Фізична безпека — пріоритет для парків розваг, причому деякі з них щорічно приваблюють сотні тисяч, якщо не мільйони відвідувачів, серед яких величезна кількість дітей. Такі розважальні комплекси вимагають цілодобової охорони для захисту пам'яток, а також відвідувачів та персоналу.

Розважальні парки містять багато складних суспільних зон, таких як автостоянки та фуд-корти, які повинні патрулюватися персоналом або контролюватися дистанційно за допомогою камер відеоспостереження. Але є також зони, призначені тільки для персоналу, які також повинні контролюватися — це адміністративні офіси або місця, де працюють механіки атракціонів.

Для підтримки операцій безпеки, керівництво таких об'єктів зазвичай використовує камери відеоспостереження. Але насправді відзнятий відеокамерами матеріал існує головним чином для підтримки розслідувань після інциденту. Це пов'язано з тим, що ручний перегляд відеозаписів може бути виснажливим, займати багато часу та приводити до людських помилок. На щастя, в останні роки ПЗ для відеоспостереження дозволило швидко, легко та продуктивно аналізувати й переглядати зняті матеріали, а також отримувати сповіщення в поточному часі про виявлену аномальну поведінку або виявляти продуктивні бізнес-аналітики, які корисні для операцій в сегменті безпеки та роздрібної торгівлі.

Аналіз та розслідування подій

Служба безпеки розважальних комплексів займається запобіганням крадіжок, пошкоджень або травм у всіх великих володіннях. Коли в одному з місць відбувається порушення безпеки або інцидент, співробітники служби безпеки часто починають розслідування, переглядаючи записи відеоспостереження з місця події. Комплексне аналітичне рішення для відеоконтенту, створене на основі технологій Deep learning та штучного інтелекту, здатне обробляти відео, ідентифікувати об'єкти в знятому матеріалі (охоплюючи людей та транспортні засоби) та індексувати ці об'єкти для продуктивного швидкого пошуку й аналізу, визначаючи конкретні об'єкти, що представляють інтерес. Години або дні відзнятого матеріалу можуть бути моментально розраховані, при цьому оператори фільтрують відео, щоб сфокусувати пошук та знаходити тільки людей або об'єкти, які відповідають конкретному опису. Це дозволяє службі безпеки витягувати важливі деталі, збирати докази та прискорювати розслідування.

Сповіщення в реальному часі для ситуаційної обізнаності

Програмне забезпечення для відеоспостереження може використовуватися для сповіщень в режимі поточного часу, тому менеджери по операціях або безпеки можуть діяти швидко при виявленні аномальної поведінки або подій. Оператор-людина визначає правила, що відбивають те, що вважається «нормальним», та налаштовує оповіщення, які повинні запускатися при виявленні об'єктів або дій, що виходять за межі «нормального». Приклади аномалій можуть охоплювати що завгодно: від незвично довгих черг, до людини, яка порушує правила у цій чутливій зоні, що заборонена для сторонніх осіб. Наприклад, оповіщення на основі підрахунку можуть спрацьовувати, коли кількість виявлених людей перетинає встановлений поріг — в цьому випадку охороні буде відправлено попередження та персонал потім зможе визначити, які дії варто робити.

Розпізнавання облич для запобігання несанкціонованого проникнення та включення пошуку

Щоб запобігти доступ сторонніх осіб в парк або його обмежені ділянки, менеджери з безпеки можуть завантажувати списки відеоспостереження або цифрових зображень, що дозволяє програмному забезпеченню для відеоаналітики автоматично відстежувати всі канали відеокамер на збіги облич. Коли можливих збіг облич виявлено, оператори-люди отримують візуальне або звукове попередження, та можуть підтвердити правильність збігу. Ґрунтуючись на оцінці людини, виявлену особу можна ретельно контролювати та відстежувати. Після інциденту також можна здійснювати пошук в режимі поточного часу або записаних кадрах з камери, ґрунтуючись на конкретних особах, що представляють інтерес, щоб провести розслідування та витягти докази.

Аналіз статистики

Щоб забезпечити безпеку відвідувачів та персоналу в парках розваг, службам безпеки слід використовувати кількісно вимірювані дані про потоки трафіку відвідувачів, доступних на чинних платформах відеоспостереження. Відеоаналітика згодом збирає та агрегує дані й візуально представляє їх у звітах, зведених панелях та теплових картах, виявляючи тенденції, які менеджери з безпеки та операцій можуть використовувати для розуміння схем пішоходів й транспортних засобів, а також попереджувального прогнозування ситуацій. Наприклад, дані можуть візуалізувати кількість відвідувачів, виявлених на вході або виході в різний час дня, — тому оператори зможуть зрозуміти найбільш популярний час для відвідування, в поєднанні з можливістю вилучення статистики зайнятості парку за певні дні, тижні або місяці. Теплові карти можуть вказувати, де відвідувачі зазвичай гуляють, які експонати переглядають протягом найбільшого часу, скільки автомобілів в'їжджає на певну стоянку. Ця критична бізнес-інформація зможе допомогти зрозуміти, чи використовуються деякі входи та виходи в повній мірі, або де регулярно відбувається стовпотворіння. Завдяки цій інформації персонал може підготуватися до очікуваних піках руху, найнявши більше співробітників.

Беручи до уваги всі ці дані, бізнес у сфері дозвілля та розваг може активно покращувати громадську безпеку та якість обслуговування відвідувачів, завдяки розумним інвестиціям у відеоаналітику та сучасні комплекти відеоспостереження.