מגמות חדשות בתחום הווידאו אנליטיקס

מגמות חדשות בתחום הווידאו אנליטיקס

Fort Bragg, North Carolina - Spc. Jared Kenigge, an Unmanned Aerial System (UAS) operator with Detachment 1, D Co., 236 Brigade Engineer Battalion controls the payload, in this case a video camera, of a RQ-7BV2 Shadow during its flight near Fort Bragg, Aug. 18, 2017. The flight was part of a six-week long New Equipment Training conducted by Det. 1 after receiving the newest version of the Shadow UAS. (Photo by Staff Sgt. Mary Junell)

This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

טכנולוגיות עיבוד וידאו בזמן אמת ממשיכות לספק יתרונות משמעותיים למשתמשי הקצה. מערכות וידאו אנליטיקס הפכו לדרישה סטנדרטית עבור ישומים ביטחוניים רבים, אבל עם ההתקדמות בתחום הבינה המלאכותית צפויים שימושי הווידאו אנליטיקס אף להתרחב יותר. עם תחילת 2020, מצלמות המעקב ישמשו מעבר לאבטחה גם לאספקת וידאו אנליטיקס ומטה-דאטה לצורך תובנות חכמות בתחומים רבים.

טכנולוגיות משלימות של מודיעין וידאו מאפשרות למשתמשי הווידאו אנליטיקס להפיק ערך גבוה יותר ממערכי מעקב הווידאו שלהם, ולהשיג מודיעין לפעולה על בסיס טכניקות למידה עמוקה ובינה מלאכותית.

המגמות העיקריות בווידאו אנליטיקס בראשית העשור הנוכחי – לפי הערכה של אתר sourcesecurity.com:

בינה מלאכותית ולמידה עמוקה הן אכן הטכנולוגיות המאפשרות העיקריות שמאחורי ניתוח תוכן וידאו. הן מעבירות וידאו מוקלט או חי לתוך מטה-דאה מובנה שיכול לספק תובנות לפעולה וכאלה שניתן לכמת.

המחקר והפיתוח המתמשכים בתחום האלגוריתמים ממשיך למצות ולנתח נתונים בצורה יו7תר ויותר יעילה ומדויקת, והחדשנות באמצעות הרחבת כיסוי המצלמה לעיבוד וידאו בזמן אמת המשתמשים יכולים לקבל התראות לגבי סביבות רחבות יותר ולהגביר את צבירת הנתונים וההמחשה הוויזואלית שלהם למערכות הדשבורד בזמן אמת.

יתרה מזאת, הדרישה למידע בזמן אמת ומיידיות רק תעלה ותגדל, בפרט כשהמשתמשים מסתמכים יותר ויותר על הדשבורדים של מודיעין הווידאו כדי להשיג מודיעין עסקי. 

כמו כן תופס תאוצה זיהוי הפנים המבוסס על רשימת מבוקשים או מאגר נתונים של תמונות דיגיטליות, בין אם הופק מפריימים של וידאו או הועלה למערכת. טכנולוגיה זו צפויה לזכות בפריסה יותר ויותר רחבה, מפני שהגישה לתנאי וידאו אידיאליים כדי לתמוך בהתאמת הפנים הופכת להיות נחלת הכלל: ככל שהרזולוציה של הווידאו גבוהה יותר וככל שטכנולוגיות העיבוד יעילות יותר, פתרונות זיהוי הפנים יהפכו יותר יעילות ומדויקות.

וידאו אנליטיקס מדויק – הרזולוציה הגבוה של הווידאו (4k, 8k) מאפשרת אנליטיקה יותר מתוחכמת ומדויקת. רזולוציה גבוהה יותר של וידא מאפשרת ניתוח וזיהוי עצמים בקהלים גדולים, לצורך הפעלת התראות מבוססות-חוקים בזמן אמת כאשר מתמלאים תנאים מסוימים, חיפוש וסינון מידע וידאו, ועוד.

ההתקדמות הטכנולוגית מניעה יכולות ניתוח מדויקות, כגון זיהוי פנים והתראה מבוססת-ספירה. אבל הדרישות הגוברות מהחומרה, כדי שתתמוך בעיבוד וידאו כבד יותר, עדיין מהוות מחסום, כך לפי הערכה של Briefcam. כל עוד העלות של החומרה עדיין גבוהה, יתעכב האימוץ של מצלמות ברזולוציה גבוהה יותר בצורה מסיבית בשוק, אם כי זהו תחום שכדאי לעקוב אחריו בשנים הקרובות.

וידאו אנליטיקס מבוסס-ענן זוהי מגמה נוספת הצפויה להתרחב, לאור העובדה שיישומי הענן מציעים פריסה פשוטה ועלויות נמוכות. עם ההתקדמות הכללית בפיתוח ענן, פלטפורמות הענן גם מוגנות יותר מבחינת אבטחת סייבר.

לפחות המעבר לפלטפורמות ענן יציע למשתמשי הקצה חופש בחירה כשמדובר בפריסת אנליטיקה לתוכן וידאו, בין אם בענן, במחשוב באתר או בשילוב היברידי של השניים יתאים ביותר למיקסום רשתות מעקב הווידאו הקיימות. 

תחום ניתוח הווידאו צפוי להמשיך ולהתפתח ב-2020 הודות לחומרה המתקדמת במהירות והתקדמות התוכנה שהופכת את הטכנולוגיה הזאת לנגישה יותר ובעלת ערך גבוה יותר.