операций, контент видеонаблюдения активно использоваться, а организации — обмениваться видеоданными, традиционно используемыми только для обеспечения безопасности, для максимизации эффективности между бизнес-группами. Вот некоторые примеры того, как аналитика видеоконтента может служить заинтересованным сторонам в различных типах организаций.
Для розничной торговли. Данная технология, как и видеонаблюдение, имеет неисчислимое количество случаев использования для обеспечения безопасности в магазинах и предотвращения краж. Но это только начало. Путем выявления демографических данных, неэффективности навигации по магазину и размещения товаров, а также проблемных точек в торговом помещении, аналитика видеоконтента может способствовать принятию оптимизированных мерчендайзинговых решений и повышению прибыли. Это обеспечивается за счет использования действенного интеллекта о моделях передвижения клиентов, взаимодействиях объектов и демографических сегментациях.
Для транспорта. Программное обеспечение для видеонаблюдения используется для оптимизации транспортных потоков и управления толпой для безопасной транспортировки внутри объектов, на городских улицах и в общественных местах. Например, один университет в США использовал видеоаналитику для получения информации о ежедневных схемах движения, заторах и нарушениях — а также, данных о перекрестках и типах транспортных средств. Это необходимо для ситуационной осведомленности, выявления проблемных горячих точек и принятия обоснованных решений об обновлении движения, инфраструктуры и оптимизации транспортных потоков на основе действенных данных. Информация о транспорте и движении, предоставляемая с помощью видеосвязи, имеет решающее значение для транспортных компаний, терминалов и путешественников. Кроме того, способствует упрощению движения, независимо от способа транспортировки.
Для правоохранительных органов. Полиция использует программное обеспечение для анализа видеоконтента, чтобы:
- Находить, определять и отслеживать интересующих лиц, с нескольких камер и видео;
- Определять иные, упущенные из виду доказательства и детали, невидимые для человеческого глаза;
- Повышать осведомленность о ситуации и ускорять реагирование на чрезвычайные происшествия и угрозы.
Заключение
Как и любая изменяющая игру информационная технология, видеоаналитика помогает организациям делать то, на что традиционное видеонаблюдение не способно. Учреждения, от ритейлеров до правоохранительных органов, транспортных агентств и других организаций, имеют возможность максимизировать существующие инвестиции в видеоинформацию, превращая ежедневное видеонаблюдение в действенные данные, для обеспечения безопасности и не только.
