Ефективні рішення для відеоспостереження повинні робити складні сцени простими для розуміння і прийняття рішень. На практиці це вимагає збору великої кількості деталей в відео або аудіопотоках з того, що потенційно може включати масу джерел. Чим більше пристроїв в системі безпеки, тим більше може бути потенційно цікавих деталей.

В кінцевому рахунку, продуктивне відеоспостереження полягає у впливі на деталі сцени, які важливі для системних адміністраторів і операторів. Але що, якщо адміністратори або оператори не знають, про яку інформацію їм потрібні подробиці — чи навіть про те, що вони шукають в сцені? Важливі деталі можуть ставитися до конкретної людини, об'єкта чи руху в сцені або до типу події, яка ніколи раніше не відбувалася.

Сучасні комплекти відеоспостереження генерують вражаючу кількість (і здебільшого невикористану) даних. Це особливо вірно при записи відеокамер в режимі 24/7, що важливо для збору доказів, інцидентів та подій. Це не тільки складно визначити, що дійсно важливо в сцені, а й забирає багато часу. Ключова проблема, яку необхідно вирішити — зробити дані більш ідентифікувальними та застосовними. Застосування дескрипторів метаданих для опису ключових деталей сцени дозволяє зробити дані більш ідентифікованими та дієвими.

Ось чому метадані є основою для збору інформації про відеопотоки або аудіопотоки з камер відеоспостереження. Метадані забезпечують швидкий спосіб пошуку, оцінки і дій щодо окремих деталей, які мають найбільше значення, за допомогою одного, сотень або тисяч потоків відео- та аудіозаписів. Метадані тепер вважаються невід'ємною частиною продуктивної системи безпеки і бізнес-операцій.

Але що таке метадані?

Потрібно визначення. Як показує пошук Google, метадані зазвичай називають «даними про інші дані». В контексті відеоспостереження це перекладається як «дані про відеодані». Але це може бути дуже широким поняттям. Щоб бути більш конкретним, користувачеві потрібно розглянути важливі деталі сцени. Вони описують подробиці «де, що і як» про зміни сцени в відео-потоці.

Метадані відео точно описують деталі, які мають значення в сцені, з точки зору того, де ці деталі розташовані, що вони собою представляють та як вони переміщаються в сцені. Це означає, що атрибути метаданих можуть описувати всілякі деталі про рухомі об'єкти, що представляють інтерес, наприклад:

  • Місцезнаходження, час, кольори, розміри, форми, координати, треки, децибели гучності, швидкість, голос, тривалість в сцені, напрямок руху.
  • Крім того, можна додати більш фундаментальні деталі, такі як: опис відеопотоку, кодек, позначки часу, ідентифікаційні дані пристрою та інше.

Все перераховане вище є «мета» описом деталей сцени або пов'язаних з нею об'єктів. На основі машинного штучного інтелекту та глибокого навчання метаописи можуть бути більш (або менш) деталізованими. Це означає, що метаописи можуть описувати атрибути на високому або поглибленому рівні. Це дозволяє класифікувати групу пікселів як людину, тварину, транспортний засіб або інші зумовлені класи об'єктів. Або, якщо бути більш точним, з більш докладними описами людей або предметів, наприклад:

  • Підтип: транспортний засіб;
  • Автомобіль, автобус, велосипед;
  • Номерний знак;
  • Модель;
  • Колір;
  • Характеристики руху;
  • Швидкість;
  • Координати розташування.

Цінність метаданих

Метадані не тільки надають детальну інформацію про людей, об'єкти та події в сцені. Це також дозволяє швидко групувати, сортувати, шукати, відновлювати та використовувати великі обсяги відео і записаних матеріалів з вуличних та внутрішніх камер. В результаті загальні варіанти використання метаданих можна розділити на три області:

  • Спрацьовування сигналізації та повідомлення в режимі поточного часу;
  • Криміналістичний пошук по події;
  • Статистичний аналіз і звітність;

Метадані, по суті, надають цифрове значення кожному відеокадру про об'єкти та події в ньому. Іншими словами, вони додають інтерпретацію або інформацію про сцену, а не тільки необроблені відеоматеріали, які оператор повинен обробляти вручну.

Як тільки програмне забезпечення зможе інтерпретувати сцени таким чином, вони зможуть зрозуміти деталі сцени та дозволити діяти в поточному часі через події, після подій (пост-подія), через ручний пошук або просто проаналізувати ситуацію для статичного аналізу. Це дозволяє використовувати метадані для розробки базових параметрів, які визначають, що є «нормальним» для будь-якого зображення сцени з будь-якої окремої IP камери відеоспостереження. У свою чергу, це дозволяє ПЗ для відеоспостереження розпізнавати будь-яку ступінь відхилення, аномалії, певну поведінку чи дію та інше, а також прогнозувати, що станеться в цій сцені з підвищеною вірогідністю.

Мета-дані дозволяють застосовувати масу нових варіантів використання відеоспостереження, наприклад:

  • Виконання пошуку за подією публікації: наприклад, знайти людей в червоному одязі в сцені;
  • Виконання правила автоматизації: наприклад, відкрити шлагбаум для синьої машини з закордонним номерним знаком;
  • Виконання статистичного аналізу: наприклад, підрахувати, скільки машин рухалося в зазначеному напрямку по дорозі;

Метадані відео додають величезну цінність ПЗ для відеоспостереження. Фактично, його справжній потенціал реалізується при застосуванні до декількох входів — включаючи візуальні, аудіо, дії та пов'язані з процесами входи. Такі речі, як відстеження RFID, координати GPS, попередження про злом, показання лічильників (наприклад, температура або хімічний рівень), виявлення шуму та дані про транзакції в точках продажів. В управлінні будь-яким об'єктом — все це джерела цінних даних. Всі вони можуть бути вирівняні за відмітками часу. Об'єднання метаданих з різних джерел означає отримання набагато більшого обсягу інформації, ніж можна отримати від кожної (ізольованої) системи безпеки окремо.

Основна увага приділяється сумісності. Світ IP може принести ще одну вагому перевагу. Відкриті протоколи та галузеві стандарти знову грають важливу роль, забезпечуючи безшовну інтеграцію метаданих. Величезні обсяги даних з усіх видів систем допоможуть людям швидше, глибше та ширше зрозуміти все, що їх оточує.

Читайте інші цікаві статті про системи безпеки:

Розвіювання міфів про кібербезпеку

П'ять основних тенденцій, що визначають сучасні домофони