Искусственный интеллект обеспечивает быстрый спрос на встроенные системы видеонаблюдения с видеоаналитикой, такие как интеллектуальные камеры и цифровые видеомагнитофоны с передовыми автоматизированными возможностями искусственного интеллекта, которые всего несколько лет назад требовали бы наблюдения со стороны человека.
Генеративный ИИ предоставляет возможности для поиска цифрового видеоконтента за определенный период, сентиментального анализа и анализа тона. В целом, он извлекает значимую и релевантную информацию из цифрового видео. В отличие от сжатия видео, которое пытается использовать избыточность цифрового видео для уменьшения размера, аналитика направлена на понимание содержания видео.
Анализируйте эффективность конкретного эпизода конкретного сериала с помощью данных в реальном времени с помощью видеоаналитики искусственного интеллекта. Нажмите, чтобы узнать о нашей, автоматизирующей платформе видеоаналитики на основе интеллектуальных технологий
Программные системы управления видео https://videoanalytics-moscow.ru/ и решения для видеодетекции движения основаны на исследованиях в области компьютерного зрения, технологий детектирующей аналитики, обнаружения движения, анализа паттернов и машинного интеллекта и охватывают несколько отраслевых сегментов, включая решения для видеонаблюдения, розничной торговли и транспортной аналитики. Это также называется анализом видеоконтента (VCA) или интеллектуальным видео.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) становятся факторами интеллектуального запуска для создания ценности. ИИ для видеоаналитики расширяет возможности создания подразделений, цепочек поставок, рабочих мест и безопасности розничной торговли для автоматизации и поддержки аналитических операций.
Благодаря крупномасштабному опыту внедрения интеллектуальных решений видеоаналитики в реальном времени для операторов видеонаблюдения и разработке передовых технологий искусственного интеллекта в устройствах и приложениях Интернета вещей, передача данных по каналам стала относительно простой ит. Генеративный ИИ и модели глубокого обучения могут быть обучены с высокой пропускной способностью видеоматериала для автоматической идентификации, классификации, пометки определенных объектов.