c  900
до 1800

8 800 333-33-40

Звонок и с мобильного по России бесплатный

Заказать обратный звонок
Здесь выбирают климатическое оборудование и поставщиков услуг

Топ-10 решений для видеоаналитики компании

В современном мире видеонаблюдение стало неотъемлемой частью обеспечения безопасности и контроля различных объектов. Однако для эффективной работы систем видеонаблюдения требуется применение интеллектуальных видеоаналитических решений, способных анализировать потоки данных с камер и распознавать события, представляющие интерес.

В этой статье мы рассмотрим топ-10 решений для видеоаналитики компании, их возможности и преимущества использования на различных объектах. Также будут освещены темы применения нейросетевых алгоритмов в видеоаналитике, экономической эффективности внедрения и примеров отраслевых решений.

Российский рынок видеоаналитики

Объем и динамика рынка

Согласно исследованиям, объем российского рынка видеоаналитики (ВА) по итогам 2020 года составил 11,1 млрд рублей, что на 14,2% больше, чем в 2019 году. Самым быстрорастущим сегментом стала облачная ВА с объемом рынка 1,9 млрд рублей. По прогнозам, к 2028 году динамика рынка облачной ВА достигнет 25,9 млрд рублей, опережая рынок видеонаблюдения в целом на 10-12%.

В 2018 году рынок видеонаблюдения и видеоаналитики России оценивался в 40,8 млрд рублей. Объем поставок камер видеонаблюдения составил 10,8 млрд рублей, а объем ниши услуг облачного видеонаблюдения - 4,1 млрд рублей.

По оценке TAdviser, среднегодовой темп роста рынка видеоаналитики (CAGR) составит 20,4%. В 2019 году рынок оценивался в 18,79 млрд рублей, а к 2025 году прогнозируемый объем рынка составит 51,75 млрд рублей.

Ключевые игроки и их решения

На российском рынке решений видеоаналитики присутствует ряд заметных игроков.

Компания X-Com указывает на таких производителей, как Trassir, Hikvision, AxxonSoft, AXIS, Vocord, Dahua, Smartec, Macroscop и Honeywell.

Один из ведущих поставщиков передовых кастомных систем видеоаналитики с нейросетевыми технологиями - компания CVC.

Тенденции развития рынка

Одной из тенденций является усиление роли операторов связи с их облачными решениями. Облачные решения пользуются все большим спросом благодаря неограниченным возможностям масштабирования, гибкости и быстрому внедрению инноваций, хотя и имеют ряд ограничений в функциональности.

Также наблюдается переход от простого видеонаблюдения к интеллектуальной видеоаналитике на базе искусственного интеллекта. Основными сферами применения ВА на базе ИИ в 2021 году стали ритейл (15%), производство, транспорт и логистика (по 13%), а также ТЭК (10%).

Кроме того, отмечается развитие отечественных вендоров оборудования для видеонаблюдения, которые получили возможность занять место ушедших иностранных производителей.

Системы видеонаблюдения с аналитикой

Системы видеонаблюдения с аналитикой представляют собой передовые технологии, работающие на основе компьютерного зрения и алгоритмов искусственного интеллекта для автоматического получения данных путем глубокого анализа видеопотоков в режиме реального времени. В отличие от традиционных систем видеонаблюдения, где оператор вручную отслеживает события, видеоаналитика позволяет автоматизировать этот процесс, значительно повышая эффективность и сокращая затраты.

Виды систем видеоаналитики

  1. Ситуационная аналитика применяется для фиксации и распознавания подозрительных ситуаций, в которых замешаны люди или транспортные средства. Правила работы устанавливаются владельцем системы.
  2. Биометрическая аналитика используется для распознавания лиц из "белых" и "черных" списков на основе биометрических данных.
  3. Технологическая аналитика устанавливается для контроля производственных процессов и повышения качества и объемов выпуска продукции.
  4. Предпринимательская аналитика актуальна для управления компанией, оценки и повышения трудовой деятельности, анализа клиентуры. Система умеет суммировать все получаемые данные и составлять подробные отчеты.
  5. Тамперинг-аналитика используется для непрерывного контроля над оборудованием видеонаблюдения для выявления технических ошибок и проблем, таких как засвечивание, загрязнение или изменение местоположения камеры.
  6. Периметральная аналитика применяется для охраны и анализа больших площадей, где умные камеры устанавливаются по периметру объекта наблюдения.
  7. Многокамерная аналитика позволяет сопровождать объект сетью видеокамер, обеспечивая полный обзор территории без слепых зон.
  8. Аналитика высокой четкости используется для HD-видеонаблюдения и детального анализа изображений.
  9. Номерная аналитика применяется для распознавания автомобильных номеров на дорогах, парковках и других объектах с потоком транспорта.

Преимущества видеоаналитики для компаний

Внедрение систем видеоаналитики приносит компаниям следующие преимущества:

  • Автоматизация процессов мониторинга и контроля, сокращение затрат на персонал
  • Повышение уровня безопасности и предотвращение инцидентов
  • Оптимизация бизнес-процессов и повышение производительности
  • Улучшение качества обслуживания клиентов
  • Получение ценной аналитической информации для принятия управленческих решений

Основные функции систем видеоаналитики

  1. Подсчет посетителей
  2. Распознавание лиц
  3. Обнаружение оставленных/забытых предметов
  4. Распознавание автомобильных номеров
  5. Контроль соблюдения правил и норм безопасности
  6. Анализ поведения людей и транспортных средств
  7. Интеллектуальный поиск в видеоархивах по заданным критериям
  8. Контроль соблюдения производственных регламентов

Отраслевые решения видеоаналитики

Видеоаналитика для производств

Системы видеоаналитики находят широкое применение на производственных предприятиях для контроля технологических процессов и повышения качества продукции. Основными задачами являются:

  1. Контроль соблюдения правил охраны труда и промышленной безопасности (наличие СИЗ, касок, соблюдение зон доступа, контроль ремонтных работ и т.д.).
  2. Контроль производственного процесса (автоматическая проверка качества продукции, соблюдение требований к маркировке на разных этапах, отслеживание факторов, влияющих на процесс и ведущих к остановкам).
  3. Контроль оборудования для предотвращения простоев и своевременного ремонта.

Ключевой задачей разработчиков является создание гибких решений, способных адаптироваться к задачам и условиям различных производств.

Видеоаналитика для ритейла

В ритейле видеоаналитика служит эффективным средством оптимизации бизнеса, позволяя получать ценную аналитическую информацию:

  • Подсчет посетителей, анализ их поведения и перемещения.
  • Контроль очередей, времени обслуживания и работы персонала.
  • Выявление пустых полок и контроль выкладки товаров.
  • Обнаружение испорченных или некачественных товаров.
  • Контроль кассовой зоны, предотвращение воровства и мошенничества.

Применение видеоаналитики помогает ритейлерам повысить качество обслуживания, сократить потери, оптимизировать затраты на рекламу и принимать обоснованные управленческие решения на основе аналитических данных.

Системы для склада и логистических центров

Внедрение видеоаналитики для складов и логистических центров позволяет автоматизировать многие процессы и взять их под полный контроль. Основные возможности:

  1. Интеграция с системами управления складом (WMS) для единого интерфейса работы с видео и складскими операциями.
  2. Управление логистикой: контроль погрузки/выгрузки, распознавание номеров транспорта, формирование баз данных.
  3. Контроль персонала и посетителей: учет рабочего времени, управление доступом, многофакторная аутентификация.
  4. Обеспечение безопасности: видеонаблюдение, контроль периметра, предотвращение краж и порчи грузов.

Нейросетевые технологии в видеоаналитике

Применение нейросетевых решений в области видеоаналитики ознаменовало серьезный скачок в развитии интеллектуальных систем обработки видеоданных. Благодаря нейронным сетям мы переходим от предположений, основанных на математическом анализе геометрии и цветовых характеристик наборов пикселей, к распознаванию образов с высокой точностью.

Принципы работы нейросетей

Важнейшее преимущество технологии нейронных сетей в современной видеоаналитике — определение типа объекта с очень высокой точностью. Искусственная нейронная сеть по сути является компьютерной моделью, имитирующей работу человеческого мозга. Она состоит из множества взаимосвязанных элементов, называемых нейронами. Меняя силу связей между разными нейронами, модель обучается решению определенной задачи, подобно человеку.

После обучения нейронная сеть способна выдавать "суждения" не только о тех данных, на которых была обучена, но и для любых подобных данных. Для достижения целей разработчики используют особенность искусственного интеллекта: способность к обучению.

Обучение моделей на видеоданных

Обучение нейронных сетей проводится на видеоматериалах с конкретного объекта. Если использовать обученные на одном сценарии нейросети в другой ситуации или окружении, система выдаст результаты, далекие от ожиданий. Поэтому для решения задач интеллектуального анализа видео используются специальные сверточные нейронные сети (CNN), принципы работы которых построены по аналогии с системой зрительного восприятия человека.

Сверточные сети состоят из нескольких "слоев" нейронов, каждый из которых отвечает за выделение и обработку определенных признаков изображения. Каждый последующий слой обрабатывает все более высокоуровневые признаки, что позволяет эффективно распознавать сложные объекты и ситуации.

Повышение точности распознавания

Использование искусственных нейронных сетей при анализе видео позволяет решать сложные задачи, которые не могут быть эффективно решены классическими алгоритмами. Наиболее распространенные задачи - распознавание и классификация объектов: лиц, типов транспортных средств, животных и т.д. При наличии достаточного объема данных для обучения, правильном проектировании структуры сетей и корректном применении, нейронные сети обеспечивают высокую точность распознавания.

Точность работы видеоаналитики может быть повышена за счет дообучения нейронной сети на новых данных. При появлении новых сценариев модель дообучается с добавлением этих данных к существующей базе знаний. Тем самым точность распознавания постоянно повышается для работы в различных условиях эксплуатации без необходимости доработки самого алгоритма.

Экономическая эффективность внедрения видеоаналитики

Внедрение систем видеоаналитики позволяет компаниям существенно оптимизировать затраты и повысить рентабельность бизнеса. Рассмотрим основные преимущества и экономические эффекты от использования данных решений.

Оценка ROI систем видеоаналитики

При оценке окупаемости инвестиций в видеоаналитику необходимо учитывать как прямые, так и косвенные выгоды от ее применения. К прямым выгодам относятся сокращение затрат на персонал, экономия от предотвращения потерь и снижения брака продукции. Косвенные выгоды включают повышение производительности, оптимизацию бизнес-процессов и улучшение качества обслуживания клиентов.

Согласно исследованиям, средний срок окупаемости проектов по внедрению видеоаналитики составляет менее одного года. При этом экономический эффект может быть значительным - до 30% снижения издержек в зависимости от масштаба проекта и отрасли применения.

Сокращение издержек и оптимизация процессов

Видеоаналитика позволяет существенно сократить затраты на персонал за счет автоматизации процессов мониторинга и контроля. Системы способны отслеживать соблюдение рабочих инструкций, время нахождения на рабочем месте, перерывы и неавторизованные действия сотрудников. Это помогает повысить дисциплину и оптимизировать организацию труда.

Кроме того, внедрение видеоаналитики снижает издержки, связанные с простоями оборудования. Системы могут контролировать состояние техники, своевременно выявлять признаки износа и необходимость обслуживания, предотвращая дорогостоящие поломки.

Контроль качества продукции

Одно из ключевых применений видеоаналитики - мониторинг качества выпускаемой продукции. Системы устанавливаются на этапах производственного процесса и способны автоматически распознавать дефекты изделий, такие как сколы, трещины, неправильные размеры или цвета. Это позволяет оперативно корректировать процесс и избегать брака, снижая затраты на исправление ошибок.

Повышение производительности труда

Видеоаналитика служит эффективным инструментом для повышения производительности труда персонала. Анализ видеоданных помогает оценивать эффективность работников, определять лучшие практики и вносить корректировки в организацию рабочих процессов. Компании, внедрившие такие системы, отмечают рост производительности на 10-15% уже в первый год использования.

Таким образом, применение передовых решений видеоаналитики открывает широкие возможности для оптимизации затрат, повышения качества продукции и услуг, а также роста общей эффективности бизнеса. Компания CVC - ведущий поставщик систем нейросетевой видеоаналитики для решения различных задач на производстве и в бизнесе. Рекомендуется обратиться в компанию для получения бесплатной консультации о возможностях использования видеоаналитики для вашей компании.

Заключение

В заключение можно сказать, что современные системы видеоаналитики с применением нейросетевых технологий открывают широкие возможности для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов в различных сферах. Использование интеллектуальных алгоритмов анализа видеоданных позволяет повысить эффективность производства, обеспечить безопасность объектов, улучшить качество обслуживания клиентов и получить ценную аналитическую информацию для принятия обоснованных управленческих решений.

Для получения бесплатной индивидуальной консультации о том, как можно использовать передовые технологии видеоаналитики для решения задач именно вашей компани можете обратиться в компанию CVC. CVC с 2019 года специализируется на разработке решений на базе нейросетевой видеоаналитики для контроля производственных процессов для компаний различного масштаба.

 

Источник: TopClimat.ru

0.00
0
0
0

Материалы по теме: