Analiza video: ce înseamnă și cum funcționează de fapt?

În ultimii câțiva ani, analiza video a câștigat interes din diverse industrii și afaceri din întreaga lume. Analiza video, cunoscută și sub denumirea de analiză a conținutului video, ajută la automatizarea sarcinilor care anterior erau complet dependente de oameni. Drept urmare, lasă mult loc întreprinderilor pentru a-și angaja forța de muncă în alte locuri de muncă esențiale, ceea ce ajută la îmbunătățirea productivității și a operațiunilor generale ale unei afaceri. Alături de aceasta, analiza video poate sprijini organizațiile să își țină evidența igienei, siguranței și securității.

Înțelegem acum ce poate face analiza video, dar cum funcționează de fapt și cum beneficiază afacerile dvs.?

În acest blog, veți descoperi conceptele de bază ale analizei video, cum funcționează și cum este utilizat în lumea reală.

Ce este analiza video?

Analiza video se referă la utilizarea inteligenței artificiale pentru a analiza videoclipuri în timp real pentru a detecta anomalii conform datelor pre-alimentate. Această tehnologie detectează și urmărește obiecte, activități și oameni și ajută la îmbunătățirea operațiunilor de zi cu zi. În plus, analizează filmările istorice și în timp real pentru a învăța din greșeli și le aplică pentru a dezvolta soluții și a lua decizii esențiale dincolo de capacitățile umane.

Cum funcționează analiza video?

Poate ți-ai făcut o idee despre ce înseamnă analiza video. Dar cum funcționează și cum produce rezultatele dorite?

1. Alimentarea sistemului

Există o vorbă: „Tu ești ceea ce consumi”. Este perfect precis în cazul AI. Calitatea deciziei luate de Inteligența Artificială este la fel de bună ca și datele pe care le furnizează. Indiferent cât de avansat este modelul, decizia ar fi substandard dacă datele sale nu sunt bune. Așadar, alimentarea sistemului cu datele istorice corecte și extinse va ajuta AI să fie în plină experiență în timp ce ia decizii importante. Este necesar să furnizați software-ului de analiză video o cantitate considerabilă de imagini în timp real, videoclipuri și filmări înregistrate pentru a analiza cu acuratețe un videoclip și a lua o decizie.

Datele relevante provin în principal de la camerele CCTV. În primul rând, trebuie să existe o vedere clară a întregului teritoriu din diferite unghiuri. Acest pas permite software-ului să capteze același eveniment vizual dintr-o perspectivă diferită, astfel încât analiza să fie precisă. Adunarea mai multor date este bună dacă sistemul le poate procesa eficient.

2. Cloud Computing vs. Edge Computing

Într-o lume în care datele sunt prețioase decât petrolul, un volum mare de date este capturat în fiecare secundă care trece. Prin urmare, trebuie procesat pentru ca analiza sa să aibă loc. Există două tehnologii moderne pentru acest proces:

- Cloud Computing

Cloud computing este disponibilitatea resurselor sistemului informatic de la distanță și la cerere, fără management activ direct de către un utilizator. După cum sugerează și numele, cantități enorme de date sunt stocate în servere, într-un cloud sau spațiu virtual, în loc de hard disk-uri sau discuri locale proprietare. Aceste date pot fi accesate de la distanță de oriunde în lume prin internet. În plus, odată ce vă conectați la web, puteți accesa cantități mari de date fără a fi prezent în apropierea bazei de date. Acest lucru vă permite să accesați datele necesare, la cerere, din confortul casei dvs.

Tehnologia cloud computing își propune să facă utilizatorii capabili să folosească stocarea în cloud fără cunoștințe profunde despre acestea. Acesta are ca scop reducerea costurilor și permite utilizatorilor să se concentreze pe activitatea de bază, în loc să fie împiedicați de truda IT. Funcționează în principal pe tehnologia de virtualizare, separând un dispozitiv de calcul în diferite dispozitive virtuale pentru a gestiona și a efectua eficient sarcini complexe. Virtualizarea permite utilizatorilor să-și accelereze operațiunile IT eficient și la un cost scăzut.

- Edge Computing
Este o paradigmă care implică o rețea distribuită de computere ale căror componente sunt situate pe diferite rețele de calculatoare care operează pe aceleași protocoale de comunicație prin transmiterea mesajelor unul altuia. Apropie stocarea și calculul datelor de zona de lucru pentru a îmbunătăți timpul de răspuns, latența și lățimea de bandă. Principalele sale aplicații constau în „datele instantanee” sau procesarea datelor în timp real, unde toată munca este în afara cloud-ului.

Edge computing își propune să mute calculul la marginea rețelelor, departe de centrele de date, utilizând obiecte inteligente și gateway-uri de rețea pentru a oferi servicii mai bune și a îndeplini sarcini în mod eficient în numele cloud-ului. Prin mutarea calculului la limită, este mai ușor să distribuiți stocarea în cache a conținutului, stocarea persistentă a datelor și o gestionare mai bună a IoT, ceea ce are ca rezultat rate de transfer și timpi de răspuns mai buni.

Software-ul de analiză video poate rula fie pe servere cloud cunoscute sub denumirea de procesare centrală, fie implantat în camerele în sine, numită procesare marginală. Deși ambele procese sunt bune, o soluție cloud este de preferat pentru procesarea fluxurilor în timp real a camerei și funcționalități analitice complexe pentru sarcini necritice. În plus, în analiza video bazată pe cloud, există mai puține investiții inițiale în hardware, este ușor de implementat și are costuri de infrastructură zero.

În plus, folosind tehnologia cloud, acum putem configura software-ul să trimită doar date acționabile către servere pentru a reduce traficul de rețea și mai multe cerințe de stocare.

3. Definirea scenariilor și modelelor de antrenament

Odată ce arhitectura dumneavoastră fizică este configurată, trebuie să definim scenariile relevante pe care vrem să se concentreze software-ul nostru și apoi să ne antrenăm modelele pentru a detecta și urmări evenimentele țintă.
Să luăm un exemplu de companie de producție și cum se recunoaște căciula, care este folosită în mod obișnuit pe site, cu ajutorul inteligenței video.

• Clasificarea imaginilor

În clasificarea imaginilor, tehnologia identifică imagini sau obiecte ușor de recunoscut folosind culori, model și format unic. În exemplul nostru, căciula poate fi recunoscută cu ușurință în timpul monitorizării operațiunilor. Acest proces este cunoscut sub numele de clasificare a imaginilor în termeni profani.

• Localizare

Acum să luăm un exemplu de așezare a căștii de protecție împreună cu geaca de siguranță de aceeași culoare. Acum există mai multe obiecte și tehnologia ar putea găsi provocări pentru a le identifica. Acolo vine în salvare localizarea. Antrenează camera să facă diferența între mai multe obiecte și oferă rezultate corecte.

• Detectarea obiectelor

Cu toate acestea, pentru a încerca localizarea, trebuie să existe un anumit antrenament. Acolo este utilă detectarea obiectelor. Antrenează algoritmul într-un mod care să poată diferenția între mai multe obiecte și ne ajută să dăm rezultatele corecte prin identificarea diferențiatorilor cheie.

De asemenea, trebuie să ne antrenăm modelele de la zero, ceea ce necesită un efort enorm. Dar avem câteva resurse disponibile care fac din aceasta o sarcină mai puțin obositoare. De exemplu, seturile de date de imagine precum ImageNet sau Microsoft Common Objects in Context (COCO) joacă un rol crucial în timpul antrenării noilor modele. Recent, sunt publicate proiecte open-source care se ocupă de construirea unui sistem personalizat de analiză video.

4. Revista umană

În cele din urmă, este nevoie de un om care să examineze toate alertele trimise de software-ul de analiză video și să acționeze după ele. Cu ajutorul unor astfel de sisteme avansate, operatorii pot detecta acum evenimentele principale care pot fi trecute cu vederea sau care ar dura câteva ore pentru a le vedea manual.

Concluzie

Multe sectoare precum producția, comerțul cu amănuntul, serviciile alimentare, ospitalitatea, drive-thrus și QSR-urile pot beneficia de această tehnologie. Să învățăm cum.

1. QSR-uri și Drive-thrus : Drive-thrus poate folosi analize video pentru a număra vehiculele, a studia timpul de așteptare al vehiculelor și, de asemenea, pentru recunoașterea automată a plăcuțelor de înmatriculare (ANPR) pe baza identificării clienților.
2. Ospitalitate: Deoarece experiența oaspeților este forța motrice din spatele industriei ospitalității, analiza video poate ajuta oaspeții să aibă cea mai bună experiență, asigurând disponibilitatea concierge, împrejurimile curate și spațiile securizate.
3. Servicii alimentare: restaurantele pot beneficia semnificativ de analizele video bazate pe inteligență artificială prin automatizarea monitorizării diferitelor practici de igienă, curățenie și siguranță, cum ar fi utilizarea EIP, ștergerea, spălarea mâinilor și multe altele.
4. Comerț cu amănuntul: analiza video poate ajuta comercianții cu amănuntul să înțeleagă zonele de trafic din magazinul lor, să gestioneze lungimea cozilor și pasajul.
5. Producție: de la cazuri de utilizare, de la siguranța la accidente la echipamente de siguranță la productivitatea liniei de asamblare, producătorii pot folosi analize video inteligente pentru a îmbunătăți siguranța și productivitatea la locul de muncă.

Cu analiza video inteligentă, putem îndeplini sarcini mai eficient și mai puțin plictisitor, ceea ce este, de asemenea, mai puțin costisitor. Organizațiile îl pot folosi pentru a automatiza procesele obositoare și monotone, pentru a obține informații valoroase și pentru a lua decizii de afaceri mai bune.

Despre wobot.ai

Wobot.ai este o platformă de analiză video echipată cu peste 100 de liste de verificare bazate pe inteligență artificială. Aceste liste de verificare acoperă industrii precum QSR, Drive-thrus, Cloud Kitchens, restaurante, hoteluri, comerț cu amănuntul și producție. În plus, platforma este compatibilă cu toate tipurile de camere CCTV și acceptă vizualizare rapidă, acces pe mai multe dispozitive și asistență robustă de la distanță. Cu Wobot.ai, companiile pot obține feedback continuu asupra proceselor, se pot concentra pe domenii de îmbunătățire și pot evidenția modele de urmat în cadrul organizațiilor.

Pentru a utiliza Video Analytics Wobot pentru afacerea dvs., vizitați https://app.wobot.ai/signup.