с выбранных систем видеонаблюдения на высокую длительность истории данных
Как найти нужную информацию в видеоархиве, если время записи неизвестно?
Вообще, видеоизображение почти не поддается формализации, видеоконтент до сих пор не подчиняется какому-либо вменяемому анализу. Если, конечно, его ни описал человек – что уже не является автоматизацией. В видеоархивах пока нет такого поиска как в Гугле или Яндексе по ключевым словам. Но в Вашей компании будет, если вы решитесь поставить спецлабовскую технологию Video Big Data.
По сути, это синхронизация Short Data со всеми известной Big Data.
Short Data раскладывает видеозаписи на сюжеты и позволяет выделить их в краткие семантические единицы – события. Они могут храниться десятки лет на тех же дисковых ресурсах, что и сегодняшний недельный архив постоянной видеозаписи. Таким образом, обеспечивается крайне высокая по сегодняшним меркам длительность периода хранения данных.
Big Data – стандартный текстовый архив, образующийся путем сбора информации с компьютеров: всё, что набивается на клавиатурах, все документы, с которыми работают сотрудники той или иной организации, и прочие текстовые данные, гуляющие по сети компании. Эти тексты по меткам времени их использования привязываются к меткам времени записи видеокадров и видеособытий.
Таким образом, по ключевым словам и фразам можно перейти на те видеозаписи, которые производились камерами в офисе или в конкретно заданном месте в момент использования этих слов на компьютерах. Например, поиск по «кредиты Иванова из Тулы 1995 года рождения» на просмотр будут выведены видеомоменты появления этого человека в банке, а также его непоявления, если какие-то документы оформлялись без его присутствия или с другим человеком.
Причем, дата не ограничивается месячным периодом, как это водится при стандартном видеонаблюдении, семантический видео архив хранится десятки лет, что позволяет отследить, кто действительно 15 лет назад брал кредит, а кто его в процессе выплаты перевел на другого человека или в другую коллекторскую контору. Short Data – это архив фактов, он хранит только сам факт того, что человек определенной внешности был в этом месте – в это время и что он делал, например, снимал деньги с банкомата. Естественно, по всем камерам в округе можно понять, с кем он общался, как себя вел и даже на какой машине приехал, учитывая запись с видеокамеры на улице. Или даже как за 15 лет менялись его автомобили…
Теоретически сопряжение документов с фотографией пользователя может делать и офисный клерк, и при оформлении кредита в банке Вас попросят сфотографироваться. Но такой подход связан с человеческим фактором - сотрудников даже банков трудно назвать безупречными, он не учитывает дальнейшие изменения в множественных переоформлениях кредита – в том числе без участия самого клиента(ов), не связан с другими событиями этого же офиса и даже его разнесенных отделов, которые происходили в эти ключевые метки времени, попросту не обеспечивает автоматизацию процесса. Естественно, отсутствует какой-либо еще поиск в видеоархивах, кроме как фотки по фамилии клиента.
У технологии Video Big Data нет ограничения в ключевых фразах, это такой же глобальный поисковик как Гугл, только для локальной сети компании. С помощью ее можно найти видеозаписи во время составления всех отчетов сотрудницы Силантьевой, просто набрав «все отчеты сотрудницы Силантьевой». Или посмотреть, кто сидел в зале ожидания во время оформления вклада Аликбекова, просто набрав «Аликбеков зал ожидания». Или проверить все ли операции по счету Кухрина были сделаны при предъявлении паспорта на имя Кухрина – «Кухрин паспорт за весь период времени».
Скачать презентацию технологии в Power Point или посмотреть в Google Презентации