Сегодня средства автоматизации управляют различными бизнес-процессами, а машины выполняют задачи, которые некогда требовали ручного вмешательства человека. Автоматизация экономит время, деньги и ресурсы и, поскольку ручные процессы подвержены человеческим ошибкам — повышает точность и надежность. В некоторых случаях автоматизированные действия могут быть заранее запланированы на оптимальное время, для повышения продуктивности работы.
Преодоление проблем с обработкой видео, с помощью автоматизации
В качестве примера, некоторые организации развернули ПО для видеонаблюдения, которое агрегирует и анализирует содержание видеозаписей видеонаблюдения. Большая сеть видеокамер обычно собирает значительное количество отснятого материала ежечасно или ежедневно. Прежде чем операторы смогут просмотреть такие материалы, видеоданные должны быть обработаны. Иными словами, методы глубокого обучения должны применяться для обнаружения, идентификации и классификации объектов и поведения, что появляются в видео, а затем индексировать и сохранять их, чтобы это можно было использовать для анализа данных. С точки зрения вычислительных особенностей, сервер обработки видео потребляет значительные ресурсы, включая как процессор, так и память графического процессора — это означает, что он может иногда влиять на другие вычислительные операции анализа видео. Поэтому пользователи должны стратегически решать, когда начинать обработку видео, чтобы гарантировать достаточные вычислительные ресурсы для проведения аналитической деятельности. Автоматизация помогает пользователям установить баланс, обеспечивая предварительную обработку видеоданных и их доступность для анализа, а также наличие вычислительных ресурсов для обработки по требованию, в зависимости от нужд оператора.
Преимущества автоматизации анализа видеоконтента
Пользователи программного обеспечения для видеонаблюдения могут использовать весомый спектр аналитических данных, чтобы сделать поиск видео, действенным и количественным. От индексации метаданных видео, до мгновенного просмотра и поиска видео, до запуска предупреждений на основе видеообъектов в режиме текущего времени и визуализации метаданных, агрегированных с течением времени, в информационные панели и отчеты BI, можно запланировать обработку видео для поддержки расширенного диапазона действий. Пользователь может настроить конкретные правила оповещения, которые автоматически активируются в зависимости от времени суток, недели или даже года. Автоматизируя обработку видео для поддержки всевозможных потребностей в предупреждениях, операторы видеонаблюдения могут продуктивно контролировать видео, активно реагировать на динамические ситуации и повышать общую безопасность.
Примеров приложений автоматизации предостаточно, но вот некоторые преимущества автоматизации обработки видео во всех случаях ее использования:
Ускорение расследований. Автоматизируя обработку видео, доказательства с камер видеонаблюдения могут быть обработаны заранее и подготовлены к тому времени, когда у следователей есть причина для их просмотра. Усилия следователей могут быть упорядочены, путем упреждающей автоматизации обработки видео, вместо обработки видео при возникновении инцидента. Например, эта опция очень продуктивна для организаторов массовых мероприятий или служб безопасности конференц-центра. Хотя они и не способны предсказать, что произойдет, но знают, что инциденты могут произойти. Благодаря упреждающему планированию обработки видео, безопасность событий обеспечивает ускоренный доступ к доступным для поиска видеодоказательствам и позволит быстрее начать расследование после происшествия.
Динамическое достижение ситуационной осведомленности. При планировании автоматической обработки видео, операторы активно обрабатывают данные, поскольку знают, что потребуется выполнить поиск по видео и хотят, чтобы информация была наготове, когда это потребуется. В некоторых организациях для просмотра и поиска важно только видео, снятое в конкретное время дня или в назначенных местах. Например, в розничной отрасли, если служба безопасности желает просматривать активность в магазине в часы закрытия, сотрудники могут заранее определить, что видео было снято в промежутке с 22:00 до 9 утра. Видео обрабатывается автоматически каждый день, поэтому на следующий день оператор может быстро просматривать или находить нужные объекты в видео.
Проактивное управление оповещениями в текущем времени. Некоторые организации используют программное обеспечение для видеонаблюдения, для оповещений в режиме текущего времени, но не вся логика сообщений применима для каждого сценария. В розничной среде типы оповещений, которые могут быть важны во время пиковых покупок, вероятно, отличаются от тех, что нужны для повседневного потока покупателей. Например, в период «черной пятницы» розничный магазин может заранее запланировать оповещения, оптимизированные для ожидаемой активности, чтобы повысить ситуационную осведомленность и держать руку на пульсе развития событий. Принимая во внимание, что магазин может развертывать оповещения на основе подсчета для повседневной деятельности, сотрудники смогут определять и планировать обработку для поддержки специальных оповещений на основе подсчета, когда ожидается пик клиентской активности. Таким образом, оповещения могут быть произведены на основе плотности скопления людей, чтобы обеспечить физическую безопасность покупателей и имущества в магазине.
Аналогичным образом, предприятиям розничной торговли, которые настраивают оповещения для повседневной деятельности, необязательно, чтобы обработка была непрерывной. Продавцы могут оптимизировать обработку видео для включения оповещений в реальном времени и автоматизировать ее для других аналитических операций на соответствующие периоды времени.
Расписание бизнес-аналитики. Когда видео агрегируется с течением времени, его можно использовать для заполнения отчетов бизнес-аналитики, информационных панелей и тепловых карт, которые дают всем бизнес-группам внутри организации понимание повседневной деятельности, тенденций и моделей. Компании, что регулярно используют видеоаналитику, могут также автоматизировать создание панелей мониторинга, указав время записи и места, которые важно обработать для заполнения конкретных отчетов.
Автоматическая обработка видеоконтента предлагает несколько плюсов, начиная от уменьшения воздействия на вычислительные ресурсы и заканчивая повышением производительности и точности. Важно, чтобы это была настраиваемая функция, и каждая организация могла применять ее в соответствии с эксплуатационными потребностями и нуждами безопасности.
