Еще раз подробно о видеоаналитике

В эпоху цифровых технологий видеоконтент все глубже проникает в различные аспекты нашей жизни. От систем наблюдения до маркетинговых исследований – видеоданные обладают огромным потенциалом для получения ценной информации.
С каждым годом во всем мире объем формируемого видеоконтента увеличивается многократно, что приводит к серьезным проблемам, связанным с возможностью его эффективной обработки и применения. И здесь в игру вступает видеоаналитика. Видеоаналитика использует самые передовые технологии для анализа видеоконтента и извлечения из него значимой информации.
В этой статье дается определение общего понятия видеоаналитики, рассматриваются основные преимущества и лежащие в ее основе технологии, а также приводятся различные примеры использования видеоаналитики.

Что такое видеоаналитика?

Видеоаналитика (от англ. Video Analytics – VA) использует компьютерные алгоритмы и искусственный интеллект для анализа видеоконтента при решении конкретной задачи. По-другому это можно назвать аналитикой видеоконтента или видеоанализом. Видеоаналитика обеспечивает автоматическое извлечение, интерпретацию и понимание данных из видеопотоков. Объединив возможности компьютерного зрения, машинного обучения и алгоритмов распознавания образов, видеоаналитика обеспечивает получение наиболее полезной информацию на основе обработки огромных объемов видеоданных.

Применение видеоаналитики

Видеоаналитика имеет широкий спектр применений в различных отраслях.

• Безопасность и наблюдение. Программное обеспечение для видеоаналитики используется в системах безопасности и наблюдения. Оно может автоматически обнаруживать и предупреждать сотрудников службы безопасности о подозрительных действиях, несанкционированном доступе и необычном поведении. Такие функции, как распознавание лиц, отслеживание объектов и мониторинг периметра, значительно повышают общую эффективность систем безопасности.
• Розничная торговля и маркетинг. ВА играет решающую роль в секторах розничной торговли и маркетинга. Данные, формируемые видеоаналитикой, позволяют компаниям анализировать поведение клиентов, структуру посещений и уровень вовлеченности в обычных магазинах. С помощью видеоаналитики ретейлеры могут оптимизировать планировку магазинов, оценивать эффективность рекламных кампаний и персонализировать обслуживание клиентов.
• Дорожное движение и транспорт. Мы можем воспользоваться преимуществами видеоаналитики для управления транспортными потоками в городах, на автомагистралях и парковках. Алгоритмы видеоаналитики помогают обнаруживать нарушения правил дорожного движения, анализировать закономерности возникновения заторов и пробок, а также оптимизировать режим переключения сигналов светофоров. Кроме того, видеоаналитика облегчает идентификацию автомобильных номеров с целью взимания платы за проезд или контроля за парковкой.
• Промышленная автоматизация. Видеоаналитика находит применение и в условиях промышленных предприятий, где она помогает контролировать производственные линии, выявлять дефекты и обеспечивать безопасность работников. Видеоаналитика может обнаруживать аномалии, отслеживать запасы комплектующих и оптимизировать рабочие процессы, что приводит к повышению эффективности и сокращению времени простоев.
• Здравоохранение и медицинская визуализация. Видеоаналитика способна анализировать данные медицинских исследований, таких как рентгеновские снимки или МРТ. Она также может оказывать помощь медицинским работникам в диагностике заболеваний. Специальные функции видеоаналитики позволяют наблюдать за пациентами, выявлять падения при уходе за пожилыми людьми и контролировать качество хирургических процедур.

Почему видеоаналитика?

Технология видеоаналитики имеет решающее значение для повышения эффективности и защищенности организационных и производственных процессов на этапах планирования, обеспечения безопасности и осуществления операционной деятельности в различных секторах. Вот несколько причин, почему вам следует обратить свое внимание на видеоаналитику:

Рисунок 1 –  Почему видеоаналитика?

‍Планирование

• Решения на основе данных. Видеоаналитика может анализировать структуру дорожного движения, поведение клиентов и возникновение часов пик, чтобы предоставить ценную информацию для организации управления «умного города», оптимизации планировки магазинов или эффективного расписания движения общественного транспорта. Это позволяет принимать более обоснованные решения на основе фактических данных, а не предположений.
• Повышение эффективности. Понимая закономерности движения людских потоков и выявляя узкие места, организации могут оптимизировать свой бизнес-план за счет повышения эффективности, сокращения времени ожидания и улучшения качества обслуживания клиентов.
• Эффективное распределение ресурсов. Видеоаналитика может помочь определить оптимальное планирование ресурсов, таких как распределение персонала или изменение режимов отопления, на основе моделей данных в реальном времени или архивных данных, что приводит к экономии затрат и повышению качества предоставления услуг.

Безопасность

• Расширенное наблюдение. Видеоаналитика способна автоматически отслеживать видеопотоки в режиме реального времени, чтобы обнаруживать и предупреждать сотрудников службы безопасности о потенциальных нарушениях безопасности, несанкционированном доступе или подозрительном поведении. Это снижает зависимость систем безопасности от человеческого контроля и увеличивает скорость реагирования на инциденты.
• Распознавание лиц и считывание государственных регистрационных номеров. Видеоаналитика может идентифицировать лица людей или регистрационные номера транспортных средств (ТС), представляющие интерес, в режиме реального времени, что, в свою очередь, может оказывать существенную помощь в предотвращении преступлений, нахождении пропавших без вести людей или управлении доступом людей и ТС в зоны (помещения, территории) ограниченного доступа.
• Криминалистический анализ. Видеоаналитика позволяет быстро искать видео в архивных записях и идентифицировать интересующие кадры на основе определенных критериев, таких как внешний вид человека или транспортного средства, что значительно сокращает время, необходимое для расследования инцидентов.
• Масштабируемость. Решения для видеоаналитики можно масштабировать на большое количество мест и ​​интегрировать их с другими системами, обеспечивая комплексное понимание безопасности и контроль над обширными географическими областями или несколькими операционными площадками.

Операционная деятельность

• Оптимизация процессов. В производстве и логистике видеоаналитика может выявлять неэффективность операций, контролировать соблюдение протоколов безопасности и обеспечивать правильное и безопасное использование оборудования. Таким образом, это приводит к повышению производительности и снижению аварийности.
• Управление запасами. Отслеживая движение и количество товаров, видеоаналитика может автоматизировать процесс управление запасами, сократить количество краж и обеспечить эффективное поддержание уровня запасов.
• Контроль качества. Автоматизированная проверка продукции с помощью видеоаналитики может помочь обеспечить высокое качество и соответствие стандартам, сокращая количество отходов и необходимость ручной проверки.
• Сокращение затрат. Автоматизируя процессы мониторинга и анализа с помощью видеоаналитики, организации могут сократить затраты на рабочую силу и свести к минимуму потери из-за краж, неэффективности или простоев в работе.

Таким образом, видеоаналитика способна предоставлять пользователям необходимую и актуальную информацию для улучшения планирования, безопасности и операционной деятельности в различных сферах. Используя последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, организации могут извлекать значительную выгоду из своих видеоданных с целью улучшения результатов работы и получения конкурентных преимуществ.

Технологии видеоаналитики

Основу видеоаналитики составляют следующие технологии:

• Компьютерное зрение. Алгоритмы компьютерного зрения позволяют системам видеоаналитики извлекать из видеопотоков и интерпретировать визуальную информацию. Они охватывают различные задачи, такие как распознавание объектов, отслеживание, сегментация и обнаружение активности.
• Машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения значительно улучшают результаты работы видеоаналитики, обучаясь на данных, распознавая закономерности и прогнозируя результаты. Эти алгоритмы обучают модели решению сложных задач, таких как распознавание лиц и обнаружение аномалий, улучшая обработку и интерпретацию видеоданных для приложений безопасности и наблюдения.
• Обработка естественного языка (от англ. Natural Language Processing – NLP). Компании могут использовать NLP для воспроизведения и анализа аудиоконтента в видеопотоках. Это позволяет системам идентифицировать ключевые слова, настроения и темы разговоров, давая представление о поведении и предпочтениях клиентов. ‍
• Технологии больших данных. Технологии больших данных позволяют системам обрабатывать огромные объемы информации. Эти технологии выполняют сложную аналитику и предоставляют масштабную информацию.

Функции и возможности видеоаналитики

Мы можем использовать различные функции и возможности видеоаналитики, чтобы создать наиболее подходящий способ именно для своего бизнеса.

• Обнаружение объектов. Обнаружение объектов – это процесс идентификации конкретных объектов или областей внутри изображения или видео. Он включает в себя обнаружение присутствия объектов в кадре и рисование вокруг них ограничивающих рамок.
• Отслеживание объектов. Процесс предполагает отслеживание движения определенных объектов в последовательных кадрах видеопотока. Эта функция присваивает уникальный идентификатор каждому объекту и отслеживает его положение, размер и другие атрибуты с течением времени.
• Обнаружение движения. Данный алгоритм идентифицирует и отслеживает изменения положения объектов между последовательными кадрами. Эта функция исключительно полезна для задач обеспечения безопасности и видеонаблюдения.
• Распознавание лиц.  Распознавание лиц (FR) – это биометрическая технология, которая анализирует и идентифицирует людей по характерным особенностям их лица. Мы можем извлечь из этого пользу, обнаруживая и распознавая конкретные лица в видеопотоке.
• Аналитика толпы.  Аналитика толпы включает в себя анализ поведения, моделей движения и демографическую принадлежность скопления людей в видеоматериалах. Это помогает понять динамику толпы и оптимизировать стратегии управления толпой.
• Тепловая карта.  Тепловая карта показывает уровни или частоту активности в различных областях кадра с помощью разных цветов.
• Обнаружение аномалий.  Обнаружение аномалий – это процесс выявления необычного или ненормального поведения объекта в кадре. Это помогает обнаруживать потенциальные угрозы, нарушения безопасности или подозрительные действия.
• Распознавание действий.  Распознавание действий включает в себя идентификацию и оценку человеческой активности или поступков в кадре. Это позволяет понимать и сортировать различные модели поведения или события.
• Обобщение видео.  Обобщение видео – это процесс сокращения более длинной видеозаписи с сохранением ключевых событий, важных моментов или основных моментов. Это помогает быстро просматривать или извлекать полезную информацию из длинных видеозаписей.
• Редактирование видео.  Редактирование видео – это процесс удаления или сокрытия конфиденциальной или частной информации из видео. Это помогает защитить личные данные или конфиденциальную информацию, которая не должна быть общедоступной.
• Глубокое обучение.  Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для самостоятельного изучения и поиска сложных закономерностей в данных. Глубокое обучение также помогает компьютерам распознавать и идентифицировать различные объекты на видео.
• Классификация объектов.  Классификация объектов включает в себя идентификацию и оценку объектов в кадре на основе их визуальных характеристик. Данный алгоритм может различать различные типы объектов, например транспортные средства, людей или животных.
• Подсчет объектов.  Подсчет объектов предполагает отслеживание количества экземпляров определенного объекта или группы объектов в кадре. Подсчет объектов удобен для анализа трафика, мониторинга толпы или управления товарными запасами.
• Подсчет людей.  Подсчет людей – это особая форма подсчета объектов, которая фокусируется на отслеживании количества людей в кадре. Подсчет людей можно использовать для контроля толпы, мониторинга занятости или анализа розничной торговли.
• Распознавание государственных регистрационных номеров (от англ.  License Plate Recognition – LPR).   LPR – это метод видеоаналитики, который автоматически считывает и распознает государственные регистрационные номера (ГРН) транспортных средств в кадре. Эта функция полезна для приложений контроля дорожного движения, управления парковкой и обеспечения безопасности.
• Аудиоаналитика.  Аудиоаналитика включает в себя анализ и обработку аудиоданных, содержащихся в видеопотоке, например распознавание речи, классификацию звука или идентификацию говорящего. Другие варианты использования – безопасность и видеонаблюдение, речевой анализ или индексирование мультимедиа.
• Многокамерная аналитика.  Многокамерная аналитика объединяет и анализирует данные с нескольких камер одновременно, что позволяет получить более полное представление о событиях и поведении объектов. Области использования могут включать осведомленность о ситуации, криминалистический анализ приложений «умного города».
• Поведенческий анализ. Поведенческий анализ включает изучение и понимание действий, поступков и взаимодействий людей или объектов в кадре. Это помогает обнаруживать аномалии, выявлять тенденции или закономерности и прогнозировать поведение.
• Оптическое распознавание символов (от англ. Optical Character Recognition – OCR).   OCR – это технология, которая позволяет извлекать и распознавать текст из изображений или видеокадров. Он предполагает использование алгоритмов для идентификации и преобразования печатного или рукописного текста в машиночитаемые текстовые данные. OCR позволяет системам видеоаналитики выполнять анализ видеоконтента, например автомобильных номеров, уличных знаков или текста на документах или этикетках.

Рисунок 2 – Использование видеоаналитики на парковках

Запуск приложений видеоаналитики: сервер против периферии

Видеоаналитика может выполняться как на серверах, так и непосредственно на периферийных устройствах. 

• Серверная видеоаналитика. Включает в себя анализ видеоданных с использованием вычислительной мощности удаленных серверов. Позволяет получать информацию в режиме реального времени, осуществлять удаленный мониторинг и обеспечивает простую интеграцию с другими системами.
• Периферийная видеоаналитика (Edge Analytics). Предполагает выполнение задач видеоаналитики непосредственно на периферийных устройствах, таких как камеры или сетевые видеорегистраторы (NVR). Формирует актуальные данные в режиме реального времени и снижает требования к пропускной способности сети.

Видеоаналитика в реальном времени и в автономном режиме

Программное обеспечение для видеоаналитики можно разделить на два типа: аналитика в реальном времени и оффлайн-аналитика. 

• Аналитика в реальном времени.  Аналитика в реальном времени означает анализ видеоконтента и мгновенное реагирование на него. Аналитика в реальном времени имеет решающее значение для приложений, требующих получения немедленных результатов или принятия немедленных действий. Например, наблюдение в реальном времени, обнаружение угроз в реальном времени или упреждающее оповещение. Такая аналитика часто использует быстрые и эффективные алгоритмы реального времени, позволяющие быстро принимать решения на основе анализа видеоданных. ‍
• Автономная аналитика.  Включает постобработку и анализ предварительно записанных видеоматериалов для таких задач, как криминалистические расследования и анализ закономерностей. Этот метод позволяет проводить более глубокий анализ видеоконтента с более длительным временем обработки по сравнению с анализом в реальном времени.

Аналитика в режиме реального времени и аналитика в автономном режиме служат разным целям. Работа алгоритмов реального времени предоставляет ценную информацию и позволяет быстро реагировать на события, а обработка информации в автономном режиме позволяет производить подробный анализ записанных видеоданных. Выбор между этими типами зависит от конкретного применения, целей и ограничений системы видеоаналитики.

Рисунок 3 – Видеоаналитика в реальном времени

Проблемы видеоаналитики

Несмотря на множество преимуществ видеоаналитики, существуют и ряд проблем, которые приходится решать организациям и компаниям. Вот некоторые из них:

• Проблемы конфиденциальности. Видеоаналитика вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности и защиты данных из-за ее специфических возможностей, таких как распознавание лиц. Поэтому организации должны строго соблюдать соответствующие правила, касающиеся сбора, хранения и использования видеоданных.
• Техническая сложность. Для видеоаналитики требуются передовые технологии, такие как компьютерное зрение и машинное обучение. Эти технологии могут быть сложными для внедрения и управления. Следовательно, организации должны обладать необходимыми техническими знаниями для проектирования, развертывания и обслуживания систем видеоаналитики.
• Качество данных.  Видеоаналитика сильно зависит от качества видеоданных для получения точной информации. Плохое качество видео, недостаточное освещение или неправильные ракурсы камер могут негативно влиять на эффективность систем видеоаналитики.

Видеоаналитика – это быстро развивающаяся технология, имеющая значительный потенциал для трансформации различных отраслей. Используя передовые технологии, видеоаналитика предоставляет организациям ценную информацию, которая повышает безопасность, эффективность и позволяет принимать решения на основе обрабатываемых видеоданных. Поскольку организации продолжают внедрять видеоаналитику, им приходится решать связанные с ней проблемы, включая проблемы конфиденциальности, технической сложности и качества данных.

Варианты использования видеоаналитики

По мере развития технологий и возникновения новых потребностей применение программного обеспечения для видеоаналитики в различных отраслях и местах становится все более распространенным.

Розничная торговля

Потребности и предпочтения клиентов часто меняются и поэтому требуют от предприятий розничной торговли отслеживания современных тенденций и объединения новейших технологий в своих бизнес-операциях. В связи с этим ретейлеры все чаще применяют приложения видеоаналитики на этапах планирования, операционной деятельности и обеспечения безопасности своего бизнеса.

Планирование розничной торговли

Точное планирование и прогнозирование требуют информации о структуре и поведенческих особенностях клиентов. Камеры видеонаблюдения дают информацию, которая полезна для принятия решений в розничных магазинах. 

• Маркетинговое планирование. Видеоаналитика позволяет ретейлерам точно отслеживать посещаемость, поведение и вовлеченность клиентов, предлагая глубокую информацию для разработки новых маркетинговых стратегий. Эта возможность играет важную роль в адаптации маркетинговых стратегий к предпочтениям потребителей, что может значительно повысить продажи за счет более эффективного взаимодействия кампаний с целевой аудиторией.
• Планирование расширения. Розничные торговцы стремятся сохранить и повысить свою конкурентоспособность, будь то за счет открытия новых филиалов или оптимизации планировки магазинов. Видеоаналитика предоставляет важные данные о перемещениях клиентов, демографических моделях и оптимальном местоположении, позволяя принимать стратегически обоснованные решения по расширению на основе надежного анализа данных, а не только на интуиции и предположениях.
• Анализ эффективности магазинов. Розничным торговцам необходимо проводить углубленный анализ эффективности своих магазинов, изучая такие показатели, как посещаемость, коэффициенты конверсии и сравнение продаж между магазинами. Этот анализ можно легко и эффективно выполнить с помощью программного обеспечения для видеоаналитики. Это помогает в разработке стратегий для конкретных магазинов, учитывающих уникальные характеристики и динамику рынка каждого местоположения, что в конечном итоге повышает прибыльность за счет целенаправленных улучшений и оптимизации.

Оптимизация розничной торговли

Видеоаналитика помогает совершенствовать сложные процессы розничной торговли, повышать безопасность и поддерживать непрерывность бизнеса, предоставляя актуальные данные в реальном времени.

• Управление очередями. Видеоаналитика улучшает управление очередями, анализируя длину очереди и время ожидания. Это оптимизирует распределение персонала в соответствии с текущими потребностями и повышает качество обслуживания клиентов за счет сокращения времени ожидания. Эффект от такой оптимизации расширяет немедленное удовлетворение клиентов и делает их более позитивным в целом, что в конечном итоге способствует повышению лояльности и совершению повторных покупок.
• Расширенное управление парковочными местами. Поиск парковочных мест в оживленных розничных магазинах создает основу для разочарования и стресса клиентов. Программное обеспечение для видеоаналитики решает эту проблему, эффективно определяя доступные парковочные места. Эта возможность не только сводит к минимуму пробки на парковках, но и повышает качество обслуживания клиентов с момента их прибытия к торговому центру.
• Стратегическое распределение персонала и услуг. Интеллектуальное программное обеспечение для видеоаналитики революционизирует распределение персонала и ресурсов в розничной торговле. Используя подробные данные о пешеходном трафике, программное обеспечение для видеоаналитики обеспечивает стратегическое размещение сотрудников в различных областях. Эта технология повышает эффективность обслуживания, особенно в таких важных областях обслуживания, как чистота помещений и оказание поддержки клиентов. Это обеспечивает эффективное использование ресурсов для удовлетворения потребностей клиентов и улучшения качества сопровождения ими покупок.

Розничная безопасность

Операционная эффективность и удовлетворенность клиентов в розничной торговле повышаются в случае оперативного разрешения непредвиденных ситуаций с помощью технологий видеоаналитики.

• Непрерывность бизнеса. В мире розничной торговли возникновение разрушительных инцидентов может существенно помешать непрерывности бизнеса. Интеграция искусственного интеллекта обеспечивает упреждающее решение, обнаруживая эксплуатационные опасности задолго до того, как это сделают традиционные системы безопасности. Внедрение эффективного механизма сигнализации имеет решающее значение для поддержания непрерывной работы и защиты активов.
• Обнаружение аномалий. Рынок розничной торговли чувствителен к непредсказуемым угрозам и действиям, которые создают риски как для безопасности клиентов, так и для целостности бизнеса. Расширенные возможности программного обеспечения для видеоаналитики помогают ретейлерам оперативно выявлять подобные аномалии. Такое обнаружение способствует своевременному принятию превентивных мер, обеспечивающих защиту магазинов и их посетителей от потенциальных угроз.
• Предотвращение потерь. Камеры видеонаблюдения значительно повышают меры безопасности. Используя данные, полученные с камер видеонаблюдения, можно оперативно выявлять случаи краж и других нарушений безопасности. Такое немедленное обнаружение позволяет быстро связаться с персоналом службы безопасности, обеспечивая быстрое реагирование и минимизируя потенциальные потери. Этот стратегический подход способствует созданию безопасной среды покупок для клиентов.

Розничным торговцам следует использовать передовые технологии видеоаналитики несколькими способами, например, для улучшения качества обслуживания клиентов, увеличения продаж и укрепления своих систем безопасности. Эти технологии представляют собой важнейший компонент цифровой трансформации в секторе розничной торговли, предлагая серьезное конкурентное преимущество на быстро развивающемся рынке.

Железнодорожные вокзалы

Железнодорожные вокзалы являются центрами торговли и путешествий. В связи с этим необходимо очень тщательно планировать, оптимизировать и обеспечивать безопасность таких транзитных пунктов. Камеры наблюдения собирают данные для многих целей, включая графики уборки, обнаружение скоплений людей, безопасность пассажиров и отслеживание перемещений пассажиров.

Планирование работы железнодорожного вокзала

Видеоаналитика в системах видеонаблюдения облегчает планирование и прогнозирование операционных процессов на вокзалах. Это приложение значительно повышает общее качество обслуживания клиентов и оптимизирует распределение ресурсов, что приводит к более эффективному и действенному управлению железнодорожными станциями.

• Надежные данные для планирования инфраструктуры на вокзалах: Пассажирская активность на вокзалах колеблется в зависимости от сезона. По этой причине для планирования инфраструктуры требуется глубокий анализ. Детальная оценка пассажиропотока, выявление точек заторов и прогнозирование моделей движения имеют решающее значение. Такие данные используются при проектировании и совершенствовании инфраструктуры вокзалов, а также эффективно обеспечивают текущие и будущие потребности.
• Моделирование толпы и технология цифровых двойников: интеграция данных о пассажиропотоках с моделями моделирования толпы и технологией цифровых двойников является преобразователем. Он проверяет прогностические модели, что приводит к более точным прогнозам и разработке экономичных и эффективных проектов зданий. Этот подход позволяет прогнозировать корректировку планов инфраструктуры, гарантируя, что они соответствуют реальным потребностям пользователей.
• Измерение воздействия строительства и технического обслуживания: Оценка влияния строительства и внепланового технического обслуживания на работу вокзала имеет важное значение. Камеры видеонаблюдения помогают планировать строительство на вокзалах таким образом, чтобы свести к минимуму перерывы в работе, а также обеспечить бесперебойную работу станции и хорошее впечатление у пассажиров. Такой дальновидный подход имеет решающее значение для поддержания операционных процессов и обеспечения непрерывного обслуживания во время модернизации инфраструктуры или необходимого технического обслуживания. ‍

Оптимизация работы вокзала

Для оптимизации работы вокзалов системы видеонаблюдения на базе искусственного интеллекта предоставляют информацию о сложных операциях в режиме реального времени.

• Распределение персонала и уборки: используя данные, полученные в результате анализа пассажиропотока, видеоаналитика позволяет операторам точно определять периоды пиковой нагрузки. Такой подход, основанный на актуальных данных, облегчает стратегическое распределение необходимого служебного персонала и услуг по уборке помещений, обеспечивая эффективное управление и техническое обслуживание вокзалов.
• Оптимизация процессов в реальном времени. Используя данные в реальном времени, операторы могут динамически адаптироваться к колебаниям заполненности помещений вокзала и времени ожидания. Такая гибкость позволяет своевременно распространять информацию среди пассажиров через передовые информационные системы, улучшая общение и качество обслуживания пассажиров.
• Упреждающее обнаружение пиков спроса. Программное обеспечение для видеоаналитики играет решающую роль в раннем выявлении периодов пикового спроса. Это также дает операторам возможность принимать упреждающие меры, направленные на обеспечение непрерывности транспортных услуг и поддержание высокого уровня удовлетворенности клиентов.

Безопасность вокзала

Интеллектуальные видеокамеры выводят безопасность за пределы традиционных концепций и обеспечивают максимальную защиту.

• Снижение рисков переполненности. Периодически возникающие проблемы переполненности помещений вокзалов можно решить с помощью информации, которую предоставляет видеоаналитика, что позволяет быстро принимать меры для эффективного управления плотностью толпы.
• Непрерывность бизнеса: камеры с приложениями видеоаналитики заранее выявляют потенциальные угрозы для работы вокзала. Они реагируют более эффективно, чем традиционные системы безопасности, предлагая ранние предупреждения для снижения рисков. Это гарантирует непрерывность операционных процессов.
• Безопасность пассажиров. Внедрение механизмов сигнализации в реальном времени на основе программного обеспечения видеоаналитики значительно повышает безопасность пассажиров, обеспечивая упреждающее реагирование на потенциальные угрозы безопасности.

Аэропорты

Аэропорты характеризуются большим пассажиропотоком и строгими протоколами безопасности. Видеоаналитика улучшает безопасность пассажиров и их багажа за счет быстрого анализа и понимания важных видеоданных о перемещениях и поведении пассажиров.

Планирование работы аэропорта

Программное обеспечение для видеоаналитики улучшает планирование и прогнозирование операционных процессов в аэропортах.

• Непрерывная оценка. Внедрение технологий искусственного интеллекта в работу аэропортов значительно расширяет возможности непрерывной оценки. Это включает в себя тщательный сбор данных по таким важным аспектам, как количество пассажиров, длина очередей на контрольно-пропускных пунктах и ​​время, необходимое для внесения изменений в инфраструктуру или запуска новых расписаний рейсов.
• Анализ влияния строительства и технического обслуживания. Благодаря интеллектуальному программному обеспечению для видеонаблюдения аэропорты могут проводить углубленный анализ потенциальных последствий, которые строительные работы и непредвиденные перебои в обслуживании могут оказать на эффективность операционного обслуживания пассажиропотока. Эта возможность имеет решающее значение для упреждающего планирования и минимизации негативного воздействия на функциональность аэропорта и качество обслуживания пассажиров.
• Анализ поведения пассажиров. Используя расширенные возможности видеоаналитики, аэропорты имеют возможность получать подробную информацию о поведении и предпочтениях пассажиров. Эта информация способствует точному оперативному планированию и принятию решений, обеспечивая соответствие услуг ожиданиям пассажиров.

Оптимизация аэропорта

Сложные операции в аэропорту становятся проще благодаря потоку данных в реальном времени, обеспечиваемому видеоаналитикой.

• Управление очередями. Благодаря использованию программного обеспечения для видеоаналитики становится возможным измерять длину очередей и время ожидания, тем самым получая ценную информацию. Этот сбор данных способствует предотвращению заторов в критических зонах, таких как контрольно-пропускные пункты, регистрация, выходы на посадку и зоны выдачи багажа, обеспечивая более плавный пассажиропоток и повышая общую эффективность.
• Управление ремонтами: внедрение камер видеоаналитики для оптимизации операций по ремонту сокращает время, которое персонал проводит на местах. Такая оптимизация приводит к повышению эффективности планирования и более эффективному использованию ресурсов аэропорта.
• Распределение персонала и уборки. Использование видеоаналитики для сбора данных о пассажиропотоке и характере движения имеет решающее значение для работы и распределения персонала в часы пик. Такой подход не только гарантирует, что уровень укомплектования персоналом будет достаточным для удовлетворения спроса, но также помогает избежать перебоев в уборке, тем самым поддерживая высокий уровень чистоты помещений и удовлетворенности клиентов.

Охрана аэропорта

Укрепите системы безопасности аэропортов с помощью программного обеспечения для видеоаналитики. ‍

• Непрерывность бизнеса. Используя возможности интегрированного искусственного интеллекта, видеоаналитика предлагает упреждающий подход к выявлению потенциальных угроз задолго до того, как это сделают традиционные системы безопасности. Такая возможность играет важную роль в обнаружении потенциальных недостатков безопасности и обеспечении бесперебойной работы аэропорта.
• Обнаружение оставленного без присмотра багажа. Оставленный без присмотра багаж в аэропортах представляет собой серьезную угрозу безопасности. Эту проблему можно решить с помощью интеллектуальных систем видеокамер, способных идентифицировать оставленный без присмотра багаж. При обнаружении подобной ситуации система уведомляет операторов, помогая принять оперативные меры по ее исправлению. ‍
• Повышение безопасности пассажиров: установка механизмов сигнализации в реальном времени с использованием интеллектуальных камер наблюдения значительно повышает безопасность пассажиров. Эти решения предназначены для мгновенного оповещения о потенциальных угрозах безопасности, что обеспечивает принятие немедленных действия по защите пассажиров аэропорта.

Дорожное движение и парковки

Видеоаналитика помогает сделать парковки и системы дорожного движения более безопасными, надежными и эффективными. Она постоянно следит за происходящим и использует интеллектуальный анализ на основе искусственного интеллекта, чтобы предоставлять полезную информацию для принятия решений и повышения качества.

Планирование дорожного движения и парковок

Видеоаналитика обеспечивает понимание этапов планирования и принятия решений в отношении дорог и парковочных зон.

• Непрерывная оценка инфраструктуры. Видеоаналитика необходима для поддержки развития и строительства инфраструктуры в зонах движения и парковки, предоставляя такие важные показатели, как интенсивность движения, скорость транспортных средств и время перерыва. Эти комплексные данные помогают принимать решения по улучшению и обслуживанию инфраструктуры. ‍
• Анализ взаимосвязей между отправной точкой и пунктом назначения. Видеоаналитика дает ценную информацию о структуре дорожного движения на сложных перекрестках, способствуя расширенному планированию и управлению дорожным движением. Захватывая и анализируя эти закономерности, она позволяет планировщикам разрабатывать более эффективные системы дорожного движения. ‍
• Планирование вместимости парковочных мест. Видеоаналитика может проводить сравнительный анализ производительности различных парковочных мест и дорог. Это достигается за счет анализа доступности и продолжительности парковки, что позволяет оптимизировать использование и планирование парковочных мест.

Оптимизация дорожного движения и парковок

Технология видеоаналитики на основе искусственного интеллекта расширяет использование существующей инфраструктуры дорог и парковок, а также оптимизирует процессы регулирования транспортных потоков и заполнения парковочных мест. ‍

• Интеллектуальное управление режимами работы светофоров. Интеграция видеоаналитики с системами управления дорожным движением значительно улучшает транспортный поток и снижает вредные выбросы на дорогах и парковках благодаря знаниям, основанным на искусственном интеллекте.
• Навигация и контроль при парковке. Программное обеспечение для видеоаналитики точно определяет доступные парковочные места, эффективно направляя водителей и оптимизируя использование парковки с помощью камер видеонаблюдения. Кроме того, технология распознавания ГРН помогает обнаруживать и контролировать незаконную парковку. ‍
• Переменные ограничения скорости. Использование данных видеоаналитики позволяет динамически регулировать ограничения скорости на парковках и на дорогах. Этот алгоритм на основе искусственного интеллекта учитывает различные внешние факторы, такие как погодные условия и текущий транспортный поток, для повышения безопасности и эффективности движения ТС.

Безопасность движения и парковки

Видеоаналитика повышает безопасность дорожного движения, обеспечивая защиту как водителей, так и пассажиров.

• Возможность обнаружения происшествий. Передовые системы обнаружения необходимы для выявления аварий и поломок на дорогах, снижения рисков для водителей и пассажиров путем обнаружения потенциальных угроз.
• Комплексный мониторинг нарушений: система способна контролировать скорость транспортных средств, обнаруживать неправильное движение и идентифицировать транспортные средства, припаркованные в зонах, запрещенных для парковки. Эта технология обеспечивает более безопасную среду вождения, устраняя ключевые факторы, способствующие нарушениям безопасности дорожного движения.
• Оповещение об опасных дорожных условиях и дорожном движении. Программное обеспечение для видеоаналитики может легко интегрироваться со средствами отображения изменяющихся дорожных сообщений, своевременно предупреждая водителей о непредвиденных инцидентах и дорожных условиях. Эти упреждающие оповещения помогают предотвратить несчастные случаи, информируя водителей о возможных опасностях.

Внедрение решений на основе видеоаналитики будет продолжать расширяться в различных отраслях, предлагая множество новых идей и возможностей. Для предприятий крайне важно быть в курсе технологических достижений и повышать свою производительность за счет эффективного использования инновационных разработок.

Другие отраслевые применения видеоаналитики

• Здравоохранение. Видеоаналитика может контролировать безопасность пациентов, обеспечивать соблюдение гигиенических протоколов, управлять потоком посетителей и обнаруживать необычное поведение или чрезвычайные ситуации в режиме реального времени, повышая как уровень безопасности, так и качество ухода за пациентами.
• Туризм. В туризме видеоаналитика помогает управлять скоплениями людей, отслеживает перемещения посетителей в целях повышения безопасности и качества обслуживания клиентов, а также ​​предоставляет актуальные данные для улучшения инфраструктуры.
• Производство. Алгоритмы видеоаналитики контролируют эффективность работы сборочных линий, обеспечивают соблюдение протоколов безопасности, заблаговременно обнаруживают сбои в работе оборудования и отслеживают запасы для лучшего управления цепочкой поставок.
• Телекоммуникации. Видеоаналитика оптимизирует безопасность телекоммуникационной инфраструктуры, контролирует целостность оборудования и объектов, повышает качество обслуживания клиентов в офисах продаж и поддерживает управление трафиком в зонах обслуживания.

Рисунок 4 – Различные варианты использования видеоаналитики

Источник:  https://www.isarsoft.com/knowledge-hub/va#:~:text=Video%20Analytics%20(VA)%20uses%20computer,of%20da...