Video analytics este o tehnologie care folosește metode de viziune computerizată pentru a obține automat diverse date pe baza analizei unei secvențe de imagini provenite de la camerele video în timp real sau din înregistrări arhivate. Analiza video este un software pentru lucrul cu conținut video. Software-ul se bazează pe un set de algoritmi de viziune artificială care permit monitorizarea video și analiza datelor fără intervenția umană directă. Algoritmii de analiză video pot fi integrați în diverse sisteme de afaceri, cel mai adesea folosiți în supravegherea video și în alte zone de securitate.
Analiza video automatizează patru funcții de securitate:
Toate cele patru funcții sunt efectuate în mod repetat, oferind rafinarea continuă a ipotezelor despre numărul, locația și tipurile de obiecte din zona controlată, precum și eliminarea redundanței în rezultate. Analiza video perimetrală îndeplinește toate cele patru funcții: detectarea directă, urmărirea (pentru a evita alarmele repetate pe un obiect), recunoașterea (pentru a minimiza alarmele false cauzate de animale și alte „zgomote” din lumea înconjurătoare) și predicție (pentru urmărirea când un obiect este temporar). dispare de pe teren) . Recunoașterea poate fi înțeleasă ca o gamă largă de sarcini - de la clasificarea unui obiect după țintă/zgomot până la identificarea sau verificarea unui obiect după caracteristicile biometrice.
Tehnologia de recunoaștere facială bazată pe biometria facială este punctul culminant al analizei video: pune cele mai complexe sarcini și folosește o gamă largă de instrumente matematice. Pe de o parte, sistemul biometric implementează funcția de recunoaștere prin stabilirea unei conexiuni probabilistice între imagine și identificatorii persoanelor înregistrate în baza de date. Pe de altă parte, un sistem biometric necesită funcții de detectare și urmărire impecabile.
Exemple de sarcini rezolvate cu succes folosind funcții de analiză video:
Utilizarea analizei video face posibilă rezolvarea automată, fără intervenție umană, a sarcinilor în timpul supravegherii video care sunt de obicei doar în puterea vederii umane. Această tehnologie este utilizată atât pentru asigurarea securității, cât și pentru îmbunătățirea eficienței afacerilor în comerț, sectorul financiar și transport.
| Funcții | Domenii de utilizare |
|---|---|
| Recunoașterea obiectelor | Securitate, numărare obiecte în comerț și transport |
| Detectarea evenimentului | Securitate, control personal |
| Analiza activității obiectului | Îmbunătățirea calității serviciilor |
Analiza video este adesea folosită pentru a obține o evaluare obiectivă a performanței afacerii, deoarece este capabilă de colectare continuă și automată a datelor care nu depinde de factorul uman și să genereze rapoarte la cererea utilizatorului în orice moment. Tehnologia de analiză video este utilizată de comercianții cu amănuntul , băncile, mall-urile și producătorii de FMCG .
Tehnologiile de analiză video sunt utilizate pe scară largă pentru a rezolva probleme complexe de securitate și pentru a oferi date statistice și de marketing. Analiza video analizează următorii parametri:
În iulie 2019, la expoziția industrială internațională Innoprom-2019, compania IT Croc a prezentat în premieră o soluție completă de analiză video pentru protecția muncii și siguranța industrială. Sistemul dezvoltat, folosind tehnologii bazate pe rețele neuronale antrenate, face posibilă analizarea fluxului video de la camerele CCTV , urmărirea evenimentelor conform parametrilor specificați și afișarea vizuală a situației pe un model 3D al unei instalații industriale online. Cu ajutorul unui astfel de instrument, întreprinderile vor putea asigura buna funcționare a echipamentelor și vor putea reduce riscul de vătămări industriale. Analiza video poate fi integrată și cu dispozitive portabile industriale [1] .
Cazuri de utilizare a analizei video industrialeAnaliza datelor video este un subset al vederii computerizate și al inteligenței artificiale . Cercetări științifice semnificative în aceste domenii sunt în curs de desfășurare la Universitatea din Calgary, la Universitatea din Waterloo , la Kingston University , Georgia Institute of Technology , Carnegie Mellon University , West Virginia University și British Columbia Institute of Technology.
Cercetările științifice în domeniul vederii computerizate și al inteligenței artificiale se desfășoară în Rusia încă din anii 2000 pe baza centrelor de cercetare [2] și a mai multor universități mari [3] .
În Rusia, până de curând, algoritmii de analiză video erau utilizați în principal pentru detectarea evenimentelor, numărarea vizitatorilor , recunoașterea obiectelor periculoase și identificarea feței pentru a asigura securitatea în diferite facilități: zone protejate, transport (aeroporturi, transport feroviar, recunoaștere plăcuțe de înmatriculare pentru trafic). poliție), precum și la unitățile guvernamentale.
Evoluțiile moderne în domeniul analizei video sunt capabile să rezolve o gamă largă de sarcini comerciale . Algoritmii pot colecta și analiza informații importante de marketing în timp real (numărarea persoanelor și vehiculelor, analizarea cozilor, monitorizarea activității oamenilor din anumite zone). Precizia ridicată și fiabilitatea datelor obținute ca urmare a funcționării sistemelor de analiză video este confirmată de utilizarea pe scară largă a algoritmilor în afaceri.