Was ist Echtzeit-Videoanalyse?

Bei der Videoüberwachung gibt es ein Vorher und ein Nachher. Gestern rüsteten sich Unternehmen mit Sicherheitskameras aus, die von engagiertem Personal betrachtet wurden. Heute entscheiden sich diejenigen, die bei der Vermeidung von Diebstahlrisiken einen Schritt weiter gehen wollen, für Künstliche Intelligenz in Verbindung mit Videoüberwachung. Zwei Technologien, die sich vereinen, um eine Videoanalyse in Echtzeit zu ermöglichen.

Die Prinzipien der Echtzeit-Videoanalyse

Die Videoanalyse stützt sich auf Werkzeuge zur Echtzeitanalyse von Bildern mit dem Ziel, bestimmte Informationen zu erhalten oder anormale Situationen zu erkennen. In einem Geschäft kann die Videoanalyse beispielsweise dazu dienen, den Weg des Kunden zu beobachten. Sie kann auch dabei helfen, verdächtige Bewegungen zu erkennen und so das Risiko eines Diebstahls zu verringern. Die Verwendung dieser Bilder ist reglementiert: Sie können nur von der Unternehmensleitung und/oder dem Datenschutzbeauftragten eingesehen werden, da es sich bei den Bildern der Videoüberwachung um sensible Daten handelt. Aus diesem Grund ist die Speicherdauer von Bildern aus der Videoüberwachung auf maximal 30 Tage begrenzt, um Missbrauch zu verhindern.

Deeplearning in den Anfängen der KI

Die Echtzeit-Videoanalyse entstand durch Deeplearning, auch "tiefes Lernen" genannt. Dieser Teilbereich der Künstlichen Intelligenz hat das Feld der Videoanalyse auf den Kopf gestellt. Durch die Beobachtung der Funktionsweise tiefer neuronaler Netze haben Wissenschaftler dafür gesorgt, dass Videoanalysesysteme in der Lage sind, menschliches Verhalten zu reproduzieren. Um dies zu erreichen, mussten künstliche Neuronen geschaffen werden. Sobald sie geschaffen waren, wurde das Programm mit Bildern gefüttert. Wünscht man sich, dass es in der Lage ist, ein Auto zu erkennen? Dann werden den Neuronen Tausende von Bildern von Autos gezeigt. Dieses Training ermöglicht es der Maschine dann, ein Auto unter anderen Objekten zu erkennen.

Deeplearning funktioniert in Schichten: Es handelt sich um den Lernprozess. Berechnungen von Linien und Winkeln werden von den Neuronen der ersten Ebene durchgeführt. Berechnungen, die als Grundlage für eine zweite Ebene, dann für eine dritte Ebene usw. dienen. All dies geschieht so lange, bis ein relevantes Ergebnis erzielt wird. Auf diese Weise können etwa zwanzig Ebenen entstehen, die es dem künstlichen neuronalen Netz ermöglichen, sein Bildverständnis zu verfeinern. Die Kombination von Deeplearning und Videoüberwachung war ein entscheidender Wendepunkt in der Entwicklung fortschrittlicher KI-Lösungen.

Woraus besteht die Videoanalyse in Echtzeit?

Die Videoanalyse ist das Ergebnis der klassischen Videoüberwachung, die mit Künstlicher Intelligenz (KI) gekoppelt ist. Dabei handelt es sich um eine Software, die auf dem vorhandenen Videosystem installiert wird und automatisch beschreibt, was von den Überwachungskameras aufgenommen wird. Mithilfe eines komplexen Systems von Algorithmen und künstlichen neuronalen Netzen kann die Echtzeit-Videoanalyse einen Gegenstand, der nicht an seinem Platz ist, verdächtige Gesten usw. erkennen.

Bei der herkömmlichen Videoüberwachung werden Probleme erst dann erkannt, wenn sie bereits aufgetreten sind. Die KI-Videoüberwachung hingegen ist in der Lage, durch Videoanalyse in Echtzeit zu erkennen und zu warnen. Eine Lösung, die eine schnellere Reaktionsfähigkeit und damit eine höhere Effizienz bietet.

Die Vorteile der Echtzeit-Videoanalyse

Ein Werkzeug, um Verluste für das Unternehmen zu verhindern

Im Bereich der Sicherheit setzen Einzelhändler zunehmend auf intelligente Videoüberwachung, insbesondere zur Bekämpfung des Warenschwunds. Mithilfe der Echtzeit-Videoanalyse können Ladenmanager verdächtige Handlungen erkennen:

• das Verstecken von Artikeln ;
• die Manipulation bestimmter Produkte wie Kosmetikartikel ;
• das Auswechseln von Etiketten.
• In all diesen Fällen hilft die von der intelligenten Videoüberwachung durchgeführte Gestenanalyse, das Diebstahlrisiko zu verringern.

Wertvolle Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Die Videoanalyse hilft, Diebstahl zu verhindern, aber das ist nicht ihr einziger Vorteil. Intelligente Videoüberwachung beobachtet nicht nur, sondern ist ein echtes Zähl- und Verhaltenserkennungsinstrument, das in der Lage ist, spezifische Kundenbewegungen zu antizipieren. Indem sie Tausende von Daten generiert und sich auf das Prinzip der Wärmekarte stützt, ermöglicht sie insbesondere eine bessere Analyse der Kundenwege innerhalb eines Geschäfts:

• Wie viele Personen haben das Geschäft in einem bestimmten Zeitraum besucht?
• Zu welcher Zeit ist der Besucherandrang am größten?
• Welche Einkaufsgewohnheiten haben die Kunden?
• Zu welchen Abteilungen gehen sie am häufigsten und wo verbringen sie die meiste Zeit?
• Mit diesen Daten können Sie Ihre Verkaufsstrategie verfeinern, indem Sie das Einkaufserlebnis im Geschäft verbessern und so die Chancen erhöhen, zukünftige Kunden zu gewinnen.

Videoanalyse im Dienste des Unternehmens

Intelligente Videoüberwachung hilft auch bei der Optimierung der Abläufe in den Geschäften. Mithilfe der Videoanalyse sind Einzelhändler in der Lage :

• die Lagerbestände in Echtzeit überprüfen, indem sie die Warenströme in den Regalen nachverfolgen ;
• die Verkaufsflächen zu optimieren;
• die Anzahl der benötigten Mitarbeiter je nach Zeitpunkt der Woche festlegen.

Die intelligente Videoüberwachung und das Deeplearning sind das Ergebnis jahrelanger Forschung und stellen hochmoderne technologische Lösungen dar, die einfach zu installieren sind, da sie auf bereits installierten Videoüberwachungskameras basieren. Möchten Sie Ihr Geschäft ausstatten? Nehmen Sie jetzt Kontakt mit uns auf, um Ihre Erwartungen und Bedürfnisse zu ermitteln.