Misschien heb je de voorbije jaren al gehoord van de term 'metadata'. Simpel gezegd zijn metadata gegevens die de objecten beschrijven en wat er gebeurt in een scène die door videobewaking wordt gedekt.
Verbeteringen in de beeldkwaliteit van bewakingscamera's en de toepassing van deep learning en AI vormen de basis voor verbeterde scène-intelligentie, en gedetailleerde analyse en categorisering maken vervolgens de metadata.
Deze post is niet bedoeld om dieper in te gaan op metadata zelf (als je daarin geïnteresseerd bent, kun je eerdere blogposts zoals deze raadplegen, en ook onze whitepaper waarnaar aan het einde van deze post wordt gelinkt). In plaats daarvan willen we bekijken hoe metadata wordt gebruikt, zowel op zichzelf als in combinatie met gegevens van andere sensoren, om nieuwe toepassingen, diensten en analyses te maken.
In de technologie-industrie kan het potentieel van nieuwe innovaties gemakkelijk worden overschat. Maar we zijn er echt van overtuigd dat de toename van metadata en de kwaliteit ervan een kans biedt met nagenoeg oneindige mogelijkheden op het gebied van beveiliging, veiligheid en – misschien het allerbelangrijkste – operationele efficiëntie.
Hier zijn vijf manieren waarop metadata vandaag en in de toekomst worden gebruikt:
1. Snel vinden wat je zoekt
Sinds het ontstaan van videobewaking moet men urenlang beeldmateriaal doorzoeken, vooral in het kader van een onderzoek na een incident. Wanneer een site of stad tientallen of misschien honderden bewakingscamera's gebruikt – die allemaal 24/7 werken – kan dit snel een vervelende handmatige taak worden, waardoor onderzoeken aanzienlijke vertragingen oplopen.
De gedetailleerde beschrijvingen van een locatie die door metadata worden verstrekt, veranderen de snelheid en nauwkeurigheid van het zoeken. In plaats van handmatig uren videobeelden te bekijken, kunnen operators eenvoudige zoekparameters gebruiken om bijvoorbeeld beelden te vinden die "een persoon met rode bovenkleding" omvatten. Er kunnen extra filters worden toegepast om het zoeken te vergemakkelijken, zoals interessegebieden, tijden en data, en zelfs de snelheid en rijrichting van bepaalde objecten.
De snelheid van het onderzoek na een incident is een belangrijke factor in het vermogen van beveiligings- en wetshandhavingspersoneel betrokkenen te vinden en contact met hen op te nemen. Metadata is de basis voor een revolutie in het zoeken.
2. Een nauwkeuriger beeld in realtime
Een andere traditionele rol voor beveiligingsoperators die drastisch wordt verbeterd door metadata is de monitoring van realtime video. Aangezien de beperkingen van de middelen een invloed hebben op het vermogen de feeds van meerdere bewakingscamera's effectief te controleren, moeten we manieren vinden om operators in hun rol te versterken en te ondersteunen, vooral wanneer incidenten een onmiddellijke reactie vereisen.
Metadata biedt de mogelijkheid een scène automatisch nauwkeuriger te analyseren, waarschuwingen voor operators aan te maken of acties in te schakelen (bijv. geautomatiseerde audio-aankondigingen) op basis van waargenomen activiteit. De aandacht van operators wordt gericht op de plaats waar dit het meest nodig en nuttig is, met geautomatiseerde acties die de respons ondersteunen.
Daarnaast bieden dashboards die worden geleverd via videobeheersoftware (VMS) een realtime overzicht van de metadata van bewakingsoplossingen. Door naast de videofeed zelf te zitten, kan de operator meer inzicht toevoegen in een scène.
Dezelfde metadata kunnen ook worden geïntegreerd in Business Intelligence (BI)-platforms, cloudgebaseerde diensten, toegangscontrolesystemen of parkeeroplossingen, wat de basis vormt voor efficiëntere operaties en een betere klantervaring.
In de retailomgeving kunnen managers bijvoorbeeld een waarschuwing ontvangen over een toename van het aantal klanten en ervoor zorgen dat het personeelsniveau aan de behoefte voldoet. Of op industriële of bouwsites mag toegang alleen worden verleend aan personen die geschikte persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM) dragen. De potentiële use cases zijn eindeloos.
3. Gegevens van meerdere sensoren combineren
Hoewel de fysieke vorm van bewakingscamera's de afgelopen jaren niet veel is veranderd, zijn hun mogelijkheden gewijzigd: tegenwoordig zijn dit krachtige 'sensoren met een lens' geworden. AI heeft deze transformatie versneld, waardoor de camera objecten kan herkennen en betrouwbare beelden en metadata van hoge kwaliteit kan produceren.
Deze gegevens op zich hebben al een grote waarde, maar wanneer ze worden gecombineerd met gegevens van andere sensoren – bijvoorbeeld de sensoren die de kwaliteit van de omgeving, geluid of trillingen in machines meten – worden ze nog krachtiger. De inzichten die deze gecombineerde gegevens bieden – in realtime of over langere periodes – bieden talrijke mogelijkheden voor nieuwe toepassingen en use cases.
Alarmen kunnen door elke sensor worden gegenereerd wanneer specifieke drempels worden bereikt, met videobewakingscamera's die een snelle visuele verificatie van een incident of veranderende situatie mogelijk maken, en passende corrigerende acties. In essentie betekent de combinatie van gegevens dat de 'zintuigen' van een operator rond een scène worden verbeterd, naast het 'zicht' dat video alleen biedt.
Audio-analyse kan bijvoorbeeld een waardevolle aanvulling zijn op visuele informatie. Door geluiden te detecteren die kunnen wijzen op mogelijke fysieke agressie, zoals schreeuwen of roepen, of criminele activiteiten, zoals glasbreuk of zelfs schoten, en zo een vroegtijdige waarschuwing te geven, worden operators beter bewust zijn van de situatie.
Een ander voorbeeld is dat sensoren die overmatige hitte of trillingen in machines detecteren, een vroegtijdige waarschuwing kunnen geven over een mogelijk probleem. Wanneer deze machines zich op afgelegen locaties of in moeilijk bereikbare of gevaarlijke gebieden bevinden, kan een visuele controle helpen beoordelen of preventief onderhoud nodig is, waardoor de lopende activiteiten worden beveiligd.
De metadata van andere sensoren zijn ook waardevol voor snel onderzoek na een incident. Metadata nemen voor audio-analyse. Door te kunnen zoeken naar het geluid van schreeuwen of roepen kunnen operators incidenten nauwkeurig en bijna onmiddellijk lokaliseren. Door 'oren' toe te voegen aan de 'ogen' van je bewakingsoplossing krijg je een veel uitgebreider inzicht in wat er gebeurt – of is gebeurd – in een scène.
4. Trends en patronen in de loop der tijd opmerken
De mogelijkheden van de hedendaagse bewakingscamera's betekenen dat de analyse en het aanmaken van metadata plaatsvindt aan de rand van het netwerk, in de camera zelf. Dit biedt aanzienlijke voordelen in de kwaliteit van de analyses, het vermogen in realtime op gebeurtenissen te reageren en het verminderen van de hoeveelheid gegevens die in het hele netwerk moet worden gedeeld.
Maar de enorme hoeveelheden metadata die al worden gegenereerd uit de toenemende hoeveelheid opgenomen video, zelfs in deze relatief vroege stadia, bieden een andere kans. Organisaties kunnen metadata in de loop der tijd samenvoegen en analyseren, trends en patronen detecteren en leiden tot verbeterde operaties in alle aspecten van het bedrijf en het leven. Ook dit is nog krachtiger in combinatie met gegevens van andere sensoren.
Neem bijvoorbeeld de metadata van camera's die de verkeersstroom door een stad bewaken. In combinatie met de gegevens van sensoren voor luchtkwaliteit en ruis kunnen stedelijke autoriteiten plannen opstellen voor wijzigingen die het leven en de gezondheid van de burgers positief zullen beïnvloeden, zoals het verbieden van bouwwerkzaamheden tijdens bepaalde uren of het binnenrijden van zware voertuigen binnen de stadsgrenzen. Voertuigtellingsanalyses kunnen stadsplanners helpen knelpunten te vinden om wegen, kruispunten en infrastructuur te optimaliseren en files te minimaliseren.
Zo kunnen gegevens die in zogenaamde smart buildings worden verzameld ook worden geanalyseerd om het management van verwarmings-, airconditioning- en verlichtingssystemen te optimaliseren ter ondersteuning van efficiëntie- en milieudoelstellingen.
Het is op het gebied van trendanalyse na verloop van tijd dat we waarschijnlijk enkele van de meest impactvolle voordelen in operationele efficiëntie zullen zien.
5. De volgende generatie toepassingen en diensten van stroom voorzien
Dit is echter slechts het topje van de ijsberg van de mogelijkheden die bestaan door het gebruik van metadata.
De volgende generatie toepassingen en diensten is onderweg – sommige 'on the edge', in de camera zelf, andere in de cloud (of waarschijnlijk in een hybride systeem om de voordelen van elke omgeving te benutten). Deze zullen gecombineerde gegevens gebruiken van meerdere sensoren en bronnen, en zullen voordelen opleveren voor traditionele videobewakingstoepassingen en nieuwe mogelijkheden openen.
De creativiteit van duizenden app ontwikkelaars over de hele wereld zal de basis vormen voor deze toepassingen en diensten. Het Axis Camera Application Platform (ACAP) is een plek voor ontwikkelaars om de mogelijkheden van verbeterde metadata te verkennen.
We zijn enthousiast te zien hoe wij en onze partners van deze kans profiteren. Vooral omdat de grootste transformaties mogelijk 'verder gaan dan veiligheid', waarbij inzichten uit metadata organisaties, steden en zelfs landen kunnen helpen efficiënter te werken en het welzijn van hun burgers ten goede komen.
