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Vídeo vigilância inteligente entrega informações acionáveis

Aplicação de análises em dados capturados em tempo real direciona novas soluções de vídeo inteligente

22 de Fevereiro de 2018 - 13h56

Câmeras de segurança representam um grande mercado em escala global, impulsionado principalmente pelo aumento da adoção de sistemas de vídeo vigilância para inteligência empresarial ou pública e ameaças crescentes associadas à segurança pública. Por isso, câmeras de vigilância são comuns em torno de edifícios do governo, postos militares, negócios, bancos, centros de transporte, casinos, shopping centers, locais esportivos, marcos históricos, escolas e muito mais.

Entretanto, a vigilância não é mais sobre a segurança apenas, mas em muitos casos, trata-se de extrair valor e inteligência dos vídeos capturados. Isso incluiria comportamentos do consumidor no varejo, por exemplo, na gestão de um estacionamento ou na produção de itens manufaturados. Hoje em dia, ver um drone voando para capturar imagens e vídeos de um local de construção ou terras agrícolas não é mais incomum.

Assim como o mercado de vídeo vigilância está crescendo e, em 2016, foi avaliado em mais de US$ 30 bilhões, com expectativas de atingir US$ 75 bilhões em receita até 2022, com um CAGR (em português, taxa de crescimento anual composta) de 15,4 % de 2017 a 2022, segundo o report do MarketsandMarkets.

O que mudou na vigilância não é como os dados são capturados, mas como eles podem ser usados para direcionar ações, não só como parte de aplicações de dados rápidos que analisam como eles são capturados, mas também como parte de um aplicativo de Big Data que analisa dados quando necessário. Não se trata apenas de armazenar dados, mas o que podemos fazer com eles, uma vez capturados, que está alimentando uma nova geração de aplicativos de vídeo "inteligentes".

O que é o Smart Video?

O vídeo inteligente é sobre essa mudança de imagens para ideias, simplesmente coletando dados para análises forenses e histórico de imagens, para analisar e entender o contexto dos dados capturados. Ele usa inteligência artificial (AI) e algoritmos derivados de big data para fornecer insights imediatos e previsões para o futuro. Estes exemplos de dados rápidos incluem:

• Gerenciamento do espaço de estacionamento em que as análises podem ser usadas para determinar as horas de pico de operação, o uso do estacionamento por deficientes, áreas de congestionamento, durações médias de estacionamento e veículos não movimentados.

• A análise da produção de maquinário pode ser usada para determinar os rendimentos produzidos, as falhas que ocorreram ou estão prestes a ocorrer, problemas e ineficiências da máquina, manutenção futura e horas de operação de pico.

• Preferências de compra do cliente no varejo, em que as análises podem ser usadas para determinar quantas pessoas entraram na loja, seu gênero e idade, o tempo gasto na loja, o gasto médio e o tráfego gerado pelo novo quiosque.

• Vigilância de drone agrícola, em que a análise pode ser usada para pesquisar uma fazenda e terrenos circundantes, diagnosticar a vegetação e a saúde das culturas, determinar possíveis rendimentos, rastrear o consumo de animais e alimentos, bem como populações de insetos e pragas.

• Cenários de cidades inteligentes em que a análise pode ser usada para fornecer informações de segurança e evacuação e pode se coordenar com as condições meteorológicas e os dados de tráfego para criar as rotas de evacuação mais rápidas para fora de uma cidade.

A necessidade de fornecer capacidades inteligentes na video vigilância, juntamente com o desenvolvimento de sistemas de vigilância baseados em nuvem, levou à evolução de uma categoria inteligente de câmeras. Essas câmeras baseadas em borda possuem um poderoso elemento de computação e um dispositivo de armazenamento integrado que permite a captura e análise local (onde os dados são gerados e vivem), fornecendo informações valiosas em tempo real, sem os efeitos da disponibilidade ou latência da rede.

Exemplo de uso

As autoridades estão à procura de um idoso desaparecido com incapacidades mentais que pode precisar de ajuda. Eles acreditam que ele entrou na loja e saiu. Em um aplicativo de big data, alguém precisaria revisar toneladas de vídeos capturados, olhando para trás para encontrar evidências dessa pessoa perdida na loja e, possivelmente, realizar algumas análises adicionais sobre os dados para determinar suas ações, identificar o tempo que ele entrou ou deixou na loja, e tomar algumas medidas. Neste exemplo, a análise big data é realizada após o evento ter ocorrido.

Utilizando AI e algoritmos de big data, fast data responde aos eventos à medida em que ocorrem. Uma vez que o idoso entra na loja, um aplicativo fast data pode realizar o reconhecimento facial em tempo real do feed de vídeo, comparando o rosto do senhor com uma biblioteca de banco de dados de assinaturas faciais. Se a assinatura facial for detectada, a aplicação pode desencadear um alerta de segurança para ajudar o idoso em perigo e levá-lo de volta à sua família com segurança.

O arquivamento estratégico de dados

Conforme o big data e o fast data ficam maiores e mais rápidos, a estratégia de armazenamento é não armazenar todo o conteúdo do vídeo para o servidor principal, que é caro e dependente da disponibilidade da rede, mas, em vez disso, usar a combinação que armazena dados localmente no nível da câmera, bem como um gateway que permite que o vídeo e os dados sejam agregados a várias distâncias, e de volta para a cloud em que o conteúdo do big data normalmente reside. Um sistema de vídeo vigilância que usa câmeras de ponta e esta estratégia de armazenamento, conseguirá uma alta confiabilidade de sistema e serviço, TCO baixo e capacidade de escala sem adicionar gravadores ou servidores caros ao sistema de vigilância.

Considerações Finais

As aplicações fast data para vídeos inteligentes são infinitas e estão apenas na superfície do uso do mundo real. Nós acumulamos e geramos grandes quantidades de informações a partir do crescente número de pontos de dados capturados por dispositivos de ponta, como câmeras de vigilância. A aplicação de análises em dados capturados em tempo real está direcionando novas aplicações de vídeo inteligente, cujos conteúdos extraem valor e inteligência que geram informações manejáveis.

*Alexandre Jannoni é Country Manager da Western Digital no Brasil