تحليلات الفيديو: ماذا يعني وكيف يعمل في الواقع؟

على مدى السنوات القليلة الماضية ، اكتسبت تحليلات الفيديو اهتمامًا من مختلف الصناعات والشركات في جميع أنحاء العالم. تساعد تحليلات الفيديو ، المعروفة أيضًا باسم تحليلات محتوى الفيديو ، في أتمتة المهام التي كانت تعتمد بالكامل في السابق على البشر. نتيجة لذلك ، فإنه يترك مجالًا كبيرًا للشركات لتوظيف قوتها العاملة في وظائف مهمة أخرى ، مما يساعد على تحسين الإنتاجية والعمليات الإجمالية للأعمال التجارية. إلى جانب ذلك ، يمكن أن تدعم تحليلات الفيديو أيضًا المؤسسات في تتبع نظافتها وسلامتها وأمنها.

نحن الآن نفهم ما يمكن أن تفعله تحليلات الفيديو ، ولكن كيف تعمل بالفعل وتفيد أعمالك؟

في هذه المدونة ، سوف تكتشف المفاهيم الأساسية لتحليلات الفيديو ، وكيف تعمل ، وكيف يتم استخدامها في العالم الحقيقي.

ما هي تحليلات الفيديو؟

تشير تحليلات الفيديو إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي لاكتشاف الحالات الشاذة وفقًا للبيانات التي تم تغذيتها مسبقًا. تكتشف هذه التقنية وتتبع الأشياء والأنشطة والأشخاص وتساعد في تحسين العمليات اليومية. بالإضافة إلى ذلك ، يقوم بتحليل اللقطات التاريخية واللقطات في الوقت الحقيقي للتعلم من الأخطاء وتطبيقها لتطوير الحلول واتخاذ القرارات الأساسية التي تتجاوز القدرات البشرية.

كيف تعمل تحليلات الفيديو؟

قد تكون لديك فكرة عما تعنيه تحليلات الفيديو. لكن كيف يعمل ويؤدي إلى النتائج المرجوة؟

1. تغذية النظام

هناك قول مأثور: "أنت ما تستهلك". إنها دقيقة تمامًا في حالة الذكاء الاصطناعي. جودة القرار الذي يتخذه الذكاء الاصطناعي جيدة مثل البيانات التي يتم تغذيتها. بغض النظر عن مدى تقدم النموذج ، سيكون القرار دون المستوى المطلوب إذا كانت بياناته غير جيدة. لذا ، فإن تغذية النظام بالبيانات التاريخية الصحيحة والشاملة سيساعد الذكاء الاصطناعي على أن يكون في أوج نشاطه أثناء اتخاذ قرارات مهمة. من الضروري توفير قدر كبير من الصور ومقاطع الفيديو واللقطات المسجلة في الوقت الفعلي لبرنامج تحليلات الفيديو لتحليل مقطع فيديو بدقة والتوصل إلى قرار.

تأتي البيانات ذات الصلة بشكل أساسي من كاميرات الدوائر التلفزيونية المغلقة. أولاً ، يجب أن يكون هناك رؤية واضحة للمنطقة بأكملها من زوايا مختلفة. تمكن هذه الخطوة البرنامج من التقاط نفس الحدث المرئي من منظور مختلف حتى يكون التحليل دقيقًا. يعد جمع المزيد من البيانات أمرًا جيدًا إذا كان النظام قادرًا على معالجتها بكفاءة.

2. الحوسبة السحابية مقابل الحوسبة المتطورة

في عالم تكون فيه البيانات ثمينة من النفط ، يتم التقاط كمية كبيرة من البيانات في كل ثانية تمر. ومن ثم ، يجب معالجتها حتى يحدث تحليلها. هناك نوعان من التقنيات الحديثة لهذه العملية:

- حوسبة سحابية

الحوسبة السحابية هي توفر موارد نظام الكمبيوتر عن بعد وعند الطلب دون إدارة نشطة مباشرة من قبل المستخدم. كما يوحي الاسم ، يتم تخزين كميات هائلة من البيانات في الخوادم ، في سحابة أو مساحة افتراضية ، بدلاً من الأقراص الثابتة أو الأقراص المحلية المسجلة الملكية. يمكن الوصول إلى هذه البيانات عن بُعد من أي مكان في العالم عبر الإنترنت. علاوة على ذلك ، بمجرد الاتصال بالويب ، يمكنك الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات دون التواجد بالقرب من قاعدة البيانات. يتيح لك ذلك الوصول إلى البيانات المطلوبة عند الطلب وأنت مرتاح في منزلك.

تهدف تقنية الحوسبة السحابية إلى جعل المستخدمين قادرين على استخدام التخزين السحابي دون معرفة عميقة بهم. يهدف إلى خفض التكلفة ويتيح للمستخدمين التركيز على الأعمال الأساسية بدلاً من إعاقة عمل تكنولوجيا المعلومات. وهي تعمل بشكل أساسي على تقنية المحاكاة الافتراضية ، حيث تقوم بفصل جهاز كمبيوتر إلى أجهزة افتراضية مختلفة لإدارة المهام المعقدة وتنفيذها بكفاءة. تمكّن المحاكاة الافتراضية المستخدمين من تسريع عمليات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم بكفاءة وبتكلفة منخفضة.

- حوسبة الحافة
إنه نموذج يتضمن شبكة موزعة من أجهزة الكمبيوتر التي توجد مكوناتها على شبكات كمبيوتر مختلفة تعمل على نفس بروتوكولات الاتصال عن طريق تمرير الرسائل إلى بعضها البعض. إنه يجعل تخزين البيانات والحساب أقرب إلى منطقة العمل لتحسين وقت الاستجابة والكمون وعرض النطاق الترددي. تكمن تطبيقاته الرئيسية في "البيانات الفورية" أو معالجة البيانات في الوقت الفعلي حيث يكون كل العمل خارج السحابة.

تهدف الحوسبة المتطورة إلى نقل الحوسبة إلى حافة الشبكات ، بعيدًا عن مراكز البيانات ، باستخدام الكائنات الذكية وبوابات الشبكة لتقديم خدمات أفضل وأداء المهام بكفاءة نيابة عن السحابة. من خلال نقل الحساب إلى الحافة ، يكون من الأسهل الاستغناء عن التخزين المؤقت للمحتوى وتخزين البيانات المستمر وإدارة أفضل لإنترنت الأشياء ، مما يؤدي إلى معدلات نقل وأوقات استجابة أفضل.

يمكن تشغيل برنامج تحليلات الفيديو إما على خوادم سحابية تُعرف بالمعالجة المركزية أو مزروعة في الكاميرات نفسها ، وتسمى معالجة الحافة. في حين أن كلا العمليتين جيدتان ، يُفضل الحل السحابي لمعالجة موجزات الكاميرا في الوقت الفعلي والوظائف التحليلية المعقدة للمهام غير الحرجة. بالإضافة إلى ذلك ، في تحليلات الفيديو المستندة إلى السحابة ، هناك استثمار أقل مقدمًا على الأجهزة ، ويسهل نشرها ، ولا تكلف بنية تحتية أي تكلفة.

علاوة على ذلك ، باستخدام التكنولوجيا السحابية ، يمكننا الآن تكوين البرنامج لإرسال البيانات القابلة للتنفيذ فقط إلى الخوادم لتقليل حركة مرور الشبكة والمزيد من متطلبات التخزين.

3. تحديد السيناريوهات ونماذج التدريب

بمجرد إعداد البنية المادية الخاصة بك ، يجب أن نحدد السيناريوهات ذات الصلة التي نريد أن يركز برنامجنا عليها ثم ندرب نماذجنا لاكتشاف الأحداث المستهدفة وتتبعها.
لنأخذ مثالاً على شركة تصنيع وكيف يتم التعرف على hardhat ، الذي يشيع استخدامه على الموقع ، بمساعدة ذكاء الفيديو.

• تصنيف الصور

في تصنيف الصور ، تحدد التقنية الصور أو الكائنات التي يمكن التعرف عليها بسهولة باستخدام ألوان ونمط وتنسيق فريد. في مثالنا ، يمكن التعرف على hardhat بسهولة أثناء مراقبة العمليات. تُعرف هذه العملية باسم تصنيف الصور في مصطلحات الشخص العادي.

• الموقع

الآن لنأخذ مثالاً على وضع القبعة الصلبة جنبًا إلى جنب مع سترة الأمان من نفس اللون. الآن هناك كائنات متعددة ويمكن للتقنية أن تجد تحديات للتعرف عليها. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التوطين للإنقاذ. إنه يدرب الكاميرا على التمييز بين كائنات متعددة ويوفر نتائج صحيحة.

• كشف الكائن

ومع ذلك ، لمحاولة التوطين ، يجب أن يكون هناك بعض التدريب المتضمن. هذا هو المكان الذي يكون فيه اكتشاف الكائن مفيدًا. إنها تدرب الخوارزمية بطريقة يمكنها من التمييز بين كائنات متعددة وتساعدنا على إعطاء النتائج الصحيحة من خلال تحديد عوامل التفاضل الرئيسية.

نحتاج أيضًا إلى تدريب عارضاتنا من البداية ، الأمر الذي يتطلب قدرًا هائلاً من الجهد. لكن لدينا بعض الموارد المتاحة التي تجعل هذه المهمة أقل تعقيدًا. على سبيل المثال ، تلعب مجموعات بيانات الصور مثل ImageNet أو Microsoft Common Objects in Context (COCO) دورًا مهمًا أثناء تدريب النماذج الجديدة. في الآونة الأخيرة ، يتم نشر مشاريع مفتوحة المصدر تتعامل مع بناء نظام تحليل فيديو مخصص.

4. مراجعة بشرية

أخيرًا ، هناك حاجة إلى إنسان لمراجعة جميع التنبيهات المرسلة بواسطة برنامج تحليلات الفيديو والتصرف بناءً عليها. بمساعدة هذه الأنظمة المتقدمة ، يمكن للمشغلين الآن اكتشاف الأحداث الرئيسية التي قد يتم تجاهلها أو قد تستغرق عدة ساعات لرؤيتها يدويًا.

استنتاج

يمكن أن تستفيد من هذه التكنولوجيا العديد من القطاعات مثل التصنيع وتجارة التجزئة والخدمات الغذائية والضيافة والسيارة السريعة ومعايير الجودة السريعة. دعونا نتعلم كيف.

1. QSRs و Drive-thrus : يمكن لـ Drive-thrus استخدام تحليلات الفيديو لحساب عدد المركبات ، ودراسة وقت انتظار المركبات ، وأيضًا للتعرف التلقائي على لوحة الأرقام (ANPR) بناءً على تحديد هوية العميل.
2. الضيافة: نظرًا لأن تجربة الضيف هي القوة الدافعة وراء صناعة الضيافة ، يمكن أن تساعد تحليلات الفيديو في ضمان حصول الضيوف على أفضل تجربة من خلال ضمان توافر الكونسيرج والبيئة النظيفة والمباني الآمنة.
3. خدمات الطعام: يمكن للمطاعم الاستفادة بشكل كبير من تحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال أتمتة مراقبة ممارسات النظافة والنظافة والسلامة المختلفة مثل استخدام معدات الوقاية الشخصية والمسح وغسل اليدين وغير ذلك الكثير.
4. البيع بالتجزئة: يمكن أن تساعد تحليلات الفيديو تجار التجزئة على فهم مناطق حركة المرور في متجرهم وإدارة طول قائمة الانتظار وعدد الزوار.
5. التصنيع: من حالات الاستخدام التي تتراوح من السلامة من الحوادث إلى معدات السلامة إلى إنتاجية خط التجميع ، يمكن للمصنعين استخدام تحليلات الفيديو الذكية لتحسين السلامة والإنتاجية في مكان العمل.

باستخدام تحليلات الفيديو الذكية ، يمكننا أداء المهام بشكل أكثر فاعلية وأقل إرهاقًا ، وهو أيضًا أقل تكلفة. يمكن للمؤسسات الاستفادة منها لأتمتة العمليات المملة والرتيبة ، واكتساب رؤى قيمة واتخاذ قرارات أعمال أفضل.

حول wobot.ai

Wobot.ai عبارة عن نظام أساسي لتحليلات الفيديو مجهز بأكثر من 100 قائمة تحقق مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تمتد قوائم المراجعة هذه عبر صناعات مثل QSRs و Drive-thrus و Cloud Kitchens والمطاعم والفنادق وتجارة التجزئة والتصنيع. بالإضافة إلى ذلك ، يتوافق النظام الأساسي مع جميع أنواع كاميرات الدوائر التلفزيونية المغلقة ويدعم العرض السريع والوصول إلى أجهزة متعددة والمساعدة القوية عن بُعد. باستخدام Wobot.ai ، يمكن للشركات الحصول على تعليقات مستمرة حول العمليات ، والتركيز على مجالات التحسين ، وتسليط الضوء على نماذج يحتذى بها داخل المنظمات.

لاستخدام Wobot's Video Analytics لعملك ، تفضل بزيارة https://app.wobot.ai/signup.