L'analisi video, a volte indicata come analisi del contenuto video o analisi video intelligente, ha recentemente suscitato l'interesse sia della comunità accademica che di quella aziendale. Il deep learning è diventato più ampiamente utilizzato e, di conseguenza, l'analisi video ha consentito l'automazione di processi precedentemente riservati all'uomo.

I recenti progressi nell'analisi video hanno completamente cambiato il gioco. Dagli avvisi di ingorgo in tempo reale ai sistemi che studiano i movimenti dei clienti nei negozi per aumentare le vendite. Altri usi più noti includono il riconoscimento facciale e il parcheggio intelligente.

Anche se questo tipo di tecnologia sembra essere fantastico, come funziona e come può aiutare la tua azienda? Conosciamolo insieme.

Imparerai i fondamenti dell'analisi video e come viene applicata nel mondo reale per semplificare le procedure e acquisire dati approfonditi. E quali fattori dovresti prendere in considerazione quando implementi soluzioni di analisi video intelligenti nella tua azienda?

L'analisi video è una tecnologia che utilizza le reti di videosorveglianza già esistenti per estrarre informazioni ricercabili, utilizzabili e quantificabili da contenuti video visualizzati in tempo reale o registrati. Il software di video intelligence è basato sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento profondo ed estrae e identifica oggetti dai video utilizzando reti neurali profonde addestrate. Quindi, classifica ogni oggetto per consentire un'analisi video intelligente, che include ricerca e filtraggio, avvisi, aggregazione dei dati e visualizzazione.

L'identificazione automatica degli eventi temporali e spaziali nei video è l'obiettivo principale dell'analisi video. Una soluzione di analisi video può identificare movimenti sospetti, segnali stradali ignorati e l'arrivo inaspettato di fiamme e fumo, solo per citarne alcuni.

Il concetto è semplice in teoria: telecamere posizionate strategicamente consentono agli operatori umani di regolare ciò che accade in uno spazio, come una stanza o un'area pubblica. La videosorveglianza è uno di questi casi. Il software di analisi video può contribuire in modo significativo consentendo agli utenti di gestire in modo efficiente grandi quantità di dati.

Questi sistemi di solito eseguono il monitoraggio in tempo reale, identificando oggetti, proprietà degli oggetti, schemi di movimento e comportamenti relativi all'ambiente monitorato. L'analisi video, tuttavia, può essere utilizzata anche per trarre informazioni dai dati precedenti analizzandoli.

L'analisi video si è evoluta da algoritmi convenzionali basati esclusivamente sulla visione artificiale alla combinazione di potenti approcci di apprendimento profondo, in parte grazie ai progressi nella ricerca sull'apprendimento profondo e alla maggiore disponibilità di dati video con la proliferazione di reti di videocamere in tutto il mondo.

Il deep learning è una branca dell'intelligenza artificiale che coinvolge le macchine di addestramento per riconoscere e identificare gli stessi dati in nuovi set di dati esponendoli a grandi quantità di dati etichettati. Il Deep Learning imita il modo in cui gli esseri umani apprendono, consentendo alle tecnologie di riconoscere e identificare più accuratamente gli elementi in base a una maggiore esposizione delle informazioni. Il deep learning è reso possibile da un'infrastruttura hardware affidabile, che migliora anche le prestazioni di elaborazione e aumenta la precisione dell'identificazione, della categorizzazione e del riconoscimento degli oggetti.

Il software per l'analisi video può essere eseguito localmente su ogni telecamera, centralmente su un server video o, in una configurazione ibrida, su hardware specializzato all'edge. Ogni strategia ha vantaggi propri, che dovrebbero essere considerati per ogni applicazione.

• Rilevamento facciale: i volti possono essere facilmente raccolti, classificati, organizzati e identificati per le indagini
• Analisi degli eventi: laddove il monitoraggio manuale non è sempre possibile, i modelli di intelligenza artificiale individuano e avvisano le persone
• Riconoscimento targa: acquisisci e leggi le targhe, individua veicoli che infrangono la legge, automatizza il controllo degli accessi e rileva le infrazioni a semaforo rosso
• Rilevamento delle intrusioni: le installazioni ad alta sicurezza e le zone sterili sono protette da sistemi di rilevamento delle intrusioni
• Conteggio e Reporting: Dati dei visitatori per l'ottimizzazione del business; sorveglianza delle code per ridurre i tempi di attesa dei clienti
• Gestione del traffico e dei parcheggi: controllo efficace del traffico e rilevamento del comportamento del traffico illegale agli incroci
• Smart Subject Search: monitora numerose telecamere per seguire oggetti in movimento come persone e automobili
• Rilevamento facciale: trova i volti in grandi quantità di dati utilizzando il rilevamento facciale. La quantità di dati che gli analisti devono scansionare per trovare sospetti criminali è in aumento. I volti possono essere facilmente raccolti, classificati, organizzati e identificati per le indagini. Gestione dell'accesso all'identificazione VIP o blocklist, sorveglianza in zona riservata alle presenze e analisi facciale forense.
• Analisi degli eventi: analisi del riconoscimento rapido degli eventi, comprensione di cosa sta accadendo, quando e dove, ecc. In situazioni in cui il monitoraggio manuale non è sempre possibile, i modelli di intelligenza artificiale individuano e avvisano le persone.
• Riconoscimento della targa: individua più rapidamente le automobili rubate utilizzando il riconoscimento della targa. Identifica e scansiona i numeri di targa nelle foto o nei video per identificare le auto rubate o non assicurate. Acquisisci e leggi le targhe, individua veicoli che infrangono la legge, automatizza il controllo degli accessi e rileva le infrazioni a semaforo rosso.
• Rilevamento intrusioni: Gli impianti ad alta sicurezza e le zone sterili sono protetti da sistemi di rilevamento delle intrusioni, che presidiano anche il perimetro del complesso
• Conteggio e Reporting: Dati dei visitatori per l'ottimizzazione del business; sorveglianza delle code per ridurre i tempi di attesa dei clienti.
• Gestione del traffico e dei parcheggi: il controllo efficace del traffico e il rilevamento del comportamento del traffico illegale agli incroci, autostrade e strade cittadine, il rilevamento del movimento contromano, la velocità eccessiva, il parcheggio illegale, ecc. sono tutti esempi di gestione del traffico e del parcheggio.
• Smart Subject Search: monitora numerose telecamere per seguire oggetti in movimento come persone e automobili.

Algoritmi avanzati e machine learning vengono utilizzati nell'analisi video per tracciare, esaminare e gestire enormi quantità di video. Convertono gli input video in dati intelligenti attraverso l'analisi del computer, che aiuta il processo decisionale.

Esamina in che modo gli strumenti di analisi video possono aiutarti a risolvere problemi operativi, di sicurezza e aziendali.

Le soluzioni per l'analisi video ci sono molto utili nell'adempimento delle nostre normali responsabilità. Questa tecnologia ha un'ampia gamma di potenziali applicazioni, poiché la complessità delle potenziali applicazioni è recentemente aumentata.

Il campo dell'analisi video consente processi che una volta sono più efficienti e meno faticosi per l'uomo, oltre che meno costosi per le aziende. Gli esempi includono le città intelligenti, i controlli di sicurezza negli ospedali e negli aeroporti, il monitoraggio delle persone per la vendita al dettaglio e i centri commerciali e i controlli delle persone nelle città intelligenti.

Ci auguriamo che ti sia piaciuto leggere questo articolo e che tu sappia meglio di cosa tratta l'analisi video, come funziona e come puoi utilizzarla nella tua azienda per semplificare le operazioni e ottenere dati approfonditi per un migliore processo decisionale.

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