Відеоаналітика у системах відеоспостереження

Відеоаналітика – це технологія, яка обробляє цифровий відеосигнал за допомогою спеціального алгоритму. Технологія використовує існуючі мережі відеоспостереження для отримання інформації, що піддається пошуку, діям та кількісній оцінці з живого або записаного відеоконтенту. Кероване штучним інтелектом та глибоким навчанням програмне забезпечення відеоаналітики виявляє об'єкти у відео, ідентифікує кожен об'єкт на основі навчених глибоких нейронних мереж, а потім класифікує кожен об'єкт для забезпечення інтелектуального аналізу відео, включаючи пошук фільтрацію, оповіщення, агрегацію даних та візуалізацію.

Інтелектуальні системи відеоспостереження, крім іншого, визначають, чи відбувається небажана або підозріла поведінка в полі зору відеокамери, алгоритм повідомляє про виявлення подібних подій оператора пульта. Відеоаналітика у сфері безпеки аналізує таку поведінку, наприклад: перетин лінії, рух у неправильному напрямку коридором.

Алгоритми навчання штучного інтелекту починаються з чистого аркуша. Після підключення до камери протягом деякого часу система вивчає, що є нормальним для зображення з цієї камери протягом дня, ночі, будня, вихідного дня та години за годиною. Через кілька тижнів система починає видавати попередження та сигнали тривоги про поведінку на екрані, якої вона раніше не бачила або яка не відповідає тому, що вона бачила у цей період часу.

Розумна система відеоспостереження також вміє розпізнавати обличчя. Системи розпізнавання облич можуть бути використані для контролю доступу або для ідентифікації друзів та ворогів. Системи розпізнавання облич також можуть бути використані для подальшого розслідування.

Варто зазначити, що якість систем розпізнавання облич значно покращилася і у 2022 році технологія неухильно розвиватиметься.

Типові системи розпізнавання облич зіставляють точки на обличчі із зразком, що зберігається у базі даних. Якщо особа не відповідає запису, вони спробують створити новий запис із кращого доступного зображення цієї людини. Вони здатні у реальному часі зіставляти одне зображення з багатьма. Остання версія систем розпізнавання облич створює тривимірні карти облич у режимі реального часу і порівнює їх із дійсно великою базою даних.

Використовуючи існуючу інфраструктуру відеоспостереження, відеоаналітика є високорентабельним засобом посилення безпеки бізнесу за рахунок можливостей виявлення, зниження вимог до персоналу за рахунок залучення уваги до ключових подій, автоматизації контролю доступу та інших функцій об'єкту, а також збору даних про поведінку покупців.

Крім вирішення завдань безпеки для бізнесу, відеоаналітика відіграватиме важливу роль у системах спостереження розумний будинок.

Згідно з дослідженням Parks Associates, тривога, викликана COVID-19 і супутніми соціальними хвилюваннями, призвела до того, що багато людей прагнуть спокою та безпеки у власних будинках. 33% власників систем відеоспостереження розумний будинок повідомляють про збільшення їх використання під час пандемії COVID-19 і що 63% власників систем безпеки планують придбати розумні системи відеоспостереження за наступні 12 місяців.

Виробники розумних систем відеоспостереження все частіше інтегрують функції та можливості штучного інтелекту у свої продукти, щоб підвищити цінність різних варіантів використання, пов'язаних із безпекою. У той час як програми АІ сьогодні залишаються відносно простими, виробники систем безпеки, мережевих камер та відеодомофонів експериментують з тим, щоб споживачі прийняли функції, засновані на АІ. Розробники аналізують досвід користувача для породження довіри, зручності, комфорту, душевного спокою та економії.