Analiza wideo: co to znaczy i jak naprawdę działa?

W ciągu ostatnich kilku lat analityka wideo zyskała zainteresowanie różnych branż i firm na całym świecie. Analiza wideo, znana również jako analiza treści wideo, pomaga zautomatyzować zadania, które wcześniej były całkowicie zależne od ludzi. W rezultacie pozostawia wiele miejsca dla firm na zatrudnianie swoich pracowników do innych kluczowych stanowisk, co pomaga poprawić produktywność i ogólną działalność firmy. Oprócz tego analityka wideo może również wspierać organizacje w śledzeniu ich higieny, bezpieczeństwa i ochrony.

Teraz rozumiemy, co może zrobić analityka wideo, ale jak faktycznie działa i przynosi korzyści Twoim firmom?

Na tym blogu poznasz podstawowe koncepcje analityki wideo, sposób jej działania i zastosowania w świecie rzeczywistym.

Co to jest analiza wideo?

Analiza wideo odnosi się do wykorzystywania sztucznej inteligencji do analizowania wideo w czasie rzeczywistym w celu wykrywania anomalii na podstawie wstępnie wprowadzonych danych. Technologia ta wykrywa i śledzi obiekty, czynności i ludzi oraz pomaga w usprawnianiu codziennych operacji. Ponadto analizuje nagrania historyczne i w czasie rzeczywistym, aby uczyć się na błędach i stosuje je do opracowywania rozwiązań i podejmowania istotnych decyzji wykraczających poza ludzkie możliwości.

Jak działa analiza wideo?

Być może wiesz, co oznacza analiza wideo. Ale jak to działa i przynosi pożądane rezultaty?

1. Zasilanie systemu

Jest takie powiedzenie: „Jesteś tym, co konsumujesz”. W przypadku AI jest to idealnie dokładne. Jakość decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję jest tak dobra, jak dane, które są przez nią zasilane. Bez względu na to, jak zaawansowany jest model, decyzja byłaby poniżej standardu, jeśli jego dane nie są dobre. Tak więc zasilenie systemu odpowiednimi i obszernymi danymi historycznymi pomoże AI być w najlepszej formie podczas podejmowania ważnych decyzji. Aby dokładnie przeanalizować wideo i podjąć decyzję, konieczne jest dostarczenie znacznej ilości obrazów, filmów i nagranych materiałów w czasie rzeczywistym do oprogramowania do analizy wideo.

Odpowiednie dane pochodzą głównie z kamer CCTV. Po pierwsze, trzeba mieć dobry widok na całe terytorium pod różnymi kątami. Ten krok umożliwia oprogramowaniu uchwycenie tego samego zdarzenia wizualnego z innej perspektywy, dzięki czemu analiza może być dokładna. Zbieranie większej ilości danych jest dobre, jeśli system może je efektywnie przetwarzać.

2. Cloud Computing a Edge Computing

W świecie, w którym dane są cenne niż ropa naftowa, w każdej sekundzie rejestrowane są ogromne ilości danych. Dlatego musi zostać przetworzony, aby nastąpiła jego analiza. Istnieją dwie nowoczesne technologie tego procesu:

- Chmura obliczeniowa

Przetwarzanie w chmurze to udostępnianie zasobów systemu komputerowego zdalnie i na żądanie bez bezpośredniego aktywnego zarządzania przez użytkownika. Jak sama nazwa wskazuje, ogromne ilości danych są przechowywane na serwerach, w chmurze lub przestrzeni wirtualnej, zamiast na dyskach twardych lub zastrzeżonych dyskach lokalnych. Dostęp do tych danych można uzyskać zdalnie z dowolnego miejsca na świecie za pośrednictwem Internetu. Co więcej, po połączeniu się z Internetem możesz uzyskać dostęp do dużych ilości danych bez konieczności przebywania w pobliżu bazy danych. Umożliwia to dostęp do wymaganych danych na żądanie w zaciszu własnego domu.

Technologia przetwarzania w chmurze ma na celu umożliwienie użytkownikom korzystania z pamięci masowej w chmurze bez głębokiej wiedzy na ich temat. Ma na celu cięcie kosztów i pozwala użytkownikom skupić się na podstawowej działalności zamiast utrudniać znój IT. Działa głównie na technologii wirtualizacji, dzieląc urządzenie komputerowe na różne urządzenia wirtualne w celu efektywnego zarządzania i wykonywania złożonych zadań. Wirtualizacja umożliwia użytkownikom efektywne przyspieszenie operacji IT przy niskich kosztach.

- Przetwarzanie brzegowe
Jest to paradygmat obejmujący rozproszoną sieć komputerów, których komponenty znajdują się w różnych sieciach komputerowych, które działają na tych samych protokołach komunikacyjnych poprzez przekazywanie sobie nawzajem wiadomości. Przybliża przechowywanie danych i obliczenia do obszaru roboczego, poprawiając czas odpowiedzi, opóźnienia i przepustowość. Jego główne zastosowania to „dane natychmiastowe” lub przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, gdzie cała praca odbywa się poza chmurą.

Edge computing ma na celu przeniesienie obliczeń na brzeg sieci, z dala od centrów danych, wykorzystując inteligentne obiekty i bramy sieciowe, aby zapewnić lepsze usługi i wydajnie wykonywać zadania w imieniu chmury. Przenosząc obliczenia na brzeg, łatwiej jest rozdzielać zawartość pamięci podręcznej, trwałe przechowywanie danych i lepsze zarządzanie IoT, co skutkuje lepszymi szybkościami przesyłania i czasami odpowiedzi.

Oprogramowanie do analizy wideo może działać na serwerach w chmurze, znanych jako przetwarzanie centralne, lub być wszczepione w same kamery, zwane przetwarzaniem brzegowym. Chociaż oba procesy są dobre, rozwiązanie w chmurze jest preferowane do przetwarzania obrazów z kamery w czasie rzeczywistym i złożonych funkcji analitycznych w przypadku zadań niekrytycznych. Ponadto w przypadku analizy wideo opartej na chmurze wstępne inwestycje w sprzęt są mniejsze, są łatwe do wdrożenia i mają zerowe koszty infrastruktury.

Co więcej, korzystając z technologii chmury, możemy teraz skonfigurować oprogramowanie tak, aby wysyłało na serwery tylko dane umożliwiające podjęcie działań, aby zmniejszyć ruch w sieci i zwiększyć wymagania dotyczące pamięci masowej.

3. Definiowanie scenariuszy i modeli szkoleniowych

Po skonfigurowaniu architektury fizycznej musimy zdefiniować odpowiednie scenariusze, na których ma się koncentrować nasze oprogramowanie, a następnie przeszkolić nasze modele w celu wykrywania i śledzenia zdarzeń docelowych.
Weźmy na przykład firmę produkcyjną i sposób, w jaki kask, który jest powszechnie używany na stronie, jest rozpoznawany za pomocą inteligencji wideo.

• Klasyfikacja obrazu

W klasyfikacji obrazów technologia identyfikuje łatwo rozpoznawalne obrazy lub obiekty przy użyciu unikalnych kolorów, wzorów i formatu. W naszym przykładzie kask można łatwo rozpoznać podczas monitorowania operacji. Proces ten jest znany jako klasyfikacja obrazu w kategoriach laika.

• Lokalizacja

Teraz weźmy przykład ułożenia kasku wraz z kurtką ochronną w tym samym kolorze. Obecnie istnieje wiele obiektów, a technologia może znaleźć wyzwania, aby je zidentyfikować. Tu na ratunek przychodzi lokalizacja. Uczy kamerę rozróżniania wielu obiektów i zapewnia prawidłowe wyniki.

• Wykrywanie obiektów

Jednak, aby podjąć próbę lokalizacji, potrzebne jest szkolenie. W tym przypadku pomocne jest wykrywanie obiektów. Uczy algorytm w taki sposób, że może rozróżniać wiele obiektów i pomaga nam uzyskać właściwe wyniki, identyfikując kluczowe wyróżniki.

Musimy także szkolić nasze modele od podstaw, co wymaga ogromnego wysiłku. Ale mamy dostępne zasoby, dzięki którym jest to mniej żmudne zadanie. Na przykład zestawy danych obrazu, takie jak ImageNet lub Microsoft Common Objects in Context (COCO), odgrywają kluczową rolę podczas uczenia nowych modeli. Ostatnio publikowane są projekty open-source, które dotyczą budowy niestandardowego systemu analizy wideo.

4. Przegląd ludzki

Wreszcie, potrzebny jest człowiek, aby przejrzeć wszystkie alerty wysyłane przez oprogramowanie do analizy obrazu wideo i podjąć odpowiednie działania. Za pomocą tak zaawansowanych systemów operatorzy mogą teraz wykrywać główne zdarzenia, które mogą zostać przeoczone lub których ręczne sprawdzenie może zająć kilka godzin.

Wniosek

Z tej technologii może skorzystać wiele sektorów, takich jak produkcja, handel detaliczny, usługi gastronomiczne, hotelarstwo, drive-thrus i QSR. Nauczmy się jak.

1. QSR i Drive-thrus : Drive-thrus może wykorzystywać analizę wideo do liczenia pojazdów, badania czasu oczekiwania pojazdów, a także do automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych (ANPR) na podstawie identyfikacji klienta.
2. Hotelarstwo: Ponieważ doświadczenie gości jest siłą napędową branży hotelarskiej, analiza wideo może pomóc zapewnić gościom najlepsze wrażenia, zapewniając dostępność concierge, czyste otoczenie i bezpieczne pomieszczenia.
3. Usługi gastronomiczne: restauracje mogą znacznie skorzystać z analizy wideo opartej na sztucznej inteligencji, automatyzując monitorowanie różnych praktyk w zakresie higieny, czystości i bezpieczeństwa, takich jak stosowanie środków ochrony osobistej, mycie rąk, mycie rąk i wiele innych.
4. Handel detaliczny: Analiza wideo może pomóc sprzedawcom zrozumieć obszary ruchu w ich sklepie, zarządzać długością kolejki i odwiedzalnością.
5. Produkcja: Od przypadków użycia, od bezpieczeństwa wypadkowego, przez sprzęt ochronny, po produktywność na linii montażowej, producenci mogą korzystać z inteligentnej analizy wideo, aby poprawić bezpieczeństwo i produktywność w miejscu pracy.

Dzięki inteligentnej analityce wideo możemy wykonywać zadania bardziej efektywnie i mniej żmudnie, co jest również tańsze. Organizacje mogą go wykorzystać do automatyzacji żmudnych i monotonnych procesów, zdobywania cennych informacji i podejmowania lepszych decyzji biznesowych.

O wobot.ai

Wobot.ai to platforma Video Analytics wyposażona w ponad 100 list kontrolnych opartych na sztucznej inteligencji. Te listy kontrolne obejmują różne branże, takie jak QSR, Drive-thrus, Cloud Kitchens, restauracje, hotele, handel detaliczny i produkcja. Ponadto platforma jest kompatybilna ze wszystkimi typami kamer CCTV i obsługuje szybki podgląd, dostęp do wielu urządzeń oraz solidną pomoc zdalną. Dzięki Wobot.ai firmy mogą uzyskiwać ciągłe informacje zwrotne na temat procesów, koncentrować się na obszarach poprawy i podkreślać wzorce do naśladowania w organizacjach.

Aby korzystać z analizy wideo firmy Wobot w swojej firmie, odwiedź stronę https://app.wobot.ai/signup.