Сегодня данные являются стратегическим активом для любой организации. С их помощью и при грамотном анализе компании способны улучшить многие аспекты бизнеса — от обслуживания клиентов до разработки продуктов и стратегии продаж.
Огромные объемы данных поступают от камер видеонаблюдения, установленных на предприятиях и в общественных местах. Достижения в области искусственного интеллекта улучшили способность извлекать действенные инсайты из видеоданных — обрабатывать и уточнять их — что привело к всплеску возможностей для разработки более интеллектуальных приложений и более инновационных сценариев использования.
Одним из таких достижений является
интеллектуальная видеоаналитика — набор технологий ИИ на основе компьютерного зрения, который использует нейронные сети глубокого обучения для анализа видео и «обучения» идентификации и детектировании объектов, людей, действий, эмоций — в реальном времени или постфактум.
Интеллектуальная видеоаналитика способна подключить практически любую систему — от «умных городов» до розничной торговли, от производства до здравоохранения — к данным и информации, которые были недоступны при использовании традиционных методов.
Например, розничные компании традиционно могут использовать PoS-данные для изучения поведения покупателей, ограничиваясь статистикой транзакций. А используя современное решение — интеллектуальные системы видеонаблюдения на основе ИИ, компании смогут получить информацию о том, как покупатели взаимодействовали со всем магазином: сколько времени они проверили в каждой секции, среднее время ожидания на кассе, и даже какие товары вызвали интерес, но не были куплены.
Приложения для видеоаналитики:
Современная видеоаналитика используется при решении широкого круга задач, ниже представлены несколько самых распространенных ее приложений:
- Распознавание лиц
- Обнаружение толпы
- Отслеживание людей в помещении
- Обнаружение оставленных предметов
- Подсчет людей
- Отслеживание движения
- Детекция движения