Сегодня видеоаналитика стремительно развивается. Никого уже не удивляет возможность машинного обучения модулей анализа, появление нейросетевой видеоналитки и других разработок в этой сфере. Однако получаемые в результате работы данной системы данные могут быть настолько большими, что с ними будет не под силу справиться даже серьезному штату работников службы безопасности.
Поэтому видеоаналитику сегодня делают автоматизированной. Появляются программы, которые которое агрегируют и анализируют содержание видеозаписей с камер видеонаблюдения. Особенно они полезны, когда в систему видеомониторинга входят десятки, а то и сотни видеокамер, из-за чего система видеонаблюдения накапливает значительное количество отснятого материала, причем, ежечасно.
Понятно, что такой объем инфорамции операторы просто не могут обработать физически. Здесь вступает в работу автоматизированная видеоаналитки, которая по заданным параметрам обрабатывает самостоятельно видеоданные. При этом обнаруженные, идентифицированные и классифицированные объекты и их поведение анализируются, а затем сверяются с встроенной базой данных. Если при сверке объект или его поведение опознается, как опасный, на пульт управления поступает сигнал тревоги, а также кадры, на котором отображен объект, для проверки оператором видеонаблюдения и принятия им решений.
Таким образом автоматизация видеоаналитики обеспечивает предварительную обработку видеоданных и определяет необходимость в анализе их человеком.
Автоматика позволяет проводить работу по индексации метаданных видео, мгновенному просмотру и поиску видео, запуску предупреждений, визуализации метаданных, агрегированных с течением времени. Для этого лишь необходимо запланировать обработку видео с поддержкой расширенного диапазона действий.
При этом можно настроить правила оповещения, причины, по которым срабатывает сигнал тревоги и т.д. Это значит, что автоматизируя обработку видео для предупреждения о тревожных событиях , операторы видеонаблюдения могут продуктивно контролировать обстановку на охраняемом объекте и активно реагировать на любые ситуации.
Преимущества автоматизации обработки информации системой видеоаналитики очевидны. Благодаря автоматизации обработки видео досточно леко можно найти нужные кадры в большом объеме видеоинформации, быстро обработать их и предоставить следствию, если на охраняемом объекте произошло преступление. Это позволяет сэкономить время и найти преступников по горячим следам. Ведь нужные видеоданные автоматика подготовит еще до приезда полиции и ей не придется ждать когда будет обработано видео с отображением инцидента в ручном режиме.
Автоматизированная видеоаналитка весьма продуктивна при организации массовых мероприятий. Хотя система и не способна предсказать, что произойдет в тот или иной промежуток времени, но в нестандартных ситуациях быстро выдаст данные по произошедшему инциденту, практически мгновенно обеспечив необходимыми данными правоохранительные службы.
Также система автоматизации будет полезна при планировании обработки видео в определенное время или в определенном месте.
Например, можно изначально установить работу системы аналитики во время начала или завершения работы предприятия, открытия или закрытия магазина и т.д. Это позволит быстро получать нужную информацию в определенный промежуток времени в определенном месте, для того, чтобы отслеживать самые важные моменты, требующие повышенной безопасности.
Также автоматическая видеоаналитика может помочь в организации бизнес-анализа. Когда видео записывается в течение длительного времени, его можно использовать для заполнения отчетов бизнес-аналитики, информационных панелей и тепловых карт, которые дают понимание процессов при повседневной деятельности, а также тенденции развития бизнеса и оптимальных его моделей.
Компании, использующие в своей работе видеоаналитику, могут автоматизировать создание панелей мониторинга, указав время записи и места, которые важно обработать для заполнения конкретных отчетов.
Подводя итог всему вышесказанному, можно сказать, что автоматическая обработка видеоконтента имеет целый ряд преимуществ, начиная с уменьшения воздействия на вычислительные ресурсы системы видеонаблюдения и заканчивая повышением производительности и точности видеоаналитики.
