비디오 콘텐츠 분석 또는 지능형 비디오 분석이라고도 하는 비디오 분석은 최근 학계와 비즈니스 커뮤니티의 관심을 불러일으켰습니다. 딥 러닝이 더 널리 사용되어 결과적으로 비디오 분석을 통해 이전에는 사람만 수행할 수 있었던 프로세스를 자동화할 수 있게 되었습니다.

비디오 분석의 최근 발전은 판도를 완전히 바꿔 놓았습니다. 실시간 교통 체증 경보부터 매장의 고객 움직임을 연구하여 매출을 높이는 시스템까지. 더 잘 알려진 다른 용도로는 안면 인식 및 스마트 주차가 있습니다.

이러한 유형의 기술은 환상적인 것처럼 보이지만 어떻게 작동하며 회사에 어떤 도움이 될 수 있습니까? 함께 알아봅시다.

비디오 분석의 기본 사항과 절차를 간소화하고 통찰력 있는 데이터를 얻기 위해 비디오 분석이 실제 세계에 어떻게 적용되는지 배우게 됩니다. 비즈니스에 지능형 비디오 분석 솔루션을 배포할 때 어떤 요소를 고려해야 합니까?

비디오 분석은 이미 존재하는 비디오 감시 네트워크를 사용하여 실시간으로 보거나 녹화된 비디오 콘텐츠에서 검색 가능하고 사용 가능하며 정량화 가능한 인텔리전스를 추출하는 기술입니다. 비디오 인텔리전스 소프트웨어는 인공 지능과 딥 러닝을 기반으로 하며 훈련된 심층 신경망을 사용하여 비디오에서 객체를 추출하고 식별합니다. 그런 다음 검색 및 필터링, 경고, 데이터 집계 및 시각화를 포함하는 지능형 비디오 분석이 가능하도록 각 개체를 분류합니다.

비디오에서 시간 및 공간 이벤트를 자동으로 식별하는 것이 비디오 분석의 주요 목표입니다. 비디오 분석 솔루션은 몇 가지 예를 들어 의심스러운 움직임, 무시된 교통 표지판, 예기치 않은 화염 및 연기 발생을 식별할 수 있습니다.

개념은 이론적으로 간단합니다. 전략적으로 배치된 카메라를 통해 작업자는 방이나 공공 장소와 같은 공간에서 일어나는 일을 조절할 수 있습니다. 비디오 감시가 그러한 예입니다. 비디오 분석 소프트웨어는 사용자가 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 함으로써 크게 기여할 수 있습니다.

이러한 시스템은 일반적으로 실시간 모니터링을 수행하여 모니터링되는 환경과 관련된 개체, 개체 속성, 이동 패턴 및 동작을 식별합니다. 그러나 비디오 분석을 사용하여 이전 데이터를 분석하여 통찰력을 얻을 수도 있습니다.

비디오 분석은 전 세계 비디오 카메라 네트워크의 확산과 함께 딥 러닝 연구의 발전과 비디오 데이터의 가용성 향상으로 인해 부분적으로는 Computer Vision에만 기반한 기존 알고리즘에서 강력한 딥 러닝 접근 방식을 결합하는 방식으로 발전했습니다.

딥 러닝은 인공 지능의 한 분야로 머신이 새로운 데이터 세트에서 동일한 데이터를 레이블이 지정된 대량의 데이터에 노출시켜 인식하고 식별하도록 훈련시키는 것을 포함합니다. 딥 러닝은 인간이 학습하는 방식을 모방하여 기술이 더 많은 정보 노출을 기반으로 항목을 더 정확하게 인식하고 식별할 수 있도록 합니다. 딥 러닝은 안정적인 하드웨어 인프라를 통해 가능하며 처리 성능도 향상되고 객체 식별, 분류 및 인식의 정확도가 높아집니다.

비디오 분석을 위한 소프트웨어는 모든 카메라에서 로컬로, 비디오 서버에서 중앙에서, 또는 하이브리드 설정에서 에지의 특수 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 모든 전략에는 각각의 애플리케이션에 대해 고려해야 하는 고유한 장점이 있습니다.

• 얼굴 감지: 조사를 위해 얼굴을 쉽게 수집, 분류, 정렬 및 식별할 수 있습니다.
• 이벤트 분석: 수동 모니터링이 항상 가능하지 않은 경우 AI 모델이 개인을 찾아 경고합니다.
• 번호판 인식: 번호판을 캡처 및 판독하고, 법을 위반하는 차량을 발견하고, 액세스 제어를 자동화하고, 적신호 위반을 감지합니다.
• 침입 감지: 침입 감지 시스템으로 높은 보안 시설과 멸균 구역을 보호합니다.
• 계산 및 보고: 비즈니스 최적화를 위한 방문자 데이터 고객 대기 시간을 줄이기 위한 대기열 감시
• 교통 및 주차 관리: 효과적인 교통 통제 및 교차로 불법 교통 행위 감지
• 스마트 피사체 검색: 수많은 카메라를 모니터링하여 사람 및 자동차와 같은 움직이는 물체를 추적합니다.
• 얼굴 감지: 얼굴 감지 를 사용하여 대량의 데이터에서 얼굴을 찾습니다. 범죄 용의자를 찾기 위해 스캔해야 하는 데이터 분석가의 양이 증가하고 있습니다. 조사를 위해 얼굴을 쉽게 수집, 분류, 정렬 및 식별할 수 있습니다. VIP 또는 차단 목록 식별 액세스 관리, 출석 제한 구역 감시 및 포렌식 안면 분석.
• 이벤트 분석: 신속한 이벤트 인식을 분석하고, 무슨 일이 일어나고 있는지, 언제, 어디서 등을 이해합니다. 수동 모니터링이 항상 가능하지 않은 상황에서 AI 모델은 개인을 찾아 경고합니다.
• 번호판 인식: 번호판 인식 을 사용하여 도난당한 자동차를 더 빨리 찾습니다. 사진이나 비디오에서 번호판 번호를 식별하고 스캔하여 도난 또는 무보험 차량을 식별합니다. 번호판을 캡처 및 읽고, 법을 위반하는 차량을 발견하고, 액세스 제어를 자동화하고, 빨간불 위반을 감지합니다.
• 침입 감지: 높은 보안 시설 및 멸균 구역은 침입 감지 시스템으로 보호되며, 이는 복합 단지의 주변도 보호합니다.
• 계산 및 보고: 비즈니스 최적화를 위한 방문자 데이터 고객 대기 시간을 줄이기 위한 대기열 감시.
• 교통 및 주차 관리: 교차로, 고속도로 및 도시 도로에서의 효과적인 교통 통제 및 불법 교통 행위 감지, 잘못된 방향 움직임 감지, 과속, 불법 주차 등은 모두 교통 및 주차 관리의 예입니다.
• 스마트 피사체 검색: 수많은 카메라를 모니터링하여 사람과 자동차와 같은 움직이는 물체를 추적합니다.

고급 알고리즘과 기계 학습은 방대한 양의 비디오를 추적, 검사 및 관리하기 위해 비디오 분석에 사용됩니다. 그들은 의사 결정을 돕는 컴퓨터 분석을 통해 비디오 입력을 지능형 데이터로 변환합니다.

비디오 분석 도구가 운영, 보안 및 비즈니스 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보십시오.

비디오 분석을 위한 솔루션은 일상적인 책임을 수행하는 데 매우 유용합니다. 이 기술은 최근에 잠재적 응용 프로그램의 복잡성이 증가함에 따라 광범위한 응용 가능성이 있습니다.

비디오 분석 분야는 인간에게는 더 효율적이고 덜 지루할 뿐만 아니라 기업에게는 더 저렴한 프로세스를 가능하게 합니다. 예를 들어 스마트 시티, 병원 및 공항의 보안 제어, 소매 및 쇼핑 센터에 대한 사람 추적, 지능형 도시의 사람 제어가 있습니다.

이 기사를 즐겁게 읽고 비디오 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 회사에서 이를 사용하여 운영을 간소화하고 더 나은 의사 결정을 위한 통찰력 있는 데이터를 얻는 방법을 더 잘 알게 되었기를 바랍니다.

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