Які прогнози розвитку ринку відеоаналітики до 2022 року?

Очікується, що ринок відеоаналітики зросте в 4,25 рази і досягне 11,17 млрд. дол. США до 2022 року, при цьому, сукупний річний темп зростання складе 33,7%. На думку експертів, ключовими факторами, що впливають на світовий ринок відеоаналітики, є: високий попит на ефективне відеоспостереження та інвестиції в нові технології для підвищення громадської безпеки, а, отже, і попит на алгоритми обробки великих масивів даних.

– Розпізнавання осіб сприяє зростанню ринку відеоаналітики
Таку функцію можна легко розгорнути для удосконалення системи безпеки. Крім того, цей вид аналітики все частіше застосовується у рішеннях, які пов’язані з безпекою, наприклад, в роздрібній торгівлі, де розпізнавання осіб використовується для ідентифікації постійних клієнтів. Експерти прогнозують, що найефективнішою бізнес-моделлю буде підключення відеоаналітики на вимогу.
– Використання відеоаналітики на базі хмарних платформ
Пошук тривожної ситуації частіше здійснюється в архіві, а не в режимі реального часу. Відеоспостереження як послуга дозволяє використовувати нову бізнес-модель аналітики: разове звернення за дослідженням відео на предмет виявлення будь-яких подій. Замовник завантажує відеоархів на хмарний сервер, де засобами постачальника здійснюється пошук і аналіз подій, а також формується звіт.
– Відеоаналітіка з використанням штучного інтелекту
Механізми глибокого навчання, засновані на штучному інтелекті, дозволяють удосконалити процес аналізу відео: відбувається перехід від аналізу скоєних подій до їх попередження.
– Вплив якості відео на можливості аналітики
З покращенням роздільної здатності камер спостереження, розширюються можливості і функціонал відеоаналітики. Компанії, що пропонують аналітичні рішення для відео, в основному, спираються на сучасні моделі мегапіксельних відеокамер. Однак, такі проекти мають значні бюджети. Тому, ряд виробників розробляють програмне забезпечення для аналізу відео, навіть, не дуже високої якості.

Розвиток алгоритмів відеоаналізу залишається одним з основних трендів відеоспостереження вже багато років. Завдяки застосуванню нейромереж і машинного навчання комп’ютер майже не поступається людині при вирішенні задач аналітики. Однак, точно визначати неадекватну або потенційно небезпечну поведінку деякі системи відеоспостереження поки не навчилися.