Современные системы видеонаблюдения способны круглосуточно захватывать потоки изображений с высоким разрешением, предоставляя пользователям впечатляющее количество данных. Они содержат весомое количество информации, которая имеет немалое значение для тех, кто управляет объектом, включая безопасность и рабочие процедуры предприятий. Однако, несмотря на преимущества, слишком часто эти данные не используются. Однако эксперты утверждают, что истинная ценность захваченных данных теперь может быть реализована благодаря развивающимся технологиям.
Поскольку люди существуют в преимущественно визуальном мире, возможно экстраполировать нужные данные из того, что мы видим — будь то локальные события или информация, передаваемая камерами видеонаблюдения. К слову, даже короткий видеопоток содержит весомое количество информации, которую можно применять, чтобы разобраться в ситуациях и принять правильные меры. В местах, где повышенное внимание уделяется безопасности, редко возможно просматривать массу захваченных данных, не говоря уже об обработке, если не происходит исключительное событие. В результате большая часть ценности, присущей данным видеонаблюдения, теряется.
В ориентированных на безопасность применениях, типичный подход состоит в том, чтобы архивировать столько захваченных данных, сколько возможно, и затем они сохраняются в течение конкретного периода времени. Продолжительность хранения, как правило, определяется с учетом двух соображений: потребностей объекта и стоимости долгосрочного архивирования. Если в течение периода хранения нет сообщений о событиях, инцидентах или сработавшей сигнализации, устаревший материал перезаписывается.
Если же сообщается об инциденте, то предпринимаются попытки идентифицировать соответствующие видеоклипы, и те применяются для оценки события и выявления нужных лиц, представляющих интерес для дальнейшего расследования или в качестве доказательств. В отдельных случаях возможно искать другие связанные инциденты или подозреваемых, чтобы попытаться лучше понять произошедшее в преддверии инцидента. Однако, когда весомое количество потоков с видеокамер архивируется, этот процесс будет как трудоемким, так и затратным по времени.
Следовательно, значительный процент захваченных данных даже не просматривается, не говоря уже о том, чтобы исследовать или анализировать запись, для получения представления о состоянии объекта. Кроме того, когда происходит инцидент, часто нехватка ресурсов не дает найти и использовать все соответствующие видеоданные.
Прежде чем искать, как повысить продуктивность видеонаблюдения, стоит задуматься о данных, которые содержатся в видеоклипе. Очевидно, что видео показывает действия в просматриваемой сцене, часто в режиме текущего времени. Эта информация может иметь весомое значение, но для ее использования необходима фильтрация и распознавание объектов. В традиционных решениях видеонаблюдения эти задачи, как правило, выполняются человеком-оператором, однако этот процесс может занимать много времени и часто неэффективен.
Будь то безопасность, управление объектом, результативность бизнеса или другие задачи, видеоданные содержат огромное количество идентификаторов, которые помогают обеспечить высочайший уровень ситуационной осведомленности.
Однако, в многокамерных решениях сложно ожидать, что операторы будут просматривать каждый поток видео и регистрировать всю содержащуюся информацию. Производительность, достигнутая благодаря использованию полученных данных, вскоре уменьшается из-за трудозатрат и необходимых ресурсов для обработки информации. Однако с появлением интеллектуальных платформ для видеоаналитики, информация может использоваться для всевозможных целей — от создания безопасности и защиты, до бизнес-аналитики и управления объектом. И это может быть достигнуто без трудоемких практик.
Преимущество видеоаналитики на основе ИИ
В то время как операторы применяют рассуждения и логику к визуальной информации, содержащейся в видеопотоках, решая, таким образом, какие действия и меры необходимы для конкретного события, интеллектуальные аналитические платформы так не умеют. Вместо этого они используют метаданные: фактически данные об информации, содержащейся в видеопотоке. Генерация метаданных дает автоматизировать интеллектуальный анализ видеоданных в режиме текущего времени или после события.
Метаданные включают в себя расширенный спектр информации, такой как разрешение изображения и частота кадров, дата создания, всевозможные настройки и конфигурации — а в отдельных случаях данные геолокации, которые точно определяют, где установлена IP камера.
Метаданные становятся более интересными для тех, кто стремится повысить ценность передовых решений видеонаблюдения — именно это позволяет интеллектуальному ПО для видеонаблюдения использовать информацию о том, что происходит в записи. Это дает интеллектуальной аналитической системе получать доступ к данным, в том числе к атрибутам объекта. Опрашивая метаданные, аналитическая платформа способна выявлять и идентифицировать объекты и поведение, представляющие интерес. Усовершенствованная видеоаналитика также дает оператору извлекать информацию, определяющую, была ли деятельность создана транспортным средством или человеком.
Технология, основанная на глубоком обучении, способна выявлять нарушения или исключения в режиме текущего времени, но также может играть роль в расширенной фильтрации после события. Например, если обнаружено, что транспортное средство движется в неправильном направлении, это будет помечено как аномалия. Затем оператор может захотеть увидеть другие кадры транспортного средства. Вместо того, чтобы вручную очищать многочисленные видеопотоки, пытаясь найти другие нужные видеоклипы, оператор сможет фильтровать конкретную информацию. Если транспортное средство представляет собой красный фургон, в метаданных можно искать красные транспортные средства соответствующего размера в пределах конкретных временных параметров.
Преимущества видеоаналитики разнообразны, что дает пользователям выполнять расширенный поиск и фильтрацию записанного видео. Это также позволяет использовать видеоматериалы для создания отчетов и информационных панелей, которые полезны в отношении управления объектом или бизнес-аналитики, позволяя понять поведенческие модели и тенденции. Это дает пользователям разумно прогнозировать риски и угрозы.
Отчеты также могут быть созданы в целях безопасности. Например, если видеоаналитика используется для идентификации людей, приходящих на объект, видеоаналитика может использоваться для предоставления отчетов о потоке или информации о занятости, которые могут использоваться другими отделами в рамках бизнеса. В качестве альтернативы, данная технология также подходит для контроля доступа в рабочее время, преображаясь в инструмент безопасности, когда на территории никого не должно быть.
