Камеры видеонаблюдения используются в различных условиях: от городских улиц до частных домов. Каждый объект может включать несколько видеокамер, каждая из которых генерирует весомый объем отснятого материала, что способен предоставить нужную информацию об исследуемом пространстве, а также людях и объектах на территории. В конечном счете, огромное количество захваченных видеоданных делает способность анализа (в текущем времени или после инцидента) — практически невозможной. Таким образом, большая часть материала камер видеонаблюдения никогда не используется. Даже в ходе расследования, проведенного правоохранительными органами или службой безопасности после инцидента, где видео может служить критическим доказательством, следователи должны отдавать предпочтение рассмотрению записей на основе доступного времени и ресурсов, игнорируя весомую часть отснятого материала.

Сегодня программное обеспечение для видеоаналитики эволюционировало для обработки записей, а также обнаружения и идентификации, классификации объектов и предоставления видеоданных со способностью поиска и фильтрования, которые обеспечивают расширенные аналитические возможности.

Роль алгоритмов глубокого обучения в видеоаналитике

Во многом благодаря достижениям в исследованиях технологии Deep Learning и повышению доступности видеоданных с расширением глобальных сетей видеокамер, ПО для видеонаблюдения с аналитическими возможностями перешло от традиционных алгоритмов, основанных исключительно на технологиях Computer Vision, к внедрению мощных методов Deep Learning. Глубокое обучение, подмножество искусственного интеллекта, представляет собой соглашение об обучении, согласно которому машина подвергается воздействию объемов помеченных данных, чтобы «научиться» распознавать и идентифицировать ту же информацию в новых наборах данных. Решение Deep learning, имитирующее способ обучения человека, дает технологиям производительно выявлять и идентифицировать объекты, основываясь на повышенном воздействии информации. Основанная на надежной аппаратной инфраструктуре, технология Deep Learning обеспечивает ускоренный аналитический вывод, улучшенную производительность обработки и повышенную точность обнаружения, классификации и распознавания объектов.

Когда дело доходит до видеоаналитики, методы Deep learning используются для обучения системы распознаванию и классификации людей и объектов в видео. Таким образом, это решение видеонаблюдения позволяет конечным пользователям:

  • ускорить расследование путем поиска и фильтрования записей на основе конкретных критериев;
  • достичь ситуационной осведомленности путем настройки предупреждений на основе правил (на основе видеообъектов и поведения);
  • извлекать оперативную информацию, визуализируя видеоданные в виде информационных панелей и тепловых карт для оценки тенденций.

Анализ видеоконтента предоставляет как качественные, так и количественные данные, так что:

  1. В то время как муниципальные правоохранительные органы используют технологию для реагирования в текущем времени и расследования после событий, городские власти также могут использовать данные для планирования и оптимизации движения.
  2. В то время как торговый центр использует комплекты видеонаблюдения для запуска оповещений при обнаружении распознанных магазинных воров или для расследования кражи, маркетинговая команда розничной торговли может использовать видеоданные для просмотра навигационных шаблонов в магазине.
  3. В то время как аэропорт или транспортная система используют видеоаналитику для обеспечения безопасности, менеджеры оперативно отслеживают переполнение и структуру очередей, и принимают интеллектуальные способы улучшения потока движения.

Deep learning становится неотъемлемой составляющей аналитической разработки, и эксперты постоянно открывают новые варианты применений по мере продвижения исследований. Сегодня это помогает решать проблемы быстрее и точнее, чем прежде, и открывать новые задачи.