Сьогодні засоби автоматизації управляють різними бізнес-процесами, а машини виконують завдання, які колись вимагали ручного втручання людини. Автоматизація економить час, гроші та ресурси і, оскільки ручні процеси схильні до людських помилок — підвищує точність та надійність. У деяких випадках автоматизовані дії можуть бути заздалегідь заплановані на оптимальний час, для підвищення продуктивності роботи.

Подолання проблем з обробкою відео, за допомогою автоматизації

Як приклад, деякі організації розгорнули ПЗ для відеоспостереження, яке агрегує та аналізує вміст відеозаписів відеоспостереження. Велика мережа відеокамер зазвичай збирає значну кількість відзнятого матеріалу щогодини або щодня. Перш ніж оператори зможуть переглянути такі матеріали, відеодані повинні бути оброблені. Іншими словами, методи глибокого навчання повинні застосовуватися для виявлення, ідентифікації та класифікації об'єктів та поведінки, що з'являються в відео, а потім індексувати й зберігати їх, щоб це можна було використовувати для аналізу даних. З точки зору обчислювальних особливостей, сервер обробки відео споживає значні ресурси, включаючи як процесор, так і пам'ять графічного процесора — це означає, що він може іноді впливати на інші обчислювальні операції аналізу відео. Тому користувачі повинні стратегічно вирішувати, коли починати обробку відео, щоб гарантувати достатні обчислювальні ресурси для проведення аналітичної діяльності. Автоматизація допомагає користувачам встановити баланс, забезпечуючи попередню обробку відеоданих та їх доступність для аналізу, а також наявність обчислювальних ресурсів для обробки на вимогу, в залежності від потреб оператора.

Переваги автоматизації аналізу відеоконтенту

Користувачі програмного забезпечення для відеоспостереження можуть використовувати вагомий спектр аналітичних даних, щоб зробити пошук відео, дієвим та кількісним. Від індексації метаданих відео, до миттєвого перегляду та пошуку відео, до запуску попереджень на основі відеооб'єктів в режимі поточного часу та візуалізації метаданих, агрегованих з плином часу, в інформаційні панелі й звіти BI, можна запланувати обробку відео для підтримки розширеного діапазону дій. Користувач може налаштувати конкретні правила оповіщення, які автоматично активуються залежно від часу доби, тижню або навіть року. Автоматизуючи обробку відео для підтримки всіляких потреб в попередженнях, оператори відеоспостереження можуть продуктивно контролювати відео, активно реагувати на динамічні ситуації та підвищувати загальну безпеку.

Прикладів додатків автоматизації задосить, але ось деякі переваги автоматизації обробки відео в усіх випадках її використання:

Прискорення розслідувань. Автоматизуючи обробку відео, докази з камер відеоспостереження можуть бути оброблені заздалегідь та підготовлені до того часу, коли у слідчих є причина для їх перегляду. Зусилля слідчих можуть бути впорядковані, шляхом попереджувальної автоматизації обробки відео, замість обробки відео при виникненні інциденту. Наприклад, ця опція дуже продуктивна для організаторів масових заходів або служб безпеки конференц-центру. Хоча вони й не здатні передбачити, що станеться, але знають, що інциденти можуть статися. Завдяки випереджувальним плануванням обробки відео, безпеку подій забезпечує прискорений доступ до доступних для пошуку відеодоказів, що дозволить швидше почати розслідування після події.

Динамічне досягнення ситуаційної обізнаності. При плануванні автоматичної обробки відео, оператори активно обробляють дані, оскільки знають, що потрібно виконати пошук по відео та хочуть, щоб інформація була напоготові, коли це буде потрібно. У деяких організаціях для перегляду й пошуку важливо тільки відео, зняте в конкретний час дня чи в призначених місцях. Наприклад, у роздрібній галузі, якщо служба безпеки бажає переглядати активність в магазині під час закриття, співробітники можуть заздалегідь визначити, що відео було знято в проміжку з 22:00 до 9 ранку. Відео обробляється автоматично кожен день, тому на наступний день оператор може швидко переглядати або знаходити потрібні об'єкти в відео.

Проактивне управління оповіщенням в поточному часі. Деякі організації використовують програмне забезпечення для відеоспостереження, для сповіщень в режимі поточного часу, але не вся логіка повідомлень може бути застосована для кожного сценарію. У роздрібному середовищі типи сповіщень, які можуть бути важливі під час пікових покупок, ймовірно, відрізняються від тих, що потрібні для повсякденного потоку покупців. Наприклад, в період «чорної п'ятниці» роздрібний магазин може заздалегідь запланувати оповіщення, оптимізовані для очікуваної активності, щоб підвищити ситуаційну обізнаність та тримати руку на пульсі розвитку подій. Беручи до уваги, що магазин може розгортати оповіщення на основі підрахунку для повсякденної діяльності, співробітники зможуть визначати та планувати обробку для підтримки спеціальних сповіщень на основі підрахунку, коли очікується пік клієнтської активності. Таким чином, сповіщення можуть бути зроблені на основі щільності скупчення людей, щоб забезпечити фізичну безпеку покупців та майна в магазині.

Аналогічним чином, підприємствам роздрібної торгівлі, які налаштовують сповіщення для повсякденної діяльності, необов'язково, щоб обробка була безперервною. Продавці можуть оптимізувати обробку відео для включення сповіщень в реальному часі та автоматизувати її для інших аналітичних операцій на відповідні періоди часу.

Розклад бізнес-аналітики. Коли відео агрегується з плином часу, його можна використовувати для заповнення звітів бізнес-аналітики, інформаційних панелей та теплових карт, які дають усім бізнесовим групам всередині організації розуміння повсякденної діяльності, тенденцій та моделей. Компанії, що регулярно використовують відеоаналітику, можуть також автоматизувати створення панелей моніторингу, вказавши час записування або місця, які важливо обробити для заповнення конкретних звітів.

Автоматична обробка відеоконтенту пропонує кілька плюсів, починаючи від зменшення впливу на обчислювальні ресурси та закінчуючи підвищенням продуктивності й точності. Важливо, щоб це була налаштована функція, та кожна організація могла застосовувати її відповідно до експлуатаційних потреб та безпеки.