ビデオ分析は、ビデオ コンテンツ分析またはインテリジェント ビデオ分析と呼ばれることもあり、最近、学術界とビジネス界の両方の関心を集めています。 ディープ ラーニングはより広く使用されるようになり、その結果、ビデオ分析により、以前は人間だけが行っていたプロセスの自動化が可能になりました。

ビデオ分析の最近の進歩は、ゲームを完全に変えました。 リアルタイムの渋滞アラートから、店舗内の顧客の動きを調査して売上を伸ばすシステムまで。 その他のよく知られている用途には、顔認識やスマート パーキングなどがあります。

この種のテクノロジーは素晴らしいように見えますが、どのように機能し、会社にどのように役立つのでしょうか? 一緒に知りましょう。

ビデオ分析の基礎と、それを現実の世界に適用して手順を合理化し、洞察に満ちたデータを取得する方法について学びます。 また、インテリジェントなビデオ分析ソリューションをビジネスに展開する際に考慮すべき要素は何ですか?

ビデオ分析は、既存のビデオ監視ネットワークを使用して、リアルタイムで表示または記録されたビデオ コンテンツから、検索可能で使用可能で定量化可能なインテリジェンスを抽出するテクノロジです。 ビデオ インテリジェンス ソフトウェアは、人工知能とディープ ラーニングを利用しており、トレーニング済みのディープ ニューラル ネットワークを使用して、ビデオからオブジェクトを抽出して識別します。 次に、各オブジェクトを分類して、検索とフィルタリング、アラート、データ集約、および視覚化を含むインテリジェントなビデオ分析を可能にします。

ビデオ分析の主な目的は、ビデオ内の時間的および空間的イベントを自動的に識別することです。 ビデオ分析ソリューションは、疑わしい動き、無視された交通標識、炎や煙の予期しない到着などを特定できます。

概念は理論的には単純です。戦略的に配置されたカメラにより、人間のオペレーターは部屋や公共エリアなどの空間で何が起こるかを制御できます。 ビデオ監視はそのような例の 1 つです。 ビデオ分析ソフトウェアは、ユーザーが大量のデータを効率的に処理できるようにすることで、大きく貢献できます。

これらのシステムは通常、リアルタイムの監視を実行し、監視対象の環境に関連するオブジェクト、オブジェクトのプロパティ、移動パターン、および動作を識別します。 ただし、ビデオ分析を使用して、以前のデータを分析することで、そこから洞察を引き出すこともできます。

ビデオ分析は、コンピューター ビジョンのみに基づく従来のアルゴリズムから、強力なディープ ラーニング アプローチを組み合わせたものへと進化しました。これは、ディープ ラーニング研究の進歩と、世界中のビデオ カメラ ネットワークの急増によるビデオ データの可用性の向上が一因です。

ディープ ラーニングは人工知能の一分野であり、大量のラベル付きデータにマシンをさらすことで、新鮮なデータ セット内の同じデータを認識して識別するようにマシンをトレーニングすることを含みます。 ディープ ラーニングは、人間の学習方法を模倣することで、より多くの情報にさらされることで、テクノロジーがアイテムをより正確に認識および識別できるようにします。 ディープ ラーニングは、信頼性の高いハードウェア インフラストラクチャによって可能になり、処理パフォーマンスも向上し、オブジェクトの識別、分類、および認識の精度が向上します。

ビデオ分析用のソフトウェアは、すべてのカメラでローカルに実行することも、ビデオ サーバーで中央で実行することも、ハイブリッド セットアップでエッジの専用ハードウェアで実行することもできます。 すべての戦略には独自の利点があり、アプリケーションごとに考慮する必要があります。

• 顔検出:調査のために、顔を簡単に収集、分類、配置、識別できます。
• イベント分析:手動による監視が常に可能であるとは限らない場合、AI モデルが個人を特定して警告します
• ナンバー プレートの認識:ナンバー プレートのキャプチャと読み取り、法律に違反している車両の発見、アクセス制御の自動化、赤信号違反の検出
• 侵入検知:高セキュリティ設備と無菌ゾーンは、侵入検知システムによって保護されています
• カウントとレポート:ビジネス最適化のための訪問者データ。 顧客の待ち時間を短縮するためのキュー監視
• 交通と駐車場の管理:交差点での効果的な交通制御と違法な交通行為の検出
• スマート被写体検索:多数のカメラを監視して、人や車などの動く物体を追跡します
• 顔検出: 顔検出を使用して大量のデータから顔を検出します。 アナリストが犯罪容疑者を見つけるためにスキャンしなければならないデータの量は増え続けています。 調査のために、顔を簡単に収集、分類、配置、および識別することができます。 VIP またはブロックリスト ID アクセス管理、出席制限ゾーンの監視、法医学的顔分析。
• イベント分析:迅速なイベント認識を分析し、何が、いつ、どこで発生しているかなどを理解します。手動による監視が常に可能であるとは限らない状況では、AI モデルが個人を見つけて警告します。
• ナンバー プレート認識:ナンバー プレート認識を使用して、盗まれた自動車をより迅速に見つけます。 写真やビデオのナンバー プレート番号を特定してスキャンし、盗難車や無保険車を特定します。 ナンバー プレートのキャプチャと読み取り、法律に違反している車両の発見、アクセス制御の自動化、赤信号違反の検出を行います。
• 侵入検知:高セキュリティ設備と無菌ゾーンは侵入検知システムによって保護されており、複合施設の周辺も保護されています。
• カウントとレポート:ビジネス最適化のための訪問者データ。 顧客の待ち時間を短縮するためのキュー監視。
• 交通と駐車管理:効果的な交通制御と、交差点、高速道路、都市道路での違法な交通行為の検出、逆方向の動き、速度超過、違法駐車などの検出はすべて、交通と駐車管理の例です。
• スマート被写体検索:多数のカメラを監視して、人や車などの動く物体を追跡します。

ビデオ分析では高度なアルゴリズムと機械学習が使用され、膨大な量のビデオを追跡、調査、管理します。 ビデオ入力をコンピューター分析を通じてインテリジェントなデータに変換し、意思決定を支援します。

ビデオ分析ツールが、運用、セキュリティ、およびビジネス上の問題の解決にどのように役立つかを調べてください。

ビデオ分析のソリューションは、通常の責任を遂行する上で非常に役立ちます。 潜在的なアプリケーションの複雑さが最近増加しているため、この技術には幅広い将来のアプリケーションがあります。

ビデオ分析の分野は、人間にとってより効率的で疲れにくく、ビジネスにとってより安価なプロセスを可能にします。 例としては、スマート シティ、病院や空港のセキュリティ管理、小売店やショッピング センターの人の追跡、インテリジェント シティの人員管理などがあります。

この記事をお読みいただき、動画分析とは何か、動画分析がどのように機能するか、また、動画分析を会社で使用して業務を合理化し、洞察に富んだデータを取得してより良い意思決定を行う方法について理解を深めていただければ幸いです。

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