비디오 분석: 그것이 의미하는 바는 무엇이며 실제로 어떻게 작동합니까?
게시 됨: 2022-01-23지난 몇 년 동안 비디오 분석은 전 세계의 다양한 산업 및 비즈니스에서 관심을 받았습니다. 비디오 콘텐츠 분석이라고도 하는 비디오 분석은 이전에 완전히 사람에게 의존했던 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 기업이 다른 중요한 작업에 인력을 고용할 수 있는 여지가 많아 생산성과 기업의 전반적인 운영을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이와 함께 비디오 분석은 조직이 위생, 안전 및 보안을 추적하도록 지원할 수도 있습니다.
이제 비디오 분석이 무엇을 할 수 있는지 이해하지만 실제로 어떻게 작동하고 비즈니스에 도움이 될까요?
이 블로그에서는 비디오 분석의 기본 개념, 작동 방식 및 실제 세계에서 사용되는 방식을 알아봅니다.
비디오 분석이란 무엇입니까?
영상 분석은 인공 지능을 사용하여 실시간 영상을 분석하여 미리 제공된 데이터에 따라 이상을 감지하는 것을 말합니다. 이 기술은 물체, 활동 및 사람을 감지 및 추적하고 일상적인 작업을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 과거 및 실시간 영상을 분석하여 실수로부터 교훈을 얻고 이를 적용하여 솔루션을 개발하고 인간의 능력을 넘어 필수적인 결정을 내립니다.
비디오 분석은 어떻게 작동합니까?
비디오 분석이 무엇을 의미하는지 이해했을 것입니다. 그러나 어떻게 작동하고 원하는 결과를 얻을 수 있습니까?
시스템 먹이기
"당신이 소비하는 것이 당신이다"라는 말이 있습니다. AI의 경우 완벽하게 정확합니다. 인공 지능이 내리는 결정의 품질은 제공되는 데이터만큼 우수합니다. 모델이 아무리 발전했더라도 데이터가 좋지 않으면 결정이 표준 이하일 것입니다. 따라서 시스템에 올바르고 광범위한 과거 데이터를 제공하면 중요한 결정을 내리는 동안 AI가 전성기를 누리는 데 도움이 됩니다. 영상을 정확하게 분석하고 의사결정을 내리기 위해서는 상당량의 실시간 영상, 영상, 녹화영상을 영상분석 소프트웨어에 제공해야 한다.
관련 데이터는 주로 CCTV 카메라에서 가져옵니다. 첫째, 다른 각도에서 전체 영역을 명확하게 볼 수 있어야 합니다. 이 단계를 통해 소프트웨어는 분석이 정확할 수 있도록 다른 관점에서 동일한 시각적 이벤트를 캡처할 수 있습니다. 시스템이 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다면 더 많은 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.
클라우드 컴퓨팅 대 에지 컴퓨팅
데이터가 석유보다 소중한 세상에서 1초마다 많은 양의 데이터가 포착됩니다. 따라서 분석을 수행하려면 처리해야 합니다. 이 프로세스에는 두 가지 최신 기술이 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅은 사용자가 직접 능동적으로 관리하지 않고도 원격으로 컴퓨터 시스템 리소스를 온디맨드 방식으로 사용할 수 있는 것입니다. 이름에서 알 수 있듯이 엄청난 양의 데이터가 하드 디스크나 독점 로컬 디스크 대신 서버, 클라우드 또는 가상 공간에 저장됩니다. 이 데이터는 인터넷을 통해 전 세계 어디에서나 원격으로 액세스할 수 있습니다. 또한 웹에 연결하면 데이터베이스 근처에 있지 않고도 많은 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 집에서 편안하게 필요할 때 필요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 기술은 사용자가 클라우드 스토리지에 대한 깊은 지식 없이도 클라우드 스토리지를 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 비용 절감을 목표로 하며 사용자가 IT의 고된 업무에 방해가 되는 대신 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 합니다. 주로 가상화 기술에서 작동하며 컴퓨팅 장치를 여러 가상 장치로 분리하여 복잡한 작업을 효율적으로 관리하고 수행합니다. 가상화를 통해 사용자는 저렴한 비용으로 IT 운영 속도를 효율적으로 높일 수 있습니다.
- 엣지 컴퓨팅
그것은 구성 요소가 서로 메시지를 전달하여 동일한 통신 프로토콜에서 작동하는 다른 컴퓨터 네트워크에 있는 컴퓨터의 분산 네트워크와 관련된 패러다임입니다. 응답 시간, 대기 시간 및 대역폭을 개선하기 위해 데이터 저장 및 계산을 작업 영역에 더 가깝게 가져옵니다. 주요 애플리케이션은 모든 작업이 클라우드 외부에 있는 "인스턴트 데이터" 또는 실시간 데이터 처리에 있습니다.
에지 컴퓨팅은 클라우드를 대신하여 더 나은 서비스를 제공하고 작업을 효율적으로 수행하기 위해 스마트 개체와 네트워크 게이트웨이를 활용하여 데이터 센터에서 멀리 떨어진 네트워크의 에지로 컴퓨팅을 이동하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨팅을 에지로 이동하면 콘텐츠 캐싱, 영구 데이터 저장 및 더 나은 IoT 관리를 더 쉽게 분배할 수 있으므로 전송 속도와 응답 시간이 향상됩니다.
비디오 분석 소프트웨어는 중앙 처리라고 하는 클라우드 서버에서 실행되거나 에지 처리라고 하는 카메라 자체에 이식될 수 있습니다. 두 프로세스 모두 좋지만 클라우드 솔루션은 실시간 카메라 피드를 처리하고 중요하지 않은 작업에 대한 복잡한 분석 기능을 처리하는 데 선호됩니다. 또한 클라우드 기반 비디오 분석에서는 하드웨어에 대한 초기 투자가 적고 배포가 쉽고 인프라 비용이 0입니다.
또한 클라우드 기술을 사용하여 이제 실행 가능한 데이터만 서버로 보내도록 소프트웨어를 구성하여 네트워크 트래픽과 더 많은 스토리지 요구 사항을 줄일 수 있습니다.
시나리오 및 학습 모델 정의
물리적 아키텍처가 설정되면 소프트웨어에서 집중할 관련 시나리오를 정의한 다음 대상 이벤트를 감지하고 추적하도록 모델을 교육해야 합니다.
제조회사를 예로 들어 현장에서 흔히 사용하는 안전모를 영상지능의 도움으로 인식하는 방법을 살펴보자.
- 이미지 분류
이미지 분류에서 이 기술은 고유한 색상, 패턴 및 형식을 사용하여 쉽게 식별할 수 있는 이미지 또는 개체를 식별합니다. 이 예에서는 작업을 모니터링하는 동안 안전모를 쉽게 인식할 수 있습니다. 이 프로세스를 일반 용어로 이미지 분류라고 합니다.
- 현지화
이제 동일한 색상의 안전 재킷과 함께 안전모를 배치하는 예를 들어 보겠습니다. 이제 여러 개체가 있으며 기술에서는 개체를 식별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 바로 여기에서 현지화가 구출됩니다. 여러 물체를 구별하도록 카메라를 훈련시키고 올바른 결과를 제공합니다.
- 물체 감지
그러나 현지화를 시도하려면 약간의 교육이 필요합니다. 그것이 물체 감지가 도움이 되는 곳입니다. 여러 객체를 구별할 수 있는 방식으로 알고리즘을 훈련하고 주요 차별화 요소를 식별하여 올바른 결과를 제공하는 데 도움을 줍니다.
또한 모델을 처음부터 훈련해야 하므로 엄청난 노력이 필요합니다. 그러나 이 작업을 덜 지루하게 만드는 몇 가지 리소스가 있습니다. 예를 들어 ImageNet 또는 Microsoft COCO(Common Objects in Context)와 같은 이미지 데이터 세트는 새 모델을 교육하는 동안 중요한 역할을 합니다. 최근에는 맞춤형 비디오 분석 시스템 구축을 다루는 오픈 소스 프로젝트가 발표되고 있습니다.
- 휴먼 리뷰
마지막으로, 비디오 분석 소프트웨어에서 보낸 모든 경고를 검토하고 조치를 취하려면 사람이 필요합니다. 이러한 고급 시스템의 도움으로 운영자는 이제 간과할 수 있거나 수동으로 확인하는 데 몇 시간이 걸리는 주요 이벤트를 감지할 수 있습니다.
결론
제조, 소매, 식품 서비스, 접대, 드라이브 스루 및 QSR과 같은 많은 분야에서 이 기술의 이점을 누릴 수 있습니다. 방법을 알아보겠습니다.
- QSR 및 드라이브 스루 : 드라이브 스루는 비디오 분석을 사용하여 차량 수를 계산하고 차량 대기 시간을 연구하며 고객 식별을 기반으로 하는 자동 번호판 인식(ANPR)에도 사용할 수 있습니다.
- 환대: 고객 경험은 환대 산업의 원동력이므로 비디오 분석은 컨시어지 가용성, 깨끗한 환경 및 안전한 건물을 보장하여 고객이 최상의 경험을 누릴 수 있도록 도와줍니다.
- 식품 서비스: 레스토랑은 PPE 사용, 걸레질, 손 씻기 등과 같은 다양한 위생, 청결 및 안전 관행의 모니터링을 자동화하여 AI 기반 비디오 분석을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 소매점: 비디오 분석을 통해 소매점은 매장의 트래픽 영역을 이해하고 대기열 길이 및 매장 수를 관리할 수 있습니다.
- 제조: 사고 안전에서 안전 장비, 조립 라인 생산성에 이르기까지 다양한 사용 사례에서 제조업체는 지능형 비디오 분석을 사용하여 작업장 안전과 생산성을 개선할 수 있습니다.
지능형 비디오 분석을 통해 우리는 작업을 보다 효율적이고 덜 지루하게 수행할 수 있으며 비용도 저렴합니다. 조직은 이를 활용하여 지루하고 단조로운 프로세스를 자동화하고 귀중한 통찰력을 얻고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
wobot.ai 소개
Wobot.ai는 100개 이상의 AI 기반 체크리스트를 갖춘 비디오 분석 플랫폼입니다. 이 체크리스트는 QSR, 드라이브 스루, 클라우드 키친, 레스토랑, 호텔, 소매 및 제조와 같은 산업 전반에 걸쳐 있습니다. 또한 플랫폼은 모든 유형의 CCTV 카메라와 호환되며 빠른 보기, 다중 장치 액세스 및 강력한 원격 지원을 지원합니다. Wobot.ai를 통해 기업은 프로세스에 대한 지속적인 피드백을 얻고 개선 영역에 집중하며 조직 내 역할 모델을 강조할 수 있습니다.
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