Видеоаналитика в 2026 году: основные преимущества и области применения

Поскольку видео становится все более важной частью того, каким образом организации отслеживают, защищают и анализируют свою среду, потребность в извлечении только значимой информации из огромного объема сформированных видеоматериалов никогда не была столь велика. Именно здесь на помощь приходит видеоаналитика (ВА). Видеоаналитика использует искусственный интеллект для получения информации в режиме реального времени из видеоданных, коренным образом преобразуя системы безопасности и операционные процессы в различных отраслях. Многие платформы могут даже дистанционно подключаться к вашим существующим камерам, позволяя использовать вашу текущую инфраструктуру видеонаблюдения для реализации расширенной аналитики.

Технология ВА помогает компаниям принимать более взвешенные решения по защите своих активов, повышать безопасность и эффективность бизнес-процессов. В данном материале мы подробно рассмотрим, что такое видеоаналитика, как она работает и каковы перспективы расширения способов ее применения на фоне того, что все больше организаций планируют внедрять в существующую инфраструктуру безопасности инновационные инструменты искусственного интеллекта и видеоаналитики в 2026 году.

Ключевые моменты

• Видеоаналитика использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для автоматизации анализа видеоданных, обеспечения безопасности и повышения операционной эффективности в различных отраслях.

• Видеоаналитика позволяет анализировать видеоматериалы с нескольких камер одновременно, повышая эффективность мониторинга и расследования.

• Ключевые особенности видеоаналитики включают оповещения об инцидентах в режиме реального времени, обнаружение объектов и анализ поведения клиентов, что помогает в принятии решений и предоставлении необходимых услуг.

• Передовые технологии, такие как периферийная аналитика и гибридные облачные системы, делают решения для видеоаналитики более эффективными и масштабируемыми.

Понимание видеоаналитики

Видеоаналитика — это использование специальных технологий для автоматизации процессов и получения ценных аналитических данных из видеоконтента. Она применяется в системах безопасности и операционных системах для принятия более обоснованных решений и внесения действенных улучшений в различных областях. Видеоаналитика также может использоваться для анализа архивных данных с целью извлечения ценных сведений для более глубокого понимания тенденций и закономерностей во времени. Интеллектуальный видеоанализ — это передовое применение ВА, позволяющее автоматизировать анализ контента для повышения безопасности и операционной эффективности.

Традиционные системы видеонаблюдения эволюционировали благодаря внедрению видеоаналитики на основе искусственного интеллекта (ИИ) и традиционной видеоаналитики, что позволило проводить расширенный анализ видео в реальном времени, а также обнаруживать закономерности и аномалии с помощью камер видеонаблюдения и системы видеонаблюдения.

Что такое технология видеоаналитики?

Программное обеспечение для ВА — это сложная технология, использующая интеллектуальные алгоритмы для анализа видеоконтента. Видеоаналитика работает за счет использования передовых алгоритмов для обработки и интерпретации видеопотоков с целью извлечения полезной информации из видеоматериала для оповещения операторов в режиме реального времени или углубленного анализа ситуации после наступления события. Используя ИИ и МО, эта технология выделяет важную информацию из видеоматериалов для улучшения бизнес-операций. Детальному анализу подлежат атрибуты, модели движения и поведение объектов.

Эта технология, также известная как анализ видеоконтента или интеллектуальная видеоаналитика, помогает предприятиям оптимизировать различные бизнес-процессы, включая безопасность производства, управление парковкой и качество обслуживания клиентов.

Как работает видеоаналитика

Системы ВА используют алгоритмы машинного обучения, являющиеся частью искусственного интеллекта, для анализа видеопотоков и видеоданных. Эти алгоритмы улучшают обнаружение объектов, распознавая даже небольшие различия между объектами на видео. Обработка видеопотоков помогает алгоритмам идентифицировать конкретные параметры на захватываемых изображениях. Это позволяет им находить закономерности в различных действиях и отличать нормальное поведение от необычного.

Подобный углубленный анализ позволяет принимать упреждающие решения и осуществлять мониторинг в режиме реального времени.

Функции видеоаналитики

Система ВА автоматически анализирует видеоматериалы, предоставляя информацию для улучшения решений в области безопасности посредством оповещений об инцидентах в режиме реального времени заинтересованных лиц. Функции ВА включают распознавание лиц, оповещение правоохранительных органов об известных правонарушителях и лицах, не имеющих разрешения на нахождение в стране, а также алгоритмы, распознающие такие характеристики клиентов, как пол и возраст. Распознавание лиц используется для обнаружения лиц людей на видеоконтенте и сравнения их с образцами, хранящимися в базе данных, для дальнейшего решения задач повышения уровня безопасности.

Эти возможности делают ВА незаменимой для повышения операционной эффективности и безопасности в самых разных отраслях.

Основные технологии в видеоаналитике

Ключевые технологии в видеоаналитике объединяют искусственный интеллект и машинное обучение для трансформации системы видеонаблюдения и повышения эффективности реагирования на потенциальные угрозы. К таким технологиям относятся алгоритмы глубокого обучения, периферийная аналитика и гибридные облачные системы, каждая из которых играет ключевую роль в видеоаналитике.

Алгоритмы глубокого обучения

Глубокое обучение (ГО) совершает революцию в системах видеоанализа, имитируя разум человека и позволяя проводить сложный автоматизированный анализ на основе моделей, а не программной логики. Алгоритмы ГО улучшают обнаружение объектов и распознавание действий, выявляя сложные закономерности для повышения эффективности видеоанализа в реальном времени. Глубокое обучение — это подвид машинного обучения, использующий нейронные сети для обучения на основе имеющихся данных.

Модели ГО и модели МО классифицируют действия в различных контекстах, что делает видеоаналитику более точной и эффективной.

Периферийная видеоаналитика

Периферийная видеоаналитика (ПВА) обрабатывает видеоданные непосредственно в месте их генерации или близко к нему, оптимизируя эффективность сети передачи данных и уменьшая задержку. Обрабатывая видеоданные непосредственно на видеокамере, ПВА сокращает объем данных, передаваемых по сети, что приводит к более быстрому отклику и улучшенным возможностям анализа в реальном времени.

Такой подход также повышает конфиденциальность и безопасность за счет сокращения сетевого трафика.

Гибридные облачные системы

Гибридные облачные системы в видеоаналитике позволяют организациям балансировать между локальной обработкой и облачным хранилищем для управления ресурсами. Они используют обработку на периферии для простого распознавания объектов на устройстве и загружают в облако только релевантные видеоматериалы для проведения более глубокого анализа.

Этот подход предлагает расширенные возможности ИИ, простоту управления и масштабируемость, что позволяет создавать эффективные системы управления видео и проводить детальный анализ.

Видеоаналитика в различных отраслях

Видеоаналитика преобразует такие отрасли, как производство, безопасность, розничная торговля, здравоохранение и транспорт. Автоматизируя обнаружение конкретных событий в режиме реального времени, ВА улучшает процессы принятия решений и повышает операционную эффективность в этих секторах.

Видеоаналитика может применяться как в режиме реального времени, так и при обработке записанных видеоматериалов, что позволяет организациям извлекать ценную информацию из архивных записей.

Использование периферийных вычислений с ВА еще больше расширяет возможности предоставления услуг и внедрения инноваций.

Безопасность и наблюдение

Интеллектуальные технологии позволяют системам видеонаблюдения:

• Автоматически обнаруживать угрозы безопасности для повышения ситуационной осведомленности благодаря анализу ситуации на контролируемых территориях в режиме реального времени.

• Использовать камеры видеонаблюдения с поддержкой ИИ для отправки упреждающих оповещений группам безопасности о потенциальных угрозах и обеспечения более быстрого реагирования на инциденты.

• Сокращать количество ложных срабатываний.

Интеграция ВА с существующей инфраструктурой периметровой безопасности позволяет применять комплексный и проактивный подход к видеонаблюдению с использованием ИИ для повышения уровня безопасности. Однако внедрение и интеграция систем видеоаналитики с существующей инфраструктурой могут быть сложными, поэтому требуют тщательного планирования и специальных знаний.

Розничная торговля

Видеоаналитика позволяет розничным продавцам:

• Анализировать вопросы взаимодействия с клиентами.

• Оптимизировать размещение продукции на основе наблюдаемого поведения.

• Определять пиковые часы покупок и модели передвижения покупателей.

• Подсчитывать количество посетителей для получения оперативной информации и улучшения качества обслуживания клиентов в розничной торговле.

• Контролировать уровень заполняемости торговых площадей для обеспечения безопасности и оптимизации работы.

Эти оперативные данные помогают розничным продавцам улучшить обслуживание клиентов и повысить эффективность маркетинга.

Видеоаналитика помогает в управлении очередями и предоставляет информацию для улучшения политики работы касс, что повышает общее качество обслуживания клиентов. ВА также оптимизирует распределение персонала, предоставляя данные о часах пик и потоках клиентов.

Здравоохранение

В здравоохранении ВА помогает специалистам отслеживать передвижения пациентов и выявлять различные аномалии. Интеграция ВА с персональными медицинскими устройствами улучшает мониторинг состояния пациентов в режиме реального времени. Видеоаналитика особенно эффективна при наблюдении за пожилыми пациентами и оперативного обнаружении падений для быстрого вмешательства и оказания помощи. Видеоаналитика также помогает в анализе психического здоровья, используя анализ мимических эмоций, чтобы помочь врачам оценивать состояние пациентов.

ВА обеспечивает безопасную среду в медицинских учреждениях, выявляя проблемных пациентов и мгновенно отправляя оповещения о медицинских событиях дежурному персоналу.

Транспорт

Видеоаналитика предоставляет данные о дорожной ситуации, включая количество транспортных средств и схемы движения, для поддержки управления дорожным движением. Системы автоматического распознавания номерных знаков (ALPR или ANPR), использующие видеоаналитику и оптическое распознавание символов (OCR), могут считывать и анализировать номерные знаки без участия человека. Они используются для мониторинга дорожного движения и правоохранительной деятельности. Эта технология помогает обеспечивать соблюдение правил дорожного движения и выявлять транспортные средства, причастные к нарушениям. Видеоаналитика на основе ИИ также может сканировать номерные знаки для подсчета транспортных средств и принятия решений по управлению дорожным движением. ALPR (ANPR) — распространенное применение ВА в сфере дорожного движения и безопасности.

Оповещения в режиме реального времени, получаемые с помощью ВА, помогают городским властям оперативно реагировать на проблемы, связанные с анализом дорожного движения, повышать безопасность и эффективность работы. Видеоаналитика также может выявлять транспортные средства, движущиеся в неправильном направлении, для предотвращения аварий и повышения безопасности дорожного движения.

Умные города

Технология ВА поддерживает мониторинг и управление городской инфраструктурой в режиме реального времени в умных городах. Внедрение ВА в умных городах повышает общественную безопасность и делает распределение ресурсов более эффективным. К примеру, аналитические системы обнаружения толпы запрограммированы на обнаружение скоплений людей и измерение плотности толпы в поле зрения камеры, что позволяет создавать более безопасную и эффективную городскую среду.

Передовые методы видеоаналитики с использованием искусственного интеллекта

По мере развития технологий ВА на основе ИИ, они способны на гораздо большее, чем просто базовое обнаружение. Современные системы теперь могут обеспечить более глубокое понимание происходящего в кадре, включая интерпретацию поведения объектов и потенциальных рисков.

Передовые методы, такие как отслеживание объектов, обнаружение движения и аудиоанализ, играют ключевую роль в совершенствовании решений для ВА.

Отслеживание объектов

Отслеживание объектов — это мониторинг наличия, движения и поведения конкретных предметов или людей во времени, будь то посылки, перемещающиеся по складу, посетители, проходящие через магазин, или транспортные средства, приближающиеся к перекрестку. Следя за объектами на протяжении нескольких кадров, отслеживание предоставляет контекст, недоступный при использовании одного лишь обнаружения. Это может быть информация о направлении движения, скорости или необычной активности.

Современные системы используют передовые функции отслеживания, такие как повторная идентификация (ReID), основанная на выделении и запоминании ключевых элементов внешнего вида, для поддержания стабильной идентификации даже тогда, когда объекты покидают кадр и снова появляются в нем или же появляются в кадре при различном освещении. Это повышает точность и надежность отслеживания в долгосрочной перспективе.

Для ускорения разработки многие решения для видеоаналитики используют предварительно обученные модели, такие как YOLOv7, которые обеспечивают высокопроизводительное обнаружение объектов «из коробки». Эти модели представляют собой отличную основу, которую можно доработать под требуемую потребителю среду или настроить для сокращения времени разработки и повышения общей точности.

Обнаружение движения

Алгоритмы обнаружения движения анализируют последовательности видеокадров для выявления изменений и закономерностей движения, что позволяет системам отличать обычную активность от потенциальных угроз. Современные аналитические системы не только обнаруживают движение, но и видят, что именно движется и как, что позволяет выявлять такие события, как нарушения правил дорожного движения, проникновение за пределы периметра или ранние предупреждения об опасности, например, о возгорании или задымлении.

Благодаря автоматическому обнаружению изменяющихся в пространстве и времени событий, видеоаналитика обеспечивает видимость в реальном времени, что позволяет принимать более оперативные решения. Это повышает безопасность, помогает оптимизировать операции, снизить количество ложных срабатываний и понять тенденции активности в конкретной среде (обстановке).

Аудиоаналитика

Интеллектуальная аудиоаналитика выводит ситуационную осведомленность за пределы того, что может видеть камера, интерпретируя звуки в окружающей среде. Эти системы могут обнаруживать признаки тревоги или опасности — такие как повышенные голоса, разбитие стекла, выстрелы или определенные ключевые слова — и запускать оповещения, не нарушая при этом конфиденциальность личности.

Благодаря обнаружению угрожающих или необычных звуков в режиме реального времени, аудиоаналитика повышает эффективность ваших систем безопасности. Это означает более быстрое реагирование, более проактивное управление инцидентами и повышение общей безопасности на территории кампусов, в торговых помещениях и общественных местах.

Решения для видеоаналитики

Внедрение решений для ВА на основе ИИ требует учета таких факторов, как выбор между индивидуальными и готовыми решениями. Правильная платформа ВА сокращает время и ресурсы, необходимые для анализа данных безопасности, что обеспечивает более быструю реакцию и повышение операционной эффективности. Хотя первоначальные затраты на разработку систем ВА могут быть высокими, это часто приводит к долгосрочной экономии средств за счет оптимизации операций и сокращения ручного вмешательства.

Выбор подходящей платформы видеоаналитики

Простота использования и интеграция с существующими системами являются ключевыми факторами при выборе платформы видеоаналитики. Компании часто разрабатывают собственные системы компьютерного зрения, чтобы удовлетворить бизнес-требования в отношении интеграции, гибкости, производительности и экономической эффективности.

Удобная в использовании платформа обеспечивает немедленные преимущества и более плавную реализацию.

Индивидуальные решения против готовых решений

Готовые решения предназначены для распространенных задач, но могут иметь ограниченные возможности настройки и требовать дополнительной адаптации для удовлетворения конкретных потребностей. Индивидуальные решения в области ВА могут быть адаптированы к уникальным требованиям бизнеса для повышения операционной эффективности и предоставления конкретных аналитических данных, недоступных для стандартных решений.

Использование существующих библиотек для ВА может помочь в создании пользовательских решений для добавления таких функций, как отслеживание объектов или определение позы.

Этические соображения

Этические соображения гарантируют, что приложения для видеоаналитики обеспечивают права и неприкосновенность частной жизни отдельных лиц. Защита личных данных имеет ключевое значение, поэтому важно выбирать решения, которые не собирают персональные данные при мониторинге видеопотоков.

Системы искусственного интеллекта автоматизируют обеспечение соблюдения политик и создают журналы аудита, помогая учреждениям соблюдать правила защиты конфиденциальности, принятые в стране, без ручного вмешательства.

Будущее видеоаналитики

Будущее ВА выглядит многообещающим: достижения в области ИИ и МО призваны улучшить процесс принятия решений в различных отраслях. К будущим тенденциям относятся интеграция искусственного интеллекта и видеоаналитики, обработка данных в реальном времени и взаимодействие с устройствами Интернета вещей (IoT).

Искусственный интеллект и машинное обучение

Технологии искусственного интеллекта значительно улучшат ситуационную осведомленность и операционную эффективность программного обеспечения для видеоаналитики. Перспективы еще более благоприятны, поскольку ИИ и МО приведут к созданию более интеллектуальной, адаптивной и проактивной видеоаналитики.

Значительная часть предприятий уже внедрила инструменты с поддержкой искусственного интеллекта, что свидетельствует о растущей важности этих технологий.

Устройства Интернета вещей

В будущем видеоаналитика будет использовать данные с подключенных устройств IoT для повышения ситуационной осведомленности. Рост числа устройств IoT увеличит объем данных, доступных для видеоаналитики, и позволит более автономно корректировать физическую инфраструктуру на основе полученных данных.

Упрощенные пользовательские интерфейсы

В будущем пользовательские интерфейсы для ВА будут ориентированы на простоту использования. Последние тенденции будут подчеркивать простоту и доступность, чтобы помочь пользователям лучше взаимодействовать и работать эффективнее. Хороший пользовательский опыт имеет важное значение в дизайне ВА для обеспечения бесперебойной работы.

Резюме

Видеоаналитика — это революционная технология, которая меняет подход организаций к управлению и интерпретации видеоданных в различных отраслях. Используя искусственный интеллект и машинное обучение, видеоаналитика обеспечивает получение информации в режиме реального времени, повышает безопасность и операционную эффективность. Ключевыми факторами успеха ВА являются такие основные технологии, как алгоритмы глубокого обучения, периферийная аналитика и гибридные облачные решения. Приложения видеоаналитики охватывают сферы безопасности и видеонаблюдения, розничной торговли, здравоохранения, транспорта и умных городов, демонстрируя свою универсальность и влияние. Расширенные возможности, такие как отслеживание объектов, обнаружение движения и аудиоанализ, органично дополняют функциональность ВА.

В перспективе искусственный интеллект, устройства Интернета вещей и пользовательские интерфейсы будут и дальше совершенствовать видеоаналитику. Внедрение этих технологий обещает будущее, в котором операции будут более интеллектуальными, безопасными и эффективными.

Источник:  https://www.omnilert.com/blog/video-analytics-key-benefits-and-uses