Oleh: Kodrat Wahyudi
Video analytics adalah teknologi yang memanfaatkan jaringan pengawasan video yang ada untuk memperoleh kecerdasan yang dapat ditelusuri, ditindaklanjuti, dan dapat diukur dari konten lived-video atau rekaman. Didorong oleh artificial intelligence dan deep learning, perangkat lunak kecerdasan video akan mendeteksi dan mengekstrak objek dalam video, mengidentifikasi setiap objek berdasarkan Deep Neural Networks yang terlatih, dan kemudian mengklasifikasikan setiap objek untuk memungkinkan analisis intelligent video, termasuk pencarian dan pemfilteran, peringatan, dan agregasi data dan visualisasi.
Dengan hadirnya teknologi utama seperti Artificial Intelligence, Edge analytics, Predictive and Reactive analytics, Machine learning algoritma, dan fitur nirkabel seperti RFID telah secara signifikan meningkatkan permintaan untuk video analytics di berbagai industri seperti ritel, pengawasan kota, penegakan hukum, dan transportasi armada.
Video analytics dapat dilakukan dalam tiga skenario berbeda seperti real-time analytics, offline VMS forensics dan bidang baru yang disebut analisis on-demand.
Inilah tiga aplikasi utama yang didalamnya teknologi video analytics memainkan peran utama.
1. AI untuk Video Analytics
Solusi otomatis, yang dihadirkan oleh deep learning & AI, dapat secara efisien menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan video, serta memberikan hasil yang sangat cepat.
Intelligent video analytics juga menggunakan deep learning untuk pengenalan wajah. Solusi deep learning yang terlatih memungkinkan video analytics menganalisis data wajah lebih cepat dengan menyediakan deteksi wajah yang lebih akurat dengan waktu respons yang lebih cepat, sehingga menciptakan metode yang andal untuk pengenalan wajah.
Dengan menggunakan AI dalam video analytics, sejumlah sistem akan dapat berkomunikasi dengan masing-masing untuk membantu dalam mengambil keputusan dan dengan mudah menangkap aktivitas yang mencurigakan atau memprediksinya sebelum hal itu terjadi.
2. Gabungan Video Analytics dengan Location and Identity-based Systems
Ada beberapa situasi di mana kamera tidak dapat mengambil tindakan karena beberapa kendala visual yang tidak termasuk dalam algoritma. Akibat gangguan kamera ini berarti video analytic tidak akan berfungsi.
Dengan menggabungkan video analytics dan teknologi canggih lainnya, termasuk Sistem Lokasi Real-time (RTLS) atau Sistem Identifikasi Frekuensi Radio (RFID), hal ini akan dapat memberikan data atau lokasi yang tepat.
3. Analisis Ekspresi Mikro
Ekspresi wajah tidak hanya memanifestasikan emosi tetapi juga tindakan yang menyertai ekspresi tersebut, pola perilaku, dan memberikan banyak data berguna untuk membantu industri seperti penegakan hukum, Forensik, dll. Video analytics dapat dicapai berdasarkan kurasi data, analisis sentimen, dan solusi canggih lainnya . Ekspresi seperti “senang”, “sedih”, “marah”, “takut”, “terkejut”, atau “netral” membentuk dasar analisa video.
Solusi video analytics advance mungkin berisi berbagai fungsi dan fitur antara lain:
- People management: Deteksi kerumunan, manajemen antrian, penghitungan orang, penyebaran orang, pelacakan orang
- Vehicle management: Klasifikasi kendaraan, pemantauan lalu lintas, pengenalan plat nomor, pengumpulan data jalan
- Behavior monitoring: Deteksi gerak, deteksi vandalisme, deteksi wajah, penyembunyian privasi, deteksi aktivitas yang mencurigakan
- Device protection: Perlindungan terhadap gangguan kamera, perlindungan perimeter, deteksi intrusi, pencurian, dan deteksi ancaman
Dengan menggunakan video analytics cerdas dengan teknologi canggih, kita dapat membantu dalam memungkinkan kota yang lebih cerdas dan aman, penegakan hukum menjadi lebih aman, solusi transportasi cerdas, bagi perusahaan ritel dapat bertindak cepat serta ramah pelanggan, dan banyak lagi.
Fitur Utama AI-Based Intelligent Video Analytics.
- Video Motion Detection – mendeteksi gerakan yang valid, menyaring kebisingan seperti perubahan pencahayaan dan gerakan pohon / hewan.
- Camera Tamper/Fault Detection – mendeteksi kesalahan atau upaya merusak kamera, menghalangi sebagian atau seluruhnya bidang pandangnya, atau mengubah sudut kamera secara drastis.
- Intrusion Detection – menyediakan pemantauan perimeter otomatis dan perlindungan area aman.
- Line Crossing – mendeteksi objek bergerak yang melintasi garis yang ditentukan. Arah masuk / keluar dapat ditentukan dan garis dapat ditarik ke segala arah.
- Object Abandoned – mendeteksi objek yang telah ditinggalkan terlalu lama. Mencari objek yang bukan bagian dari pemandangan normal.
- Objek Dihapus – dapat mendeteksi ketika objek tertentu telah dihapus dari tempat kejadian.
- Loitering – mendeteksi ketika seseorang telah berada di area tertentu selama lebih dari waktu yang ditentukan.
- Wrong Direction – dapat mendeteksi ketika seseorang melewati garis ke arah yang salah.
- Fall/Duress Detection – dapat mendeteksi ketika seseorang jatuh atau berada di bawah tekanan.
- Person Running – mendeteksi saat seseorang sedang berlari.
- Video Object Counter – menghitung orang, kendaraan, dan objek lainnya. Menghasilkan laporan komprehensif tentang pola lalu lintas orang dan kendaraan.
- Video Summary – mengurangi long archived video menjadi ringkasan video yang dapat dikelola dengan kejadian aktual. Menyaring kebisingan seperti pergerakan pohon, cuaca, perubahan cahaya.
