Bazen video içerik analizi veya akıllı video analitiği olarak da adlandırılan video analizi, son zamanlarda hem akademik hem de ticari toplulukların ilgisini çekti. Derin öğrenme daha yaygın bir şekilde kullanılmaya başlandı ve sonuç olarak video analizi, daha önce yalnızca insan olan süreçlerin otomasyonuna izin verdi.

Video analizindeki son gelişmeler oyunu tamamen değiştirdi. Gerçek zamanlı trafik sıkışıklığı uyarılarından, satışları artırmak için mağazalardaki müşteri hareketlerini inceleyen sistemlere kadar. Diğer daha iyi bilinen kullanımlar arasında yüz tanıma ve akıllı park yer alır.

Bu tür bir teknoloji harika görünse de, nasıl çalışır ve şirketinize nasıl yardımcı olabilir? Bunu birlikte öğrenelim.

Video analitiğinin temellerini ve gerçek dünyada prosedürleri düzene sokmak ve anlayışlı veriler elde etmek için nasıl uygulandığını öğreneceksiniz. Ve işinizde akıllı video analiz çözümlerini devreye alırken hangi faktörleri göz önünde bulundurmalısınız?

Video analizi, gerçek zamanlı olarak görüntülenen veya kaydedilen video içeriğinden aranabilir, kullanılabilir ve ölçülebilir zekayı çıkarmak için zaten var olan video gözetim ağlarını kullanan bir teknolojidir. Video zeka yazılımı, yapay zeka ve derin öğrenme tarafından desteklenir ve eğitimli Derin Sinir Ağlarını kullanarak videolardan nesneleri çıkarır ve tanımlar. Ardından, arama ve filtreleme, uyarı, veri toplama ve görselleştirmeyi içeren akıllı video analizini etkinleştirmek için her nesneyi sınıflandırır.

Videolardaki zamansal ve uzamsal olayları otomatik olarak belirlemek, video analizinin temel amacıdır. Bir video analiz çözümü, şüpheli hareketleri, dikkate alınmayan trafik işaretlerini ve beklenmedik alev ve duman gelişini tespit edebilir.

Konsept teoride basittir: stratejik olarak yerleştirilmiş kameralar, insan operatörlerin bir oda veya ortak alan gibi bir alanda neler olup bittiğini düzenlemesine izin verir. Video gözetimi böyle bir örnektir. Video analiz yazılımı, kullanıcıların büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işlemesine izin vererek önemli ölçüde katkıda bulunabilir.

Bu sistemler genellikle gerçek zamanlı izleme gerçekleştirir, nesneleri, nesne özelliklerini, hareket modellerini ve izlenen ortamla ilgili davranışları tanımlar. Bununla birlikte, video analizi, önceki verilerden analiz edilerek içgörüler elde etmek için de kullanılabilir.

Video analitiği, kısmen Derin Öğrenme araştırmalarındaki gelişmeler ve dünya çapındaki video kamera ağlarının çoğalmasıyla video verilerinin daha fazla kullanılabilirliği nedeniyle, yalnızca Bilgisayarla Görmeye dayalı geleneksel algoritmalardan güçlü Derin Öğrenme yaklaşımlarını birleştirmeye doğru evrilmiştir.

Derin Öğrenme, büyük miktarda etiketlenmiş veriye maruz bırakarak yeni veri kümelerinde aynı verileri tanımak ve tanımlamak için eğitim makineleri içeren bir yapay zeka dalıdır. Derin Öğrenme, insanların nasıl öğrendiğini taklit ederek, teknolojilerin daha fazla bilgiye maruz kalma temelinde öğeleri daha doğru bir şekilde tanımasına ve tanımlamasına olanak tanır. Derin Öğrenme, aynı zamanda işleme performansını iyileştiren ve nesne tanımlama, sınıflandırma ve tanımanın doğruluğunu artıran güvenilir donanım altyapısı ile mümkün olmaktadır.

Video analizi yazılımı, her kamerada yerel olarak, merkezi olarak bir video sunucusunda veya hibrit bir kurulumda, uçtaki özel donanımda yürütülebilir. Her stratejinin, her uygulama için dikkate alınması gereken kendine has avantajları vardır.

• Yüz Algılama: Yüzler, araştırmalar için kolayca toplanabilir, kategorilere ayrılabilir, düzenlenebilir ve tanımlanabilir
• Olay Analizi: Manuel izlemenin her zaman mümkün olmadığı durumlarda, yapay zeka modelleri kişileri bulur ve uyarır
• Plaka Tanıma: Plakaları yakalayın ve okuyun, yasaları ihlal eden araçları tespit edin, erişim kontrolünü otomatikleştirin ve Kırmızı Işık İhlallerini Tespit Edin
• İzinsiz Giriş Tespiti: Yüksek güvenlikli kurulumlar ve steril bölgeler, izinsiz giriş tespit sistemleri ile korunur
• Sayım ve Raporlama: İş optimizasyonu için ziyaretçi verileri; müşteri bekleme sürelerini azaltmak için kuyruk gözetimi
• Trafik ve Otopark Yönetimi: Etkili trafik kontrolü ve trafik kavşaklarında yasa dışı trafik davranışlarının tespiti
• Akıllı Konu Arama: İnsanlar ve arabalar gibi hareketli nesneleri takip etmek için çok sayıda kamerayı izler
• Yüz Algılama: Yüz algılamayı kullanarak büyük miktarda veri içindeki yüzleri bulun. Suç şüphelilerini bulmak için analistlerin taraması gereken veri miktarı artıyor. Yüzler, araştırmalar için kolayca toplanabilir, kategorilere ayrılabilir, düzenlenebilir ve tanımlanabilir. VIP veya blok liste kimlik erişim yönetimi, katılım kısıtlı bölge gözetimi ve adli yüz analizi.
• Olay Analizi: Hızlı olay tanımayı analiz etme, ne olduğunu, ne zaman ve nerede olduğunu anlama vb. Manuel izlemenin her zaman mümkün olmadığı durumlarda, AI modelleri kişileri bulur ve uyarır.
• Plaka Tanıma: Plaka tanıma özelliğini kullanarak çalınan otomobilleri daha hızlı bulun. Çalınan veya sigortasız arabaları belirlemek için fotoğraflardaki veya videolardaki plaka numaralarını belirleyin ve tarayın. Plakaları yakalayın ve okuyun, yasaları ihlal eden araçları tespit edin, erişim kontrolünü otomatikleştirin ve Kırmızı Işık İhlallerini Tespit Edin.
• İzinsiz Giriş Tespiti: Yüksek güvenlikli kurulumlar ve steril bölgeler, kompleksin çevresini de koruyan izinsiz giriş tespit sistemleriyle korunur
• Sayım ve Raporlama: İş optimizasyonu için ziyaretçi verileri; müşteri bekleme sürelerini azaltmak için kuyruk gözetimi.
• Trafik ve Otopark Yönetimi: Etkili trafik kontrolü ve trafik kavşaklarında, otoyollarda ve şehir içi yollarda yasa dışı trafik davranışlarının tespiti, ters yönde hareketin tespiti, aşırı hız, yasadışı park etme vb. Tüm trafik ve park yönetimi örnekleridir.
• Akıllı Konu Arama: İnsanlar ve arabalar gibi hareketli nesneleri takip etmek için çok sayıda kamerayı izler.

Büyük miktarlardaki videoyu izlemek, incelemek ve yönetmek için video analizinde gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi kullanılır. Karar vermeye yardımcı olan bilgisayar analizi yoluyla video girişlerini akıllı verilere dönüştürürler.

Video analiz araçlarının operasyonel, güvenlik ve iş sorunlarını çözmede size nasıl yardımcı olabileceğini inceleyin.

Video analizi çözümleri, düzenli sorumluluklarımızı yerine getirmemizde bize oldukça yardımcı oluyor. Potansiyel uygulamaların karmaşıklığı son zamanlarda arttığından, bu teknoloji çok çeşitli ileriye dönük uygulamalara sahiptir.

Video analitiği alanı, bir kez daha verimli ve insanlar için daha az yorucu olan ve aynı zamanda işletmeler için daha ucuz olan süreçleri mümkün kılar. Örnekler arasında akıllı şehirler, hastaneler ve havalimanlarındaki güvenlik kontrolleri, perakende ve alışveriş merkezleri için insan takibi ve akıllı şehirlerdeki insan kontrolleri sayılabilir.

Bu makaleyi okumaktan keyif aldığınızı ve video analitiğinin neyle ilgili olduğunu, nasıl çalıştığını ve daha iyi karar vermek için operasyonları düzene sokmak ve içgörülü veriler elde etmek için şirketinizde onu nasıl kullanabileceğinizi daha iyi bildiğinizi umuyoruz.

SaaS etkin, açık platform, kapsamlı, test edilmiş, uyarlanabilir ve derin öğrenme (AI Etkin) olan, önde gelen üst düzey video analiz yazılımı sağlayıcısı olan Locobuzz'ı seçebilirsiniz.