ビデオ分析：それは何を意味し、実際にどのように機能しますか？

公開: 2022-05-04

過去数年にわたって、ビデオ分析は世界中のさまざまな業界や企業から関心を集めてきました。 ビデオコンテンツ分析とも呼ばれるビデオ分析は、以前は完全に人間に依存していたタスクを自動化するのに役立ちます。 その結果、企業が他の重要な仕事に労働力を雇用する余地が多く残され、生産性とビジネスの全体的な運営を改善するのに役立ちます。 これに加えて、ビデオ分析は、組織が衛生、安全、およびセキュリティを追跡するのをサポートすることもできます。

ビデオ分析で何ができるかは理解できましたが、実際にどのように機能し、ビジネスに利益をもたらすのでしょうか。

このブログでは、ビデオ分析の基本的な概念、それがどのように機能するか、そしてそれが現実の世界でどのように使用されるかを発見します。

ビデオ分析とは何ですか？

ビデオ分析とは、人工知能を使用してリアルタイムビデオを分析し、事前に供給されたデータに従って異常を検出することを指します。 このテクノロジーは、オブジェクト、アクティビティ、および人を検出および追跡し、日常業務の改善に役立ちます。 さらに、過去の映像とリアルタイムの映像を分析して間違いから学び、それを適用してソリューションを開発し、人間の能力を超えた重要な決定を下します。

ビデオ分析はどのように機能しますか？

あなたはビデオ分析が何を意味するかについての考えを持っているかもしれません。 しかし、それはどのように機能し、望ましい結果を生み出すのでしょうか？

  1. システムへの給餌

「あなたはあなたが消費するものです」ということわざがあります。 AIの場合は完全に正確です。 人工知能によって下される決定の質は、それが供給されるデータと同じくらい良いです。 モデルがどれほど高度であっても、データが適切でない場合、決定は標準以下になります。 そのため、システムに適切で広範な履歴データを提供することで、重要な意思決定を行いながらAIを最高の状態に保つことができます。 ビデオを正確に分析して決定を下すには、ビデオ分析ソフトウェアにかなりの量のリアルタイム画像、ビデオ、および記録された映像を提供する必要があります。

関連データは主にCCTVカメラから取得されます。 まず、領土全体をさまざまな角度からはっきりと見る必要があります。 この手順により、ソフトウェアは同じ視覚的イベントを異なる視点からキャプチャできるため、分析を正確に行うことができます。 システムがデータを効率的に処理できる場合は、より多くのデータを収集することをお勧めします。

  1. クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング

石油よりもデータが貴重な世界では、1秒ごとに大量のデータが収集されます。 したがって、分析を行うには処理する必要があります。 このプロセスには、2つの最新テクノロジーがあります。

- クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングとは、ユーザーが直接アクティブに管理することなく、リモートおよびオンデマンドでコンピューターシステムリソースを利用できることです。 名前が示すように、膨大な量のデータが、ハードディスクや独自のローカルディスクではなく、サーバー、クラウド、または仮想空間に保存されます。 このデータには、インターネットを介して世界中のどこからでもリモートでアクセスできます。 さらに、Webに接続すると、データベースの近くにいなくても大量のデータにアクセスできます。 これにより、自宅の快適さからオンデマンドで必要なデータにアクセスできます。

クラウドコンピューティングテクノロジーは、ユーザーがクラウドストレージについての深い知識がなくてもクラウドストレージを使用できるようにすることを目的としています。 これは、コスト削減を目的としており、ユーザーがITの煩わしさによって妨げられることなく、コアビジネスに集中できるようにします。 これは主に仮想化テクノロジーで機能し、コンピューティングデバイスをさまざまな仮想デバイスに分離して、複雑なタスクを効率的に管理および実行します。 仮想化により、ユーザーはIT運用を効率的かつ低コストで高速化できます。

-エッジコンピューティング
これは、コンポーネントが互いにメッセージを渡すことによって同じ通信プロトコルで動作する異なるコンピュータネットワーク上に配置されているコンピュータの分散ネットワークを含むパラダイムです。 データの保存と計算を作業領域に近づけて、応答時間、遅延、および帯域幅を改善します。 その主なアプリケーションは、すべての作業がクラウドの外部にある「インスタントデータ」またはリアルタイムデータ処理にあります。

エッジコンピューティングは、データセンターから遠く離れたネットワークのエッジに計算を移動し、スマートオブジェクトとネットワークゲートウェイを利用して、クラウドに代わってより優れたサービスを提供し、タスクを効率的に実行することを目的としています。 計算をエッジに移動することで、コンテンツキャッシュ、永続的なデータストレージ、およびより優れたIoT管理を簡単に実行できるため、転送速度と応答時​​間が向上します。

ビデオ分析ソフトウェアは、中央処理と呼ばれるクラウドサーバーで実行することも、エッジ処理と呼ばれるカメラ自体に組み込むこともできます。 どちらのプロセスも優れていますが、リアルタイムのカメラフィードや、重要ではないタスクの複雑な分析機能を処理するには、クラウドソリューションが適しています。 さらに、クラウドベースのビデオ分析では、ハードウェアへの先行投資が少なく、導入が容易で、インフラストラクチャのコストがゼロです。

さらに、クラウドテクノロジーを使用して、実用的なデータのみをサーバーに送信するようにソフトウェアを構成して、ネットワークトラフィックとより多くのストレージ要件を削減できるようになりました。

  1. シナリオとトレーニングモデルの定義

物理アーキテクチャを設定したら、ソフトウェアに焦点を当てたい関連シナリオを定義してから、ターゲットイベントを検出および追跡するようにモデルをトレーニングする必要があります。
製造会社の例を見てみましょう。サイトで一般的に使用されているハードハットが、ビデオインテリジェンスの助けを借りてどのように認識されるかを見てみましょう。

  • 画像分類

画像分類では、このテクノロジーは、固有の色、パターン、および形式を使用して、簡単に認識できる画像またはオブジェクトを識別します。 この例では、操作を監視しているときにヘルメットを簡単に認識できます。 このプロセスは、素人の用語では画像分類として知られています。

  • ローカリゼーション

次に、同じ色の安全ジャケットと一緒にヘルメットを配置する例を見てみましょう。 現在、複数のオブジェクトがあり、テクノロジーはそれを識別するための課題を見つける可能性があります。 そこで、ローカリゼーションが役に立ちます。 複数のオブジェクトを区別するようにカメラをトレーニングし、正しい結果を提供します。

  • 物体検出

ただし、ローカリゼーションを試みるには、いくつかのトレーニングが必要です。 そこで、オブジェクト検出が役立ちます。 複数のオブジェクトを区別できるようにアルゴリズムをトレーニングし、主要な差別化要因を特定することで正しい結果を出すのに役立ちます。

また、モデルを最初からトレーニングする必要があり、これには多大な労力が必要です。 しかし、これを面倒な作業から解放するために利用できるリソースがいくつかあります。 たとえば、ImageNetやMicrosoft Common Objects in Context（COCO）などの画像データセットは、新しいモデルをトレーニングする際に重要な役割を果たします。 最近、カスタムビデオ分析システムの構築を扱うオープンソースプロジェクトが公開されています。

  1. ヒューマンレビュー

最後に、ビデオ分析ソフトウェアによって送信されたすべてのアラートを確認し、それに基づいて行動するために、人間が必要です。 このような高度なシステムの助けを借りて、オペレーターは、見落とされたり、手動で表示するのに数時間かかる可能性のあるメインイベントを検出できるようになりました。

結論

製造、小売、食品サービス、ホスピタリティ、ドライブスルー、QSRなどの多くのセクターは、このテクノロジーの恩恵を受けることができます。 その方法を学びましょう。

  1. QSRとドライブスルー：ドライブスルーは、ビデオ分析を使用して、車両のカウント、車両の待機時間の調査、および顧客識別に基づく自動ナンバープレート認識（ANPR）を行うことができます。
  2. ホスピタリティ：ゲストエクスペリエンスはホスピタリティ業界の原動力であるため、ビデオアナリティクスは、コンシェルジュの可用性、清潔な環境、安全な施設を確保することで、ゲストが最高のエクスペリエンスを享受できるようにするのに役立ちます。
  3. 食品サービス：レストランは、PPEの使用、拭き取り、手洗いなど、さまざまな衛生、清潔さ、安全対策の監視を自動化することで、AIを活用したビデオ分析から大きなメリットを得ることができます。
  4. 小売：ビデオ分析は、小売業者が店舗の交通エリアを理解し、キューの長さとフットフォールを管理するのに役立ちます。
  5. 製造：事故の安全性から安全装置、組立ラインの生産性に至るまでのユースケースから、製造業者はインテリジェントなビデオ分析を使用して職場の安全性と生産性を向上させることができます。

インテリジェントなビデオ分析を使用すると、タスクをより効果的かつ面倒でなく、しかも安価に実行できます。 組織はこれを活用して、面倒で単調なプロセスを自動化し、貴重な洞察を得て、より良いビジネス上の意思決定を行うことができます。

wobot.aiについて

Wobot.aiは、100以上のAIを活用したチェックリストを備えたビデオ分析プラットフォームです。 これらのチェックリストは、QSR、ドライブスルー、クラウドキッチン、レストラン、ホテル、小売、製造などの業界にまたがっています。 さらに、このプラットフォームはすべてのタイプのCCTVカメラと互換性があり、クイックビュー、マルチデバイスアクセス、および堅牢なリモートアシスタンスをサポートします。 Wobot.aiを使用すると、企業はプロセスに関する継続的なフィードバックを取得し、改善の領域に焦点を合わせ、組織内の役割モデルを強調することができます。

Wobotのビデオ分析をビジネスに使用するには、https：//app.wobot.ai/signupにアクセスしてください。