Сегодня на искусственный интеллект и машинное обучение опирается множество технологий и приложений, предоставляющих разнообразные решения для широкого круга задач.
Глубокое обучение ускорило развитие технологий видеонаблюдения, особенно, в том, что касается точного обнаружения. Аналитика видео на основе искусственного интеллекта позволяет извлекать, распознавать, классифицировать и индексировать объекты.
Изначально видеоаналитика разрабатывалась как решение для оповещения. Посредством инициирования призывов к действию такие решения должны были устранить необходимость активного участия человека в процессе мониторинга. Однако эти решения, основанные на компьютерном зрении, не смогли полностью достичь этой цели. Они были склонны к ложным срабатываниям и выдавали недостаточно точные результаты поиска в видеоматериалах определенных событий согласно заданным критериям.
Альтернативный подход был иным: разработчики новых технологий анализа видеоматериалов не ставили собой цель свести участие операторов системы видеонаблюдения к нулю. Вместо этого видеоаналитика должны была сделать просмотр видео более эффективным. Новые решения позволили операторам быстро извлекать из видео ту информацию, которая действительно была важной для них.
Внедрение видеоаналитики, основанной на глубоком обучении, произвело революцию в индустрии, обеспечив возможность точного обнаружения угроз и оповещения о них. Развитие видеоаналитики, помимо прочего, повлияло на то, что производители усовершенствовали свои видеокамеры наблюдения, а пользователи стали устанавливать больше оборудования для оптимизации мер реагирования на угрозы в реальном времени.
Новые разработки позволили использовать такие возможности, как подсчет людей и распознавание лиц. Видео с более высоким разрешением позволяет распознавать людей в толпе и анализировать лица с помощью современной аналитики. Оповещения запускаются в режиме реального времени автоматически, при соблюдении определенных условий. Кроме того, решения, основанные на глубоком обучении, позволяют использовать ценные метаданные системы видеонаблюдения для анализа бизнес-процессов.
Распространение видеокамер наблюдения с высоким разрешением также привело к увеличению общей стоимости владения системой видеонаблюдения. В частности, это связано с высокими требованиями к обработке данных. Текущие исследования и разработки в области видеоаналитики направлены на снижение стоимости обработки данных.
Источник securitytoday.com. Перевод выполнен авторским коллективом сайта. Ваши замечания отправляйте администратору сайта. Елена Пономаренко.
