Introduction to Video Analytics in 5 minutes

5 分鐘了解影像分析

影像分析的使用使企業，能夠從大量影像中生成高度可操作的數據，並僅保留這些資訊，而不是儲存由攝影機生成的數 TB 的影像片段

我們生活在一個越來越依賴技術來滿足幾乎所有需求的世界。隨著啟用閉路電視的集中監控的到來，不再需要完全依靠佈署人類安全人員。現在，影像分析技術，正在實現預防性警惕以及快速調查、辨識犯罪分子和解決入侵、入室盜竊等事件。今天，影像分析的發展為跨行業垂直領域的全球轉型，提供了廣闊的空間。

全世界有數十億台攝影機用於監控目的。再加上安裝在智慧手機和其他個人設備中的數十億個攝影機，我們擁有一個令人難以置信的生態系統，每分鐘產生難以想像的大量影像數據。人工智慧分析與機器學習的整合，現在帶來了利用影像數據的新方法，這些方法遠遠超出了閉路電視預期滿足的良好舊安全需求。影像內容分析在現代智慧城市中，以多種方式使用。交通和人群管理、影像監控、改善客戶體驗的零售店管理，以及醫療機構中傳染性患者的遠端監控，是一些主要應用案例。

然而，新的趨勢正在迅速出現。影像分析平台被嵌入到傳統的閉路電視中，以增加對象和臉部辨識、分析從影像中捕獲的圖像數據，以及攝影機端的邊緣分析等功能，從而無需將數據傳輸到中央伺服器進行分析。這會減少頻寬使用，並提高速度。

影像分析的未來

分析是一項快速發展的技術，隨著人工智慧引擎的進步，影像數據現在可以用作預測分析和預測未來市場趨勢、模式和行為的基礎，這有助於使監控系統變得越來越智慧，並能夠做出決策。

影像分析趨勢顯示，到目前為止，該技術幾乎沒有觸及其潛力和佈署的表面。隨著物聯網和網路安全需求的進一步激增，高級影像內容分析，將以更快的速度被採用。高級影像內容分析與網路安全工具的最終合併，將開啟全新的機遇會前景。

影像分析的使用使企業能夠，從大量影像中生成高度可操作的數據，並僅保留這些資訊，而不是儲存由攝影機生成的數 TB 的影像片段。當影像 AI 技術用於辨識不同的動作、對象和行為時，人為錯誤的可能性也會降低。

影像分析的另一個快速成長的方面，是智慧手機應用 app 的形式。可以在各種流程中使用與影像分析同步的行動攝影機。在健康和健身方面，我們正在見證影像分析，如何透過動作捕捉和分析功能，幫助人們改善鍛煉。

視頻分析技術已被用於各種功能，例如：

物體的檢測和追踪——位於機場的不明物體，或商店貨架上隨意存放的物品，可以透過該技術辨識和追踪整個受監控場所的物體。

運動跟踪——集成的圖像感測器、夜視和其他工具使影像分析能夠用於諸如車輛速度追踪，到周邊入侵監控等目的。

臉部辨識 —— 在安全領域，影像分析具有很大的臉部辨識功能潛力。監控人員、發現異常行為，以及從整合數據庫中辨識罪犯，是可以做的一些事情。

正是由於這些先進的功能和分析能力，才在各種垂直業務中發揮作用，例如以下。

體育和賽事管理：在體育運動中，使用影像分析已經有很長一段時間了。教練和分析師使用球員的影像片段，來了解他們在做什麼，以及球員的行為如何影響他/她以及球隊的表現。例如，監控一名足球運動員可以幫助教練了解他的策略，並建議他的球隊進行反擊。在活動管理中，該技術可用於監控與會者，並採取措施增強他們的體驗。

零售業：視頻分析被證明是零售商的一桶金，因為它可以生成有關客戶行為的關鍵洞察力，而這是常規數據分析無法做到的。創建客戶熱圖可以讓店主識別他們表現最好和表現最差的產品和過道，從而優化和改善客戶體驗。

醫療保健：遠端觀察患者行為、周邊監視和監測患者生命體徵，是影像分析在醫療保健中，可以促進的一些事情。醫生可以安全地監測和建議多名患者，而無需冒險親自拜訪每位患者，尤其是在感染風險較高的情況下。

毫無疑問，影像分析現在已經打開了我們可以克服人為限制，並消除人為錯誤的大門。隨著攝影機和 AI 驅動的圖像捕捉技術的發展，該技術變得越來越敏感和有用。趨勢顯示，到 2022 年及以後，影像分析將在生活的幾乎各個方面發揮作用。