Videoanalys är en teknik som använder datorseende metoder för att automatiskt få olika data baserat på analys av en sekvens av bilder som kommer från videokameror i realtid eller från arkiverade register. Videoanalys är programvara för att arbeta med videoinnehåll. Mjukvaran är baserad på en uppsättning maskinseendealgoritmer som tillåter videoövervakning och dataanalys utan direkt mänsklig inblandning. Videoanalysalgoritmer kan integreras i olika affärssystem, som oftast används inom videoövervakning och andra säkerhetsområden.
Videoanalys automatiserar fyra säkerhetsfunktioner:
Alla fyra funktionerna utförs upprepade gånger, vilket ger kontinuerlig förfining av hypoteser om antalet, placeringen och typerna av objekt i det kontrollerade området, samt eliminering av redundans i resultaten. Perimetervideoanalys utför alla fyra funktionerna: direkt detektering, spårning (för att undvika upprepade larm på ett objekt), igenkänning (för att minimera falska larm orsakade av djur och annat "buller" från omgivningen) och förutsägelse (för att spåra när ett objekt tillfälligt försvinner från fältet). Igenkänning kan förstås som ett brett spektrum av uppgifter - från att klassificera ett objekt efter mål/brus till att identifiera eller verifiera ett objekt med biometriska egenskaper.
Ansiktsigenkänningsteknik baserad på ansiktsbiometri är toppen av videoanalys: den utgör de mest komplexa uppgifterna och använder ett brett utbud av matematiska verktyg. Å ena sidan implementerar det biometriska systemet igenkänningsfunktionen genom att upprätta en probabilistisk koppling mellan bilden och identifierarna för personer som är registrerade i databasen. Å andra sidan kräver ett biometriskt system felfria detekterings- och spårningsfunktioner.
Exempel på framgångsrikt lösta uppgifter med videoanalysfunktioner:
Användningen av videoanalys gör det möjligt att automatiskt, utan mänsklig inblandning, lösa uppgifter under videoövervakning som vanligtvis bara ligger inom människosynens makt. Denna teknik används både för att säkerställa säkerhet och för att förbättra affärseffektiviteten inom handel, finanssektorn och transporter.
| Funktioner | Användningsområden |
|---|---|
| Objektigenkänning | Säkerhet, objekträkning inom handel och transport |
| Händelsedetektering | Säkerhet, personalkontroll |
| Analys av objektaktivitet | Att förbättra kvaliteten på tjänsten |
Videoanalys används ofta för att få en objektiv bedömning av verksamhetens resultat, eftersom den är kapabel till kontinuerlig och automatiserad datainsamling som inte är beroende av den mänskliga faktorn och genererar rapporter på användarens begäran när som helst. Videoanalysteknik används av återförsäljare , banker, gallerior och tillverkare av dagligvaror .
Videoanalystekniker används i stor utsträckning för att lösa komplexa säkerhetsproblem och tillhandahålla statistik och marknadsföringsdata. Videoanalys analyserar följande parametrar:
I juli 2019, på den internationella industrimässan Innoprom-2019, presenterade IT-företaget Croc för första gången en heltäckande lösning för videoanalys för arbetarskydd och industriell säkerhet. Det utvecklade systemet, som använder teknik baserad på utbildade neurala nätverk, gör det möjligt att analysera videoströmmen från CCTV-kameror , spåra händelser enligt specificerade parametrar och visuellt visa situationen på en 3D-modell av en industrianläggning online. Med hjälp av ett sådant verktyg kommer företag att kunna säkerställa en smidig drift av utrustning och minska risken för arbetsskador. Videoanalys kan också integreras med industriella bärbara enheter [1] .
Användningsfall för industriell videoanalysVideodataanalys är en delmängd av datorseende och artificiell intelligens . Betydande vetenskaplig forskning inom dessa områden pågår vid University of Calgary, University of Waterloo , Kingston University , Georgia Institute of Technology , Carnegie Mellon University , West Virginia University och British Columbia Institute of Technology.
Vetenskaplig forskning inom området datorseende och artificiell intelligens har bedrivits i Ryssland sedan 2000-talet på basis av forskningscentra [2] och flera stora universitet [3] .
I Ryssland, tills nyligen, användes videoanalysalgoritmer främst för händelsedetektering, besökarräkning , igenkänning av farliga objekt och ansiktsidentifiering för att säkerställa säkerheten vid olika anläggningar: skyddade områden, transport (flygplatser, järnvägstransporter, registreringsskyltigenkänning för trafiken) polisen), såväl som vid statliga anläggningar.
Moderna utvecklingar inom området videoanalys kan lösa ett brett spektrum av kommersiella uppgifter . Algoritmer kan samla in och analysera viktig marknadsföringsinformation i realtid (räkna personer och fordon, analysera köer, övervaka människors aktivitet i vissa områden). Den höga noggrannheten och tillförlitligheten hos data som erhålls som ett resultat av driften av videoanalyssystem bekräftas av den utbredda användningen av algoritmer i näringslivet.