Анализ видео как новая ступень в развитии больших данных

Мы живем в эпоху, когда видео становится основным источником информации.  Благо, что видеокамеры стоят совсем недорого, а услуги хранения данных и скоростное интернет-подключение — еще дешевле. Сервисы, подобные YouTube и Vimeo, постепенно заполняются тысячами петабайт данных.

При этом видео снимают не только для развлечения и наполнения интернет-порталов. Ежесекундно миллионы камер, установленных владельцами на территории своих фирм, службами безопасности на улицах городов, учеными в лабораториях, создают огромные массивы информации.

С ростом объемов видеоданных все острее встает вопрос их анализа. Мы все больше нуждаемся в системах, способных «на лету» обрабатывать огромные потоки видео, либо выискивая в них определенные моменты, либо проводя на их основе углубленный анализ.

Обработка видеоданных: проблемы и перспективы

Обработка таких объемов информации может оказаться непростой задачей для одного компьютера, но во времена облачных вычислений это не страшно. Тем более что специалисты по машинному обучению постоянно создают все новые и более совершенные алгоритмы, позволяющие упростить процесс, повысить его эффективность. Однако, несмотря на все достижения последних лет, мы находимся лишь в самом начале пути. Предстоит проделать еще колоссальную работу, прежде чем видеоаналитика станет по-настоящему привычным явлением.

Так, очень сложной задачей пока остается поиск текстовой информации в видео. Ведь символы совсем не обязательно располагаются горизонтально, они могут находиться под углом или вертикально. Рабочие алгоритмы для решения таких задач уже существуют, но пока они далеки от совершенства.

На данном этапе мы не в состоянии оценить все возможности и перспективы, которые перед нами открывает быстрый анализ любого потокового видео. Остается лишь догадываться, как массовое внедрение подобных систем глобально повлияет на нашу жизнь. Но несколько отдельных примеров привести не сложно.

Например, над дорогой, по которой ежечасно проезжают сотни машин, висит камера, снимающая этот процесс. Полученное видео сразу же анализирует специальная система, распознающая номера и способная найти среди тысяч один определенный. Скажем, с целью обнаружить автомобиль, находящийся в розыске. Подобная система может заниматься и поиском определенных лиц в людских потоках.

media-602x903-0-4eb62cd6ea005

Основа любой системы безопасности — это люди, следящие за экранами. Однако человеку свойственно уставать, на уровень его внимания влияют десятки различных факторов. Вычислительная техника же беспристрастна и не нуждается в отдыхе. Кстати, в Евросоюзе уже несколько лет ведутся работы над INDECT — глобальной системой безопасности, которая сможет самостоятельно определять случаи нападения, ношения огнестрельного оружия и т.п. Человек будет нужен только в случае обнаружения нестандартной ситуации, для оценки события и принятия окончательного решения.

Видеоаналитика сегодня

Сегодня в магазинах и торговых центрах устанавливаются камеры, которые можно использовать для наблюдения за действиями покупателей. Существуют системы, способные анализировать поведение людей, определяя места, где они задерживаются дольше всего. Умение различать пол, расу и даже приблизительный возраст покупателей позволяет системе наблюдения делать анализ более полным, а значит и более полезным для мерчендайзеров и рекламных менеджеров.

Помимо анализа данных видеоаналитика используется для:

  • прогнозирования ситуаций;
  • ранжирования контента по степени его важности;
  • интеллектуального сжатия, когда из видео удаляются все малоинтересные моменты.

Система может работать на основе определенных жестких правил или быть самообучающейся.

Типы видеоаналитики

По своему назначению видеоаналитика делится на различные типы. Так, выше нами уже были рассмотрены примеры номерной, биометрической, ситуационной и бизнес-аналитики. Можно назвать также технологическую видеоаналитику, призванную обеспечить повышение качества производства, а также периметральную аналитику, используемую для охраны протяженных объектов.

Для анализа нередко используются данные, получаемые одновременно с нескольких камер. Это может быть полезно для отслеживания перемещений отдельных объектов на большой площади или для более полной оценки обстановки.

Следует ожидать, что уже в ближайшие годы видеоаналитика станет привычным явлением в общественном транспорте, местах массового скопления людей и зонах отдыха. Ее будут активно использовать в торговых и банковских сетях, местах развлечений и промышленном производстве. Найти применение подобным системам будет не сложно.

Автор: Вадим Руденко

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =