Rezultati pretrage za

Video analitika

Video anlitika kao poslovni alat? Dozvolite nam da vas uvedemo dublje u svet video analitičkih rešenja namenjenih širokom sprektru primene – od bezbednosnih, sigurnosnih, kontrolnih, ali i poslovnih video analitičkih softvera za evaluaciju i upravljanje prodajnim i logističkim procesima maloprodajnih i veleprodajnih prostora, proizvodnih pogona, industrijskih postrojenja, banaka.

Distributeri

Distributeri profesionalne video nadzor opreme u domenu video nadzor analitike na raspolaganju su vam za pokretanje saradnje ukoliko ste sistem integrator, a ukoliko ste krajnji korisnik možete im se obratiti za sve informacije o aktuelnoj tehnologiji, proizvodima, promocijama i specifičnim rešenjima za koje imate interesovanje. Od distributera možete dobiti i pravu preporuku za sistem integratora koji vam može kvalitetno i pouzdano instalirati sistem i obučiti vas za korišćenje istog.

Sistem integratori

Sistem Integratori, odnosno licencirane, iskustveno-pouzdane firme koje se bave direktnom prodajom prema krajnjim korisnicima, kao i pratećom instalacijom, setovanjem i puštanjem sistema u rad – Na raspolaganju su vam ukoliko ste u potrazi za konkretnim video analitičkim rešenjem koje je u skladu sa vašim potrebama i budžetom. Kontaktirajte sistem integratore koji posluju u vašoj neposrednoj blizini i raspitajte se detaljnije o željenom sistemu, cenama i uslovima kupovine.


Video Analitika i Video Nadzor Primena

 

Pojam video analitike

Video analitika, odnosno Video Content Analysis predstavlja mogućnost automatske analize video strima radi detekcije ili prevencije događaja koji imaju privremeni, neuobičajeni ili sporadični karakter, a na osnovu šablona ponašanja objekata ili drugih paterna u posmatranoj sceni.

Video analitika kao tehnička mogućnost koristi se u širokom spektru primene, uključujući zdravstvo, maloprodajni sektor, autmobilsku industriju, pametne gradove, kućnu i industrijsku automatizaciju, za detekciju dima i požara, kao i za potrebe privatne i javne bezbednosti. Analitički algoritmi u okviru video analitičkih solucija mogu biti implementirani kao poseban firmware, koji se može  izvršavati sa end-point uređaja poput različitih senzora, radara, IP kamera, ili IoT uređaja druge vrste. Takođe analitički algoritmi mogu biti implementirani kao software solucija poput npr. video menadžment softver platforma, i izvršavati se sa namenskih servera ili drugog hardvera optimizovanog za napredno video procesiranje i video analizu.

 

 

Vrste video analitike u video nadzor primeni

Video analitika za aplikativnu primenu u video nadzor sistemima može se, po tipu podeliti na tri osnovne kategorije:

  • video analitika za BI (business intelligence) namenu
  • video analitika za bezbednosnu namenu
  • video analitika za sigurnosnu namenu

Dodatno, po tehnologiji na kojoj je zasnovana može se podeliti na sledeće kategorije:

  • video analitika koja se izvršava na osnovu rule-trigger odnosa i koja se setuje manuelno
  • deep-learning AI video analitika koja se izvršava na osnovu mašinskog učenja

Takođe, po načinu izvršavanja video analitika se može svrstati u:

  • video analitiku koja se izvršava sa end-point uređaja kao što su video nadzor kamere, senzori, IoT uređaji,…
  • video analitiku koja se izvršava sa servera
  • video analitiku koja se izvršava u cloud-u

 

 

AI deep-learning video analitički algoritmi

Artificial Intelligence kao napredna forma video analitike omogućuje funkcionalnost mašinskog, deep-learning učenja, na osnovu kojeg je sistem u mogućnosti da npr. isporuči poslovne ili bezbednosne informacije na neuporedivo brži, organizovaniji i efikasniji način. Dodatno, AI analitički algoritmi dozvoljavaju sistemu prediktivne sposobnosti, radi sprečavanja neželjenih incidenata, bilo da se radi o automobilskoj industriji, graničnoj bezbednosti, zaštiti lične imovine, ili ukoliko se npr. radi o javnoj bezbednosti u okviru smart city projekata. AI analtički algoritmi funkcionišu na principu mašinskog učenja po osnovu ponašanja objekata u posmatranoj sceni ili po osnovu njihovih fizičkih karakteristika, bilo da su u pitanju parametri brzine, pravca i načina kretanja, ili zadržavanja, ili drugih relevantnih za konkretnu primenu parametara. AI algoritmi za naprednu video analitiku podržavaju i mogućnost korigovanja od strane ljudskog faktora, a ove korekcije obično se implementiraju kroz tipa teach-by-example tehnologije, koje su moguće ali nisu neophodne obzirom na mogućnost AI algoritama da sami prepoznaju promenu uobičajenih i neuobičajenih situacija i kretanja tokom dužeg vremenskog perioda. Primer AI deep-learning video analitičkh algoritama su npr. Appearance Search AI tehnologija, ili Unusual Motion Detection AI tehnologija.

 

 

Video analitika kao bezbednosni alat

Korišćenje video analitike prvobitno je rasprostranjeno u bezbednosne i sigurnosne svrhe. Video analitika kao aplikativni bezbednosni alat najčešće se koristi u obliku analitičkih modula za prepoznavanje i klasifikaciju objekata, kao i ponašanja tih objekata u odnosu na unapred setovana pravila u sistemu. Ukoliko klasifikovani objekat napusti ili uđe u određeni zabranjeni prostor, pređe preko virtuelne perimetarske linije, ili nastupe slični potencijalno incidentni scenariji koji sistemski nisu dozvoljeni u okviru određenih vremenskih okvira, ili nisu dozvoljeni uopšte, video analitika je primarna kako bismo tu informaciju imali u istoj sekundi, ali i kako bi na osnovu te informacije, naravno opet uz asistenciju video analitičkih sposobnosti sistema mogli brzo i efikasno kompletirati proceduru incident menadžmenta i otklonili dalji razvoj neželjenih ili nebezbednih događaja.

 

 

Video analitika kao poslovni alat

Kasniji razvoj video analitike i video nadzor analitičkih algoritama, svoju široku primenu našao je i u poslovnom svetu. Sve više u poslovnom svetu, kada je video nadzor u pitanju, su Data informacije mnogo vrednije od Piksel vrste informacije, obzirom na integrisane BI (business intelligence) funkcionalnosti koje video analitika nekom poslovanju može da pruži. Analiza poslovnih parametara i sintetizovan pregled istih daje poslovnom okruženju mogućnost da bolje upravlja svojim resursima, kao i da uživo koriguje određene poslovne parametre radi unapređenja poslovanja. Tako npr. video analitika za brojanje posetilaca, u kombinaciji sa POS integracijom, poslovnim sistemima može iskazati precizno kretanje konverzione stope, automatski i tokom dužeg vremenskog perioda. Sa druge strane video analitika koja se vezuje za tzv. heat mape, ili za kinetičke mape, kompanijama može dati precizan uvid u kretanje i zadržavanje posetilaca ispred određenih lokala, ili trgovačkih pultova sa različitom robom, pa na osnovu ovih parametara menadžment može efikasnije upravljati svojim prodajnim prostorima i bolje pozicionirati određene grupe proizvoda, tokom specifične kampanje npr.

 

 

Video analitika i prednosti korišćenja u video nadzor primeni

Video nadzor sistemi koji ne podržavaju video analitiku kao osnovnu korisničku mogućnost, smatraju se konvencionalnim sistemima kojima nedostaje osnovna funkcionalnost, jer ne mogu isporučiti osnovu upotrebnu vrednost – brzu i efikasnu video nadzor pretragu. Razvoj tehnologije i snimačkih kapaciteta video nadzor snimača, kao i značajno povećanje rezolucije u video nadzor kamerama, dovelo je do velikog povećanja video nadzor arhive koju treba pregledati u nekim kontrolnim ili u incident istražnim radnjama.

Ukoliko video nadzor sistem ne podržava brzu, video analitičku pretragu, sistem je jednostavno nedovoljno efikasan, a kao takav i prilično neupotrebljiv za korisnika. Osim same pretrage, prednosti korišćenja video nadzor analitke u poslovne svrhe, opravdano su dodatno u drugi plan gurnule sisteme koji ovu mogućnost nemaju. Korišćenje poslovnih BI informacija koje video nadzor analitika može da pruži, postao je standard, kako za velike tako i za male poslovne sisteme.

Kod bezbednosne primene video analitike u video nadzoru identična je situacija u odnosu na konvencionalnne sisteme koji ovu funkcionalnost ne podržavaju. Proaktivnost video nadzor sistema je moguća upravo zahvaljujući video nadzor analitici, AI analitičkim deep-learning algoritmima i mogućnosti ranog alarmiranja postali su standard za sve ozbiljnije video nadzor primene, bilo da se radi o sektoru bezbednosti privatne imovine, ili o javnoj bezbednosti.

 

 

Prednosti korišćenja video analitike u video nadzor pretragama

Osnovna funkcionalnost video nadzor sistema upravo je pretraga video nadzor arhive. Način na koji pretražujemo video nadzor snimke fundamentalno je promenila i revolucionarizovala, pogađate, upravo – video analitika i AI deep-learning video nadzor analitički algoritmi. Nekada se manualnim „scrubbingom“ snimljenog video zapisa tražio određeni incident ili događaj od značaja, što je resursno postalo veoma neefikasno, obzirom na potreban broj sati, a bilo je slučajeva pretrage i od po nekoliko dana kako bi se određeni događaj zaista i pronašao i istražio. Danas video analitika i AI tehnologije poput Appearance Search, Face Search, Vehicle Search, UMD Search,… omogućuju nam da pretražujemo momentalno. Čim se neko lice, pojava čoveka, vozilia ili drugog klasifikovanog objekta pojavi u sceni, jednim klikom na taj objekat od interesa sistem će nam pronaći sve druge identične ili veoma slične instance tog objekat i automatski kreirati hronološki redosled kretanja gde god da je viđen u okviru sistema. Video analitika omogućuje da pretrage vršimo u par sekundi, za razliku od konvencionalnih video nadzor sistema bez podrške za video analitiku kod kojih je to trajalo satima, pa i danima.

 

 

Video nadzor analitika koja se izvršava na strani servera

Po klasifikaciji arhitekture sistema video analitika se može izvršavati sa servera, dakle po prijemu video strima ili data strima sa kamere konkretno aplikativno procesiranje i video analizu tog strima vrši server. Video analitika koja se izvršava na strani servera obično se koristi za zahtevnije procesne zadatke, međutim porastom procesorske snage u IP kamerama i drugim IoT uređajima generalni trend je izvršavanje video analitike na strani video nadzor kamere, kako zbog efikasnije alokacije resursa, tako i zbog optimizacije server snage da opsluži druge bitne sistemske funkcionalnosti.

 

 

Video analitika koja se izvršava sa video nadzor kamere

Efikasnija i rasprostranjenija arhitektura video nadzor sistema koji koriste video analitiku jeste upravo izvršavanje video analitičkih procesa na strani video nadzor kamere, ili tzv. end-point video analitika. IP video nadzor kamere danas imaju značajnu procesorsku moć, koja je više nego dovoljna za precizno, pouzdano i efikasno izvršenje video analitike na tzv. edge strani video nadzor sistema. Najučestaliji primeri izvršenja video analitike na strani video nadzor kamere su aplikativni firmware-i poput People Counter, Heat Maps, Kinetic Maps, Cross-Line, Intrusion Detection i sličnih video analitičkih solucija.

 

 

Video menadžment softver analitika i mogućnosti

Profesionalne video menadžment softver platforme imaju integrisanu mogućnost AI deep-learning procesiranja što u okviru njihovog VMS korisničkog interfejsa pruža mogućnost naprednog korišćenja sistema kako u smislu podržane brze pretrage, tako i u smislu setovanja pravila i korišćenja napredne AI-zasnovane video analitike u bezbednosne ili u poslovne svrhe. U nekim video menadžment softver rešenjima video analitika i AI deep-learning analitički moduli nativno su integrisani u sam VMS, dok je kod drugih VMS rešenja ovo omogućeno kroz naknadnu integraciju sa video analitičkim modulima, u zavisnosti od potrebe i namene.

 

 

Video analitika kao nativno integrisani segment video menadžment softvera

Po arhitekturi video analitičke solucije, video analitika je nativno integrisana u samoj video menadžment kamernoj licenci, odnosno video menadžment softveru. Na ovaj način ukupni troškovi nabavke i posedovanja sistema efikasnije se mogu sagledati i planirati. Integrisana nativno u okviru kompletnog VMS rešenja, video analitika se izvršava paralelno sa drugim VMS operacijama koje zahteva korisnik. Prilikom ažuriranja video menadžment softver platforme, automatski se ažuriraju i svi analitički kao i AI analitički algoritmi, što predstavlja elegantno i troškovno-efikasno korisničko rešenje.

 

 

Video analitika kao dodatni integrativni moduli video menadžment softvera

Video analitika u okviru VMS platforme po svojoj arhitekturi može biti organizovana i kao dodatni integrativni modul video menadžment softver platforme koja se koristi. Funkcionalnosti ove vrste video analitike ništa manje nisu efikasne niti imaju drugih ograničenja(ukoliko poredimo jabuke s jabukama i kruške s kruškama) u odnosu na nativno integrisanu u VMS video analitiku. Video analitkika koja se dokupljuje u vidu dodatnih integrativnih modula i kao takva inegriše u video menadžment softver korisniku daje mogućnost skalabilnog rešenja, u smislu izbora samo određenih vrsta analitičkih modula koji su mu realno potrebni, uvek sa dodatnom mogućnošću proširenja sistema, ukoliko se pojavi potreba korisnika za nekim drugim, dodatnim video analitičkim modulima. U ovakvoj postavci sistema, pažnja se treba obratiti da dodatni integrativni video analitički moduli budu solucija istog proizvođača čiji se VMS i koristi, a ne moduli drugih proizvođača, koji isto, zahvaljujući ONVIF standardu mogu biti kompatibilni sa postojećom VMS platformom, ali je u ovim slučajevima uvek bolji izbor dodatni modul video analitke istog vendora kao što je i VMS koji je u upotrebi.

 

 

Appearance Search AI video nadzor analitika

Pionirski i revolucionarni globalni pomak u domenu AI deep-learning video analitike načinio je Kanadski proizvođač Avigilon kreiranjem solucije zasnovane na Appearance Search tehnologiji. Ova tehnologija uz pomoć mašinskog učenja i posebnog načina sortiranja video nadzor arhive omogućuje instant pretrage, samo po pojavi određene osobe, vozila, ili lica, na osnovu fizičkih karakteristika predmeta od interesa.

Appearance Search AI video analitička tehnologija omogućuje da smo samo jednim klikom miša na osobu ili npr. na vozilo od interesa u mogućnosti dobiti sve instance pojavljivanja ove osobe ili vozila kroz ceo sistem, bilo da sistem broji 5 ili 505 kamera, takođe sa uključenim rezultatima pretrage čak i sa različitih, geografski udaljenih lokacija, npr. banke sa više geografski rasprostranjenih filijala… Uz sve to, Appearance Search pretraga automatski će posložiti rezultate pretrage hronološkim redom gde god je na svim kamerama u sistemu i u koje vreme objekat od interesa uočen, što dodatno olakšava incident menadžment procese i čini da svaku interesnu pretragu možemo realizovati u svega par klikova i par minuta.

 

 

Smart Search video analitika

Manualni „scrubbing“ kroz sate i sate, ponekad i dane video nadzor arhive kako bi se pronašlo određenih par minuta zapisa kako se to radilo kod konvencionalnih video nadzor sistema, jednostavno više nije resursno ni vremenski opravdano. Niko više nema ni živaca za tako nešto. Zamislite sebe da pretražujete neki događaj satima, u 21-om veku kada vam mogućnost pronalaženja određenog događaja u svega par minuta stoji na raspolaganju već samo jednostavnim klikom miša. Za koji ćete se video nadzor sistem odlučiti prilikom nabavke? za konvencionalni video nadzor sistem sa „o-ruk“ načinom pretrage? Ili za savremeni sistem sa smart search funkcionalnošću, koja pritom ne predstavlja nikakvo AI deep-learning visoko-cenovno čudo, već najprostiju i pragmatičnu funkcionalnost sistema pretrage po promeni piksela. Smart search funkcionalnost u video nadzor sistemima daje korisniku mogućnost da selektuje samo određeni region od interesa u posmatranoj sceni, a sistem će mu u okviru zahtevane pretrage prikazati sve promene piksela tj. svaki događaj koji se dogodio u tom regionu od interesa. Mnogo brže, mnogo efikasnije, obična smart(pixel) search funkcionalnost, ali funkcionalnost koja čini upotrebnu korisničku vrednost sistema mnogostruko većom.

 

 

Face Search AI deep-learning video analitika

Video analitika za pretragu po fizičkim karakteristikama nekog lica – Face Search, koristi AI deep-learning analitičke algoritme koji pretragu po ovom osnovu čine mogućom. Jedna od najpouzdanijih „face search“ video analitika je Avigilon Face Search tehnologija, koja je pokazala izuzetno razvijen stepen tehnologije u praktičnoj primeni. Zasnovani na mašinskom (deep-learning) učenju, Face Search AI analitički algoritmi nam pomažu da jednim klikom selektujemo lice određene osobe čije kretanje ili trenutnu lokaciju pretražujemo i da momentalno dobijemo hronološki uređen sled događaja, gde god je ovo lice uočeno u sistemu. Takođe, u okviru Avigilon Face Search analitičkih modula tehnologija nam dozvoljava da jednom pretragom dobijemo rezultate i sa geografski udaljenih lokacija koje su pod jednim sistemom određenog korisnika, npr. industrijski korisnik sa desetinama rasprostranjenih fizičkih lokacija.

 

 

Face Detection video analitika

Ova video analitika koristi se u širokom spektru primena koje za osnovni zadatak imaju identifikaciju ljudskih lica u digitalnom zapisu. Face detection video analitički algoritmi na osnovu fizičkih karakteristika i crta lica mogu detektovati određena lica i već samo na osnovu toga generisati alarmne i notifikacione događaje u video nadzor sistemu, ukoliko su npr. presetovana pravila da u određenom prostoru, tokom određenih vremenskih intervala nije dozvoljen pristup ljudima. Dalji razvoj Face detection analitike i njenih derivata vezuje se i za određene poslovne primene video analitike, poput analitičkih Age/Gender/Mood,… ili tzv. Demographic modula koji u obliku data izveštaja vlasnicima prodajnih objekata mogu pružiti izveštaje o starosnoj i polnoj strukturi njihovih kupaca, kao i o stepenu raspoloženja ili neraspoloženja prilikom posete kupaca prodavnici… Na osnovu ovih parametara vlasnici firmi i kompanija mogu bolje planirati svoj tržišni nastup i unapređivati svoj odnos prema kupcu.

 

 

Face Recognition video analitika

Kao jedan od tehnoloških derivata inicijalno razvijene tehnologije za detekciju lica (Face Detection) nastala je i tehnologija za prepoznavanje lica – Face Recognition. Jedno od najpouzdanijih rešenja za prepoznavanje lica jeste Stonelock solucija. Analitički algoritmi koji čine prepoznavanje lica mogućim, zapravo su u stanju da samo iz jednog ili nekoliko frejmova na kojima uoče lice, to isto lice upoređuju sa svojom bazom podataka i uparuju ga sa identitetom tog lica, dakle imenom i prezimenom nekog zaposlenog ili nekog počinioca krivičnog dela i sl. Sama primena face recognition modula uslovljena je zakonskim regulativama i GDPR-om u smislu gde se i na koje načine može odnosno ne može primenjivati.

 

 

People Counter video analitika za brojanje posetilaca

Video analitika za brojanje posetilaca koristi standardnu video nadzor opremu tj. IP kameru u kombinaciji sa firmware-om (programska aplikacija instalirana na IP kameru) čime je omogućueno korišćenje video nadzor tehnologije u svrhu dobijanja poslovnih podataka. Parametri poput dnevnog prosečnog broja posetilaca, ili mesečnog, ili broja poseta po određenim satima koriste menadžmentu firme da efikasnije upravlja raspoloživim resursima i prodajom. Informacije poput konverzione stope kao jednog od osnovnih marketing/prodajnih parametara dostupne su momentalno i to za analizu različitih vremenskih perioda. Naprednije aplikacije za brojanje posetilaca omogućuju dodatni nivo video analitike. Centralizovanim menadžmentom sistema korisnici mogu sa lakoćom voditi mrežu maloprodajnih/veleprodajnih objekata u smislu pametnijeg upravljanja raspoloživim resursima, pravilnijim rasporedom zaposlenih u mreži objekata i optimizacijom operativnih troškova.

 

 

Heat Maps video analitika

Analitika koja prikazuje kinetičke tragove kretanja posetilaca u nekom objektu omogućuje vlasnicima maloprodajnih/veleprodajnih firmi da optimizuju izloženost asortimana, kao i naknada za posebno pozicioniranje robe u određenim visoko frekventnim mestima u objektu. Ova video analitika u svojstvu poslovnog alata u stanju je da pokaže nivoe posećenosti svih delova prodajnog prostora i da time omogući vlasnicima privatnih firmi efikasniju organizaciju prodajnog prostora u cilju unapređenja prodajnih i promotivnih akcija na primer.

 

 

Cross-Line video analitika

Video analitika cross-line koristi mogućnost iscrtavanja virtualne linije u posmatranoj sceni video nadzor kamere, koja dalje omogućuje kreiranje pravila u smislu generisanja sistemskog alarma u slučajevima prelazaka objekata preko ove linije. Cross-line video analitika koristi se u svrhu bezbednosti kada se želi osigurati neovlašćen pristup nekom objektu ili nekoj površini. Uz standardnu funkcionalnost vremenskog rasporeda, moguće je efikasno upravljati bezbednošću nekog objekta u toku radnog vremena, kao i van radnog vremena,… Sistem se jednostavno i brzo setuje, a nakon toga po automatizaciji radi i automatski obaveštava vlasnika objekta, ili dežurnog operatera o alarmnim situacijama, shodno unapred setovanim pravilima i vremenskom rasporedu primene pravila.

 

 

IP kamere i video analitika

IP kamere za video nadzor su nativno okruženje za rad video analitike i različitih video analitičkih modula. Zahvaljujući svojoj uvećavajućoj procesorskoj moći kamere za video nadzor već sada mogu procesirati video analitičke algoritme bilo za bezbednosnu, sigurnosnu ili za BI (business intelligence) namenu. Pojavom AI analitičkih algoritama IP kamere su pokazale dovoljnu procesorsku moć u procesiranju za potrebe nekog AI rešenja, što znatno umanjuje ukupne troškove celokupnog sistema. Dok AnalogHD kamere za video nadzor imaju ograničenja u procesorskoj snazi pa zato koriste dodatnu opremu, tipa video nadzor snimače za podržanom mogućnošću procesiranja AI analitike, IP kamere predstavljaju nativno IoT okruženje na kojima AI analitika može biti izvršavana sa neuporedivo većom preciznošću i pouzdanošću.

 

 

Video nadzor analitika u integraciji sa drugim sistemima

Video analitika po prirodi ima takvu strukturu sistema da je lako i integriva sa drugim sistemima. Video analitički algoritmi namenjeni poput People Counter-a mogu se integrisati sa informacionim sistemom neke kompanije i pružati dodatne (meta) podatke u okviru sintetizovanih poslovnih izveštaja. Dodatno, određene bezbednosne video analitičke aplikacije mogu biti integrisane u već postojeće bezbednosne procedure gde komplementarno mogu funkcionisati sa drugim sistemima, poput video nadzor ili protivprovalnog sistema. Video analitika za detekciju dima koja se izvršava u kameri, isto tako može biti pridodata sveukupnoj bezbednosnoj proceduri u komplementarnom korišćenju sa protivpožarnim sistemom čime se dodatno obezbeđuje sigurnost štićenih resursa.

 

 

Video nadzor analitika i POS integracija

POS terminal uz pomoć video analitičkog softvera može korisniku omogućiti bolju kontrolu nad poslovnim operacijama na konkretnom prodajnom mestu. Strimovi sa jedne ili sa više kasa – POS terminala mogu biti integrisani u video nadzor sistem i pružati korisniku sinhronizovan i paralelni prikaz izvršenih transakcija i stvarnog dešavanja u momentu izvršenja ovih transakcija. Ova video analitička solucija omogućuje efikasan incident menadžment, bilo tokom spornih situacija sa kupcima, bilo u slučajevima pokušaja internih pronevera i malverzacija.

 

Video nadzor analitika LPR – license plate recognition

Video analitika za prepoznavanje tablica, ili LPR (license plate recognition) koristi se uglavnom u transportnom segmentu bilo za sigurnosne potrebe, bilo za primenu u okruženjima u kojima je potrebna neka vrsta saobraćajne logistike. LPR video analitika može se koristiti u zatvorenim parking okruženjima, gde po unapred setovanim „belim“ i „crnim“ listama može dozvoljavati/ograničavati pristup vozilima. LPR video analitika može funkcionisati i u okruženjima kada se vozila kreću brzinama i do 200km/h, poput auto-puteva, gde se pre svega primenom ove video analitike adresira problem bezbednosti učesnika u saobraćaju.

 

 

Video nadzor analitika i GPU

Dodatna GPU procesorska moć u snimačima nije potrebna prilikom upotrebe i primene video analitičkih solucija koje ne podrazumevaju AI. Aplikativni video analitički firmware poput People Counter-a, Cross-Line, i sličnih video analitika ne iziskuju dodatnu GPU snagu na strani servera. AI (artificial intelligence) video analitika uvela je potrebu za dodatnim GPU kapacitetima na strani servera. AI video analitika poput Appearance Search, Face Search, Vehicle Search i sličnih modula iziskuje dodatni GPU kapacitet, kako ne bi bila ugrožena stabilnost, brzina i pouzdanost korišćenja kompletnog video nadzor sistema, a pre svega operacije u live-view i u pretragama arhive.

 

 

Video analitika i kompatibilni video nadzor snimači

Korišćenje rule-trigger video analitike a posebno korišćenje AI (artificial intelligence) video analitičkih modula iziskuje korišćenje kompatibilnih video nadzor snimača koji mogu podržati procesiranje video analitičkih algoritama kao sastavni deo kompletne video nadzor solucije. Preporuka za korišćenje video nadzor snimača u ove svrhe jeste upotreba NVR servera optimizovanih za simultano korišćenje video nadzor live i arhivnih operacija zajedno sa upotrebom tj. aktivnim korišćenjem AI video analitičkih algoritama. Pojedini video nadzor snimači poseduju samo matičnu ploču u svom kućištu sa prostorom za hard disk, a ovi snimači zbog nedovoljne GPU snage i procesorske moći uopšte nisu kompatibilni za korišćenje i upotrebu video analitike u okviru video nadzor solucija.

 

Video analitika i kompatibilne HDD tehnologije

Korišćenje hard disk kapaciteta u okviru video nadzor snimača podrazumeva specijalizovane i optimizovane, za video industriju, hard diskove. Tehnologija koja se koristi u okviru HDD kapaciteta i koja podržava npr. AI video analitičke procese jeste AllFrame AI tehnologija kompanije Western Digital koja omogućuje korišćenje dvostruko većeg broja AI kanala, nego što je to slučaj kod konvencionalnih HDD proizvođača.

 

Video analitika i striming menadžment tehnologija

Pojedini proizvođači profesionalnih video nadzor solucija razvili su tokom vremena striming menadžment tehnologiju kojom je između ostalog adresirano i efikasnije funkcionisanje video analitičkih algoritama, a posebno izvršavanje AI video analitike. Npr. HDSM (High Definition Streaming Management) tehnologija umanjuje stres nad raspoloživim mrežnim resursima prilikom strimovanja više desetina ili stotina video strimova. Zbog načina na koji HDSM upravlja data i video strimovima, omogućeno je efikasnije i brže korišćenje video analitičkih algoritama, kao i korišćenje većeg broja kanala koji paralelno sa megapiksel podacima procesiraju i AI video analitičke podatke. HDSM tehnologija npr. omogućuje, uz kompatibilan NVR server naravno, korišćenje i do 100 AI kanala za potrebe AI video analitike.

 

 

Video analitika u FullHD rezoluciji

Od toga u kojoj rezoluciji se zapravo video nadzor analitika procesira, u velikoj meri zavisi i sama preciznost i pouzdanost rezultata određene video analitičke aplikacije. Ukoliko proizvođač poseduje dobro razvijenu striming menadžment tehnologiju, video analitika se u ovim video nadzor solucijama procesira u FullHD rezoluciji, tj. procesira se na video strimu veličine 1.920×1.080px. Bez striming menadžment tehnologije, video analitika se u većini slučajeva procesira na VGA 640x480px video strimu što dalje utiče na nepouzdanost solucije i drastično sužene namene za koju se konkretna video analitika može koristiti.

 

 

Video analitika i Big Data

Video analitika uopšteno i svi njeni video analitički moduli za BI, security, ili safety primenu menjaju video nadzor sisteme kakve ih poznajemo i čine da metadata podatke u nekim slučajevima vrednujemo više od megapiksel podataka. Sigurnosna, bezbednosna, saobraćajna video analitika ali i BI (business intelligence) retail video analitika poput People Counter, Heat Maps, Queue Management,.. i sličnih, kreiraju skup velikih metadata (Big Data) podataka, koji mogu služiti individualno za specifične i konkretne potrebe nekog korisnika, ali se određeni podaci dobijeni iz različitih video analitičkih modula mogu koristiti i komplementarno, recimo za potrebe unapređenja saobraćajne logistike ili pametnog upravljanja gradom i raspoloživim resursima.

 

 

Video analitika i zaštita privatnosti

Velika većina analitičkih video algoritama u potpunosti je usaglašena sa zaštitom privatnosti pojedinca. Naime kompletna retail analitika, bez obzira da li se radi o analitici za brojanje posetilaca, ili analitici za određivanje demografske strukture posetilaca – ne arhivira video (megapikselni) strim, već arhivira samo metadata podatke koji služe sintetizovanom statističkom izveštavanju. Problem je u bezbednosnim analitikama poput analitike za prepoznavanje lica (Face Recognition) gde se prave stvarne baze lica na osnovu kojih se ova vrsta video nadzor analitike kasnije i izvršava upoređivanjem ovih baza sa uočenim licima u posmatranoj sceni. Javna bezbednost je nešto što je u današnjem vremenu percipirano kao važniji segment od potpune zaštite privatnosti pojedinca, pa tako i ova vrsta video analitike ima svoju primenu isključivo ili u većini slučajeva u svrhu održanja i unapređenja javne bezbednosti građana, gradova i države.

 

 

Video analitika i GDPR

EU regulativa za zaštitu podataka predstavlja set zakona osmišljenih na način da omogući građanima Evropske Unije nova prava u vezi kontrole njihovih ličnih podataka. Istovremeno, GDPR nameće nove obaveze i dužnosti onima koji prikupljaju, arhiviraju i procesiraju ovakve podatke. Ova nova regulativa stupila je na snagu u svim zemljama članicama EU 25-og maja 2018-te godine. I dok GDPR regulativa nije izričito napisana za video nadzor sisteme i za način njihovog korišćenja, sam video zapis smatra se ličnom informacijom subjekata zabeleženih video nadzor kamerama, pa stoga GDPR nalaže onima koji poseduju i upravljaju video nadzor sistemima, da ove podatke moraju pažljivo uzimati u obzir, dokumentovati ih na određen način, kao i upravljati odgovorno uticajem na privatnost koji proizilazi iz korišćenja video nadzor sistema. Video analitika pomaže i podržava GDPR procese obzirom na postojanu mogućnost automatskog maskiranja lica i sličnih aplikativnih primena video analitike.

 

 

Odabir adekvatne video analitke

U skladu sa postojećom video nadzor solucijom, u skladu sa trenutnim i budućim potrebama, kao i u skladu sa očekivanjima od video analitičke solucije – postoje razne opcije i ponude na tržištu, ali nikako ne znači da su sve iste, pouzdane i precizne. Prilikom odabira video analitičkog rešenja za potrebe bezbednosti, sigurnosti ili u poslovne BI (business intelligence) svrhe, svakako je preporuka obratiti se profesionalcima kako bi projekat dobio neophodno pravilno planiranje i adekvatno projektovanje. Portal za video nadzor industriju videonadzor.net, sa partnerima širom regije Balkana, stoji na raspolaganju za dodatne konsultacije i video nadzor preporuke na temu odabira adekvatne video analitičke solucije.

  • ZAHTEV ZA DOSTAVLJANJE PONUDA

    Pomoći ćemo vam u preciziranju vašeg zahteva, a kako biste dobili najbolje cene, iskomuniciraćemo sa više iskustveno-pouzdanih firmi koje posluju u vašem neposrednom okruženju i bave se distribucijom, prodajom i ugradnjom opreme za koju ste iskazali interesovanje. Na ovaj način bićete u mogućnosti da dobijete više kvalitetno ponuđenih rešenja, pa ćete lakše, sigurnije i jednostavnije - kroz oficijelni distributerski kanal proizvođača, biti u prilici da odaberete rešenje koje je u skladu sa vašim potrebama i budžetom.







    Slobodno opišite svoj zahtev. Određeni brend za koji ste zainteresovani, željeni broj kamera, ili druge video nadzor opreme koju planirate da nabavite. Navedite sve vama bitne specifičnosti i funkcionalnosti koje od sistema očekujete, a mi ćemo vam pomoći u kompletiranju tehničkog rešenja, u optimizaciji i preciziranju vašeg zahteva.