Video Analizlerinde MetaVeriler Nasıl Kullanılır?

Günümüzde, işletmeler video görüntülerinde çok sayıda ayrıntı görmek istiyor. Adli kanıtlar sunabilmek için kişileri veya nesneleri ayırt edebilen daha yüksek çözünürlükler, daha yüksek çerçeve hızı, daha iyi ışık hassasiyeti ve mükemmel dinamik aralıklar önemlidir. Ancak daha fazla ayrıntı talebi ve ağa bağlı kamera talebindeki artış, başka sonuçları da doğuruyor.

Artan teknolojik olanaklar ve yüksek çözünürlükler artan ver miktarını beraberinde getiriyor. Şüphesiz veri miktarı arttıkça izleme ve video analiz de önem kazanıyor. Video görüntüleri üzerinde yapılan istatistikler, verilerin sadece yüzde 10'unun kullanıldığını veya incelenebildiğini söylüyor.

Video analizi, büyük miktarda video verilerinin kullanılabilirliğini yönetmek ve geliştirmek için yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır. Bir güvenlik sisteminde analizler, sürekli olarak izlenen her sahnede, olan her şey hakkında veri toplayan bir operatör asistanı görevi görür. Metadata formundaki içerik analizi bilgileri, video görüntülerle beraber saklanır. Bu da video görüntülerine duyu ve yapı katarak, network kameraların gördüklerini tanımlamalarına ve operatörleri herhangi bir olası tehdide karşı uyarılmalarına olanak sağlar. Böylece güvenlik görevlisi ya da operatörler, uygun işlemi daha hızlı, daha kolay ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilirler.

Metaveriler üretildiğinde, sistemdeki her güvenlik kamerası sahneyi analiz ederek ve istatistik bilgileri sunarak akıllı hale gelir. Kamera, izlenen sahneye giren veya çıkan bir insanı ya da bisiklet, araba veya kamyon gibi nesneleri sınıflandırır. Ayrıca hız, coğrafi konum, yön, renk, boyut ve daha fazlası gibi nesne özelliklerini de ekler. Özelleştirilebilir alarm algılaması için tetikleme kuralları oluşturularak, analizler dolandırıcılık, yol izleme, bir alana girme gibi özel davranış kalıplarını yakalamak üzere yapılandırılabilir. Her kameradaki alarm motoru bu nitelikleri filtreleyebilir ve mantıksal olarak tetikleyici kuralları birleştirebilir. Böylece sahte alarmlar önlenirken, alarm koşullarının sağlam ve spesifik olarak tespit edilmesini sağlanır.

Kaydedilen metaveriler, daha önce kaydedilmiş videolarda adli araştırmayı da mümkün kılar. Örneğin bir operatör, bir benzin istasyonuna giriş yapan kırmızı bir otomobilimetaveriler sayesinde hızlı bir şekilde bulabilir. Metaveriler kayıt boyutunu çok fazla artırmadığı için kolayca aranabilirler.

Video Analizinin En Sık Kullanıldığı Alanlar
Video analizleri, video kayıtlarına değer katar. Çünkü bir etkinlik, bir alarm kuralı ile eşleştiğinde operatörler uyarılır. Alarm kuralları daha gelişmiş seviyede hız, şekil ve en/boy oranı gibi kriterlere göre değişiklikleri tanımlayacak şekilde yapılandırılabilir. Operatörleri çevre ihlallerine, hassas bir bölgede dolaşan insanlara, nesnelerin çalınmasına veya yetkisiz olarak kaldırılmasına ve çok daha fazlasına dikkat etmesine yardımcı olabilir.

Analizler aynı zamanda sağlık ve güvenlik yönetmeliklerini yerine getirmek için de kullanılmaktadır. Örneğin park etme yasağının olduğu bölgelerin izlenmesi veya engellenen acil çıkışların tespit edilmesi, trafik izleme, yanlış yol tespiti, trafik sayıları ve yol kenarına park edilmiş arabaların belirlenmesi gibi geniş bir ölçekte video analiz ve metaveri araçları kullanılabilir.

Video analizleri büyük mağazalar ve AVM'ler için de operasyonları kolaylaştıran bir çözümdür. Örneğin mağazalar için çıkış hatlarını daha iyi kontrol etmek, kalabalık yoğunluk bilgilerine dayalı iş süreçlerini optimize etmek, mağaza giriş ve çıkışlarında çalışanların sayısını ve en yoğun trafiğe sahip gün sayısını belirlemek için video analiz uygulamaları kullanılmaktadır. 

MetaDatanın Gelecek Yıllardaki Kullanım Alanları
Gelecekte, video analizleri tarafından üretilen metaveriler hem güvenlik hem de güvenlik dışı uygulamalar için katma değer kazandıracaktır. Trafik uygulamaları için kamera içi analiz, trafik akışını ve yaya güvenliğini sağlamak için 3. parti uygulamalarla entegre edilebilecek ve tehlikeli trafik koşullarının tanımasına yardımcı olabilecek metaverileri üretecektir. 

Metaveriler ayrıca, park yerlerinin kullanım modellerini analiz etmeye yardımcı olabilir. Gittikçe daha fazla sayıda uygulamada, kameraları akıllı bir algılayıcı olarak kullanılacak ve videoların kendisini değil meta verilerini kullanacaktır.

Örneğin, perakendeciler için, bir mağaza genelinde alışveriş yapan kişilerin hareketlerini tanımlamak için metaveriler kullanılabilir. Ayrıca, perakendecilerin, alışveriş yapanların mağaza içinde nasıl yürüdüklerini, nerede yürüdüklerini ve durduklarını görebilmelerini sağlamak için performans sonuçlarına dönüştürülebilirler. Böylece müşteri katılımını artırmak için ihtiyaç duydukları bilgileri erişerek, satış ve gelir artışı elde edilebilir.

Metaverilerin daha gelişmiş kullanımlarını sadece birkaç örnekle sunmakla birlikte, metaveri kullanımının neredeyse sınırsız olduğunun altını çizmeliyiz. Şüphesiz, akıllı video kameralar tarafından üretilen verilerle entegre edilebilen yeni IoT uygulamaları, önümüzdeki yıllarda yeni uygulamaların kapısını aralayacak, otomatik  ve sürekli olarak üretilen meta veriler hem güvenlik hem de güvenlik dışı uygulamalar için işletmelere yüksek katma değer kazandıracaktır.