Analisis video, kadang-kadang disebut sebagai analisis konten video atau analisis video cerdas, baru-baru ini menarik minat komunitas akademis dan bisnis. Pembelajaran mendalam telah menjadi lebih banyak digunakan, dan sebagai hasilnya, analitik video memungkinkan otomatisasi proses yang sebelumnya hanya dilakukan oleh manusia.

Kemajuan terbaru dalam analisis video telah sepenuhnya mengubah permainan. Dari peringatan kemacetan lalu lintas waktu nyata hingga sistem yang mempelajari pergerakan pelanggan di toko untuk meningkatkan penjualan. Kegunaan lain yang lebih terkenal termasuk pengenalan wajah dan parkir pintar.

Meskipun jenis teknologi ini tampak fantastis, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana hal itu dapat membantu perusahaan Anda? Mari kita ketahui bersama.

Anda akan belajar tentang dasar-dasar analitik video dan bagaimana penerapannya di dunia nyata untuk menyederhanakan prosedur dan memperoleh data yang berwawasan luas. Dan faktor apa yang harus Anda perhitungkan saat menerapkan solusi analitik video cerdas dalam bisnis Anda?

Analisis video adalah teknologi yang menggunakan jaringan pengawasan video yang sudah ada untuk mengekstrak intelijen yang dapat dicari, digunakan, dan dapat diukur dari konten video yang dilihat secara real-time atau direkam. Perangkat lunak kecerdasan video didukung oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, serta mengekstrak dan mengidentifikasi objek dari video menggunakan Jaringan Saraf Dalam yang terlatih. Kemudian, itu mengklasifikasikan setiap objek untuk mengaktifkan analisis video cerdas, yang mencakup pencarian dan pemfilteran, peringatan, agregasi data, dan visualisasi.

Secara otomatis mengidentifikasi peristiwa temporal dan spasial dalam video adalah tujuan utama analisis video. Solusi analitik video dapat mengidentifikasi gerakan yang mencurigakan, rambu lalu lintas yang diabaikan, dan munculnya api dan asap yang tidak terduga, untuk beberapa nama.

Konsepnya sederhana dalam teori: kamera yang ditempatkan secara strategis memungkinkan operator manusia untuk mengatur apa yang terjadi di ruang, seperti ruangan atau area publik. Pengawasan video adalah salah satu contohnya. Perangkat lunak analisis video dapat berkontribusi secara signifikan dengan memungkinkan pengguna menangani data dalam jumlah besar secara efisien.

Sistem ini biasanya melakukan pemantauan waktu nyata, mengidentifikasi objek, properti objek, pola pergerakan, dan perilaku yang terkait dengan lingkungan yang dipantau. Namun, analisis video juga dapat digunakan untuk menarik wawasan dari data sebelumnya dengan menganalisisnya.

Analisis video telah berkembang dari algoritme konvensional yang hanya didasarkan pada Computer Vision menjadi menggabungkan pendekatan Deep Learning yang kuat, sebagian karena kemajuan dalam penelitian Deep Learning dan ketersediaan data video yang lebih besar dengan proliferasi jaringan kamera video di seluruh dunia.

Deep Learning adalah cabang kecerdasan buatan yang melibatkan mesin pelatihan untuk mengenali dan mengidentifikasi data yang sama dalam kumpulan data baru dengan memaparkannya ke sejumlah besar data berlabel. Deep Learning meniru cara manusia belajar, memungkinkan teknologi mengenali dan mengidentifikasi item secara lebih akurat berdasarkan paparan informasi yang lebih banyak. Deep Learning dimungkinkan oleh infrastruktur perangkat keras yang andal, yang juga meningkatkan kinerja pemrosesan dan meningkatkan akurasi identifikasi objek, kategorisasi, dan pengenalan.

Perangkat lunak untuk analitik video dapat dijalankan secara lokal di setiap kamera, secara terpusat di server video, atau, dalam pengaturan hibrid, pada perangkat keras khusus di edge. Setiap strategi memiliki kelebihannya sendiri, yang harus dipertimbangkan untuk setiap aplikasi.

• Deteksi Wajah: Wajah dapat dengan mudah dikumpulkan, dikategorikan, diatur, dan diidentifikasi untuk penyelidikan
• Analisis Peristiwa: Jika pemantauan manual tidak selalu memungkinkan, model AI mencari dan memperingatkan individu
• Pengenalan Plat Nomor: Menangkap dan membaca plat nomor, melihat kendaraan yang melanggar hukum, mengotomatiskan kontrol akses, dan Mendeteksi Pelanggaran Lampu Merah
• Deteksi Intrusi: Instalasi keamanan tinggi dan zona steril dilindungi oleh sistem deteksi intrusi
• Penghitungan dan Pelaporan: Data pengunjung untuk pengoptimalan bisnis; pengawasan antrian untuk mengurangi waktu tunggu pelanggan
• Manajemen Lalu Lintas dan Parkir: Kontrol lalu lintas yang efektif dan deteksi perilaku lalu lintas ilegal di persimpangan lalu lintas
• Pencarian Subjek Cerdas: Memantau banyak kamera untuk mengikuti objek bergerak seperti orang dan mobil
• Deteksi Wajah: Temukan wajah dalam jumlah besar data menggunakan deteksi wajah. Jumlah analis data yang harus dipindai untuk menemukan tersangka kriminal terus bertambah. Wajah dapat dengan mudah dikumpulkan, dikategorikan, diatur, dan diidentifikasi untuk penyelidikan. Manajemen akses identifikasi VIP atau daftar blokir, pengawasan zona terbatas kehadiran, dan analisis wajah forensik.
• Analisis Peristiwa: Menganalisis pengenalan peristiwa yang cepat, memahami apa yang terjadi, kapan dan di mana, dll. Dalam situasi di mana pemantauan manual tidak selalu memungkinkan, model AI mencari dan memperingatkan individu.
• Pengenalan Plat Nomor: Temukan mobil curian lebih cepat menggunakan pengenalan plat nomor. Identifikasi dan pindai nomor pelat di foto atau video untuk mengidentifikasi mobil yang dicuri atau tidak diasuransikan. Tangkap dan baca plat nomor, temukan kendaraan yang melanggar hukum, otomatisasi kontrol akses, dan Deteksi Pelanggaran Lampu Merah.
• Deteksi Intrusi: Instalasi keamanan tinggi dan zona steril dilindungi oleh sistem deteksi intrusi, yang juga menjaga perimeter kompleks
• Penghitungan dan Pelaporan: Data pengunjung untuk pengoptimalan bisnis; pengawasan antrian untuk mengurangi waktu tunggu pelanggan.
• Manajemen Lalu Lintas dan Parkir: Kontrol lalu lintas yang efektif dan deteksi perilaku lalu lintas ilegal di persimpangan lalu lintas, jalan raya dan jalan kota, deteksi gerakan salah arah, kecepatan berlebih, parkir ilegal, dll. adalah contoh manajemen lalu lintas dan parkir.
• Pencarian Subjek Cerdas: Memantau banyak kamera untuk mengikuti objek bergerak seperti orang dan mobil.

Algoritme canggih dan pembelajaran mesin digunakan dalam analisis video untuk melacak, memeriksa, dan mengelola sejumlah besar video. Mereka mengubah input video menjadi data cerdas melalui analisis komputer, yang membantu pengambilan keputusan.

Periksa bagaimana alat analisis video dapat membantu Anda menyelesaikan masalah operasional, keamanan, dan bisnis.

Solusi untuk analitik video cukup membantu kami dalam menjalankan tanggung jawab rutin kami. Teknologi ini memiliki berbagai aplikasi prospektif, karena kompleksitas aplikasi potensial baru-baru ini meningkat.

Bidang analitik video memungkinkan proses yang lebih efisien dan tidak terlalu melelahkan bagi manusia, serta lebih murah untuk bisnis. Contohnya termasuk kota pintar, kontrol keamanan di rumah sakit dan bandara, pelacakan orang untuk pusat perbelanjaan dan ritel, dan kontrol orang di kota cerdas.

Kami harap Anda menikmati membaca artikel ini dan mengetahui lebih baik tentang apa itu analitik video, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana Anda dapat menggunakannya di perusahaan Anda untuk merampingkan operasi dan mendapatkan data yang berwawasan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Anda dapat memilih Locobuzz, penyedia terkemuka perangkat lunak analitik video kelas atas yang mendukung SaaS, platform terbuka, menyeluruh, teruji, dapat beradaptasi, dan pembelajaran mendalam (Diaktifkan AI).