Видеоаналитика — технология, использующая методы компьютерного зрения для автоматизированного получения различных данных на основании анализа последовательности изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей. Видеоаналитика представляет собой программное обеспечение (ПО) для работы с видеоконтентом. В основе программного обеспечения лежит комплекс алгоритмов машинного зрения, позволяющих вести видеомониторинг и производить анализ данных без прямого участия человека. Алгоритмы видеоаналитики могут быть интегрированы в различные бизнес-системы, чаще всего используются в видеонаблюдении и других сферах безопасности.
Функциональные возможности видеоаналитики Видеоаналитика автоматизирует четыре функции средств охраны: обнаружение слежение распознавание прогнозирование
Все четыре функции выполняются многократно, обеспечивая непрерывное уточнение гипотез о количестве, местоположении и типах объектов в контролируемой зоне, а также устранение избыточности в результатах. Периметральная видеоаналитика выполняет все четыре функции: непосредственно обнаружение, слежение (для исключения повторных срабатываний по одному объекту), распознавание (для минимизации ложных срабатываний, вызываемых животными и другим «шумом» окружающего мира) и прогнозирование (для слежения при временном пропадании объекта из поля). Под распознаванием можно понимать широкий спектр задач — от классификации объекта на цель/шум до идентификации или верификации объекта по биометрическим признакам.
Технология распознавание лиц на основе биометрии лица является «вершиной» видеоаналитики: она ставит наиболее сложные задачи и задействует широкий спектр математических инструментов. С одной стороны, биометрическая система реализует функцию распознавания, устанавливая вероятностную связь изображения с идентификаторами людей, зарегистрированных в базе данных. С другой стороны, биометрическая система требует безукоризненной работы функций обнаружения и слежения.
Примеры успешно решаемых задач с помощью функций видеоаналитики: Распознавание с целью подсчёта людей и транспорта Распознавание номеров (на транспорте, на денежных купюрах, документах и т. п.) Детектирование событий (перемещения, движения, пересечение допустимых линий и границ, нахождение в зонах, перебрасывание предметов через ограждение и т. п.) Обнаружение опасных ситуаций (скопления людей, оставленные предметы, возгорания и задымления и т. п.) Распознавание человеческих лиц и поиск их в базах данных
Применение видеоаналитики Использование видеоаналитики дает возможность в автоматическом режиме, без участия человека, в процессе видеонаблюдения решать задачи, которые обычно под силу только человеческому зрению. Данная технология используется как для обеспечения безопасности, так и для повышения эффективности бизнеса в торговле, финансовом секторе и на транспорте. Функции Области применения Распознавание объектов Безопасность, подсчет объектов в торговле и на транспорте Детектирование событий Безопасность, контроль работы персонала Анализ активности объектов Повышение качества обслуживания
Коммерческое использование видеоаналитики Видеоаналитика часто применяется для получения объективной оценки эффективности бизнеса, так как способна производить непрерывный и автоматизированный сбор данных, не зависящий от человеческого фактора, и формировать отчеты по запросу пользователя в любой момент времени. Технология видеоаналитики используется в розничной торговле, банках, торговых центрах, а также производителями товаров повседневного спроса.
Технологии видеоаналитики широко используются для решения комплексных задач по обеспечению безопасности и предоставлению статистических и маркетинговых данных. Видеоаналитика производит анализ следующих параметров: Поток людей и транспорта Количество объектов в очереди и время задержки людей в очереди Активность людей в выбранной зоне
Подсчёт людей и транспорта
Функции системы видеоаналитики в подсчете Подсчет людей и транспорта, осуществляемый в режиме реального времени Сбор и анализ количественных данных, собранных в результате работы алгоритмов по подсчету
Подсчет людей в коммерческих целях производится для расчета нескольких важных показателей эффективности бизнеса: CPM (Cost Per Mile или Cost Per Thousand — объём продаж на тысячу посетителей) SSF (Sales Per Square Foot или Sales Per Unit Area — число продаж на единицу площади)
Возможности для бизнеса Прогнозирование продаж на основе данных о реальном потоке посетителей/покупателей Оценка эффективности бизнеса, расчет коэффициента конверсии на основании статистических данных о посещаемости объекта Привязка мотивационной системы сотрудников к коэффициенту конверсии Анализ качества использования мощностей: торговой площади, работы персонала Оценка эффективности рекламных кампаний и вложений в PR и маркетинг на основании данных о посещаемости объекта Снижение издержек на персонал, корректировка количества персонала в смене и графика работы объекта в соответствии интенсивностью потока посетителей
Автоматический анализ видеоизображения ограниченной зоны
Функции системы видеоаналитики в анализе периметра Подсчет количества объектов в ограниченном периметре Идентификация объектов, находящихся в периметре, по определенным признакам (определение персонала по униформе и т. п.) Расчет времени задержки объектов в заданном периметре Мониторинг активности объектов в заданном периметре (детектирование движения, фактов отсутствия в периметре и т. п.)
Возможности для бизнеса Расчёт оптимального количества обслуживающего персонала на основании данных о поведении посетителей Фиксация активности персонала для последующего поиска в видеоархиве при разборе конфликтных ситуаций Оценка эффективности рекламных кампаний и их корректировка Предоставление вендорам информации об эффективности промоакций Профилактика хищений денежных средств и товаров (контроль кассовых зон, складских помещений, зон приемки товаров и т. п.) Анализ активности посетителей/покупателей магазина по выбранным зонам Расчет коэффициента конверсии по выбранным отделам.
Видеоаналитика в задачах промышленной безопасности В июле 2019 года на международной промышленной выставке «Иннопром-2019» ИТ-компания Крок впервые представила комплексное решение по видеоаналитике для охраны труда и промышленной безопасности. Разработанная система с помощью технологий на основе обученных нейросетей позволяет анализировать видеопоток с камер видеонаблюдения, отслеживать события по заданным параметрам и в онлайн-режиме наглядно отображать ситуацию на 3D-модели промышленного объекта. С помощью такого инструмента предприятия смогут обеспечить бесперебойную работу оборудования и снизить риски производственного травматизма. Видеоаналитика также может быть интегрирована с промышленными носимыми устройствами.
Сценарии применения промышленной видеоаналитики выявление фактов отсутствия средств индивидуальной защиты (СИЗ) отслеживание местоположения персонала распознавание нарушений правил техники безопасности при работах на высоте контроль доступа в опасные зоны мониторинг производственных площадей и инфраструктуры расследование инцидентов
Научные исследования в области видеоаналитики Анализ видеоданных является подмножеством компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Значительные научные исследования в этих областях ведутся в Университете Калгари , Университете Ватерлоо, Университете Кингстона, Технологическом институте Джорджии, Университете Карнеги-Меллона, Университете Западной Вирджинии и технологическом институте Британской Колумбии.
Развитие видеоаналитики в России Научные исследования в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта ведутся в России с 2000-х годов на базе исследовательских центров и нескольких крупных университетов.
В России до недавних пор алгоритмы видеоаналитики применялись в основном для детектирования событий, подсчёта посетителей, распознавания опасных предметов и идентификации лиц с целью обеспечения безопасности на различных объектах: охраняемых территориях, транспорте (аэропорты, железнодорожный транспорт, распознавание автомобильных номеров для ГИБДД), а также на государственных объектах.
Современные разработки в области видеоаналитики способны решать большой спектр коммерческих задач. Алгоритмы могут осуществлять сбор и анализ важной маркетинговой информации в режиме реального времени (подсчет людей и транспорта, анализ очередей, мониторинг активности людей в отдельных зонах). Высокая точность и достоверность данных, полученных в результате работы систем видеоаналитики, подтверждается широким использованием алгоритмов в бизнесе.
См. также Видеосемантика Внутримагазинная аналитика Примечания
Статьи Видеоаналитика: мифы и реальность Критерии качества оценки видеоаналитики Развитие систем видеоаналитики Камеры видеонаблюдения решают задачу безопасности супермаркета Видеоконтроль в зоне приемки товара Видеоаналитика на железной дороге: проездной билет в безопасность Журнал «Алгоритм Безопасности» — № 5, 2010. Видеонаблюдение по IP Машинное зрение встраиваемых систем: накануне бума
Литература Torsten Anstädt, Ivo Keller, Harald Lutz. Практическое руководство по видеоаналитике = Intelligente Videoanalyse: Handbuch Fr Die Praxis.:John Wiley & Sons, 2011.- P.164.-ISBN 3-527-63297-2. Торстен Анштедт, Иво Келлер, Харальд Лутц. Видеоаналитика: Мифы и реальность: Security Focus, 2012. — 176 c. — ISBN 978-5-9901176-5-5. С. 558—562, 579—582, 584—588.
Категория:Автоматизация маркетинга Категория:Видео Категория:Приложения компьютерного зрения