Предиктивная аналитика. Принципы, задачи, возможности

А может ли система видеонаблюдения быть самообучаемой? Насколько реальным может быть переход на принципиально новый этап развития рынка IT? Этими вопросами задавались разработчики и пользователи несколько десятилетий назад, а сегодня предиктивная аналитика в видеонаблюдении — это реальность нашей жизни. Она используется в целях поддержания и повышения безопасности, а также для увеличения эффективности бизнес-процессов. Хотите знать больше? Читайте далее.

Что это такое предиктивная аналитика?

Дословный перевод с английского (predictive analytics) предиктивная аналитика означает  предсказательную (прогнозную) аналитику. Как совокупность методов анализа данных, полученных с видеоряда и имеющейся базы данных прошлых событий,  алгоритм предиктивной видеоаналитики способен прогнозировать дальнейшие события.

Система «обучается» на основе поведенческих стилей, используя технологии распознавания эмоций, бесхозных предметов, фиксирования факта отклонения от заданных параметров, например маршрута движения (транспорта, различных объектов, людей).

В результате сравнительного анализа события система оповещает оператора о необходимости принятия решений для предотвращения нежелательного инцидента.

ВЫВОД: предиктивная видеоаналитика  позволяет снизить нагрузку на оператора за счет алгоритмов отслеживания изменяющейся ситуации на объекте и выявления тревожных триггеров в автоматическом режиме.  

Три кита предиктивной аналитики

Предиктивный анализ в видеонаблюдении держится на трех китах:

1. Сбор информации
2. Исследовательский анализ данных
3. Моделирование будущей ситуации.

Сферы применения

Уже сегодня предиктивный видеоанализ применяется в следующих сферах и областях:

• городская инфраструктура, в частности в СБГ (система безопасный город);
• транспортная сфера, особенно в области распознавания автомобильных номеров;
• медицина (повышение эффективности диагностики);
• промышленность (контроль за выполнением технологических процессов и соблюдении техники безопасности);
• агропромышленный сектор;
• частный бизнес в целях контроля над трудовыми процессами и контроля качества сервиса.

Цели и задачи

Две глобальные цели предиктивной аналитики:

1. Обеспечение безопасности:

• на крупных производственных за счет введение автоматизированного контроля безопасности оборудования и работы сотрудников;
• на общественных объектах (стадионы, метро, аэропорты/вокзалы, торговые центры, ритейлеры) за счет внедрение модулей пересечения линий и переброски предметов. Они дают  точность в  100 процентах случаев.

2. Рост эффективности бизнес-задач:

• сокращение затрат;
• сокращение объемов брака на производстве;
• оптимизация и автоматизация процессов;
• контроль над исполнением служебных обязанностей и регламентов;
• контроль над качеством обслуживания и его улучшение;
• контроль пустых полок;
• прогнозирование загрузки транспорта и дорог, а также изменение стоимости платных дорог;
• автоматическая оценка качества дорожного покрытия и прогноз ремонта.

Решения, которые работают в РФ

Согласно отчету  международного аналитического агентства Forrester, до 2021 года мировой рынок предиктивной аналитики будет прирастать ежегодно на 21%. Основой прогнозов является  — увеличение запросов потребителей и показатели заказов соответствующего  оборудования и решений.

Но говорить о том, что российский  сегмент рынка имеет признаки стабильности и роста трудно. Дело в том, что исторически Россия опаздывает с развитием IT-рынка примерно на 20 лет. 

В настоящее время предиктивная видеоаналитика и подобные решения с признаками искусственного интеллекта тестируются в государственном секторе, в транспортной сфере и среди крупного ритейла (Лента, X5 Retail Group). В 2020 году стоит отметить большое количество запросов от производственных предприятий.

В том случае если вас интересует  доступная интеллектуальная видеоаналитика, обратите внимание на сервис Faceter. Программное обеспечение работает на базе мобильных устройств, не требует наличия специальных навыков для установки системы и имеет демократичные цены. А эффективность используемых алгоритмов компьютерного зрения подтверждена Университетом Вашингтона (США). Подробности на сайте https://faceter.cam/ru.

Заключение

Получение сведений на начальной стадии того или иного события (чаще нежелательного или опасного) помогает оператору оперативно отзываться на ситуацию. Это позволяет грамотно и своевременно воздействовать с целью предотвращения нежелательного события. В этом и есть смысл предиктивной видеоаналитики.