Видеоаналитика существует почти столько же, сколько сама система видеонаблюдения, избавляя операторов безопасности от практически невозможной задачи постоянного и продуктивного мониторинга каналов видеокамер. Концепция видеоаналитики достаточно проста: алгоритмы позволяют устройству анализировать видео в текущем времени и отправлять оповещения пользователю.
Аналитика также может классифицировать аспекты записанного видео, чтобы его было легче найти. Хотя современные технологии сделали решение точным и доступным, чем прежде, эксперты еще видят некоторые препятствия для полного принятия. Вот как видеоаналитика меняет отношение к безопасности и как можно использовать это в своих целях.
История анализа видеоконтента
Ранней разработкой видеоаналитики было обнаружение движения. Хотя комплексы видеонаблюдения правильно идентифицировали подозрительную активность внутри помещения, например, злоумышленника, но с тем же успехом распознавали ветви деревьев, движущихся из-за ветра, или дождь, падающий перед объективом камеры. Распространенность ложных срабатываний ухудшила репутацию видеоаналитики, и пользователи стали игнорировать эту технологию.
Достижения в области аппаратного и программного обеспечения для видеонаблюдения, весомо повысили точность, но в течение некоторого времени наиболее производительные аналитические данные были доступны только в самом дорогом оборудовании. Перенесемся в сегодняшний день, когда аналитика стала достаточно зрелой, и удачно проникает на рынок видеонаблюдения.
Что касается камер и видеорегистраторов, усовершенствованное оборудование дает устройствам быстрее и точнее реагировать на обнаружение событий. Увеличение вычислительной мощности гарантирует улучшенные показатели аналитики. Недорогие видеорегистраторы работают совместно и предоставляют сложные аналитические способности. Теперь единственное, что удерживает конечных пользователей от полномерного внедрения видеоаналитики, — это обучение.
Разрушение барьеров для принятия
Одно из основных препятствий, мешающих пользователям внедрять видеоаналитику в системы безопасности, заключается в отсутствии понимания. «Анализ видеоконтента» теряется среди таких модных слов, как «искусственный интеллект» и «глубокое обучение». Важно отличать видеоаналитику от продвинутых форм ИИ. Технически, ИИ означает «заставить машину каким-то образом имитировать поведение человека».
Большинство оборудования для видеонаблюдения сегодня использует аналитику основанную на правилах (встроенную в камеры). Эта форма ИИ не улучшает анализ и точность путем постоянного изучения данных.
Аналитика на основе правил — это экономически выгодное решение, что дает технологии одновременно исследовать массу событий и объектов таким образом, который был бы непрактичным или невозможным для человека. Однако основанная на правилах аналитика не наделена когнитивной способностью интерпретировать деятельность так, как это умеют делать люди.
Распространенность анализа видеоконтента в сериалах по процессуальной криминалистике также негативно повлияла на практическое применение технологии в реальных ситуациях. Надежды, которые могут быть у любителя подобных шоу на комплекс видеонаблюдения, иногда не имеют ничего общего с действительностью. Этот «эффект CSI» означает, что интеграторы должны заранее рассеивать подобные ожидания и сосредоточиться на обучении пользователя тому, на что способна технология на самом деле.
Как аналитика повышает рентабельность инвестиций
Учитывая производительные способности нынешних систем видеонаблюдения, пользователи должны выходить за рамки традиционного получения четкой картины. Им следует стремиться к системе, которая вооружает интеллектом в процессе захвата видео. Это означает не только установку устройств с аналитическими способностями, но и изучение использования этих функций.
Простая коммерческая выгода заключается в том, что видеоаналитика улучшает способность системы видеонаблюдения выявлять конкретные события в режиме текущего времени и позволяет пользователю легко осуществлять поиск отснятого материала при воспроизведении. Использование видеоаналитики включает ряд преимуществ:
- повышение эффективности работы оборудования;
- снижение требований к рабочей силе;
- обеспечение бизнес-аналитики (например, улучшение обслуживания клиентов или лучшее понимание требований к персоналу);
- ускорение криминалистического анализа и повышение точности обнаружения.
Все эти атрибуты в совокупности увеличивают рентабельность инвестиций для пользователя, который может извлечь больше пользы из своей системы безопасности и продуктивно распределить бюджет по нескольким направлениям бизнеса.
Нынешняя видеоаналитика превращает IP камеры видеонаблюдения в сборщики данных, которые помогают предприятиям работать более плавно. Они экономят время, предоставляя пользователям только ту информацию, которая на самом деле нужна и важна.
Теперь, когда аналитика с меньшей вероятностью выдает ложную сигнализацию и широко доступна даже в бюджетных продуктах, все большее число конечных пользователей может извлечь из этого выгоду.
