Analisis Video: Apa Artinya dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Selama beberapa tahun terakhir, analitik video telah menarik minat dari berbagai industri dan bisnis di seluruh dunia. Analisis video, juga dikenal sebagai analisis konten video, membantu mengotomatiskan tugas yang sebelumnya sepenuhnya bergantung pada manusia. Akibatnya, ini menyisakan banyak ruang bagi bisnis untuk mempekerjakan tenaga kerja mereka dalam pekerjaan penting lainnya, yang membantu meningkatkan produktivitas dan keseluruhan operasi bisnis. Bersamaan dengan ini, analitik video juga dapat mendukung organisasi dalam melacak kebersihan, keselamatan, dan keamanan mereka.

Kami sekarang memahami apa yang dapat dilakukan analitik video, tetapi bagaimana cara kerjanya dan menguntungkan bisnis Anda?

Di blog ini, Anda akan menemukan konsep dasar analitik video, cara kerjanya, dan cara penggunaannya di dunia nyata.

Apa itu analitik video?

Analisis video mengacu pada penggunaan Kecerdasan Buatan untuk menganalisis video waktu-nyata guna mendeteksi anomali menurut data yang dimasukkan sebelumnya. Teknologi ini mendeteksi dan melacak objek, aktivitas, dan orang serta membantu dalam meningkatkan operasi sehari-hari. Selain itu, menganalisis rekaman historis dan real-time untuk belajar dari kesalahan dan menerapkannya untuk mengembangkan solusi dan membuat keputusan penting di luar kemampuan manusia.

Bagaimana cara kerja analitik video?

Anda mungkin sudah tahu apa arti analitik video. Tapi bagaimana cara kerjanya dan menghasilkan hasil yang diinginkan?

1. Memberi makan sistem

Ada pepatah yang mengatakan, “Kamu adalah apa yang kamu konsumsi.” Ini sangat akurat dalam kasus AI. Kualitas keputusan yang dibuat oleh Kecerdasan Buatan sama baiknya dengan data yang diberikannya. Tidak peduli seberapa canggih modelnya, keputusannya akan di bawah standar jika datanya tidak bagus. Jadi, memberi sistem dengan data historis yang tepat dan ekstensif akan membantu AI menjadi yang terbaik saat membuat keputusan penting. Penting untuk menyediakan sejumlah besar gambar real-time, video, dan rekaman rekaman ke perangkat lunak analisis video untuk menganalisis video secara akurat dan mengambil keputusan.

Data yang relevan terutama berasal dari kamera CCTV. Pertama, harus ada pandangan yang jelas tentang seluruh wilayah dari sudut yang berbeda. Langkah ini memungkinkan perangkat lunak untuk menangkap peristiwa visual yang sama dari perspektif yang berbeda sehingga analisisnya bisa akurat. Mengumpulkan lebih banyak data adalah baik jika sistem dapat memprosesnya secara efisien.

2. Cloud Computing vs. Edge Computing

Di dunia di mana data lebih berharga daripada minyak, sejumlah besar data ditangkap setiap detik. Oleh karena itu, perlu diproses agar analisisnya terjadi. Ada dua teknologi modern untuk proses ini:

- Komputasi awan

Komputasi awan adalah ketersediaan sumber daya sistem komputer dari jarak jauh dan sesuai permintaan tanpa manajemen aktif langsung oleh pengguna. Seperti namanya, sejumlah besar data disimpan di server, di cloud atau ruang virtual, alih-alih hard disk atau disk lokal berpemilik. Data ini dapat diakses dari jarak jauh dari mana saja di dunia melalui internet. Selanjutnya, setelah Anda terhubung ke web, Anda dapat mengakses data dalam jumlah besar tanpa harus berada di dekat database. Ini memungkinkan Anda mengakses data yang diperlukan sesuai permintaan dari kenyamanan rumah Anda.

Teknologi komputasi awan bertujuan untuk membuat pengguna mampu menggunakan penyimpanan awan tanpa pengetahuan mendalam tentang mereka. Ini bertujuan untuk memangkas biaya dan memungkinkan pengguna fokus pada bisnis inti alih-alih halangan oleh pekerjaan TI yang membosankan. Ini terutama bekerja pada teknologi virtualisasi, memisahkan perangkat komputasi menjadi perangkat virtual yang berbeda untuk mengelola dan melakukan tugas-tugas kompleks secara efisien. Virtualisasi memungkinkan pengguna untuk mempercepat operasi TI mereka secara efisien dan dengan biaya rendah.

- Komputasi Tepi
Ini adalah paradigma yang melibatkan jaringan komputer terdistribusi yang komponennya terletak di jaringan komputer berbeda yang beroperasi pada protokol komunikasi yang sama dengan mengirimkan pesan satu sama lain. Ini membawa penyimpanan data dan komputasi lebih dekat ke area kerja untuk meningkatkan waktu respons, latensi, dan bandwidth. Aplikasi utamanya terletak pada "data instan" atau pemrosesan data waktu nyata di mana semua pekerjaan berada di luar cloud.

Komputasi tepi bertujuan untuk memindahkan komputasi ke tepi jaringan, jauh dari pusat data, memanfaatkan objek pintar dan gateway jaringan untuk memberikan layanan yang lebih baik dan melakukan tugas secara efisien atas nama cloud. Dengan memindahkan komputasi ke edge, lebih mudah untuk mengeluarkan cache konten, penyimpanan data yang persisten, dan manajemen IoT yang lebih baik, yang menghasilkan kecepatan transfer dan waktu respons yang lebih baik.

Perangkat lunak analitik video dapat berjalan di server cloud yang dikenal sebagai pemrosesan pusat atau ditanamkan di kamera itu sendiri, yang disebut pemrosesan tepi. Meskipun kedua prosesnya bagus, solusi cloud lebih disukai untuk memproses umpan kamera waktu nyata dan fungsi analitik kompleks untuk tugas-tugas yang tidak penting. Selain itu, dalam analitik video berbasis cloud, investasi di muka untuk perangkat keras lebih sedikit, mudah diterapkan, dan tidak ada biaya infrastruktur.

Selanjutnya, dengan menggunakan teknologi cloud, sekarang kita dapat mengonfigurasi perangkat lunak untuk hanya mengirim data yang dapat ditindaklanjuti ke server untuk mengurangi lalu lintas jaringan dan lebih banyak persyaratan penyimpanan.

3. Mendefinisikan skenario dan model pelatihan

Setelah arsitektur fisik Anda diatur, kami harus menentukan skenario relevan yang kami ingin perangkat lunak kami fokuskan dan kemudian melatih model kami untuk mendeteksi dan melacak peristiwa target.
Mari kita ambil contoh perusahaan manufaktur dan bagaimana hardhat, yang biasa digunakan di situs, dikenali dengan bantuan kecerdasan video.

• Klasifikasi Gambar

Dalam klasifikasi gambar, teknologi mengidentifikasi gambar atau objek yang mudah dikenali menggunakan warna, pola, dan format yang unik. Dalam contoh kami, hardhat dapat dengan mudah dikenali saat memantau operasi. Proses ini dikenal sebagai klasifikasi citra dalam istilah awam.

• Lokalisasi

Sekarang mari kita ambil contoh penempatan hardhat bersama dengan jaket keselamatan dengan warna yang sama. Sekarang ada banyak objek dan teknologi dapat menemukan tantangan untuk mengidentifikasinya. Di situlah lokalisasi datang untuk menyelamatkan. Ini melatih kamera untuk membedakan antara beberapa objek dan memberikan hasil yang benar.

• Deteksi Objek

Namun, untuk mencoba lokalisasi perlu ada beberapa pelatihan yang terlibat. Di situlah deteksi objek sangat membantu. Ini melatih algoritme sedemikian rupa sehingga dapat membedakan antara banyak objek dan membantu kami memberikan hasil yang tepat dengan mengidentifikasi pembeda utama.

Kami juga perlu melatih model kami dari awal, yang membutuhkan banyak usaha. Tetapi kami memiliki beberapa sumber daya yang membuat tugas ini tidak terlalu membosankan. Misalnya, kumpulan data gambar seperti ImageNet atau Microsoft Common Objects in Context (COCO) memainkan peran penting saat melatih model baru. Baru-baru ini, proyek open-source sedang diterbitkan yang berhubungan dengan membangun sistem analisis video kustom.

4. Ulasan Manusia

Terakhir, manusia diperlukan untuk meninjau semua peringatan yang dikirim oleh perangkat lunak analisis video dan menindaklanjutinya. Dengan bantuan sistem canggih tersebut, operator kini dapat mendeteksi peristiwa utama yang mungkin terlewatkan atau memerlukan waktu beberapa jam untuk dilihat secara manual.

Kesimpulan

Banyak sektor seperti manufaktur, ritel, layanan makanan, perhotelan, drive-thrus, dan QSR dapat memanfaatkan teknologi ini. Mari kita pelajari caranya.

1. QSR dan Drive-thrus : Drive-thrus dapat menggunakan analitik video untuk menghitung kendaraan, mempelajari waktu tunggu kendaraan, dan juga untuk pengenalan plat nomor otomatis (ANPR) berdasarkan identifikasi pelanggan.
2. Keramahtamahan : Karena pengalaman tamu adalah kekuatan pendorong di belakang industri perhotelan, analitik video dapat membantu memastikan para tamu mendapatkan pengalaman terbaik dengan memastikan ketersediaan pramutamu, lingkungan yang bersih, dan tempat yang aman.
3. Layanan Makanan: Restoran dapat mengambil manfaat secara signifikan dari analitik video bertenaga AI dengan mengotomatiskan pemantauan berbagai praktik kebersihan, kebersihan, dan keselamatan seperti penggunaan APD, mengepel, mencuci tangan, dan banyak lagi.
4. Ritel: Analisis video dapat membantu pengecer memahami area lalu lintas di toko mereka, mengelola panjang antrean, dan langkah kaki.
5. Manufaktur: Dari kasus penggunaan mulai dari keselamatan kecelakaan hingga perlengkapan keselamatan hingga produktivitas jalur perakitan, produsen dapat menggunakan analitik video cerdas untuk meningkatkan keselamatan dan produktivitas di tempat kerja.

Dengan analitik video yang cerdas, kami dapat melakukan tugas dengan lebih efektif dan tidak membosankan, yang juga lebih murah. Organisasi dapat memanfaatkannya untuk mengotomatisasi proses yang membosankan dan monoton, mendapatkan wawasan yang berharga, dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Tentang wobot.ai

Wobot.ai adalah platform Analisis Video yang dilengkapi dengan 100+ daftar periksa yang didukung AI. Daftar periksa ini mencakup berbagai industri seperti QSR, Drive-thrus, Cloud Kitchens, Restoran, Hotel, Ritel, dan Manufaktur. Selain itu, platform ini kompatibel dengan semua jenis kamera CCTV dan mendukung tampilan cepat, akses multi-perangkat, dan bantuan jarak jauh yang kuat. Dengan Wobot.ai, bisnis dapat memperoleh umpan balik berkelanjutan pada proses, fokus pada bidang peningkatan, dan menyoroti panutan dalam organisasi.

Untuk menggunakan Analisis Video Wobot untuk bisnis Anda, kunjungi https://app.wobot.ai/signup.