Die Begriffe “Intelligente Videoanalyse” (IVA) und “Videoanalyse” überschneiden sich häufig in ihrer Verwendung. Sie unterscheiden sich jedoch durch den Grad der Ausgereiftheit ihrer Funktionen und der verwendeten Technologien. Hier eine Aufschlüsselung der Hauptunterschiede:
- Grundlegende Funktionsweise: Bei der herkömmlichen Videoanalyse werden Softwarealgorithmen zur Analyse von Videoübertragungen verwendet, um grundlegende Muster und Bedingungen zu erkennen. Diese Technologie konzentriert sich häufig auf die einfache Bewegungserkennung, z. B. die Identifizierung von Bewegungen innerhalb eines bestimmten Bereichs, oder auf die regelbasierte Analyse, z. B. die Erkennung von Grenzüberschreitungen und Herumlungern.
- Regelbasierte Verarbeitung: Die Videoanalyse verwendet in der Regel voreingestellte Regeln oder Konfigurationen, um bestimmte Aktivitäten oder Verhaltensweisen zu erkennen. Sie kann beispielsweise so konfiguriert werden, dass ein Alarm ausgelöst wird, wenn ein Objekt in einer Sperrzone auftaucht oder wenn sich eine Person in eine bestimmte Richtung bewegt.
- Begrenztes kontextuelles Verständnis: Diese Systeme verfügen in der Regel nicht über ein erweitertes Kontext- oder Situationsbewusstsein. Ihre Analyse ist oft auf die Regeln beschränkt, für die sie programmiert wurden, und sie haben möglicherweise Probleme mit komplexen Szenarien oder unklaren Situationen.
Intelligente Videoanalyse (IVA)
- Fortschrittliche Technologien: Intelligente Videoanalyse baut auf den Grundlagen der herkömmlichen Videoanalyse auf, indem anspruchsvollere Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning integriert werden. Diese Integration ermöglicht eine komplexere Verarbeitung und ein besseres Verständnis von Videodaten.
- Deep Learning-Fähigkeiten: IVA nutzt KI-Modelle, insbesondere neuronale Netze für tiefes Lernen, um Videoinhalte zu analysieren. Dadurch kann das System aus großen Mengen von Videodaten lernen und seine Genauigkeit und Effektivität im Laufe der Zeit verbessern. Es kann Objekte identifizieren, Verhaltensweisen klassifizieren und zukünftige Ereignisse auf der Grundlage erlernter Muster vorhersagen.
- Kontext- und Situationsbewusstsein: Eine der wichtigsten Neuerungen von IVA ist die Fähigkeit, den Kontext einer Szene zu verstehen. So kann sie beispielsweise zwischen einer herumlungernden Person und einer Person, die einfach nur still steht, unterscheiden oder den Unterschied zwischen einem illegal geparkten Fahrzeug und einem Fahrzeug, das Waren ein- oder auslädt, erkennen.
- Proaktive Reaktionen und Einblicke: IVA erkennt und warnt nicht nur auf der Grundlage von Videoinhalten, sondern liefert auch verwertbare Erkenntnisse, die für proaktivere Reaktionen genutzt werden können. So kann beispielsweise das Kundenverhalten in einem Geschäft analysiert werden, um das Layout und die Marketingstrategien zu verbessern, oder Verkehrsmuster überwacht werden, um die Stadtplanung zu optimieren.
Während die Videoanalyse die grundlegende Technologie für die Überwachung und Erkennung bestimmter Aktivitäten auf der Grundlage vordefinierter Regeln bereitstellt, verbessert und erweitert die intelligente Videoanalyse diese Fähigkeiten durch die Einbeziehung von KI, um tiefere Einblicke, prädiktive Analysen und kontextbezogenere Reaktionen zu ermöglichen. Dies macht IVA besonders wertvoll in Szenarien mit hoher Präzision, Anpassungsfähigkeit und Verständnis.