Анализ видеоматериалов

Анализ видеоматериалов представляет собой процесс извлечения информации из этих источников, понимания ее сущности и генерирования на этой основе новых идей. Конечно, с помощью видеоанализа можно не только сделать все то, что возможно при анализе изображений, но и решить некоторые другие задачи.

Если при анализе изображения речь идет о неподвижном источнике информации (фотографии или медицинском снимке, полученном при сканировании) и попытке найти закономерности, аномалии или идентифицировать лица, запечатленные на фотографиях, то при анализе видеоматериалов, кроме этого, можно измерить и отследить поведенческие характеристики людей.

Традиционно видеоданные собирались в целях обеспечения безопасности с помощью системы охранного видеонаблюдения, чтобы осуществлять контроль залов розничных магазинов или служебных помещений и выявлять случаи краж в магазине, преднамеренной порчи имущества и проступков сотрудников. Благодаря видеозаписи можно было защитить бизнес и получить доказательства какого-либо события, зафиксированного на ней. Если ничего не происходило, полученные записи стирались, а сам ее носитель — ленту или цифровой жесткий диск — можно было использовать заново. Все полученные таким образом данные не сохранялись, так как их было слишком много и не было никакой необходимости в их использовании.

Однако в настоящее время положение дел в этой области в значительной степени изменилось. Благодаря существенно увеличившимся возможностям по хранению данных и появившимся новым аналитическим методам видеоматериалы стали намного более полезными.

Теперь анализ видеоматериалов может быть использован:

для идентификации (распознавания лиц);
анализа поведения;
осведомленности об окружающей обстановке.

Содержание

Когда следует применять инструмент

Возможно, вы прибегнете к анализу видеоматериалов, если захотите узнать больше о том, кто посещает ваш магазин или вашу территорию и что они делают там.

Распознавание лиц может способствовать обеспечению безопасности, а кроме того, вы можете использовать его и для того, чтобы получить больше информации о своих клиентах. Поскольку видеоданные являются динамическими, а не статическими, как данные изображений, вы можете использовать их для мониторинга поведения ваших клиентов и для того, чтобы узнать больше об их реакции на предложения и для получения другой важной для вас информации. В настоящее время, например, можно собрать данные с разных камер видеонаблюдения, контролирующих положение дел в залах розничной торговли, загрузить эти данные на облачный сервер, сделав это без дополнительных затрат на инфраструктуру, и проанализировать кадры: вы сможете увидеть, как ваши клиенты себя ведут и как они перемещаются по магазину. Эти данные могут помочь вам определить, например, сколько людей останавливаются возле витрины с определенным продуктом, сколько времени они около нее проводят и покупают ли они этот продукт в конечном счете или уходят без него.

Вы также можете использовать результаты анализа видеоматериалов для снижения расходов и риска, а также в качестве составляющей, учитываемой при принятии решений. Например, в настоящее время имеется программное обеспечение, которое позволяет автоматически контролировать ситуацию в конкретном месте круглосуточно; затем этот материал изучается с помощью механизмов анализа видеоданных и поведенческих характеристик, что позволяет предупреждать вас в режиме реального времени о проявлении любой ненормальной и подозрительной активности. После установки оборудования для получения видеоматериалов и его запуска (организации начального видеопотока) загруженное в него программное обеспечение начинает осмотр выделенного участка, учится отличать нормальное поведение от ненормального и в режиме реального времени оповещает сотрудников службы безопасности. Система также позволяет осуществлять самокоррекцию, т. е. она непрерывно улучшает собственные допущения о поведении людей, не требуя, чтобы операторы для этого меняли параметры ее работы.

Вопросы, на которые можно получить ответ с помощью инструмента

Видеоаналитика может быть очень полезным инструментом для бизнеса, так как позволяет повысить уровень безопасности и помочь лучше разобраться в поведении клиентов. Она поможет получить вам ответы на следующие и им подобные вопросы.

Кто использует наш продукт (например, просмотр бренда в видеоматериалах на YouTube)?
Насколько удачна планировка нашего магазина/склада/аэропорта и т. п.?
Как мы можем проанализировать поведение и производительность наших сотрудников?
Как мы можем повысить безопасность?

Как следует пользоваться инструментом

Чтобы воспользоваться анализом видеоматериалов, такие материалы сначала нужно собрать. У большинства компаний, особенно действующих в сфере розничной торговли, такие данные уже есть, но они используются лишь в крайних случаях, когда безопасность оказывается под угрозой.

Если у вас такие данные уже имеются, вы, может быть, захотите рассмотреть вопрос о применении некоторых аналитических инструментов, которые позволили бы вам использовать эти данные более эффективно. К тому же, благодаря достижениям в области хранения данных и появлению новых технологий, таких как облачные вычисления, вам больше не нужно вкладывать большие средства, чтобы получать действительно очень перспективные идеи. Данные, поступающие с нескольких камер видеонаблюдения, можно легко загрузить в облачный сервер для последующего их анализа и понимания того, что позволит вам предоставлять более качественные услуги и создавать более заманчивые предложения, на которые ваши клиенты будут лучше реагировать.

Если, например, в вашем магазине есть стенд с продуктами, возле которого никто не останавливается и не берет стоящие на нем товары, вы можете убедиться в этом всего за несколько дней и изменить место этого стенда или его содержимое, отыскав в конце концов вариант, который работает.

Если вы хотите узнать больше об анализе видеоматериалов, воспользуйтесь ссылками, приведенными в поисковых системах. Возможен и другой вариант — прибегните к многочисленным доступным инструментам видеоаналитики, предлагаемым на рынке, которые могут вам помочь.

Практический пример

Я работал с одной международной компанией, занимающейся розничной торговлей, чтобы помочь им более эффективно использовать возможности видеоанализа. Первоначально ее специалисты обратились к нам, чтобы мы помогли им узнать, как долго их покупателям приходится стоять в очереди, потому что они хотели сократить время их ожидания при обслуживании на кассе.

Мы смогли ответить на этот вопрос с помощью записей, сделанных камерами видеонаблюдения, которые у них уже были. До нашего участия по каждой камере видеонаблюдения в каждом магазине была создана своя база данных; каждая камера вела запись в течение недели, после чего полученные до этого изображения заменялись новыми. Поняв, что эти данные можно использовать с гораздо большей пользой, чем лишь для предотвращения краж, ритейлер решил подключить все камеры, установленные во всех его магазинах, к одной большой облачной базе данных, которая содержит все данные, получаемые с этих камер. Затем специалист по программному обеспечению свел их в единый массив, чтобы выявить перемещения покупателей по магазинам, установить закономерности, а также распознать лица. При таком подходе ритейлер не только смог определить, сколько времени покупатели проводили в очереди, и сократить это время ожидания, но и свести все изображения с разных камер, чтобы увидеть, как покупатели перемещаются по магазину, в какие проходы они заходят, на какие акции продвижения они реагируют, а какие оставляют их равнодушными.

Другим нашим заказчиком была компания Prozone, лидер в области спортивной аналитики. Они собирают данные, получаемые от нескольких камер, которые расположены по периметру, например, футбольного или хоккейного поля, и отслеживают действия игроков. Система снимает более 10 данных в секунду с каждого игрока на поле, что позволяет тренерам анализировать все их действия, как с мячом или шайбой, так и без непосредственного владения ими. Благодаря этому можно получить ответы на множество интересных для тренеров вопросов, в том числе следующих: расстояние, которое преодолел каждый игрок во время матча, точные и неточные передачи, удачные и неудачные отборы мяча или шайбы и даже число моментов, когда игрок создавал хорошие возможности для атаки.

Анализ видеоматериалов также может помочь процессу принятия решений в сложных, очень динамично меняющихся ситуациях, возникающих в таких сферах деятельности, как авиация, управление воздушным движением, судовождение, эксплуатация электростанции и аварийное обслуживание. Использование соответствующих технологий и видеоматериалов для оповещения персонала о произошедших изменениях или возникновении аномальной ситуации может помочь спасти жизни и предотвратить преступления.

О чем не нужно забывать

Этот вид аналитики, где все может происходить без согласия человека, информация о котором обрабатывается, в настоящее время не узаконен. Однако нынешнее положение дел не будет оставаться таким долго, и через какое-то время здесь все будет узаконено. Поэтому всегда прибегайте к самым лучшим приемам, аккуратно относитесь ко всем данным и вопросам неприкосновенности частной жизни и обязательно руководствуйтесь следующим правилом: если вы используете видеоданные, относящиеся к вашим клиентам, то убедитесь в том, что результаты получены этически правильным способом и обеспечат дополнительную ценность не только вашему бизнесу, но и этим людям.

Ловушками здесь, как и с данными, полученными на основе изображений, являются вопросы конфиденциальности, поэтому вам нужно обязательно убедиться, что при проведении этого анализа вы не нарушаете закон.