Video Analizi: Ne Anlama Geliyor ve Aslında Nasıl Çalışıyor?

Son birkaç yılda, video analizi dünya çapında çeşitli endüstrilerden ve işletmelerden ilgi gördü. Video içerik analizi olarak da bilinen video analizi, daha önce tamamen insanlara bağlı olan görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur. Sonuç olarak, işletmelerin işgücünü diğer önemli işlerde istihdam etmesi için çok fazla alan bırakır ve bu da bir işletmenin üretkenliğini ve genel operasyonlarını iyileştirmeye yardımcı olur. Bununla birlikte video analizi, kuruluşların hijyen, güvenlik ve güvenliklerini takip etmelerini de destekleyebilir.

Artık video analitiğinin neler yapabileceğini anlıyoruz, ancak gerçekte nasıl çalışıyor ve işletmenize nasıl fayda sağlıyor?

Bu blogda, video analitiğinin temel kavramlarını, nasıl çalıştığını ve gerçek dünyada nasıl kullanıldığını keşfedeceksiniz.

Video analizi nedir?

Video analizi, önceden beslenen verilere göre anormallikleri tespit etmek için gerçek zamanlı videoları analiz etmek için Yapay Zekanın kullanılması anlamına gelir. Bu teknoloji nesneleri, etkinlikleri ve insanları algılar ve izler ve günlük operasyonların iyileştirilmesine yardımcı olur. Ayrıca, hatalardan ders çıkarmak için tarihi ve gerçek zamanlı görüntüleri analiz eder ve bunu çözümler geliştirmek ve insan yeteneklerinin ötesinde önemli kararlar almak için uygular.

Video analizi nasıl çalışır?

Video analizinin ne anlama geldiği hakkında bir fikriniz olabilir. Ancak nasıl çalışır ve istenen sonuçları üretir?

1. Sistemi beslemek

“Sen ne tüketirsen osun” diye bir söz vardır. AI durumunda tamamen doğrudur. Yapay Zekanın verdiği kararın kalitesi, beslediği veriler kadar iyidir. Model ne kadar gelişmiş olursa olsun, verileri iyi değilse karar standartların altında olacaktır. Bu nedenle, sistemi doğru ve kapsamlı geçmiş verilerle beslemek, önemli kararlar alırken yapay zekanın en iyi durumda olmasına yardımcı olacaktır. Bir videoyu doğru bir şekilde analiz etmek ve bir karara varmak için video analiz yazılımına önemli miktarda gerçek zamanlı görüntü, video ve kayıtlı çekim sağlamak gerekir.

İlgili veriler esas olarak CCTV kameralarından gelir. İlk olarak, tüm bölgenin farklı açılardan net bir görünümü olmalıdır. Bu adım, yazılımın aynı görsel olayı farklı bir perspektiften yakalamasını sağlar, böylece analiz doğru olabilir. Sistem verimli bir şekilde işleyebiliyorsa, daha fazla veri toplamak iyidir.

2. Bulut Bilişim ve Uç Bilişim

Verilerin petrolden daha değerli olduğu bir dünyada, her geçen saniye büyük miktarda veri yakalanıyor. Bu nedenle, analizinin gerçekleşmesi için işlenmesi gerekir. Bu süreç için iki modern teknoloji vardır:

- Bulut bilişim

Bulut bilişim, bir kullanıcı tarafından doğrudan etkin yönetim olmaksızın bilgisayar sistem kaynaklarının uzaktan ve isteğe bağlı olarak kullanılabilirliğidir. Adından da anlaşılacağı gibi, sabit diskler veya tescilli yerel diskler yerine sunucularda, bulutta veya sanal alanda çok büyük miktarda veri depolanır. Bu verilere internet aracılığıyla dünyanın her yerinden uzaktan erişilebilir. Ayrıca, web'e bağlandığınızda, veritabanı yakınında bulunmadan büyük miktarda veriye erişebilirsiniz. Bu, evinizin rahatlığında talep üzerine gerekli verilerinize erişmenizi sağlar.

Bulut bilişim teknolojisi, kullanıcıları hakkında derin bilgi sahibi olmadan bulut depolamayı kullanma becerisine sahip olmayı amaçlar. Maliyet düşürmeyi amaçlar ve kullanıcıların BT angaryaları tarafından engellenmek yerine temel işlerine odaklanmasına olanak tanır. Temel olarak sanallaştırma teknolojisi üzerinde çalışır ve karmaşık görevleri verimli bir şekilde yönetmek ve gerçekleştirmek için bir bilgi işlem cihazını farklı sanal cihazlara ayırır. Sanallaştırma, kullanıcıların BT operasyonlarını verimli ve düşük maliyetle hızlandırmalarını sağlar.

- Kenar Hesaplama
Birbirlerine mesaj ileterek aynı iletişim protokolleri üzerinde çalışan bileşenleri farklı bilgisayar ağlarında bulunan dağıtılmış bir bilgisayar ağını içeren bir paradigmadır. Yanıt süresini, gecikmeyi ve bant genişliğini iyileştirmek için veri depolamayı ve hesaplamayı çalışma alanına yaklaştırır. Ana uygulamaları, tüm işlerin bulut dışında olduğu “anlık veri” veya gerçek zamanlı veri işlemedir.

Edge bilişim, daha iyi hizmetler sağlamak ve görevleri bulut adına verimli bir şekilde gerçekleştirmek için akıllı nesneleri ve ağ geçitlerini kullanarak, hesaplamayı veri merkezlerinden uzak ağların uç noktalarına taşımayı amaçlar. Hesaplamayı uç noktalara taşıyarak içerik önbelleğe almayı, kalıcı veri depolamayı ve daha iyi IoT yönetimini dağıtmak daha kolaydır, bu da daha iyi aktarım hızları ve yanıt süreleri sağlar.

Video analiz yazılımı, merkezi işlem olarak bilinen bulut sunucularında çalışabilir veya kenar işleme adı verilen kameraların kendilerine yerleştirilebilir. Her iki süreç de iyi olsa da, kritik olmayan görevler için gerçek zamanlı kamera beslemelerini ve karmaşık analitik işlevleri işlemek için bir bulut çözümü tercih edilir. Ek olarak, bulut tabanlı video analizinde donanıma daha az ön yatırım yapılır, devreye alınması kolaydır ve altyapı maliyeti sıfırdır.

Ayrıca, bulut teknolojisini kullanarak artık yazılımı, ağ trafiğini ve daha fazla depolama gereksinimini azaltmak için sunuculara yalnızca eyleme dönüştürülebilir veriler gönderecek şekilde yapılandırabiliriz.

3. Senaryoları ve eğitim modellerini tanımlama

Fiziksel mimariniz kurulduktan sonra, yazılımımızın odaklanmasını istediğimiz ilgili senaryoları tanımlamalı ve ardından hedef olayları tespit etmek ve izlemek için modellerimizi eğitmeliyiz.
Bir üretim firmasından örnek verelim ve sitede yaygın olarak kullanılan kaskın video zeka yardımıyla nasıl tanındığını görelim.

• Görüntü Sınıflandırma

Görüntü sınıflandırmada teknoloji, benzersiz renkler, desen ve format kullanarak kolayca tanınabilen görüntülerin veya nesnelerin ne olduğunu tanımlar. Örneğimizde, operasyonlar izlenirken kask kolayca tanınabilir. Bu süreç, meslekten olmayanların terimleriyle görüntü sınıflandırması olarak bilinir.

• yerelleştirme

Şimdi aynı renkteki güvenlik ceketi ile birlikte baret yerleştirme örneğini ele alalım. Artık birden fazla nesne var ve teknoloji onu tanımlamak için zorluklar bulabilir. Yerelleştirmenin kurtarmaya geldiği yer burasıdır. Kamerayı birden çok nesneyi ayırt etmesi için eğitir ve doğru sonuçlar sağlar.

• Nesne Algılama

Ancak, yerelleştirme girişiminde bulunmak için bazı eğitimlerin dahil edilmesi gerekir. Nesne algılamanın yardımcı olduğu yer burasıdır. Algoritmayı birden çok nesneyi ayırt edebilecek şekilde eğitir ve temel farklılaştırıcıları tanımlayarak doğru sonuçları vermemize yardımcı olur.

Ayrıca modellerimizi sıfırdan eğitmemiz gerekiyor, bu da çok büyük bir çaba gerektiriyor. Ancak bunu daha az sıkıcı bir görev haline getiren bazı kaynaklarımız var. Örneğin, ImageNet veya Microsoft Common Objects in Context (COCO) gibi görüntü veri kümeleri, yeni modelleri eğitirken çok önemli bir rol oynar. Son zamanlarda, özel bir video analiz sistemi oluşturmaya yönelik açık kaynaklı projeler yayınlanmaktadır.

4. İnsan İnceleme

Son olarak, video analiz yazılımı tarafından gönderilen tüm uyarıları gözden geçirecek ve bunlara göre hareket edecek bir insana ihtiyaç vardır. Bu tür gelişmiş sistemlerin yardımıyla, operatörler artık gözden kaçabilecek veya manuel olarak görmesi birkaç saat sürecek ana olayları tespit edebiliyor.

Çözüm

İmalat, perakende, gıda hizmetleri, konaklama, arabaya servis ve QSR'ler gibi birçok sektör bu teknolojiden yararlanabilir. Nasıl olduğunu öğrenelim.

1. QSR'ler ve Drive-thrus : Drive-thrus, araçları saymak, araçların bekleme süresini incelemek ve ayrıca müşteri kimliğine dayalı otomatik plaka tanıma (ANPR) için video analizini kullanabilir.
2. Ağırlama: Konuk deneyimi, konaklama endüstrisinin arkasındaki itici güç olduğundan, video analizi, konsiyerj müsaitliği, temiz çevre ve güvenli tesisler sağlayarak konukların en iyi deneyimi yaşamalarını sağlamaya yardımcı olabilir.
3. Yemek Hizmetleri: Restoranlar, KKD kullanımı, paspaslama, el yıkama gibi çeşitli hijyen, temizlik ve güvenlik uygulamalarının izlenmesini otomatikleştirerek yapay zeka destekli video analizlerinden önemli ölçüde yararlanabilir.
4. Perakende: Video analizi, perakendecilerin mağazalarındaki trafik alanlarını anlamasına, kuyruk uzunluğunu ve yaya trafiğini yönetmesine yardımcı olabilir.
5. Üretim: Kaza güvenliğinden güvenlik tertibatına ve montaj hattı üretkenliğine kadar değişen kullanım durumlarından üreticiler, iş yeri güvenliğini ve üretkenliği artırmak için akıllı video analitiğini kullanabilir.

Akıllı video analitiği ile görevleri daha etkili ve daha az zahmetli bir şekilde gerçekleştirebiliriz, bu da daha ucuzdur. Kuruluşlar, sıkıcı ve monoton süreçleri otomatikleştirmek, değerli içgörüler elde etmek ve daha iyi iş kararları almak için bundan yararlanabilir.

wobot.ai hakkında

Wobot.ai, 100'den fazla AI destekli kontrol listesiyle donatılmış bir Video Analytics platformudur. Bu kontrol listeleri, QSR'ler, Drive-thrus, Bulut Mutfakları, Restoranlar, Oteller, Perakende ve İmalat gibi sektörleri kapsar. Ayrıca platform, her tür CCTV kamerayla uyumludur ve hızlı görüntüleme, çoklu cihaz erişimi ve güçlü uzaktan yardımı destekler. Wobot.ai ile işletmeler süreçler hakkında sürekli geri bildirim alabilir, iyileştirme alanlarına odaklanabilir ve kuruluşlardaki rol modellerini vurgulayabilir.

Wobot'un Video Analizini işletmeniz için kullanmak için https://app.wobot.ai/signup adresini ziyaret edin.