Системы видеоаналитики (ВА) c функцией Наличие API

Программные системы видеоаналитики (ВА, англ. Video Content Analysis, VCA) предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него полезных данных. С помощью данного программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока от уличных камер умного города до данных от видеокамеры умного станка для контроля качества продукции.

Видеоаналитика как деятельность представляет собой процесс использования программных и аппаратных средств для интеллектуальной обработки видеопотоков с целью извлечения из них полезных данных и получения информации, необходимой для решения прикладных задач. Она включает в себя применение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения для анализа визуальной информации, выявления закономерностей, распознавания объектов, отслеживания движений и выполнения других операций, направленных на автоматизацию процессов контроля, мониторинга и принятия решений.

Среди задач, которые решаются с помощью видеоаналитики:

• контроль безопасности на объектах и предотвращение противоправных действий,
• мониторинг транспортных потоков и оптимизация движения в умных городах,
• контроль качества продукции на производственных линиях,
• учёт и анализ посещаемости объектов,
• идентификация и отслеживание людей и транспортных средств,
• анализ поведения потребителей в торговых точках,
• обеспечение соблюдения технологических процессов и стандартов на производстве.

Цифровые (программные) решения в области видеоаналитики играют важную роль в современном мире, позволяя автоматизировать рутинные процессы обработки визуальной информации, повысить эффективность работы различных систем и снизить влияние человеческого фактора на результаты анализа. Они находят применение в самых разных сферах — от городского управления и транспортной инфраструктуры до промышленности и розничной торговли, становясь неотъемлемой частью корпоративных информационных систем и инструментов бизнес-аналитики.

Системы видеоаналитики предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него структурированных данных, которые могут быть использованы для анализа, мониторинга и принятия решений в различных сферах деятельности. Они реализуют комплекс алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих распознавать объекты, отслеживать их движение, идентифицировать аномалии и паттерны в видеоматериалах, а также осуществлять количественный и качественный анализ визуальной информации.

Функциональное предназначение систем видеоаналитики заключается в автоматизации процессов обработки визуальных данных, что позволяет существенно повысить эффективность мониторинга и контроля в таких областях, как умный город, промышленное производство, логистика, безопасность и охрана объектов, розничная торговля и другие. Системы способны анализировать информацию, получаемую от различных видеоисточников, включая уличные камеры, камеры на производственных линиях, в торговых залах и на транспортных узлах, и предоставлять пользователям детализированные отчёты, уведомления о выявленных событиях и другие аналитические материалы для оперативного реагирования и стратегического планирования.

Системы видеоаналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• городские администрации и операторы «умных городов» для мониторинга и анализа городской инфраструктуры, обеспечения безопасности и оптимизации транспортных потоков;
• правоохранительные органы и службы безопасности для выявления и предотвращения правонарушений, контроля доступа на охраняемые объекты;
• предприятия промышленности и производства для контроля качества продукции, мониторинга производственных процессов и обеспечения безопасности на производстве;
• розничная торговля и торговые центры для анализа поведения покупателей, оптимизации размещения товаров и предотвращения краж;
• транспортные компании и операторы логистических центров для контроля за перемещением грузов, анализа загруженности терминалов и обеспечения безопасности на транспортных узлах;
• компании в сфере здравоохранения для мониторинга пациентов, контроля за соблюдением санитарных норм и обеспечения безопасности в медицинских учреждениях.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем видеоаналитики необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность решения поставленных бизнес-задач. В первую очередь следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой сетью объектов потребуется система с высокой пропускной способностью и возможностью интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами, тогда как для небольших предприятий акцент может быть сделан на простоту использования и невысокую стоимость внедрения. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в сфере производства акцент будет на контроле качества продукции и отслеживании технологических процессов, в транспортной отрасли — на анализе потоков транспорта и выявлении нарушений ПДД, в ритейле — на подсчёте посетителей и анализе их поведения.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующим оборудованием и программным обеспечением (поддержка различных форматов видео, интеграция с системами видеонаблюдения и СКУД);
• функциональность и набор аналитических инструментов (распознавание лиц, определение эмоций, подсчёт объектов, отслеживание движения, выявление аномалий);
• производительность и масштабируемость системы (возможность обработки большого объёма данных, добавление новых камер и модулей аналитики);
• уровень безопасности и защиты данных (шифрование трафика, защита от несанкционированного доступа, соответствие требованиям законодательства в области обработки персональных данных);
• удобство интерфейса и простота использования (настройка параметров аналитики, просмотр и анализ результатов, формирование отчётов);
• стоимость владения системой (лицензионные платежи, затраты на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание и обновления).

Кроме того, необходимо обратить внимание на техническую поддержку и репутацию разработчика: наличие документации, обучающих материалов, оперативность устранения выявленных недостатков и реагирования на запросы пользователей. Также стоит учесть требования регуляторов и отраслевых стандартов — например, в здравоохранении или финансовом секторе могут быть особые требования к защите данных и аудиту систем, что потребует от выбранного решения соответствия определённым сертификатам и нормам.

Системы видеоаналитики (ВА) предоставляют возможности для автоматизации анализа видеоконтента, что позволяет существенно повысить эффективность контроля и управления различными процессами. Преимущества и выгода от их применения включают:

• Повышение безопасности. Системы ВА способны оперативно выявлять потенциально опасные ситуации и инциденты, например, несанкционированный доступ на охраняемые территории, что способствует предотвращению преступлений и минимизации рисков для жизни и здоровья людей.

• Оптимизация рабочих процессов. Автоматизация анализа видеопотока позволяет сократить время на обработку информации и принятие решений, что особенно важно в условиях массового потока данных, например, в транспортных узлах или на производственных линиях.

• Контроль качества продукции. В промышленности системы ВА используются для мониторинга производственных процессов и контроля качества выпускаемой продукции, что помогает своевременно выявлять дефекты и снижать процент брака.

• Улучшение управления инфраструктурой. В умных городах системы видеоаналитики помогают оптимизировать управление транспортной инфраструктурой, мониторить состояние городских объектов и своевременно реагировать на чрезвычайные ситуации, например, на аварии или стихийные бедствия.

• Снижение затрат на персонал. Автоматизация процессов анализа видеоинформации позволяет сократить потребность в большом количестве сотрудников для мониторинга и контроля, что ведёт к снижению операционных расходов.

• Анализ поведения потребителей. В розничной торговле и сфере услуг системы ВА могут анализировать потоки посетителей, их поведение и взаимодействие с товарами, что помогает оптимизировать ассортимент, расположение товаров и маркетинговые кампании.

• Повышение эффективности поиска и идентификации объектов. Системы ВА способны быстро обрабатывать большие объёмы видеоданных и идентифицировать нужные объекты или лица, что полезно в правоохранительной деятельности, логистике и других областях.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы видеоаналитики, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• распознавание и идентификация объектов в видеопотоке, например, людей, транспортных средств, производственных элементов, ;
• отслеживание движения объектов и анализ их траектории, ;
• определение аномальных или подозрительных событий, отклонений от заданных параметров, ;
• классификация и категоризация объектов и событий в соответствии с заданными критериями, ;
• извлечение метаданных из видеопотока и их структурирование для последующего анализа и использования в бизнес-процессах.

В соответствие с аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке систем видеоаналитики (ВА) продолжат развиваться тенденции, зародившиеся в предыдущие годы, при этом ожидается углубление интеграции технологий, повышение уровня автоматизации и расширение сфер применения ВА. Среди основных трендов можно выделить:

• Совершенствование нейросетевых моделей. Дальнейшая оптимизация и развитие алгоритмов машинного обучения, в том числе на базе нейросетевых архитектур, для повышения точности распознавания объектов и ситуаций в реальном времени.

• Интеграция с системами Big Data. Использование возможностей обработки больших объёмов данных для анализа видеопотока, что позволит выявлять скрытые закономерности и тренды, улучшать прогнозирование и принимать более обоснованные решения.

• Развитие мультимодальных систем. Расширение возможностей интеграции видеоаналитики с аудиоданными, данными с датчиков и других источников для создания комплексных решений, повышающих точность и полноту анализа.

• Применение в сфере метавселенных и дополненной реальности. Интеграция ВА с технологиями VR и AR для создания иммерсивных решений в обучении, симуляции рабочих процессов, контроле качества и других областях.

• Усиление мер кибербезопасности. Разработка и внедрение более совершенных механизмов защиты данных и систем ВА от киберугроз, использование шифрования, аутентификации и других методов обеспечения безопасности.

• Автоматизация принятия решений. Развитие систем, способных не только анализировать видеопоток, но и автоматически принимать решения на основе полученных данных, например, запускать аварийные процедуры или уведомлять ответственные службы.

• Оптимизация для периферийных вычислений. Разработка решений, ориентированных на обработку видеопотока непосредственно на периферийных устройствах, что позволит снизить задержки, оптимизировать использование сетевых ресурсов и повысить эффективность работы систем ВА в условиях ограниченных возможностей инфраструктуры.

Россия

Видеоинтеллект, Система охраны труда, промышленной безопасности и контроля нарушений