Análise de vídeo: o que significa e como realmente funciona?

Nos últimos anos, a análise de vídeo ganhou interesse de vários setores e empresas em todo o mundo. A análise de vídeo, também conhecida como análise de conteúdo de vídeo, ajuda a automatizar tarefas que antes eram totalmente dependentes de humanos. Como resultado, deixa muito espaço para as empresas empregarem sua força de trabalho em outros trabalhos cruciais, o que ajuda a melhorar a produtividade e as operações gerais de uma empresa. Junto com isso, a análise de vídeo também pode ajudar as organizações a acompanhar sua higiene, segurança e proteção.

Agora entendemos o que a análise de vídeo pode fazer, mas como ela realmente funciona e beneficia seus negócios?

Neste blog, você descobrirá os conceitos básicos da análise de vídeo, como ela funciona e como é usada no mundo real.

O que é análise de vídeo?

A análise de vídeo refere-se ao uso de Inteligência Artificial para analisar vídeos em tempo real para detectar anomalias de acordo com dados pré-alimentados. Essa tecnologia detecta e rastreia objetos, atividades e pessoas e ajuda a melhorar as operações do dia-a-dia. Além disso, analisa imagens históricas e em tempo real para aprender com os erros e as aplica para desenvolver soluções e tomar decisões essenciais além das capacidades humanas.

Como funciona a análise de vídeo?

Você pode ter uma ideia do que significa análise de vídeo. Mas como funciona e produz os resultados desejados?

1. Alimentando o sistema

Existe um ditado que diz: “Você é o que você consome”. É perfeitamente preciso no caso da IA. A qualidade da decisão tomada pela Inteligência Artificial é tão boa quanto os dados que ela alimenta. Não importa quão avançado seja o modelo, a decisão seria inferior se seus dados não fossem bons. Portanto, alimentar o sistema com os dados históricos corretos e abrangentes ajudará a IA a estar no auge ao tomar decisões importantes. É necessário fornecer uma quantidade considerável de imagens, vídeos e imagens gravadas em tempo real ao software de análise de vídeo para analisar com precisão um vídeo e chegar a uma decisão.

Dados relevantes vêm principalmente de câmeras de CFTV. Primeiro, deve-se ter uma visão clara de todo o território de diferentes ângulos. Essa etapa permite que o software capture o mesmo evento visual de uma perspectiva diferente para que a análise possa ser precisa. A coleta de mais dados é boa se o sistema puder processá-los com eficiência.

2. Computação em nuvem x computação de borda

Em um mundo onde os dados são mais preciosos que o petróleo, um grande volume de dados é capturado a cada segundo que passa. Por isso, ele precisa ser processado para que sua análise aconteça. Existem duas tecnologias modernas para este processo:

- Computação em Nuvem

A computação em nuvem é a disponibilidade de recursos do sistema de computador remotamente e sob demanda sem gerenciamento ativo direto por um usuário. Como o nome sugere, enormes quantidades de dados são armazenadas em servidores, em uma nuvem ou espaço virtual, em vez de discos rígidos ou discos locais proprietários. Esses dados podem ser acessados ​​remotamente de qualquer lugar do mundo através da internet. Além disso, uma vez conectado à web, você pode acessar grandes quantidades de dados sem estar presente nas proximidades do banco de dados. Isso permite que você acesse seus dados necessários sob demanda no conforto de sua casa.

A tecnologia de computação em nuvem visa tornar os usuários capazes de usar o armazenamento em nuvem sem um conhecimento profundo sobre eles. Ele visa a redução de custos e permite que os usuários se concentrem nos negócios principais, em vez de serem impedidos pelo trabalho penoso de TI. Ele trabalha principalmente na tecnologia de virtualização, separando um dispositivo de computação em diferentes dispositivos virtuais para gerenciar e executar tarefas complexas com eficiência. A virtualização permite que os usuários acelerem suas operações de TI com eficiência e baixo custo.

- Computação de Borda
É um paradigma que envolve uma rede distribuída de computadores cujos componentes estão localizados em diferentes redes de computadores que operam nos mesmos protocolos de comunicação, passando mensagens entre si. Ele aproxima o armazenamento de dados e a computação da área de trabalho para melhorar o tempo de resposta, a latência e a largura de banda. Suas principais aplicações estão em “dados instantâneos” ou processamento de dados em tempo real onde todo o trabalho está fora da nuvem.

A computação de borda visa mover a computação para a borda das redes, longe dos data centers, utilizando objetos inteligentes e gateways de rede para fornecer melhores serviços e executar tarefas com eficiência em nome da nuvem. Ao mover a computação para a borda, é mais fácil dispensar cache de conteúdo, armazenamento de dados persistente e melhor gerenciamento de IoT, o que resulta em melhores taxas de transferência e tempos de resposta.

O software de análise de vídeo pode ser executado em servidores em nuvem conhecidos como processamento central ou implantado nas próprias câmeras, chamado processamento de borda. Embora ambos os processos sejam bons, uma solução em nuvem é preferível para processar feeds de câmera em tempo real e funcionalidades analíticas complexas para tarefas não críticas. Além disso, na análise de vídeo baseada em nuvem, há menos investimento inicial em hardware, é fácil de implantar e tem custo zero de infraestrutura.

Além disso, usando a tecnologia em nuvem, agora podemos configurar o software para enviar apenas dados acionáveis ​​aos servidores para reduzir o tráfego de rede e mais requisitos de armazenamento.

3. Definição de cenários e modelos de treinamento

Depois que sua arquitetura física estiver configurada, devemos definir os cenários relevantes nos quais queremos que nosso software se concentre e, em seguida, treinar nossos modelos para detectar e rastrear eventos de destino.
Vamos dar um exemplo de uma empresa de manufatura e como o capacete de segurança, que é comumente usado no site, é reconhecido com a ajuda da inteligência de vídeo.

• Classificação de imagem

Na classificação de imagens, a tecnologia identifica o que são imagens ou objetos facilmente reconhecíveis usando cores, padrões e formatos exclusivos. Em nosso exemplo, o capacete de segurança pode ser facilmente reconhecido durante o monitoramento das operações. Este processo é conhecido como classificação de imagens em termos leigos.

• Localização

Agora vamos dar um exemplo de colocação de capacete junto com o colete de segurança da mesma cor. Agora existem vários objetos e a tecnologia pode encontrar desafios para identificá-los. É aí que a localização vem para resgatar. Ele treina a câmera para diferenciar entre vários objetos e fornece resultados corretos.

• Detecção de Objetos

No entanto, para tentar a localização é necessário algum treinamento envolvido. É aí que a detecção de objetos é útil. Ele treina o algoritmo de uma maneira que pode diferenciar entre vários objetos e nos ajuda a obter os resultados certos, identificando os principais diferenciais.

Também precisamos treinar nossos modelos do zero, o que exige um esforço enorme. Mas temos alguns recursos disponíveis que tornam essa tarefa menos tediosa. Por exemplo, conjuntos de dados de imagem como ImageNet ou Microsoft Common Objects in Context (COCO) desempenham um papel crucial no treinamento de novos modelos. Recentemente, estão sendo publicados projetos de código aberto que tratam da construção de um sistema de análise de vídeo personalizado.

4. Revisão Humana

Por fim, é necessário um humano para revisar todos os alertas enviados pelo software de análise de vídeo e agir sobre eles. Com a ajuda desses sistemas avançados, os operadores agora podem detectar os principais eventos que podem passar despercebidos ou levar várias horas para serem vistos manualmente.

Conclusão

Muitos setores como manufatura, varejo, serviços de alimentação, hospitalidade, drive-thrus e QSRs podem se beneficiar dessa tecnologia. Vamos aprender como.

1. QSRs e Drive-thrus : Drive-thrus pode usar análise de vídeo para contar veículos, estudar o tempo de espera dos veículos e também para reconhecimento automático de placas (ANPR) com base na identificação do cliente.
2. Hospitalidade: como a experiência do hóspede é a força motriz por trás do setor de hospitalidade, a análise de vídeo pode ajudar a garantir que os hóspedes tenham a melhor experiência, garantindo a disponibilidade do concierge, ambiente limpo e instalações seguras.
3. Serviços de alimentação: os restaurantes podem se beneficiar significativamente da análise de vídeo com inteligência artificial, automatizando o monitoramento de várias práticas de higiene, limpeza e segurança, como uso de EPI, esfregar, lavar as mãos e muito mais.
4. Varejo: a análise de vídeo pode ajudar os varejistas a entender as áreas de tráfego em sua loja, gerenciar o comprimento da fila e o tráfego.
5. Fabricação: desde casos de uso que vão desde segurança contra acidentes até equipamentos de segurança e produtividade da linha de montagem, os fabricantes podem usar análises de vídeo inteligentes para melhorar a segurança e a produtividade no local de trabalho.

Com a análise de vídeo inteligente, podemos realizar tarefas de forma mais eficaz e menos tediosa, o que também é menos dispendioso. As organizações podem aproveitá-lo para automatizar processos tediosos e monótonos, obter informações valiosas e tomar melhores decisões de negócios.

Sobre o wobot.ai

Wobot.ai é uma plataforma de análise de vídeo equipada com mais de 100 listas de verificação com inteligência artificial. Essas listas de verificação abrangem setores como QSRs, Drive-thrus, cozinhas na nuvem, restaurantes, hotéis, varejo e manufatura. Além disso, a plataforma é compatível com todos os tipos de câmeras de CFTV e suporta visualização rápida, acesso a vários dispositivos e assistência remota robusta. Com o Wobot.ai, as empresas podem obter feedback contínuo sobre os processos, focar em áreas de melhoria e destacar modelos dentro das organizações.

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