Video Analytics: Was bedeutet das und wie funktioniert es eigentlich?

In den letzten Jahren hat die Videoanalyse das Interesse verschiedener Branchen und Unternehmen weltweit geweckt. Videoanalysen, auch als Videoinhaltsanalysen bekannt, helfen bei der Automatisierung von Aufgaben, die zuvor vollständig von Menschen abhängig waren. Infolgedessen lässt es Unternehmen viel Raum, ihre Mitarbeiter in anderen wichtigen Aufgaben zu beschäftigen, was zur Verbesserung der Produktivität und des Gesamtbetriebs eines Unternehmens beiträgt. Darüber hinaus kann die Videoanalyse Unternehmen auch dabei unterstützen, den Überblick über ihre Hygiene und Sicherheit zu behalten.

Wir verstehen jetzt, was Video Analytics leisten kann, aber wie funktioniert es tatsächlich und wie profitiert Ihr Unternehmen davon?

In diesem Blog erfahren Sie mehr über die grundlegenden Konzepte der Videoanalyse, wie sie funktioniert und wie sie in der realen Welt verwendet wird.

Was ist Videoanalyse?

Videoanalyse bezieht sich auf die Verwendung künstlicher Intelligenz zur Analyse von Echtzeitvideos, um Anomalien gemäß voreingestellten Daten zu erkennen. Diese Technologie erkennt und verfolgt Objekte, Aktivitäten und Personen und hilft bei der Verbesserung des täglichen Betriebs. Darüber hinaus analysiert es historisches und Echtzeit-Filmmaterial, um aus Fehlern zu lernen, und wendet es an, um Lösungen zu entwickeln und grundlegende Entscheidungen zu treffen, die über menschliche Fähigkeiten hinausgehen.

Wie funktioniert Videoanalyse?

Vielleicht haben Sie eine Vorstellung davon, was Videoanalyse bedeutet. Aber wie funktioniert es und führt zu den gewünschten Ergebnissen?

1. Fütterung des Systems

Es gibt ein Sprichwort: „Du bist, was du konsumierst.“ Im Fall von KI ist es vollkommen richtig. Die Qualität der Entscheidung der Künstlichen Intelligenz ist so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Egal wie fortschrittlich das Modell ist, die Entscheidung wäre minderwertig, wenn seine Daten nicht gut sind. Wenn Sie das System also mit den richtigen und umfangreichen historischen Daten füttern, wird die KI dabei helfen, in ihrer Blütezeit zu sein und gleichzeitig wichtige Entscheidungen zu treffen. Es ist notwendig, der Videoanalysesoftware eine beträchtliche Menge an Echtzeitbildern, Videos und aufgezeichnetem Filmmaterial bereitzustellen, um ein Video genau zu analysieren und eine Entscheidung zu treffen.

Relevante Daten stammen hauptsächlich von CCTV-Kameras. Erstens muss das gesamte Gebiet aus verschiedenen Blickwinkeln klar zu sehen sein. Dieser Schritt ermöglicht es der Software, dasselbe visuelle Ereignis aus einer anderen Perspektive zu erfassen, sodass die Analyse genau sein kann. Mehr Daten zu sammeln ist gut, wenn das System sie effizient verarbeiten kann.

2. Cloud-Computing vs. Edge-Computing

In einer Welt, in der Daten kostbarer sind als Öl, werden jede Sekunde große Datenmengen erfasst. Daher muss es verarbeitet werden, damit seine Analyse stattfinden kann. Für diesen Prozess gibt es zwei moderne Technologien:

- Cloud Computing

Cloud Computing ist die Verfügbarkeit von Computersystemressourcen aus der Ferne und nach Bedarf ohne direkte aktive Verwaltung durch einen Benutzer. Wie der Name schon sagt, werden statt auf Festplatten oder proprietären lokalen Datenträgern enorme Datenmengen auf Servern, in einer Cloud oder im virtuellen Raum gespeichert. Auf diese Daten kann von überall auf der Welt über das Internet zugegriffen werden. Darüber hinaus können Sie, sobald Sie sich mit dem Internet verbinden, auf große Datenmengen zugreifen, ohne sich in der Nähe der Datenbank befinden zu müssen. So können Sie bequem von zu Hause aus auf Ihre gewünschten Daten zugreifen.

Die Cloud-Computing-Technologie zielt darauf ab, Benutzer in die Lage zu versetzen, Cloud-Speicher ohne tiefes Wissen über sie zu verwenden. Es zielt auf Kosteneinsparungen ab und ermöglicht es den Benutzern, sich auf das Kerngeschäft zu konzentrieren, anstatt durch IT-Plackerei behindert zu werden. Es arbeitet hauptsächlich mit Virtualisierungstechnologie und trennt ein Computergerät in verschiedene virtuelle Geräte, um komplexe Aufgaben effizient zu verwalten und auszuführen. Die Virtualisierung ermöglicht es den Benutzern, ihren IT-Betrieb effizient und kostengünstig zu beschleunigen.

- Edge-Computing
Es ist ein Paradigma, das ein verteiltes Netzwerk von Computern umfasst, deren Komponenten sich in verschiedenen Computernetzwerken befinden, die mit denselben Kommunikationsprotokollen arbeiten, indem sie Nachrichten aneinander weiterleiten. Es bringt die Datenspeicherung und -berechnung näher an den Arbeitsbereich, um Reaktionszeit, Latenz und Bandbreite zu verbessern. Seine Hauptanwendungen liegen in „Instant Data“ oder Echtzeit-Datenverarbeitung, bei der alle Arbeiten außerhalb der Cloud stattfinden.

Edge Computing zielt darauf ab, die Berechnung an den Rand von Netzwerken zu verlagern, weit weg von Rechenzentren, indem intelligente Objekte und Netzwerk-Gateways verwendet werden, um bessere Dienste bereitzustellen und Aufgaben im Auftrag der Cloud effizient auszuführen. Durch die Verlagerung der Berechnung an den Rand ist es einfacher, auf Inhalts-Caching, dauerhafte Datenspeicherung und besseres IoT-Management zu verzichten, was zu besseren Übertragungsraten und Reaktionszeiten führt.

Videoanalysesoftware kann entweder auf Cloud-Servern ausgeführt werden, die als zentrale Verarbeitung bezeichnet werden, oder in Kameras selbst implantiert werden, was als Edge-Verarbeitung bezeichnet wird. Während beide Prozesse gut sind, ist eine Cloud-Lösung für die Verarbeitung von Echtzeit-Kamerabildern und komplexen Analysefunktionen für unkritische Aufgaben vorzuziehen. Darüber hinaus gibt es bei Cloud-basierter Videoanalyse weniger Vorabinvestitionen in Hardware, ist einfach zu implementieren und hat keine Infrastrukturkosten.

Darüber hinaus können wir mithilfe der Cloud-Technologie die Software jetzt so konfigurieren, dass nur umsetzbare Daten an die Server gesendet werden, um den Netzwerkverkehr und mehr Speicheranforderungen zu reduzieren.

3. Szenarien und Trainingsmodelle definieren

Sobald Ihre physische Architektur eingerichtet ist, müssen wir die relevanten Szenarien definieren, auf die sich unsere Software konzentrieren soll, und dann unsere Modelle trainieren, um Zielereignisse zu erkennen und zu verfolgen.
Nehmen wir ein Beispiel für ein produzierendes Unternehmen und wie der auf der Baustelle übliche Helm mithilfe von Videointelligenz erkannt wird.

• Bildklassifizierung

Bei der Bildklassifizierung identifiziert die Technologie leicht erkennbare Bilder oder Objekte anhand einzigartiger Farben, Muster und Formate. In unserem Beispiel kann der Helm während der Betriebsüberwachung leicht erkannt werden. Dieser Vorgang wird im Fachjargon als Bildklassifikation bezeichnet.

• Lokalisierung

Nehmen wir nun ein Beispiel für die Platzierung eines Schutzhelms zusammen mit der Sicherheitsweste derselben Farbe. Jetzt gibt es mehrere Objekte und die Technologie könnte Herausforderungen finden, um sie zu identifizieren. Hier kommt die Lokalisierung zur Rettung. Es trainiert die Kamera, zwischen mehreren Objekten zu unterscheiden, und liefert korrekte Ergebnisse.

• Objekterkennung

Um jedoch eine Lokalisierung zu versuchen, muss etwas trainiert werden. Hier hilft die Objekterkennung. Es trainiert den Algorithmus so, dass er zwischen mehreren Objekten unterscheiden kann, und hilft uns, die richtigen Ergebnisse zu liefern, indem es wichtige Unterscheidungsmerkmale identifiziert.

Wir müssen unsere Modelle auch von Grund auf neu trainieren, was einen enormen Aufwand erfordert. Aber wir haben einige Ressourcen zur Verfügung, die dies zu einer weniger mühsamen Aufgabe machen. Beispielsweise spielen Bilddatensätze wie ImageNet oder Microsoft Common Objects in Context (COCO) eine entscheidende Rolle beim Training neuer Modelle. In letzter Zeit werden Open-Source-Projekte veröffentlicht, die sich mit dem Aufbau eines benutzerdefinierten Videoanalysesystems befassen.

4. Menschliche Überprüfung

Schließlich wird ein Mensch benötigt, der alle von der Videoanalysesoftware gesendeten Warnungen überprüft und darauf reagiert. Mit Hilfe solch fortschrittlicher Systeme können Bediener jetzt wichtige Ereignisse erkennen, die möglicherweise übersehen werden oder manuell mehrere Stunden dauern würden, um sie zu sehen.

Fazit

Viele Sektoren wie Fertigung, Einzelhandel, Gastronomie, Gastgewerbe, Drive-Thrus und QSRs können von dieser Technologie profitieren. Lassen Sie uns lernen, wie.

1. QSRs und Drive-Thrus : Drive-Thrus kann Videoanalysen verwenden, um Fahrzeuge zu zählen, die Wartezeit der Fahrzeuge zu untersuchen und auch für die automatische Nummernschilderkennung (ANPR) basierend auf der Kundenidentifikation.
2. Gastgewerbe: Da das Gasterlebnis die treibende Kraft hinter der Gastgewerbebranche ist, kann Videoanalyse dazu beitragen, dass Gäste das beste Erlebnis haben, indem sie die Verfügbarkeit von Concierges, eine saubere Umgebung und sichere Räumlichkeiten sicherstellen.
3. Gastronomie : Restaurants können erheblich von KI-gestützter Videoanalyse profitieren, indem sie die Überwachung verschiedener Hygiene-, Sauberkeits- und Sicherheitspraktiken wie PSA-Nutzung, Wischen, Händewaschen und vieles mehr automatisieren.
4. Einzelhandel: Videoanalysen können Einzelhändlern helfen, die Verkehrsbereiche in ihrem Geschäft zu verstehen, die Warteschlangenlänge und die Besucherfrequenz zu verwalten.
5. Fertigung: Von Anwendungsfällen, die von der Unfallsicherheit über Sicherheitsausrüstung bis hin zur Produktivität am Fließband reichen, können Hersteller intelligente Videoanalysen einsetzen, um die Sicherheit und Produktivität am Arbeitsplatz zu verbessern.

Mit intelligenter Videoanalyse können wir Aufgaben effektiver und weniger mühsam erledigen, was auch weniger kostspielig ist. Unternehmen können es nutzen, um langwierige und monotone Prozesse zu automatisieren, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Über wobot.ai

Wobot.ai ist eine Videoanalyseplattform, die mit über 100 KI-gestützten Checklisten ausgestattet ist. Diese Checklisten erstrecken sich über Branchen wie QSRs, Drive-thrus, Cloud-Küchen, Restaurants, Hotels, Einzelhandel und Fertigung. Darüber hinaus ist die Plattform mit allen Arten von CCTV-Kameras kompatibel und unterstützt schnelle Anzeige, Zugriff auf mehrere Geräte und robuste Fernunterstützung. Mit Wobot.ai können Unternehmen kontinuierliches Feedback zu Prozessen erhalten, sich auf Verbesserungsbereiche konzentrieren und Vorbilder innerhalb von Organisationen hervorheben.

Um Wobots Video Analytics für Ihr Unternehmen zu nutzen, besuchen Sie https://app.wobot.ai/signup.