Мы движемся в будущее, где практически все находится под постоянным наблюдением. Информация, которую мы получаем от таких инструментов, как видеокамеры и камеры наблюдения, не ограничивается человеческим анализом.

На самом деле, это утомительный метод для человека исследовать видеовыход с камеры. Тем не менее, информация и данные, полученные из этих данных, обширны и полезны для повышения безопасности и работы объекта. Достижения в области вычислений и искусственного интеллекта оказали огромное влияние на видеоаналитику в реальном времени. Это позволяет создать дополнительное точное наблюдение и обнаружение объектов и их движения, и даже может быть запрограммировано для понимания человеческих эмоций.

Этот технологический прогресс при правильном использовании может стать прибыльным направлением для бизнес-аналитики за счет принятия хорошо продуманных и обоснованных решений на основе важных данных, которые вы можете получить из каналов видеоаналитики. Потенциал видеоаналитики в реальном времени огромен и бесспорно разнообразен. Даже в 2022 году его гибкость все еще обнаруживается для повышения безопасности видеоаналитики.

Сегодня с помощью видеоаналитики успешно осуществляется даже учет рабочего времени. Если вам нужно облачно видеонаблюдение в Казахстане, обращайтесь на сайт https://glazok.kz. Проект Glazok является современным сервисом IP-видеонаблюдения через интернет.

Что такое видеоаналитика в реальном времени?

Видеоаналитика — это процесс использования алгоритмов для автоматического распознавания любых пространственных или временных событий в видеоданных. Программное обеспечение для видеоаналитики различает разные объекты и распознает определенные действия или поведение, которые могут вызвать реакцию пользователя или тревогу.

Основная цель видеоаналитики — оперативно предупреждать сотрудников службы безопасности о любых несанкционированных или нежелательных действиях, зафиксированных камерами наблюдения, чтобы они могли быстро реагировать на них.

Интеллектуальный анализ этих данных потенциально может предоставить пользователю полезную информацию о том, как улучшить свои бизнес-процессы или протоколы безопасности. Кроме того, видеоаналитика в режиме реального времени может отслеживать события по мере их возникновения — обнаружение и распознавание объектов, обнаружение движения и шаблоны движения могут быть захвачены и проанализированы с помощью видеозаписи.

Как работает видеоаналитика в реальном времени?

Вкратце, система, обеспечивающая работу видеоаналитики в реальном времени, представляет собой систему обратной связи, которая позволяет поступающим данным дополнять себя, чтобы понимать и интерпретировать эти данные. Это также делает систему более интеллектуальной, «запоминая», как лучше всего интерпретировать предыдущую информацию, чтобы лучше понять текущие данные, которые собираются.

Этот процесс состоит из трех этапов: предварительная обработка, извлечение признаков и распознавание образов.

Стадия предварительной обработки

На этапе предварительной обработки видеопоток очищается и удаляется вся ненужная информация. Это включает в себя все, что потенциально может исказить или прервать процесс аналитики, например, шум или размытость изображения.

Этап извлечения признаков

На этапе извлечения признаков выделяются важные признаки данных. Это может быть что угодно: от размера, цвета и формы объектов до моделей их движения.

Этап распознавания образов

На этом этапе извлеченные функции анализируются и сопоставляются с известными шаблонами. Если совпадение найдено, подается сигнал тревоги и могут быть предприняты соответствующие действия.

Алгоритмы машинного обучения используются в видеоаналитике для оценки, управления и мониторинга больших объемов видеоматериалов. Благодаря цифровой обработке входных видеосигналов он преобразует их в интеллектуальные данные и помогает принимать решения. Использование видеоаналитики в наблюдении в режиме реального времени используется для отслеживания и доставки предупреждений о конкретных событиях по мере их возникновения. С другой стороны, его также можно использовать для поиска событий, которые произошли в прошлом.

Интеллектуальные решения для видеоаналитики могут быть установлены на центральной станции наблюдения, в камерах или в комбинации того и другого. Видеоаналитика, настроенная в камерах видеонаблюдения, подходит для предоставления данных в режиме реального времени. Цель — снизить нагрузку на центральный сервер и ускорить обнаружение событий.

Каждая камера наблюдения в решении для периферийной видеоаналитики подвергается тщательной обработке. В результате организации с ограниченной пропускной способностью сети могут просто передавать и получать информацию о подозрительных событиях без использования пропускной способности сети. Затем операторы могут использовать аналитику постобработки для многократного поиска записанного материала с различными параметрами.