וידאו אנליטיקה – מגמות חדשות מתבססות על טכנולוגיות שכבר זמינות

This post is also available in: English (אנגלית)

למידה עמוקה ואנליטיקה חזויה הן שתיים מהטכנולוגיות העיקריות שימשיכו לתמוך בפיתוח וביישום של פתרונות מעקב וידאו במהלך השנה הקרובה. 

טכנולוגיות אלה יקדמו את יכולות הניתוח של תכני וידאו במספר היבטים. למידה עמוקה (deep learning) היא כלי AI עוצמתי שמחולל התקדמות מהירה בתחומים שונים. בהקשר של אנליטיקת וידאו, למידה עמוקה מהווה את הקטליזטור לשיפור הדיוק והרחבת הבנת הזירה באמצעות הווידאו. מסיבה זו, ככל שיותר נתוני וידאו ספציפיים יהיו זמינים, כך האנליטיקה תהיה עוצמתית יותר עבור אותו משתמש קצה. אבל תרחישי המעקב שזמינים לצורך אימון רשתות נוירוניות עמוקות עדיין מוגבלים למרות העלייה בכמות סרטוני הווידאו שמתועדים ברחבי העולם. לפי תחזית של securitymagazine.com, תעשיית המעקב תשקיע מאמצים בגישור על פער זה.

צופים כי למידה עמוקה תיושם באנליטיקת תכני וידאו במספר משימות: איתור אנומליות יעבור מזיהוי אנומליה פשוטה לאיתור מורכב יותר של התנהגות. איתור אנומליות יהפוך לכלי נפוץ להעצמת אנשי מקצוע שמנהלים כמויות אדירות של וידאו.

השימוש במעקב מתמיד באמצעות למידה עמוקה יהפוך להיות זמין, בהיקפים קטנים בצורה של מעקב בין מצלמות ומטה-דאטה אחוד ברחבי אתר מסוים, ויותר ערך יופק מתשתיות אנליטיקת הווידאו הקיימות והעתידיות.

חידושים באנליטיקה חזויה (predictive analytics) מאפשרים מיצוי של מידע טוב ומורכב יותר מתוך וידאו. בשנההקרובה, פיתוחן של יותר יכולות שמבוססות על חיזוי, הנובעות ישירות מהווידאו או מהמטה-דאטה העשיר המופק מהווידאו, יאפשר למשתמשים להיות יותר פרואקטיביים ופחות מגיבים.