Svedoci smo da živimo u vremenu u kome nas neprekidno nadzire „digitalno oko“. Sistemi video nadzora više nisu zavisni od ljudske intervencije i analize.
Zapravo, napredak u tehnologiji pokazao je da ručna analiza video materijala može biti Sizifov posao, te su ljudski kapaciteti zamenjeni efikasnim mogućnostima koju pruža video analitika. Složićete se da svi ti podaci i zapažanja koja se doslovno izvlače iz video materijala su od krucijalnog značaja, a video analitika beleži apsolutno sve do svakog detalja omogućavajući viši nivo operativnosti u sistemu obezbeđenja a samim tim viši nivo bezbednosti.
Napredak u računarstvu i veštačkoj inteligenciji značajno je uticao na video analitiku u realnom vremenu. Omogućava preciznije nadgledanje, detekciju objekata, kretanja, pa čak i prepoznavanje ljudskih emocija. Ispravno korišćenje ove tehnologije može biti profitabilno i značajno za izgradnju snažnog sistema obezbeđenja i donošenje pravovremenih i sveobuhvatnih odluka baziranih na podacima dobijenih upravo iz video analitike.
Šta je video analitika i kako radi?
Video analitika koristi algoritme za automatsko prepoznavanje prostornih i vremenskih događaja u video podacima u realnom vremenu (Real-Time-Video). Softver za video analitiku razlikuje objekte i prepoznaje specifične aktivnosti ili ponašanja na osnovu kojih se oglašava alarm ili priprema efikasna reakcija službe obezbeđenja/ korisnika.
Glavna svrha video analitike je da brzo upozori obezbeđenje na neovlašćene ili neželjene aktivnosti koje beleži objektiv kamere na objektu i u krugu štićene zone.
Faze u procesu video analitike
Proces se sastoji od tri faze: pred-obrada, ekstrakcija karakteristika i prepoznavanje obrazaca. U pred-obradi, video materijal se “čisti“ od nevažnih informacija.
U fazi ekstrakcije, izoluju se važne karakteristike podataka. A u fazi prepoznavanja, analiziraju se ekstrahovane karakteristike i upoređuju sa poznatim obrascima.
Algoritmi mašinskog učenja se koriste u video analitici za evaluaciju, upravljanje i nadgledanje velikih količina video materijala. Digitalnom obradom video ulaza, oni ih transformišu u pametne podatke i pomažu u donošenju odluka.
Upotreba video analitike u nadzoru u realnom vremenu se primenjuje za praćenje i davanje upozorenja o specifičnim događajima kako se oni dešavaju. S druge strane, može se koristiti i za traženje događaja koji su se već dogodili.
PROS & CONS
Video analitika pruža detaljnu analizu, brze odgovore na događaje i potencijalno smanjenje troškova rada. Međutim, postoje i nedostaci poput mogućih lažnih alarma i opterećenja sistema.
Prednosti Real time video analitike su brojne i mogu pružiti veliku vrednost organizacijama kada je reč o detektovanju događaja dok se dešavaju.
Šest ključnih prednosti za bezbednost
- Detaljna analiza
- Prepoznavanje objekata i detekcija kretanja
- Obaveštenja i upozorenja
- Automatizovani sistemi nadzora u realnom vremenu
- Jednostavnost instalacije
- Smanjenje troškova rada
1) Detaljna analiza
Napredni softver za video analitiku omogućava detaljno ispitivanje video materijala na način na koji ljudsko oko ne može. Ovaj softver analizira svaki piksel slike umesto da posmatra sliku kao celinu. AI bazirana video analiza može detektovati, pratiti i klasifikovati objekte, što je ključno za identifikaciju bezbednosnih pretnji i sumnjivih ponašanja.
2) Prepoznavanje objekata i detekcija kretanja
Video analitika koristi naprednu tehnologiju za izvođenje važnih zadataka poput detekcije kretanja, koja se može prilagoditi različitim nivoima osetljivosti. Pored toga, dostupno je i prepoznavanje objekata, koje se može konfigurisati za razlikovanje jednog objekta od drugog ili za detekciju specifičnog objekta i određivanje da li treba da bude promenjen ili uklonjen.
3) Obaveštenja i upozorenja
U slučaju detekcije nečeg neobičnog, softver za video analitiku može biti konfigurisan da šalje upozorenja i obaveštenja. To omogućava postavi obezbeđenja da brzo reaguje na pretnju. Upozorenja mogu biti poslata različitim osobama, uključujući obezbeđenje ili rukovodioce.
4) Automatizovani sistemi nadzora u realnom vremenu
Za razliku od ručnih snimanja koja možda neće zabeležiti incident, automatizovani sistemi su stalno u funkciji, što omogućava sveobuhvatan pregled događaja. AI bazirana video analitika je neprestano na zadatku: nikada se ne umara niti uzima pauzu.
5) Jednostavnost Instalacije
Jedna od najboljih karakteristika ovog rešenja je njegova jednostavnost postavljanja. Mrežne kamere često dolaze sa već instaliranim softverom za video analitiku. Ako nije tako, ili ako želite da nadogradite postojeći softver, možete kupiti softver treće strane i jednostavno ga povezati sa vašim sistemom.
6) Smanjenje troškova rada
Video analitika u realnom vremenu može znatno povećati povraćaj investicije. Može doći do smanjenja ili preusmerenja potreba za službenicima obezbeđenja koji bi se fokusirali na terenski rad i intervencije na lokaciji.
Međutim, uprkos mnogim prednostima realnog vremena video analitike u mnogim sektorima, postoje i neki nedostaci koje treba uzeti u obzir prilikom implementacije video analitike u vaš sigurnosni plan. Jedan od glavnih problema je da video analitika može biti neprecizna zbog lažnih alarma. Pored toga, budući da video analitika stalno radi i analizira podatke, to može biti veoma zahtevno za resurse sistema.
Da zaključimo
Prednosti video analitike u realnom vremenu su izuzetno značajne i višestruke i mogu značajno doprineti povećanju bezbednosti vašeg poslovanja.
Sa mogućnostima prepoznavanja objekata, detekcije kretanja i drugim funkcijama, možete stalno pratiti šta se dešava u vašem okruženju. Pored toga, generisana obaveštenja i upozorenja mogu pomoći u ubrzavanju reakcija na bezbednosne pretnje. Konačno, instalacija je jednostavna, a troškovi rada mogu biti smanjeni.
Sa ovim prednostima, teško je poreći vrednost video analitike u realnom vremenu i način na koji ona menja sistem obezbeđenja.
