Analiza video, denumită uneori analiză de conținut video sau analiză video inteligentă, a stârnit recent interesul comunității academice și de afaceri. Învățarea profundă a devenit mai utilizată pe scară largă și, ca urmare, analiza video a permis automatizarea proceselor anterior doar pentru oameni.

Progresele recente în analiza video au schimbat complet jocul. De la alerte de blocaj în timp real la sisteme care studiază mișcarea clienților în magazine pentru a crește vânzările. Alte utilizări mai cunoscute includ recunoașterea facială și parcarea inteligentă.

Deși acest tip de tehnologie pare a fi fantastic, cum funcționează și cum vă poate ajuta compania? Să știm împreună.

Veți afla despre elementele fundamentale ale analizei video și despre modul în care este aplicată în lumea reală pentru a simplifica procedurile și a obține date perspicace. Și de ce factori ar trebui să luați în considerare atunci când implementați soluții inteligente de analiză video în afacerea dvs.?

Analiza video este o tehnologie care utilizează rețelele de supraveghere video deja existente pentru a extrage informații care pot fi căutate, utilizabile și cuantificabile din conținutul video vizualizat în timp real sau înregistrat. Software-ul de inteligență video este alimentat de inteligență artificială și de învățare profundă și extrage și identifică obiecte din videoclipuri folosind rețele neuronale profunde antrenate. Apoi, clasifică fiecare obiect pentru a permite analiza video inteligentă, care include căutarea și filtrarea, alertele, agregarea datelor și vizualizarea.

Identificarea automată a evenimentelor temporale și spațiale în videoclipuri este obiectivul principal al analizei video. O soluție de analiză video poate identifica mișcări suspecte, semne de circulație nesocotite și sosirea neașteptată a flăcărilor și fumului, pentru a numi câteva.

Conceptul este simplu în teorie: camerele plasate strategic permit operatorilor umani să regleze ceea ce se întâmplă într-un spațiu, cum ar fi o cameră sau o zonă publică. Supravegherea video este un astfel de exemplu. Software-ul de analiză video poate contribui semnificativ, permițând utilizatorilor să gestioneze eficient cantități mari de date.

Aceste sisteme efectuează de obicei monitorizare în timp real, identificând obiecte, proprietăți ale obiectelor, modele de mișcare și comportament legate de mediul monitorizat. Analiza video poate fi, totuși, utilizată și pentru a extrage informații din datele anterioare prin analiza acestora.

Analiza video a evoluat de la algoritmi convenționali bazați exclusiv pe computer Vision la combinarea abordărilor puternice de Deep Learning, parțial datorită progreselor în cercetarea Deep Learning și a unei mai mari disponibilități a datelor video odată cu proliferarea rețelelor de camere video la nivel mondial.

Deep Learning este o ramură a inteligenței artificiale care implică antrenarea mașinilor să recunoască și să identifice aceleași date în seturi de date noi prin expunerea acestora la cantități mari de date etichetate. Deep Learning imită modul în care oamenii învață, permițând tehnologiilor să recunoască și să identifice cu mai multă acuratețe elementele pe baza expunerii mai multor informații. Deep Learning este posibilă de o infrastructură hardware fiabilă, care îmbunătățește, de asemenea, performanța de procesare și mărește acuratețea identificării, categorizării și recunoașterii obiectelor.

Software-ul pentru analiza video poate fi executat local pe fiecare cameră, central pe un server video sau, într-o configurație hibridă, pe hardware specializat la margine. Fiecare strategie are avantaje proprii, care ar trebui luate în considerare pentru fiecare aplicație.

• Detectarea facială: fețele pot fi ușor adunate, clasificate, aranjate și identificate pentru investigații
• Analiza evenimentelor: acolo unde monitorizarea manuală nu este întotdeauna posibilă, modelele AI localizează și alertează persoanele
• Recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare: capturați și citiți plăcuțele de înmatriculare, identificați vehiculele care încalcă legea, automatizați controlul accesului și detectați infracțiunile semaforului roșu
• Detectarea intruziunilor: Instalațiile de înaltă securitate și zonele sterile sunt protejate de sisteme de detectare a intruziunilor
• Numărarea și raportarea: Datele vizitatorilor pentru optimizarea afacerii; supraveghere la coadă pentru a reduce timpul de așteptare al clienților
• Managementul traficului și parcării: controlul eficient al traficului și detectarea comportamentului ilegal de trafic la intersecțiile de trafic
• Căutare inteligentă de subiect: monitorizează numeroase camere pentru a urmări obiecte în mișcare, cum ar fi oameni și mașini
• Detectare facială: Găsiți fețe în cantități mari de date utilizând detectarea facială. Numărul de date pe care analiștii trebuie să scaneze pentru a găsi suspecți de infracțiuni este în creștere. Fețele pot fi ușor adunate, clasificate, aranjate și identificate pentru investigații. Gestionarea accesului de identificare VIP sau blocklist, supravegherea zonelor cu prezență restricționată și analiză facială criminalistică.
• Analiza evenimentelor: Analizând recunoașterea rapidă a evenimentelor, înțelegerea a ceea ce se întâmplă, când și unde, etc. În situațiile în care monitorizarea manuală nu este întotdeauna posibilă, modelele AI localizează și alertează persoanele.
• Recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare: localizați mai rapid mașinile furate folosind recunoașterea plăcuțelor de înmatriculare. Identificați și scanați numerele plăcuțelor de înmatriculare din fotografii sau videoclipuri pentru a identifica mașinile furate sau neasigurate. Capturați și citiți plăcuțele de înmatriculare, identificați vehiculele care încalcă legea, automatizați controlul accesului și Detectați infracțiunile semaforului roșu.
• Detectarea intruziunilor: Instalațiile de înaltă securitate și zonele sterile sunt protejate de sisteme de detectare a intruziunilor, care păzesc și perimetrul complexului
• Numărarea și raportarea: Datele vizitatorilor pentru optimizarea afacerii; supraveghere la coadă pentru a reduce timpul de așteptare al clienților.
• Gestionarea traficului și a parcărilor: Controlul eficient al traficului și detectarea comportamentului ilegal de trafic la intersecțiile de trafic, autostrăzi și drumuri din oraș, detectarea mișcării pe sens greșit, depășirea vitezei, parcările ilegale etc. sunt toate exemple de management al traficului și parcării.
• Căutare inteligentă de subiect: monitorizează numeroase camere pentru a urmări obiecte în mișcare, cum ar fi oameni și mașini.

Algoritmii avansați și învățarea automată sunt utilizați în analiza video pentru a urmări, examina și gestiona cantități masive de videoclipuri. Ele convertesc intrările video în date inteligente prin analiză computerizată, care ajută la luarea deciziilor.

Examinați modul în care instrumentele de analiză video vă pot ajuta în rezolvarea problemelor operaționale, de securitate și de afaceri.

Soluțiile pentru analiza video ne sunt destul de utile în îndeplinirea responsabilităților noastre obișnuite. Această tehnologie are o gamă largă de aplicații potențiale, deoarece complexitatea aplicațiilor potențiale a crescut recent.

Domeniul analizei video permite procese care sunt odată mai eficiente și mai puțin obositoare pentru oameni, precum și mai puțin costisitoare pentru companii. Printre exemple se numără orașele inteligente, controalele de securitate în spitale și aeroporturi, urmărirea persoanelor pentru centre comerciale și comerciale și controlul persoanelor în orașele inteligente.

Sperăm că ți-a plăcut să citești acest articol și să știi mai bine despre ce este vorba despre analiza video, cum funcționează și cum o poți folosi în compania ta pentru a eficientiza operațiunile și pentru a obține date profunde pentru o mai bună luare a deciziilor.

Puteți alege Locobuzz, un furnizor de top de software de analiză video de ultimă generație, care este activat pentru SaaS, platformă deschisă, amănunțit, testat, adaptabil și învățare profundă (AI activat).