Theo truyền thống, đã được sử dụng như một công cụ phản ứng để hỗ trợ điều tra sau sự cố thì hiện nay, sự xuất hiện của việc phân tích dữ liệu có thể giúp các chuyên gia an ninh xác định các mối đe dọa trước khi chúng leo thang. Phân tích dữ liệu video cung cấp các cấp độ thông minh để tự động phát hiện, phân tích và báo cáo các sự kiện đáng quan tâm khi chúng đang diễn ra. Điều này giúp các chuyên gia an ninh nhận biết ngay lập tức để nhanh chóng giải quyết vấn đề, thậm chí trong một số trường hợp còn có thể ngăn chặn được những tình huống có nguy cơ nguy hiểm leo thang.

Tuy nhiên, điều quan trọng là không phải tất cả các phân tích dữ liệu video đều giống nhau. Khác với phân tích dữ liệu video truyền thống sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh để nhận ra các đối tượng tĩnh và phân loại đối tượng, phân tích hành vi tiên tiến sử dụng công nghệ AI sẽ tự động phát hiện, phân tích và nhận dạng các hành động và sự kiện.

Phân tích dữ liệu video kiểu mới là sự thấu hiểu video

Phân tích hành vi và nhận ra hành vi của các đối tượng khác nhau, các hành động và ngữ cảnh liên quan của chúng. Ví dụ, nếu một phương tiện đang đi trên đường và bất ngờ dừng lại, điều này có thể chỉ ra một vấn đề bất thường là phương tiện dừng giữa đường. Nó sẽ không phải là một vấn đề nếu phương tiện dừng lại bên lề đường. Phân tích hành vi tự động xác định vị trí của hành động là ở giữa đường hoặc bên lề đường.

Các ví dụ phổ biến khác của phân tích hành vi bao gồm khả năng phân biệt được cả các hành động ôm nhau hay đánh nhau của con người, nhận dạng một đám đông ồn ào hay có thể trở nên bạo lực, xác định một người đang ngã hay đang cúi xuống buộc dây giày. Khả năng phân biệt sự kiện tiềm ẩn đe dọa hoặc nguy hiểm so với một sự kiện bình thường cung cấp cho các chuyên gia an ninh khả năng độc nhất để khởi động phản ứng nhanh chóng và thích hợp, giảm thiểu các sự cố gây tổn hại hoặc có thể phòng tránh các sự cố này.

Các hành vi và tình huống động có nhiều biến thể cần được hiểu và nhận ra. Phân tích hành vi có thể phân biệt được sự khác nhau giữa các hành động có vẻ giống nhau bằng cách học từ các đoạn video để tạo ra một chữ ký độc nhất cho hành vi trong đoạn video đó. Sau đó, khi xử lý luồng video trực tiếp, nó có thể nhận ra các chữ ký đó và đưa ra cảnh báo rằng có điều gì đó không ổn.

Các nhà lãnh đạo bảo mật có thể tận dụng các phân tích để chủ động giải quyết các mối lo ngại về an toàn. Phân tích hành vi có khả năng tự động phát hiện các sự kiện quan trọng, chẳng hạn như hoạt động bạo lực và đáng ngờ, hành vi của đám đông, vi phạm về giới hạn (bảo vệ), vi phạm về sức khỏe công cộng, tắc nghẽn và tai nạn giao thông, các mối đe dọa về môi trường và an toàn cá nhân, thống kê số lượng người và xe cộ di chuyển. Phân tích video có thể cải thiện độ chính xác trong giám sát an ninh, môi trường, sức khỏe và an toàn bằng cách loại bỏ nhu cầu để nhân viên giám sát đồng thời cùng lúc nhiều camera. Như kết quả, chúng cũng có thể giúp giảm chi phí nhân viên liên quan đến việc video lớn và giải quyết các cảnh báo sai, đồng thời cải thiện hiệu suất trung tâm hoạt động an ninh (SOC) và nhân viên an ninh bằng cách cho phép họ tập trung vào các sự kiện quan trọng và cung cấp các dịch vụ bổ sung.

Tự động hóa thông tin tình báo với phân tích video giám sát

Phân tích video nhận diện hành vi cung cấp thông tin tình báo hữu ích về các sự kiện quan trọng nhất để giúp giảm thiểu các tình huống có nguy cơ, giảm thiểu các trách nhiệm pháp lý, giảm thiểu rủi ro và duy trì tuân thủ các quy định mới.

Phân tích video nhận diện hành vi đang được triển khai trên toàn thế giới cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm các thành phố an toàn và thông minh, các trung tâm giao thông, các ngân hàng và cơ quan tài chính, các khuôn viên giáo dục và doanh nghiệp, các cơ sở chăm sóc sức khỏe cũng như an toàn lao động và môi trường công nghiệp và sản xuất. Sự thành công của việc phân tích video trong hiện tại sẽ giúp thúc đẩy triển khai phân tích video nhận diện hành vi tiên tiến, biến các hệ thống video phản ứng truyền thống thành các nguồn dữ liệu và thông tin tình báo chủ động trong tương lai.