A análise de vídeo, às vezes chamada de análise de conteúdo de vídeo ou análise de vídeo inteligente, recentemente despertou o interesse das comunidades acadêmica e empresarial. O aprendizado profundo tornou-se mais amplamente utilizado e, como resultado, a análise de vídeo permitiu a automação de processos anteriormente apenas humanos.

Avanços recentes na análise de vídeo mudaram completamente o jogo. Desde alertas de engarrafamentos em tempo real até sistemas que estudam o movimento do cliente nas lojas para aumentar as vendas. Outros usos mais conhecidos incluem reconhecimento facial e estacionamento inteligente.

Embora este tipo de tecnologia pareça fantástico, como funciona e como pode ajudar a sua empresa? Vamos conhecê-lo juntos.

Você aprenderá sobre os fundamentos da análise de vídeo e como ela é aplicada no mundo real para simplificar procedimentos e adquirir dados perspicazes. E quais fatores você deve levar em consideração ao implantar soluções de análise de vídeo inteligente em seu negócio?

A análise de vídeo é uma tecnologia que usa redes de vigilância por vídeo já existentes para extrair inteligência pesquisável, utilizável e quantificável do conteúdo de vídeo visualizado em tempo real ou gravado. O software de inteligência de vídeo é alimentado por inteligência artificial e aprendizado profundo e extrai e identifica objetos de vídeos usando redes neurais profundas treinadas. Em seguida, ele classifica cada objeto para permitir a análise de vídeo inteligente, que inclui pesquisa e filtragem, alerta, agregação de dados e visualização.

A identificação automática de eventos temporais e espaciais em vídeos é o principal objetivo da análise de vídeo. Uma solução de análise de vídeo pode identificar movimentos suspeitos, sinais de trânsito desconsiderados e a chegada inesperada de chamas e fumaça, para citar alguns.

O conceito é simples em teoria: câmeras estrategicamente posicionadas permitem que operadores humanos regulem o que acontece em um espaço, como uma sala ou uma área pública. A vigilância por vídeo é um desses exemplos. O software de análise de vídeo pode contribuir significativamente, permitindo que os usuários lidem com eficiência com grandes quantidades de dados.

Esses sistemas geralmente realizam monitoramento em tempo real, identificando objetos, propriedades de objetos, padrões de movimento e comportamentos relacionados ao ambiente monitorado. No entanto, a análise de vídeo também pode ser usada para extrair insights de dados anteriores, analisando-os.

A análise de vídeo evoluiu de algoritmos convencionais baseados apenas em Visão Computacional para combinar abordagens potentes de Deep Learning, em parte devido aos avanços na pesquisa de Deep Learning e maior disponibilidade de dados de vídeo com a proliferação de redes de câmeras de vídeo em todo o mundo.

Deep Learning é um ramo da inteligência artificial que envolve máquinas de treinamento para reconhecer e identificar os mesmos dados em novos conjuntos de dados, expondo-os a grandes quantidades de dados rotulados. O Deep Learning imita como os humanos aprendem, permitindo que as tecnologias reconheçam e identifiquem itens com mais precisão com base em mais exposição de informações. O Deep Learning é possibilitado pela infraestrutura de hardware confiável, que também melhora o desempenho do processamento e aumenta a precisão da identificação, categorização e reconhecimento de objetos.

O software para análise de vídeo pode ser executado localmente em cada câmera, centralmente em um servidor de vídeo ou, em uma configuração híbrida, em hardware especializado na borda. Cada estratégia tem vantagens próprias, que devem ser consideradas para cada aplicação.

• Detecção Facial: Os rostos podem ser facilmente reunidos, categorizados, organizados e identificados para investigações
• Análise de eventos: onde o monitoramento manual nem sempre é possível, os modelos de IA localizam e alertam os indivíduos
• Reconhecimento de placas: capture e leia placas, identifique veículos que infringem a lei, automatize o controle de acesso e detecte infrações de luz vermelha
• Detecção de Intrusão: Instalações de alta segurança e zonas estéreis são protegidas por sistemas de detecção de intrusão
• Contagem e Relatórios: Dados de visitantes para otimização do negócio; vigilância de filas para reduzir o tempo de espera do cliente
• Gerenciamento de tráfego e estacionamento: controle de tráfego eficaz e detecção de comportamento de tráfego ilegal em cruzamentos de tráfego
• Pesquisa de assunto inteligente: monitora várias câmeras para seguir objetos em movimento, como pessoas e carros
• Detecção facial: encontre rostos em grandes quantidades de dados usando a detecção facial. A quantidade de analistas de dados que devem escanear para encontrar suspeitos de crimes está crescendo. Os rostos podem ser facilmente reunidos, categorizados, organizados e identificados para investigações. Gerenciamento de acesso de identificação VIP ou de lista de bloqueio, vigilância de zona restrita de atendimento e análise facial forense.
• Análise de eventos: Analisar o reconhecimento rápido de eventos, entender o que está ocorrendo, quando e onde, etc. Em situações em que o monitoramento manual nem sempre é possível, os modelos de IA localizam e alertam os indivíduos.
• Reconhecimento de placas: Localize automóveis roubados mais rapidamente usando o reconhecimento de placas. Identifique e digitalize números de placas em fotos ou vídeos para identificar carros roubados ou sem seguro. Capture e leia placas, identifique veículos que infringem a lei, automatize o controle de acesso e detecte infrações de luz vermelha.
• Detecção de Intrusão: As instalações de alta segurança e as zonas estéreis são protegidas por sistemas de detecção de intrusão, que também guardam o perímetro do complexo
• Contagem e Relatórios: Dados de visitantes para otimização do negócio; vigilância de filas para reduzir os tempos de espera do cliente.
• Gerenciamento de tráfego e estacionamento: Controle de tráfego eficaz e detecção de comportamento de tráfego ilegal em interseções de tráfego, rodovias e estradas da cidade, detecção de movimento na contramão, excesso de velocidade, estacionamento ilegal etc. são exemplos de gerenciamento de tráfego e estacionamento.
• Smart Subject Search: Monitora várias câmeras para seguir objetos em movimento, como pessoas e carros.

Algoritmos avançados e aprendizado de máquina são usados ​​na análise de vídeo para rastrear, examinar e gerenciar grandes quantidades de vídeo. Eles convertem entradas de vídeo em dados inteligentes por meio de análise de computador, o que auxilia na tomada de decisões.

Examine como as ferramentas de análise de vídeo podem ajudá-lo a resolver problemas operacionais, de segurança e de negócios.

As soluções para análise de vídeo são bastante úteis para nós no cumprimento de nossas responsabilidades regulares. Esta tecnologia tem uma ampla gama de aplicações potenciais, pois a complexidade das aplicações potenciais aumentou recentemente.

O campo da análise de vídeo permite processos que já são mais eficientes e menos cansativos para os humanos, bem como menos caros para as empresas. Exemplos incluem cidades inteligentes, controles de segurança em hospitais e aeroportos, rastreamento de pessoas para varejo e shopping centers e controles de pessoas em cidades inteligentes.

Esperamos que você tenha gostado de ler este artigo e saiba melhor do que se trata a análise de vídeo, como ela funciona e como você pode usá-la em sua empresa para otimizar as operações e obter dados perspicazes para uma melhor tomada de decisões.

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