Video Analytics: Dit zijn de belangrijkste trends in de markt! – VAIBS | Video AI Analytics

Video Analytics is een essentieel hulpmiddel voor het monitoren van real-time videostreams en forensisch onderzoek van opgeslagen videobeelden. Het helpt bij het analyseren van gebeurtenissen of bepaalde gedragspatronen in een bepaald gebied. Inzichten die uit deze videoanalyse komen, leveren verschillende voordelen op. Eén van de belangrijkste daarvan is dat deze inzichten kunnen helpen bedrijfsprocessen of beveiligingsprotocollen te optimaliseren.

Niet gek dus dat Video Analytics steeds vaker ingezet wordt door verschillende (overheids)organisaties in verschillende branches. Onderzoeksbureau MarketsandMarkets beschrijft in een rapport dat de wereldwijde markt voor videoanalyse tussen 2021 en 2026 zelfs jaarlijks met 20,4% groeit. Het feit dat Video Analytics als toepassing steeds breder in te zetten is, is dé drijfveer achter deze groei. Dit brengt ontwikkelingen in een stroomversnelling. Daarbij spelen ook een aantal belangrijke trends een rol, die naar verwachting de toekomst van videoanalyse zullen bepalen. In deze blog zullen we er kort zeven behandelen.

De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en Machine Learning binnen Video Analytics

De afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie (Artificial Intelligence, kortweg AI) uitgegroeid tot een van de meest gebruikte technologieën binnen de softwareontwikkeling. Hier wordt het vooral toegepast om taken waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is, te automatiseren. Zo ook binnen videoanalyse. AI binnen videoanalyse maakt het namelijk mogelijk enorme hoeveelheden beeldmateriaal automatisch te monitoren. Het detecteren van objecten, personen, gebeurtenissen of gedragspatronen hoeft hierdoor niet meer handmatig. Dat scheelt enorm veel tijd.

Computer Vision, een gebied binnen computerwetenschap dat gericht is om objecten en personen te detecteren op afbeeldingen en video, bestaat al lange tijd. Veelal zijn dit point solutions en daardoor erg specifiek ontwikkeld voor één bepaald product. De nauwkeurigheid is bij deze oplossingen vaak een uitdaging. Met de ontwikkeling van Deep Learning en Machine Learning zijn de nauwkeurigheid en snelheid waarmee videoanalysesystemen gegevens kunnen analyseren enorm verbeterd. Naar verwachting zal ook deze ontwikkeling de toepassing van AI binnen Video Analytics in verschillende bedrijfstakken stimuleren.

Video Analytics en detailhandel

Ook binnen de detailhandel zien we steeds vaker inzet van slimme technologieën voor videobewaking om bijvoorbeeld diefstal te voorkomen. Met slimme videoanalyse kan verdacht namelijk gedrag automatisch gedetecteerd worden. Hierdoor is de beveiliging in staat sneller te reageren op wat er daadwerkelijk in een winkel gebeurt. Deze technologie wordt door Deep Learning en Machine Learning alleen maar nauwkeuriger. De beveiliging van winkels wordt daardoor effectiever en efficiënter.

Videoanalyse voor een betere beveiliging

Bovenstaand is vanzelfsprekend ook in te zetten voor de beveiliging van gebouwen, wateren of terreinen. En dat wordt tegenwoordig ook veel gedaan. Indringersdetectie en detectie van afwijkend/verdacht gedrag zijn veelgebruikte toepassingen waarvan de vraag alleen maar toeneemt. Ook hier geldt: de steeds hoger wordende nauwkeurigheid zorgt voor een afname in foutief gegenereerde meldingen en een efficiëntere inzet van beveiligingsteams. Iets wat in tijden van schaarsten op de arbeidsmarkt enorm welkom is.

Drones en slimme sensoren

Drones zijn de afgelopen jaren enorm populair geworden onder consumenten, maar ook binnen de videobewaking wordt dit middel langzamerhand steeds vaker ingezet. Vooral bij hele grote en/of lastig te bereiken gebieden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan grote bruggen of sluizen die gecheckt moeten worden op benodigd onderhoud of gebieden waar vaak milieudelicten plaatsvinden. De combinatie van Video Analytics en de dronebeelden biedt enorm veel mogelijkheden. Dit zal ervoor zorgen dat deze technologie de komende jaren steeds vaker ingezet zal worden.

Gezondheid en veiligheid

Maar niet alleen binnen de security speelt Video Analytics een steeds belangrijkere rol. Ook op het gebied van (persoonlijke) gezondheid en veiligheid neemt de vraag toe. Gezichtsmaskers, onderlinge afstand tussen personen, vallen, personen in een gevaarlijke omgeving of persoonlijke beschermingsmiddelen: AI gebaseerde Video Analytics kan het allemaal detecteren. Steeds meer bedrijven zetten één of meerdere voorgaande toepassingen in op de werkvloer om de veiligheid van medewerkers te waarborgen. Omdat het systeem altijd aan staat en automatisch detecteert, is extra mankracht voor beveiliging of monitoring niet nodig.

Video Analytics: van data naar inzicht

De inzet van slimme videoanalyse levert natuurlijk enorm veel data op. Steeds vaker wordt die data gebruikt om inzichten te verkrijgen en toekomstige scenario’s te voorspellen. Dit, om bedrijfsprocessen te optimaliseren, beveiligingsprotocollen te verbeteren of dienstverlening beter aan te passen op de vraag. Of dat nou binnen de detailhandel, gezondheidszorg, productie of logistiek is: door het generieke karakter van Video Analytics is het breed inzetbaar en toepasbaar. Ook buiten het bedrijfsleven. Zo zijn er al talloze steden die videoanalyse gebruiken om infrastructuur veiliger in te richten of veiligheidsdiensten die met data uit slimme videobewaking criminaliteit een halt toeroepen. Denk hierbij aan gebruik LPR (nummerplaatherkenning) of gebruik van metadata uit videobeelden om crimineel gedrag te voorspellen. Dit zal de komende jaren alleen maar verder toenemen.

Integratie met andere systemen en sensoren

Tot slot zien we ook steeds vaker dat dat videoanalyse niet beperkt blijft tot videofeeds alleen. De integraties met andere softwaresystemen, zoals PSIM of toegangscontrolesystemen, nemen namelijk een enorme vlucht. Je kunt immers heel veel doen met de data die gegenereerd wordt. Ook binnen andere systemen. Wordt er rook of vuur gedetecteerd? Dan moeten de sprinklers en het alarmsysteem getriggerd worden. Vuurschoten geregistreerd? Maak een automatische melding aan voor de politie! Een ander voorbeeld is het combineren van RFID met Video AI Analytics om slimme parkeeroplossingen te creëren die de bezettingsgraad real-time kunnen volgen en bestuurders naar hun plek kunnen leiden. Zoals uit deze voorbeelden wel blijkt zijn de integratiemogelijkheden dus eindeloos.

De toekomst van Video Analytics

Nadat we de verschillende trends hebben behandeld, blijkt wel dat Video Analytics een steeds belangrijkere rol zal spelen binnen verschillende gebieden. Bovenstaande trends zullen daarin een aanjager zijn. De mogelijkheden van slimme videoanalyse zijn, zoals gezegd, enorm breed.

Benieuwd wat Video Analytics voor jouw bedrijf kan betekenen? Neem gerust contact met ons op. Bij VAIBS helpen we organisaties om waardevolle informatie uit videobeelden te halen en deze om te zetten in visuele, bruikbare data. Dat doen we met Video AI Analytics via ons product Vaidio: hét Video-AI Analytics platform waarop dagelijks wereldwijd tienduizenden camera’s op zijn aangesloten om objecten, personen, afwijkingen en patronen te detecteren. En dat gebeurt met ongekende snelheid en nauwkeurigheid. Het platform integreert met 25+ vooraanstaande VMS-systemen in de markt en werkt nagenoeg met iedere beschikbare IP-camera.