การวิเคราะห์วิดีโอ: หมายความว่าอย่างไรและทำงานอย่างไร

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การวิเคราะห์วิดีโอได้รับความสนใจจากอุตสาหกรรมและธุรกิจต่างๆ ทั่วโลก การวิเคราะห์วิดีโอหรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์เนื้อหาวิดีโอช่วยให้งานต่างๆ ที่ก่อนหน้านี้ต้องอาศัยมนุษย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ส่งผลให้ธุรกิจมีพื้นที่ว่างมากในการจ้างพนักงานในงานสำคัญอื่นๆ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและการดำเนินธุรกิจโดยรวม นอกจากนี้ การวิเคราะห์วิดีโอยังสามารถสนับสนุนองค์กรในการติดตามสุขอนามัย ความปลอดภัย และการรักษาความปลอดภัย

ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่าการวิเคราะห์วิดีโอทำอะไรได้บ้าง แต่จริง ๆ แล้วมีประโยชน์อย่างไรและมีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

ในบล็อกนี้ คุณจะค้นพบแนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์วิดีโอ วิธีการทำงาน และวิธีการใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

การวิเคราะห์วิดีโอคืออะไร?

การวิเคราะห์วิดีโอหมายถึงการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับความผิดปกติตามข้อมูลที่ป้อนล่วงหน้า เทคโนโลยีนี้จะตรวจจับและติดตามวัตถุ กิจกรรม และผู้คน และช่วยในการปรับปรุงการทำงานในแต่ละวัน นอกจากนี้ ยังวิเคราะห์ฟุตเทจในอดีตและตามเวลาจริงเพื่อเรียนรู้จากข้อผิดพลาดและนำไปใช้เพื่อพัฒนาโซลูชันและตัดสินใจที่สำคัญเกินความสามารถของมนุษย์

การวิเคราะห์วิดีโอทำงานอย่างไร

คุณอาจมีแนวคิดว่าการวิเคราะห์วิดีโอหมายถึงอะไร แต่มันทำงานอย่างไรและให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ?

1. การให้อาหารระบบ

มีคำกล่าวที่ว่า “คุณคือสิ่งที่คุณบริโภค” มันแม่นยำอย่างยิ่งในกรณีของ AI คุณภาพของการตัดสินใจโดยปัญญาประดิษฐ์นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่ป้อน ไม่ว่าโมเดลจะล้ำหน้าแค่ไหน การตัดสินใจก็อาจต่ำกว่ามาตรฐานหากข้อมูลของมันไม่ดี ดังนั้น การให้ข้อมูลแก่ระบบด้วยข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ถูกต้องและครอบคลุมจะช่วยให้ AI อยู่ในภาวะที่สำคัญในขณะทำการตัดสินใจที่สำคัญ จำเป็นต้องจัดเตรียมรูปภาพแบบเรียลไทม์ วิดีโอ และฟุตเทจที่บันทึกไว้จำนวนมากให้กับซอฟต์แวร์วิเคราะห์วิดีโอเพื่อวิเคราะห์วิดีโออย่างถูกต้องและตัดสินใจได้

ข้อมูลที่เกี่ยวข้องส่วนใหญ่มาจากกล้องวงจรปิด ประการแรก จะต้องมีมุมมองที่ชัดเจนของอาณาเขตทั้งหมดจากมุมที่ต่างกัน ขั้นตอนนี้ช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถจับภาพเหตุการณ์เดียวกันจากมุมมองที่แตกต่างกัน เพื่อให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำ การรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมจะดีหากระบบสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. คลาวด์คอมพิวติ้งกับเอดจ์คอมพิวติ้ง

ในโลกที่ข้อมูลมีค่ามากกว่าน้ำมัน ข้อมูลปริมาณมากจะถูกบันทึกทุกวินาที ดังนั้นจึงต้องมีการประมวลผลเพื่อให้การวิเคราะห์เกิดขึ้น มีสองเทคโนโลยีที่ทันสมัยสำหรับกระบวนการนี้:

- คลาวด์คอมพิวติ้ง

คลาวด์คอมพิวติ้งคือความพร้อมใช้งานของทรัพยากรระบบคอมพิวเตอร์จากระยะไกลและแบบออนดีมานด์โดยไม่ต้องมีการจัดการแอคทีฟโดยตรงโดยผู้ใช้ ตามชื่อของมัน ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ ในระบบคลาวด์หรือพื้นที่เสมือน แทนที่จะเป็นฮาร์ดดิสก์หรือดิสก์ในเครื่องที่เป็นกรรมสิทธิ์ ข้อมูลนี้สามารถเข้าถึงได้จากระยะไกลจากทุกที่ในโลกผ่านทางอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้ เมื่อคุณเชื่อมต่อกับเว็บ คุณจะสามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากได้โดยไม่ต้องอยู่ใกล้ๆ ฐานข้อมูล ซึ่งช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้ตามต้องการจากบ้านของคุณอย่างสะดวกสบาย

เทคโนโลยีคลาวด์คอมพิวติ้งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ได้โดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับพวกเขา มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดต้นทุนและให้ผู้ใช้มุ่งเน้นไปที่ธุรกิจหลักแทนที่จะเป็นอุปสรรคจากความน่าเบื่อหน่ายด้านไอที ส่วนใหญ่ทำงานบนเทคโนโลยีเวอร์ชวลไลเซชัน โดยแยกอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ออกเป็นอุปกรณ์เสมือนต่างๆ เพื่อจัดการและทำงานที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ Virtualization ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเพิ่มความเร็วในการดำเนินงานด้านไอทีได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีค่าใช้จ่ายต่ำ

- ขอบคอมพิวเตอร์
เป็นกระบวนทัศน์ที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายแบบกระจายของคอมพิวเตอร์ซึ่งมีส่วนประกอบอยู่ในเครือข่ายคอมพิวเตอร์ต่างๆ ซึ่งทำงานบนโปรโตคอลการสื่อสารเดียวกันโดยการส่งข้อความถึงกัน ทำให้การจัดเก็บข้อมูลและการคำนวณใกล้กับพื้นที่ทำงานมากขึ้น เพื่อปรับปรุงเวลาตอบสนอง เวลาแฝง และแบนด์วิดท์ แอปพลิเคชันหลักอยู่ใน "ข้อมูลทันที" หรือการประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง โดยที่งานทั้งหมดอยู่นอกระบบคลาวด์

Edge Computing มีจุดมุ่งหมายเพื่อย้ายการคำนวณไปยังขอบของเครือข่าย ห่างไกลจากศูนย์ข้อมูล โดยใช้วัตถุอัจฉริยะและเกตเวย์เครือข่ายเพื่อให้บริการที่ดีขึ้นและทำงานอย่างมีประสิทธิภาพในนามของคลาวด์ การย้ายการคำนวณไปที่ Edge ทำให้ง่ายต่อการแจกจ่ายการแคชเนื้อหา การจัดเก็บข้อมูลถาวร และการจัดการ IoT ที่ดีขึ้น ซึ่งส่งผลให้อัตราการถ่ายโอนและเวลาในการตอบสนองดีขึ้น

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์วิดีโอสามารถทำงานบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่เรียกว่าการประมวลผลจากส่วนกลางหรือฝังไว้ในตัวกล้องเอง ซึ่งเรียกว่าการประมวลผลแบบขอบ แม้ว่ากระบวนการทั้งสองจะดี แต่โซลูชันระบบคลาวด์นั้นดีกว่าสำหรับการประมวลผลฟีดกล้องแบบเรียลไทม์และฟังก์ชันการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนสำหรับงานที่ไม่สำคัญ นอกจากนี้ ในการวิเคราะห์วิดีโอบนระบบคลาวด์ มีการลงทุนด้านฮาร์ดแวร์ล่วงหน้าน้อยกว่า ปรับใช้ได้ง่าย และไม่มีค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน

นอกจากนี้ ด้วยการใช้เทคโนโลยีคลาวด์ ตอนนี้เราสามารถกำหนดค่าซอฟต์แวร์ให้ส่งข้อมูลที่ดำเนินการได้ไปยังเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น เพื่อลดการรับส่งข้อมูลเครือข่ายและความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลมากขึ้น

3. การกำหนดสถานการณ์จำลองและรูปแบบการฝึก

เมื่อสถาปัตยกรรมทางกายภาพของคุณได้รับการตั้งค่าแล้ว เราต้องกำหนดสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องที่เราต้องการให้ซอฟต์แวร์ของเรามุ่งเน้น จากนั้นจึงฝึกแบบจำลองของเราเพื่อตรวจจับและติดตามเหตุการณ์เป้าหมาย
ลองมาดูตัวอย่างของบริษัทผู้ผลิตและวิธีที่ hardhat ซึ่งใช้กันทั่วไปในไซต์เป็นที่รู้จักด้วยความช่วยเหลือจากวิดีโออัจฉริยะ

• การจำแนกรูปภาพ

ในการจัดประเภทรูปภาพ เทคโนโลยีจะระบุสิ่งที่เป็นรูปภาพหรือวัตถุที่จดจำได้ง่ายโดยใช้สี รูปแบบ และรูปแบบที่เป็นเอกลักษณ์ ในตัวอย่างของเรา สามารถจดจำ hardhat ได้อย่างง่ายดายขณะตรวจสอบการทำงาน กระบวนการนี้เรียกว่าการจำแนกภาพในแง่ของคนธรรมดา

• รองรับหลายภาษา

คราวนี้มาดูตัวอย่างการวางฮาร์ดแฮทร่วมกับแจ็กเก็ตนิรภัยที่มีสีเดียวกันกัน ขณะนี้มีวัตถุหลายอย่างและเทคโนโลยีอาจพบความท้าทายในการระบุ นั่นคือที่มาของการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น มันฝึกกล้องเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุหลายชิ้นและให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

• การตรวจจับวัตถุ

อย่างไรก็ตาม เพื่อพยายามโลคัลไลเซชัน จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้อง นั่นคือจุดที่การตรวจจับวัตถุมีประโยชน์ มันฝึกอัลกอริทึมในลักษณะที่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุหลายชิ้นและช่วยให้เราให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องด้วยการระบุตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญ

เรายังจำเป็นต้องฝึกโมเดลของเราตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งต้องใช้ความพยายามอย่างมาก แต่เรามีทรัพยากรบางอย่างที่ทำให้งานนี้ไม่น่าเบื่อ ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลรูปภาพ เช่น ImageNet หรือ Microsoft Common Objects ในบริบท (COCO) มีบทบาทสำคัญในขณะฝึกโมเดลใหม่ เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีการเผยแพร่โครงการโอเพนซอร์ซซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างระบบวิเคราะห์วิดีโอที่กำหนดเอง

4. การตรวจทานโดยเจ้าหน้าที่

สุดท้ายนี้ จำเป็นต้องมีมนุษย์คนหนึ่งเพื่อตรวจสอบการแจ้งเตือนทั้งหมดที่ส่งมาจากซอฟต์แวร์วิเคราะห์วิดีโอและดำเนินการตามนั้น ด้วยความช่วยเหลือของระบบขั้นสูงดังกล่าว เจ้าหน้าที่ปฏิบัติงานสามารถตรวจจับเหตุการณ์หลักที่อาจถูกมองข้ามหรืออาจต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงกว่าจะดูด้วยตนเอง

บทสรุป

หลายภาคส่วน เช่น การผลิต การขายปลีก บริการอาหาร การบริการ ไดรฟ์ทรู และ QSR สามารถได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ ให้เราเรียนรู้วิธี

1. QSR และ Drive-thrus : Drive-thrus สามารถใช้วิดีโอวิเคราะห์เพื่อนับยานพาหนะ ศึกษาเวลารอของยานพาหนะ และสำหรับการรู้จำป้ายทะเบียนอัตโนมัติ (ANPR) ตามการระบุลูกค้า
2. การ บริการ: เนื่องจากประสบการณ์ของแขกเป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังอุตสาหกรรมการบริการ การวิเคราะห์วิดีโอสามารถช่วยรับรองได้ว่าแขกจะได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุดโดยการรับรองความพร้อมของเจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวก สภาพแวดล้อมที่สะอาด และสถานที่ที่ปลอดภัย
3. บริการด้านอาหาร: ร้านอาหารสามารถได้รับประโยชน์อย่างมากจากการวิเคราะห์วิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยทำให้การตรวจสอบการปฏิบัติตามหลักสุขอนามัย ความสะอาด และความปลอดภัยต่างๆ เป็นไปอย่างอัตโนมัติ เช่น การใช้ PPE การถูพื้น การล้างมือ และอื่นๆ อีกมากมาย
4. การ ขายปลีก: การวิเคราะห์วิดีโอสามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกเข้าใจพื้นที่การจราจรในร้านค้าของตน จัดการความยาวของคิวและการเดินเท้า
5. การผลิต: ผู้ผลิตสามารถใช้การวิเคราะห์วิดีโออัจฉริยะในการปรับปรุงความปลอดภัยและประสิทธิภาพการทำงานตั้งแต่กรณีการใช้งานต่างๆ ตั้งแต่อุปกรณ์ป้องกันอุบัติเหตุไปจนถึงอุปกรณ์ความปลอดภัย ไปจนถึงการผลิตในสายการผลิต

ด้วยการวิเคราะห์วิดีโออัจฉริยะ เราสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและลดความน่าเบื่อน้อยลง ซึ่งมีราคาถูกกว่าด้วย องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากมันเพื่อทำให้กระบวนการที่น่าเบื่อและซ้ำซากจำเจเป็นไปโดยอัตโนมัติ รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า และตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

เกี่ยวกับ wobot.ai

Wobot.ai เป็นแพลตฟอร์ม Video Analytics ที่มีรายการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI กว่า 100 รายการ รายการตรวจสอบเหล่านี้ครอบคลุมอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น QSR, Drive-thrus, Cloud Kitchens, ร้านอาหาร, โรงแรม, การค้าปลีก และการผลิต นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังเข้ากันได้กับกล้องวงจรปิดทุกประเภท และรองรับการดูอย่างรวดเร็ว การเข้าถึงจากหลายอุปกรณ์ และความช่วยเหลือระยะไกลที่แข็งแกร่ง ด้วย Wobot.ai ธุรกิจสามารถรับข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับกระบวนการ มุ่งเน้นด้านการปรับปรุง และเน้นแบบอย่างที่ดีภายในองค์กร

หากต้องการใช้ Video Analytics ของ Wobot สำหรับธุรกิจของคุณ โปรดไปที่ https://app.wobot.ai/signup