Видеоаналитика: что это значит и как это на самом деле работает?

За последние несколько лет видеоаналитика вызвала интерес со стороны различных отраслей и предприятий по всему миру. Видеоаналитика, также известная как аналитика видеоконтента, помогает автоматизировать задачи, которые ранее полностью зависели от человека. В результате у предприятий остается много возможностей для использования своей рабочей силы на других важных работах, что помогает повысить производительность и общую деятельность бизнеса. Наряду с этим видеоаналитика также может помочь организациям следить за своей гигиеной, безопасностью и безопасностью.

Теперь мы понимаем, на что способна видеоаналитика, но как она на самом деле работает и приносит пользу вашему бизнесу?

В этом блоге вы узнаете об основных концепциях видеоаналитики, о том, как она работает и как она используется в реальном мире.

Что такое видеоаналитика?

Видеоаналитика относится к использованию искусственного интеллекта для анализа видео в реальном времени для обнаружения аномалий в соответствии с предварительно загруженными данными. Эта технология обнаруживает и отслеживает объекты, действия и людей и помогает улучшить повседневную работу. Кроме того, он анализирует исторические кадры и кадры в реальном времени, чтобы учиться на ошибках и применяет их для разработки решений и принятия важных решений, выходящих за рамки человеческих возможностей.

Как работает видеоаналитика?

Возможно, вы уже поняли, что такое видеоаналитика. Но как это работает и дает желаемые результаты?

1. Питание системы

Есть поговорка: «Ты то, что ты потребляешь». Это совершенно точно в случае с ИИ. Качество решения, принятого искусственным интеллектом, не уступает по качеству поступающим ему данным. Независимо от того, насколько продвинута модель, решение будет некачественным, если ее данные не являются хорошими. Таким образом, предоставление системе правильных и обширных исторических данных поможет ИИ быть в расцвете сил при принятии важных решений. Программному обеспечению видеоаналитики необходимо предоставить значительное количество изображений, видео и записанных материалов в реальном времени, чтобы точно проанализировать видео и принять решение.

Соответствующие данные поступают в основном с камер видеонаблюдения. Во-первых, должен быть четкий обзор всей территории с разных сторон. Этот шаг позволяет программе зафиксировать одно и то же визуальное событие с другой точки зрения, чтобы анализ был точным. Сбор большего количества данных — это хорошо, если система может эффективно их обрабатывать.

2. Облачные вычисления против граничных вычислений

В мире, где данные дороже нефти, каждую секунду собирается большой объем данных. Следовательно, он должен быть обработан для его анализа. Существует две современные технологии этого процесса:

- Облачные вычисления

Облачные вычисления — это доступность ресурсов компьютерной системы удаленно и по запросу без непосредственного активного управления пользователем. Как следует из названия, огромные объемы данных хранятся на серверах, в облаке или виртуальном пространстве, а не на жестких дисках или собственных локальных дисках. Эти данные могут быть доступны удаленно из любой точки мира через Интернет. Кроме того, подключившись к сети, вы можете получить доступ к большим объемам данных, не находясь рядом с базой данных. Это позволяет вам получать доступ к необходимым данным по запросу, не выходя из дома.

Технология облачных вычислений направлена ​​на то, чтобы пользователи могли использовать облачное хранилище без глубоких знаний о них. Он направлен на сокращение затрат и позволяет пользователям сосредоточиться на основном бизнесе, а не на рутине ИТ. В основном он работает с технологией виртуализации, разделяя вычислительное устройство на разные виртуальные устройства для эффективного управления и выполнения сложных задач. Виртуализация позволяет пользователям ускорить свои ИТ-операции эффективно и с низкими затратами.

- Пограничные вычисления
Это парадигма, включающая распределенную сеть компьютеров, компоненты которой расположены в разных компьютерных сетях и работают по одним и тем же протоколам связи, передавая друг другу сообщения. Это приближает хранение данных и вычисления к рабочей области, чтобы улучшить время отклика, задержку и пропускную способность. Его основные приложения связаны с «мгновенными данными» или обработкой данных в реальном времени, когда вся работа выполняется вне облака.

Пограничные вычисления направлены на перенос вычислений на периферию сетей, вдали от центров обработки данных, с использованием интеллектуальных объектов и сетевых шлюзов для предоставления более качественных услуг и эффективного выполнения задач от имени облака. Перемещая вычисления на периферию, проще обойтись без кэширования контента, постоянного хранения данных и лучшего управления IoT, что приводит к лучшей скорости передачи и времени отклика.

Программное обеспечение для видеоаналитики может работать либо на облачных серверах, известных как центральная обработка, либо имплантироваться в сами камеры, что называется пограничной обработкой. Хотя оба процесса хороши, облачное решение предпочтительнее для обработки видеопотоков с камер в реальном времени и сложных аналитических функций для некритических задач. Кроме того, облачная видеоаналитика требует меньших первоначальных инвестиций в оборудование, проста в развертывании и не требует затрат на инфраструктуру.

Кроме того, используя облачные технологии, теперь мы можем настроить программное обеспечение для отправки на серверы только необходимых данных, чтобы уменьшить сетевой трафик и увеличить требования к хранилищу.

3. Определение сценариев и моделей обучения

После того, как ваша физическая архитектура настроена, мы должны определить соответствующие сценарии, на которых должно сосредоточиться наше программное обеспечение, а затем обучить наши модели обнаруживать и отслеживать целевые события.
Возьмем в качестве примера компанию-производителя и то, как каска, которая обычно используется на объекте, распознается с помощью видеоаналитики.

• Классификация изображений

При классификации изображений технология идентифицирует легко узнаваемые изображения или объекты, используя уникальные цвета, узоры и форматы. В нашем примере каску можно легко распознать при наблюдении за операциями. Этот процесс известен как классификация изображений с точки зрения непрофессионала.

• Локализация

Теперь давайте возьмем пример размещения каски вместе с защитным жилетом того же цвета. Теперь есть несколько объектов, и технология может найти проблемы для их идентификации. Вот где локализация приходит на помощь. Он обучает камеру различать несколько объектов и обеспечивает правильные результаты.

• Обнаружение объекта

Однако, чтобы попытаться локализовать, необходимо пройти обучение. Вот где обнаружение объектов полезно. Он обучает алгоритм таким образом, чтобы он мог различать несколько объектов, и помогает нам давать правильные результаты, определяя ключевые отличия.

Нам также необходимо обучать наши модели с нуля, что требует огромных усилий. Но у нас есть некоторые доступные ресурсы, которые делают эту задачу менее утомительной. Например, наборы данных изображений, такие как ImageNet или Microsoft Common Objects in Context (COCO), играют решающую роль при обучении новых моделей. В последнее время публикуются проекты с открытым исходным кодом, посвященные созданию собственной системы видеоанализа.

4. Человеческий обзор

Наконец, человек необходим для просмотра всех предупреждений, отправленных программным обеспечением для видеоаналитики, и принятия соответствующих мер. С помощью таких передовых систем операторы теперь могут обнаруживать основные события, которые могут быть упущены из виду или для просмотра вручную потребуется несколько часов.

Вывод

Эта технология может принести пользу многим секторам, таким как производство, розничная торговля, общественное питание, гостиничный бизнес, автомобильные перевозки и рестораны быстрого обслуживания. Давайте узнаем, как.

1. QSR и Drive-thrus : Drive-thrus может использовать видеоаналитику для подсчета транспортных средств, изучения времени ожидания транспортных средств, а также для автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) на основе идентификации клиента.
2. Гостиничный бизнес. Поскольку опыт гостей является движущей силой индустрии гостеприимства, видеоаналитика может помочь обеспечить гостям наилучшие впечатления, обеспечив доступность консьержа, чистоту и безопасность помещений.
3. Услуги общественного питания. Рестораны могут значительно выиграть от видеоаналитики на основе ИИ, автоматизировав мониторинг различных методов гигиены, чистоты и безопасности, таких как использование СИЗ, мытье полов, мытье рук и многое другое.
4. Розничная торговля: видеоаналитика может помочь розничным торговцам понять зоны движения в их магазине, управлять длиной очереди и посещаемостью.
5. Производство: производители могут использовать интеллектуальную видеоаналитику для повышения безопасности и производительности на рабочем месте в различных сценариях использования, от обеспечения безопасности при несчастных случаях до защитного снаряжения и повышения производительности сборочных линий.

Благодаря интеллектуальной видеоаналитике мы можем выполнять задачи более эффективно и менее утомительно, что также обходится дешевле. Организации могут использовать его для автоматизации утомительных и монотонных процессов, получения ценной информации и принятия более эффективных бизнес-решений.

О wobot.ai

Wobot.ai — это платформа видеоаналитики, оснащенная более чем 100 контрольными списками на основе искусственного интеллекта. Эти контрольные списки охватывают такие отрасли, как QSR, Drive-thrus, облачные кухни, рестораны, отели, розничная торговля и производство. Кроме того, платформа совместима со всеми типами камер видеонаблюдения и поддерживает быстрый просмотр, доступ с нескольких устройств и надежную удаленную помощь. С помощью Wobot.ai предприятия могут получать постоянную обратную связь о процессах, фокусироваться на областях совершенствования и выделять ролевые модели в организациях.

Чтобы использовать видеоаналитику Wobot для своего бизнеса, посетите https://app.wobot.ai/signup.