Видеоаналитика, или видеоанализ, — это процесс извлечения полезной информации из видеоматериалов. Это может быть что угодно, от подсчета количества людей на видео до идентификации конкретных объектов или отдельных лиц. Современная видеоаналитика применяет компьютерное зрение, которое представляет собой область искусственного интеллекта, занимающуюся анализом цифровых изображений и видео.
Существует множество различных приложений для видеоаналитики в разных отраслях. Во многих случаях анализ видеоконтента позволяет автоматизировать задачи, которые в противном случае выполнялись бы вручную, такие как подсчет количества людей на видео или идентификация конкретных объектов с помощью нескольких камер прямой трансляции.
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети для изучения закономерностей в данных. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов обработки с несколькими уровнями. Стремительный прогресс в области глубокого обучения продемонстрировал большой успех в применении искусственного интеллекта для анализа видео. В частности, алгоритмы глубокого обучения используются для обнаружения и отслеживания объектов на видео, а также для распознавания конкретных действий.
Другим типичным применением глубокого обучения для анализа видео является распознавание действий. Это включает распознавание конкретных действий в видеоряде или видеопотоках в реальном времени. Модели глубокого обучения можно обучить классифицировать действия, выполняемые в различных контекстах или средах. Анализ видео с обнаружением движения очень популярен для обнаружения действий в сцене путем анализа серии видеокадров.
Методы обнаружения движения или анализа прогресса https://videoanalytics-moscow.ru/ включают привязку кадров или сопоставление пикселей для обнаружения горизонтальных и вертикальных изменений между наборами изображений или видеокадров. Более продвинутые методы применяют понимание видео, оценку позы, анализ эмоций или распознавание лиц для анализа и понимания контекста видеоданных. Однако эти продвинутые задачи искусственного интеллекта требуют значительных вычислительных ресурсов и сложной программной инфраструктуры.
Новые технологии видеоаналитики быстро набирают популярность. Среди ключевых сторонников — те, кто эксплуатировал традиционные системы видеонаблюдения еще до появления искусственного интеллекта (ИИ), и те, кто хочет внедрить прорывные технологии автоматизации. Важно различать системы управления видео, которые в основном управляют потоками с камер, и системы компьютерного зрения, которые фокусируются на распознавании видео и применении расширенного анализа видео в реальном времени для решения бизнес-задач.