Эффективные решения для видеонаблюдения должны делать сложные сцены простыми для понимания и принятия мер. На практике это требует сбора огромного количества деталей в видео или аудиопотоках из того, что потенциально может включать массу источников. Чем больше устройств в системе безопасности, тем больше может быть потенциально интересных деталей.

В конечном счете, продуктивное видеонаблюдение заключается в воздействии на детали сцены, которые важны для системных администраторов и операторов. Но что, если администраторы или операторы не знают, о какой информации им нужны подробности — или даже о том, что они ищут в сцене? Важные детали могут относиться к конкретному человеку, объекту или движению в сцене или к типу события, которое никогда ранее не происходило.

Современные комплекты видеонаблюдения генерируют впечатляющее количество (и по большей части неиспользуемое) данных. Это особенно верно при записи видеокамер в режиме 24/7, что важно для сбора доказательств, инцидентов и событий. Это не только сложно определить, что действительно важно в сцене, но и отнимает массу времени. Ключевая проблема, которую необходимо решить — сделать данные более идентифицируемыми и применимыми. Применение дескрипторов метаданных для описания ключевых деталей сцены позволяет сделать данные более идентифицируемыми и действенными.

Вот почему метаданные являются основой для сбора информации о видеопотоках или аудиопотоках с камер видеонаблюдения. Метаданные обеспечивают быстрый способ поиска, оценки и действий в отношении отдельных деталей, которые имеют наибольшее значение, с помощью одного, сотен или тысяч потоков видео- и аудиозаписей. Метаданные теперь считаются неотъемлемой частью производительной системы безопасности и бизнес-операций.

Но что такое метаданные?

Требуется определение. Как показывает поиск Google, метаданные обычно называют «данными о других данных». В контексте видеонаблюдения это переводится как «данные о видеоданных». Но это может быть очень широким понятием. Чтобы быть более конкретным, пользователю нужно рассмотреть важные детали сцены. Они описывают подробности «где, что и как» об изменениях сцены в видео-потоке.

Метаданные видео точно описывают детали, которые имеют значение в сцене, с точки зрения того, где эти детали расположены, что они собой представляют и как они перемещаются в сцене. Это означает, что атрибуты метаданных могут описывать всевозможные детали о движущихся объектах, представляющих интерес, например:

  • Местоположение, время, цвета, размеры, формы, координаты, треки, децибелы громкости, скорость, голос, продолжительность в сцене, направление движения.
  • Кроме того, можно добавить более фундаментальные детали, такие как: описание видеопотока, кодек, отметки времени, идентификационные данные устройства и прочее.

Все вышеперечисленное является «мета» описанием деталей сцены или связанных с ней объектов. На основе машинного искусственного интеллекта и глубокого обучения метаописания могут быть более (или менее) детализированными. Это означает, что метаописания могут описывать атрибуты на высоком или углубленном уровне. Это позволяет классифицировать группу пикселей как человека, животное, транспортное средство или другие предопределенные классы объектов. Или, если быть более точным, с более подробными описаниями людей или предметов, например:

  • Подтип: транспортное средство;
  • Автомобиль, автобус, велосипед;
  • Номерной знак;
  • Модель;
  • Цвет;
  • Характеристики движения;
  • Скорость;
  • Координаты местоположения.

Ценность метаданных

Метаданные не только предоставляют подробную информацию о людях, объектах и ​​событиях в сцене. Это также позволяет быстро группировать, сортировать, искать, восстанавливать и использовать большие объемы видео и записанных материалов с уличных и внутренних камер. В результате общие варианты использования метаданных можно разделить на три области:

  • Срабатывание сигнализации и уведомления в режиме текущего времени;
  • Криминалистический поиск по событию;
  • Статистический анализ и отчетность;

Метаданные, по сути, придают цифровое значение каждому видеокадру об объектах и ​​событиях в нем. Другими словами, они добавляют интерпретацию или информацию о сцене, а не только необработанные видеоматериалы, которые оператор должен обрабатывать вручную.

Как только программное обеспечение сможет интерпретировать сцены таким образом, они смогут понять детали сцены и позволить действовать в текущем времени через события, после событий (пост-событие), через ручной поиск или просто проанализировать ситуацию для статического анализа. Это позволяет использовать метаданные для разработки базовых параметров, которые определяют, что является «нормальным» для любого изображения сцены с любой отдельной IP камеры видеонаблюдения. В свою очередь, это позволяет ПО для видеонаблюдения распознавать любую степень отклонения, аномалии, определенное поведение или действие и прочее, а также прогнозировать, что произойдет в этой сцене с повышенной вероятностью.

Мета-данные позволяют применять массу новых вариантов использования видеонаблюдения, например:

  • Выполнение поиска по событию публикации: например, найти людей в красной одежде в сцене;
  • Выполнение правила автоматизации: например, открыть шлагбаум для синей машины с заграничным номерным знаком;
  • Выполнение статистического анализа: например, подсчитать, сколько машин двигалось в указанном направлении по дороге;

Метаданные видео добавляют огромную ценность ПО для видеонаблюдения. Фактически, его истинный потенциал реализуется при применении к нескольким входам — включая визуальные, аудио, действия и связанные с процессами входы. Такие вещи, как отслеживание RFID, координаты GPS, предупреждения о взломе, показания счетчиков (например, температура или химический уровень), обнаружение шума и данные о транзакциях в точках продаж. В управлении любым объектом — все это источники ценных данных. Все они могут быть выровнены по отметкам времени. Объединение метаданных из разных источников означает получение гораздо большего объема информации, чем можно получить от каждой (изолированной) системы безопасности по отдельности.

Основное внимание уделяется совместимости. Мир IP может принести еще одно весомое преимущество. Открытые протоколы и отраслевые стандарты снова играют важную роль, обеспечивая бесшовную интеграцию метаданных. Огромные объемы данных из всех видов систем помогут людям быстрее, глубже и шире понять все, что их окружает.