视频分析：它是什么意思以及它实际上是如何工作的？

已发表: 2022-01-23

在过去的几年里，视频分析引起了全球各个行业和企业的兴趣。 视频分析，也称为视频内容分析，有助于自动化以前完全依赖于人类的任务。 因此，它为企业在其他关键工作中雇用员工留下了很大的空间，这有助于提高生产力和企业的整体运营。 除此之外，视频分析还可以支持组织跟踪其卫生、安全和安保。

我们现在了解视频分析可以做什么，但它如何真正发挥作用并使您的企业受益？

在本博客中，您将了解视频分析的基本概念、其工作原理以及在现实世界中的使用方式。

什么是视频分析？

视频分析是指使用人工智能分析实时视频，根据预先输入的数据检测异常。 该技术检测和跟踪物体、活动和人员，并有助于改善日常运营。 此外，它还分析历史和实时镜头以从错误中吸取教训，并将其应用于开发解决方案并做出超越人类能力的重要决策。

视频分析如何工作？

您可能已经了解视频分析的含义。 但它是如何工作并产生预期结果的呢？

  1. 给系统喂食

有句话说：“你就是你消费的东西。” 在人工智能的情况下，它是完全准确的。 人工智能做出的决策的质量与其提供的数据一样好。 无论模型多么先进，如果它的数据不好，决策就会不合标准。 因此，为系统提供正确且广泛的历史数据将有助于人工智能在做出重要决策时处于最佳状态。 需要向视频分析软件提供大量实时图像、视频和录制的镜头，以准确分析视频并做出决策。

相关数据主要来自闭路电视摄像机。 首先，必须从不同的角度清楚地看到整个领土。 此步骤使软件能够从不同的角度捕捉相同的视觉事件，从而使分析更加准确。 如果系统可以有效地处理数据，那么收集更多数据是件好事。

  1. 云计算与边缘计算

在一个数据比石油更宝贵的世界里，每过一秒都会捕获大量数据。 因此，需要对其进行处理才能进行分析。 这个过程有两种现代技术：

- 云计算

云计算是计算机系统资源的远程和按需可用性，无需用户直接主动管理。 顾名思义，大量数据存储在服务器、云或虚拟空间中，而不是硬盘或专有本地磁盘。 这些数据可以通过互联网从世界任何地方远程访问。 此外，一旦您连接到网络，您就可以访问大量数据，而无需出现在数据库附近。 这使您可以在家中舒适地按需访问所需的数据。

云计算技术旨在使用户能够在不深入了解云存储的情况下使用云存储。 它旨在削减成本，让用户专注于核心业务，而不是受 IT 苦差事的阻碍。 它主要工作在虚拟化技术上，将计算设备分离成不同的虚拟设备，以有效地管理和执行复杂的任务。 虚拟化使用户能够以低成本高效地加速其 IT 运营。

- 边缘计算
它是一种涉及分布式计算机网络的范例，其组件位于不同的计算机网络上，这些计算机网络通过相互传递消息在相同的通信协议上运行。 它使数据存储和计算更接近工作区域，以改善响应时间、延迟和带宽。 它的主要应用在于“即时数据”或实时数据处理，其中所有工作都在云之外。

边缘计算旨在将计算转移到远离数据中心的网络边缘，利用智能对象和网络网关代表云提供更好的服务和高效执行任务。 通过将计算转移到边缘，可以更轻松地分配内容缓存、持久数据存储和更好的物联网管理，从而提高传输速率和响应时间。

视频分析软件既可以在称为中央处理的云服务器上运行，也可以植入摄像头本身，称为边缘处理。 虽然这两个过程都很好，但云解决方案更适合处理实时摄像头馈送和非关键任务的复杂分析功能。 此外，在基于云的视频分析中，硬件前期投资较少，易于部署，基础设施成本为零。

此外，使用云技术，我们现在可以将软件配置为仅将可操作的数据发送到服务器，以减少网络流量和更多的存储需求。

  1. 定义场景和训练模型

一旦你的物理架构建立起来，我们必须定义我们希望我们的软件关注的相关场景，然后训练我们的模型来检测和跟踪目标事件。
举个制造企业的例子，现场常用的安全帽是如何借助视频智能进行识别的。

  • 图像分类

在图像分类中，该技术使用独特的颜色、图案和格式来识别易于识别的图像或对象。 在我们的示例中，可以在监控操作时轻松识别安全帽。 这个过程通俗地称为图像分类。

  • 本土化

现在让我们以安全帽与同色安全夹克一起放置为例。 现在有多个对象，该技术可以找到识别它的挑战。 这就是本地化来拯救的地方。 它训练相机区分多个对象并提供正确的结果。

  • 物体检测

但是，要尝试本地化，需要进行一些培训。 这就是对象检测有用的地方。 它以一种可以区分多个对象的方式训练算法，并通过识别关键的差异化因素来帮助我们给出正确的结果。

我们还需要从头开始训练我们的模型，这需要付出巨大的努力。 但是我们有一些可用的资源，这使得这项任务变得不那么乏味。 例如，ImageNet 或 Microsoft Common Objects in Context (COCO) 等图像数据集在训练新模型时发挥着至关重要的作用。 最近，正在发布处理构建自定义视频分析系统的开源项目。

  1. 人工审核

最后，需要一个人来查看视频分析软件发送的所有警报并对其采取行动。 在这些先进系统的帮助下，操作员现在可以检测可能被忽略或需要几个小时才能手动查看的主要事件。

结论

制造、零售、食品服务、酒店、得来速和 QSR 等许多行业都可以从这项技术中受益。 让我们学习如何。

  1. QSR 和 Drive-thrus ：Drive-thrus 可以使用视频分析来计算车辆数量、研究车辆的等待时间，以及基于客户识别的自动车牌识别 (ANPR)。
  2. 酒店业：由于客人体验是酒店业的驱动力，视频分析可以通过确保礼宾服务、清洁的环境和安全的场所来帮助确保客人获得最佳体验。
  3. 餐饮服务：通过自动监控各种卫生、清洁和安全实践（例如 PPE 的使用、拖地、洗手等），餐厅可以从 AI 驱动的视频分析中受益匪浅。
  4. 零售：视频分析可以帮助零售商了解他们商店的人流区域，管理排队长度和客流量。
  5. 制造：从事故安全到安全装备再到装配线生产力的用例，制造商可以使用智能视频分析来提高工作场所的安全性和生产力。

借助智能视频分析，我们可以更有效、更轻松地执行任务，而且成本也更低。 组织可以利用它来自动化繁琐而单调的流程，获得有价值的见解并做出更好的业务决策。

关于 wobot.ai

Wobot.ai 是一个视频分析平台，配备了 100 多个 AI 驱动的清单。 这些清单涵盖了 QSR、得来速、云厨房、餐厅、酒店、零售和制造等行业。 此外，该平台兼容所有类型的闭路电视摄像机，并支持快速查看、多设备访问和强大的远程协助。 借助 Wobot.ai，企业可以获得有关流程的持续反馈，专注于改进领域，并突出组织内的榜样。

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