Искусственный интеллект улучшает повседневные решения, повышая продуктивность теми способами, которые люди раньше не могли себе представить. От беспилотных автомобилей до интеллектуальной аналитики — далеко идущие последствия технологий, основанные на глубоком обучении Deep Learning, что позволяют людям с большей производительностью достигать результатов, затрачивая меньше ресурсов и времени. Внедряя такую технологию, решения становятся основаны не только на данных, но и на ценном интеллекте. Системы, которые некогда использовались для узкой, специализированной цели, могут обширно применяться в рамках всей организации, для повышения производительности.
Программное обеспечение для видеоаналитики
Например, когда речь идет о физической безопасности, видеонаблюдение считается стандартным решением. Тем не менее, благодаря внедрению программного обеспечения для аналитики на основе ИИ, видеоданные могут использоваться ранее недоступными способами.
Например, правоохранительные органы эксплуатируют инфраструктуру видеонаблюдения для сбора доказательств по расследованию, мониторинга людей и помещений. Вместо ручного просмотра видео и наблюдения в текущем времени, что подвержено человеческим ошибкам и отвлекающим факторам, полиция может использовать анализ видеоконтента для ускорения расследований, повышения ситуационной осведомленности, оптимизации реакции в реальном времени, выявления подозрительных лиц и распознавания закономерностей и аномалий в записи.
ПО для видеонаблюдения обрабатывает и анализирует видео для обнаружения людей и объектов, идентифицирует и классифицирует их, а затем индексирует как метаданные, которые можно искать и ссылаться.
Поддержание общественной безопасности
Для правоохранительных органов возможность динамического поиска видео на основе детализированных критериев имеет решающее значение для отсеивания несущественных деталей и определения объектов, представляющих интерес, таких как подозрительные лица или транспортные средства. Помимо ускорения анализа и извлечения видеодоказательств, полиция может использовать анализ видео для настройки сложных оповещений в режиме реального времени, когда в видео выявляются люди, транспортные средства или поведение, представляющее интерес. Вместо того, чтобы активно отслеживать видеопотоки, правоохранительные органы могут оценивать инициированные оповещения и решать, как поступать. Таким образом, полиция также способна быстрее реагировать на чрезвычайные ситуации, угрозы и подозрительные действия по мере развития.
Данные видеонаблюдения
Видеоанализ дает возможность городам использовать данные IP-камер в качестве оперативного интеллекта для оптимизации городского управления и инфраструктуры. Когда видеоданные агрегируются с течением времени, то могут быть визуализированы в информационные панели, тепловые карты и отчеты, чтобы операторы могли определять шаблоны и с легкостью выявлять подозрительные явления.
Например, в городе можно проанализировать подверженный авариям местный перекресток или оценить характер движения, чтобы выявить такие детали, как направленные потоки движения, используют ли люди обозначенные пешеходные переходы, и предусмотрено ли более логичное место для светофора.
С помощью видеоаналитики, городские планировщики могут ответить на эти и другие вопросы, чтобы облегчить местные улучшения и обеспечить повышенное качество жизни горожан.
Улучшение ситуационной осведомленности
Понимание тенденций движения также имеет решающее значение для транспортных компаний, от услуг общественного транспорта до транспортных узлов и аэропортов. Используя информацию о движении по городу, организации общественного транспорта способны принимать решения на основе данных о планировании и услугах. Например, анализ видеонаблюдения вокруг автобусных остановок поможет этим компаниям понять, сколько часов в день люди проводят возле остановок. Сопоставляя эту информацию с транзакционными данными для каждой линии, расписание городского транспорта можно оптимизировать на основе спроса на отдельные линии, сокращая время ожидания для самых популярных маршрутов.
Точно так же визуализация движения и тепловые карты активности, полученные с камер видеонаблюдения основных транспортных узлов (международные аэропорты, центральные станции и прочее), будут полезны для повышения безопасности, осведомленности о ситуации, выявления причин заторов и в конечном счете, решения проблем для упрощенного обслуживания клиентов и комфорта путешественников.
