Analiza wideo, czasami nazywana analizą treści wideo lub inteligentną analizą wideo, wzbudziła ostatnio zainteresowanie zarówno społeczności akademickiej, jak i biznesowej. Głębokie uczenie stało się coraz powszechniejsze, w wyniku czego analityka wideo pozwoliła na automatyzację procesów, które wcześniej były przeznaczone wyłącznie dla ludzi.

Ostatnie postępy w analityce wideo całkowicie zmieniły grę. Od alertów o korkach w czasie rzeczywistym po systemy badające ruch klientów w sklepach w celu zwiększenia sprzedaży. Inne bardziej znane zastosowania obejmują rozpoznawanie twarzy i inteligentne parkowanie.

Choć tego typu technologia wydaje się być fantastyczna, jak działa i jak może pomóc Twojej firmie? Poznajmy to razem.

Dowiesz się o podstawach analityki wideo i jej zastosowaniu w świecie rzeczywistym w celu usprawnienia procedur i pozyskiwania wnikliwych danych. A jakie czynniki należy wziąć pod uwagę przy wdrażaniu inteligentnych rozwiązań do analizy obrazu wideo w Twojej firmie?

Analiza wideo to technologia, która wykorzystuje już istniejące sieci nadzoru wideo w celu wyodrębnienia przeszukiwalnych, użytecznych i wymiernych informacji z treści wideo oglądanych w czasie rzeczywistym lub nagrywanych. Oprogramowanie do inteligencji wideo jest zasilane przez sztuczną inteligencję i głębokie uczenie, a także wyodrębnia i identyfikuje obiekty z filmów za pomocą przeszkolonych głębokich sieci neuronowych. Następnie klasyfikuje każdy obiekt, aby umożliwić inteligentną analizę wideo, która obejmuje wyszukiwanie i filtrowanie, alarmowanie, agregację danych i wizualizację.

Automatyczne identyfikowanie zdarzeń czasowych i przestrzennych w materiałach wideo jest głównym celem analizy wideo. Rozwiązanie do analizy obrazu wideo może identyfikować podejrzane ruchy, ignorowane znaki drogowe oraz nieoczekiwane pojawienie się płomieni i dymu, żeby wymienić tylko kilka.

Koncepcja jest teoretycznie prosta: strategicznie rozmieszczone kamery pozwalają operatorom regulować to, co dzieje się w przestrzeni, takiej jak pokój lub obszar publiczny. Jednym z takich przykładów jest nadzór wideo. Oprogramowanie do analizy wideo może w znacznym stopniu przyczynić się do tego, aby umożliwić użytkownikom wydajną obsługę dużych ilości danych.

Systemy te zwykle wykonują monitorowanie w czasie rzeczywistym, identyfikując obiekty, właściwości obiektów, wzorce ruchu i zachowanie związane z monitorowanym środowiskiem. Analityka wideo może być jednak również wykorzystana do wyciągnięcia wniosków z poprzednich danych poprzez ich analizę.

Analityka wideo ewoluowała od konwencjonalnych algorytmów opartych wyłącznie na wizji komputerowej do łączenia potężnych podejść do głębokiego uczenia, częściowo ze względu na postępy w badaniach głębokiego uczenia się i większą dostępność danych wideo wraz z rozprzestrzenianiem się światowych sieci kamer wideo.

Głębokie uczenie to gałąź sztucznej inteligencji, która polega na trenowaniu maszyn do rozpoznawania i identyfikowania tych samych danych w świeżych zestawach danych poprzez wystawianie ich na duże ilości oznaczonych danych. Głębokie uczenie naśladuje sposób, w jaki ludzie się uczą, umożliwiając technologiom dokładniejsze rozpoznawanie i identyfikowanie przedmiotów w oparciu o większą ekspozycję informacji. Głębokie uczenie jest możliwe dzięki niezawodnej infrastrukturze sprzętowej, która również poprawia wydajność przetwarzania i zwiększa dokładność identyfikacji, kategoryzacji i rozpoznawania obiektów.

Oprogramowanie do analizy obrazu wideo może być wykonywane lokalnie na każdej kamerze, centralnie na serwerze wideo lub, w konfiguracji hybrydowej, na specjalistycznym sprzęcie na brzegu sieci. Każda strategia ma swoje zalety, które należy rozważyć w przypadku każdego zastosowania.

• Wykrywanie twarzy: twarze można łatwo zebrać, skategoryzować, uporządkować i zidentyfikować w celu przeprowadzenia śledztwa
• Analiza zdarzeń: Tam, gdzie ręczne monitorowanie nie zawsze jest możliwe, modele AI lokalizują i ostrzegają osoby
• Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych: przechwytywanie i odczytywanie tablic rejestracyjnych, wykrywanie pojazdów łamiących prawo, automatyzacja kontroli dostępu i wykrywanie wykroczeń związanych z czerwonym światłem
• Wykrywanie włamań: Instalacje o wysokim poziomie bezpieczeństwa i sterylne strefy są chronione przez systemy wykrywania włamań
• Liczenie i raportowanie: dane odwiedzających dla optymalizacji biznesowej; nadzór kolejki w celu skrócenia czasu oczekiwania klientów
• Zarządzanie ruchem i parkingami: skuteczna kontrola ruchu i wykrywanie nielegalnych zachowań na skrzyżowaniach
• Inteligentne wyszukiwanie tematu: monitoruje wiele kamer, aby śledzić poruszające się obiekty, takie jak ludzie i samochody
• Wykrywanie twarzy: Znajdź twarze w dużych ilościach danych za pomocą funkcji wykrywania twarzy. Rośnie liczba analityków danych, które muszą skanować, aby znaleźć podejrzanych o przestępstwa. Twarze można łatwo zbierać, kategoryzować, układać i identyfikować do celów śledztwa. Zarządzanie dostępem do identyfikacji VIP lub listy zablokowanych, monitorowanie stref o ograniczonym dostępie i analiza twarzy.
• Analiza zdarzeń: Analiza szybkiego rozpoznawania zdarzeń, zrozumienie, co się dzieje, kiedy i gdzie, itp. W sytuacjach, w których ręczne monitorowanie nie zawsze jest możliwe, modele AI lokalizują i ostrzegają osoby.
• Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych: Szybsze lokalizowanie skradzionych samochodów dzięki funkcji rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Identyfikuj i skanuj numery tablic rejestracyjnych na zdjęciach lub filmach, aby zidentyfikować skradzione lub nieubezpieczone samochody. Przechwytuj i czytaj tablice rejestracyjne, wykrywaj pojazdy łamiące prawo, automatyzuj kontrolę dostępu i wykrywaj wykroczenia na czerwonym świetle.
• Wykrywanie włamań: Instalacje o wysokim poziomie bezpieczeństwa i sterylne strefy są chronione przez systemy wykrywania włamań, które również strzegą obwodu kompleksu
• Liczenie i raportowanie: dane odwiedzających dla optymalizacji biznesowej; nadzór kolejki w celu skrócenia czasu oczekiwania klienta.
• Zarządzanie ruchem i parkingami: Skuteczna kontrola ruchu i wykrywanie nielegalnych zachowań na skrzyżowaniach, autostradach i drogach miejskich, wykrywanie ruchu pod prąd, przekraczania prędkości, nielegalnego parkowania itp. to przykłady zarządzania ruchem i parkowaniem.
• Inteligentne wyszukiwanie tematu: Monitoruje wiele kamer, aby śledzić poruszające się obiekty, takie jak ludzie i samochody.

Zaawansowane algorytmy i uczenie maszynowe są wykorzystywane w analizie wideo do śledzenia, badania i zarządzania ogromnymi ilościami wideo. Przetwarzają sygnały wideo na inteligentne dane za pomocą analizy komputerowej, która wspomaga podejmowanie decyzji.

Sprawdź, jak narzędzia do analizy obrazu wideo mogą pomóc w rozwiązywaniu problemów operacyjnych, związanych z bezpieczeństwem i biznesowych.

Rozwiązania do analityki wideo są dla nas bardzo pomocne w wykonywaniu naszych zwykłych obowiązków. Technologia ta ma szeroki zakres potencjalnych zastosowań, ponieważ ostatnio wzrosła złożoność potencjalnych zastosowań.

Dziedzina analityki wideo umożliwia procesy, które kiedyś są bardziej wydajne i mniej męczące dla ludzi, a także tańsze dla firm. Przykłady obejmują inteligentne miasta, kontrole bezpieczeństwa w szpitalach i na lotniskach, śledzenie ludzi w sklepach i centrach handlowych oraz kontrole ludzi w inteligentnych miastach.

Mamy nadzieję, że spodobało Ci się czytanie tego artykułu i lepiej wiesz, o co chodzi w analityce wideo, jak działa i jak możesz ją wykorzystać w swojej firmie, aby usprawnić operacje i uzyskać wnikliwe dane w celu lepszego podejmowania decyzji.

Możesz wybrać Locobuzz, wiodącego dostawcę wysokiej klasy oprogramowania do analizy wideo, które obsługuje SaaS, jest otwartą platformą, gruntowną, przetestowaną, adaptowalną i głęboko uczącą się (z włączoną sztuczną inteligencją).