Джереми Скотт из компании Milestone рассказал журналу Security Technology Executive о том, как прогнозная аналитика стала ключевым компонентом стратегий снижения рисков.
По мере того, как все больше организаций обращаются к прогнозной аналитике за помощью в решении различных задач, поставщики активно ищут способы ее внедрения в свои системы безопасности.
Редактор журнала Security Technology Executive Стив Ласки задал несколько вопросов Джереми Скотту, руководителю направления стратегических альянсов Milestone Systems, касающихся развития прогнозной аналитики и ее применения в индустрии безопасности.
STE: Пожалуйста, дайте определение «прогнозной аналитики» для систем видеонаблюдения?
Скотт: Простым примером базовой прогнозной аналитики является анализ направления движения объекта. Как только программное обеспечение обнаруживает движущийся объект, направление и скорость его движения, оно может предсказать, где в конечном итоге окажется этот объект. Искусственный интеллект такого уровня может применяться для прогнозирования заторов на дорогах, наблюдения за судами в море, отслеживания подозреваемых, покидающих место происшествия, и т. д. Инструменты прогнозирования могут быть очень полезными в различных сферах. Компьютеры могут обрабатывать большие объемы данных гораздо быстрее, чем мы.
STE: Где еще применяется прогнозная аналитика, помимо сферы безопасности?
Скотт: Прогнозная аналитика может использоваться в системах городского наблюдения, для контроля движения транспортных средств и пешеходов, обнаружения большого скопления людей и так далее. Также популярен анализ данных системы видеонаблюдения в реальном времени, например, в магазинах. Видеонаблюдение с алгоритмами анализа используется для подсчета клиентов, которые входят в магазин. Менеджеры магазинов используют эту информацию для прогнозирования потока посетителей, чтобы знать, сколько кассовых аппаратов и сотрудников должны быть задействованы в течение дня.
STE: Темпы развития технологий видеонаблюдения за последние 3-5 лет значительно возросли. Какова ситуация с прогнозной аналитикой и как она будет развиваться в течение следующих 3-5 лет?
Скотт: Достижения последних трех-пяти лет были весьма значительными. Хорошим примером является то, что сейчас мы используем технологии обработки данных с гораздо более высокой скоростью. Что касается дальнейшего развития видеоаналитики, системы будут собирать и анализировать данные из разнообразных источников. Большее количество данных и их эффективный анализ позволит получить комплексное представление о проблеме, требующей решения.
Источник securityinfowatch.com. Перевод выполнила администратор сайта Елена Пономаренко.
