Effectieve bewakingsoplossingen moeten complexe scènes eenvoudig maken om te begrijpen én om op te reageren. In de praktijk betekent dit het verzamelen van enorme hoeveelheden details uit video- en/of audiostreams, veelal van veel verschillende bronnen. Hoe meer apparaten er in het systeem aanwezig zijn, hoe groter het aantal potentiële details er van belang kan zijn.
Uiteindelijk draait effectieve surveillance om het kunnen handelen op basis van die details die er echt toe doen voor systeembeheerders en operators. Maar wat als zij niet precies weten naar welke informatie ze moeten zoeken – of zelfs niet weten wat ze moeten zoeken? De details die ertoe doen kunnen te maken hebben met een specifieke persoon, een object, een beweging of een gebeurtenis die nog nooit eerder heeft plaatsgevonden.
Moderne beveiligingssystemen genereren een overweldigende hoeveelheid data – waarvan het grootste deel nooit wordt gebruikt. Zeker bij 24/7 videoregistratie is het moeilijk om snel te bepalen wat belangrijk is in een scène. Metadata helpt om die data identificeerbaar en actiegericht te maken door beschrijvingen toe te voegen aan belangrijke details in beeld en geluid.
Daarom vormt metadata de basis voor het verkrijgen van bruikbare inzichten uit video- en audiostreams. Ze maakt het mogelijk om snel te vinden, te beoordelen en te reageren op de details die het meest van belang zijn – of het nu gaat om één camera of duizenden. Metadata is inmiddels een essentieel onderdeel van moderne beveiligings- én bedrijfsprocessen.
Wat is metadata?
In de basis is metadata “data over andere data”. In de context van videobewaking betekent dat: informatie over videodata. Meer specifiek beschrijft metadata de waar, wat en hoe van veranderingen in een scène.
Videometadata legt vast waar bepaalde details zich bevinden, wat ze zijn en hoe ze zich bewegen. Denk aan kenmerken als locatie, tijd, kleur, vorm, snelheid, richting, of het geluidsniveau van een object in beeld. Ook technische gegevens zoals codec, tijdstempels of de identiteit van het apparaat kunnen worden toegevoegd.
Op basis van AI en deep learning (zie whitepaper) kunnen metadata-beschrijvingen op verschillende niveaus worden toegepast – van grof tot zeer gedetailleerd. Zo kan software pixels classificeren als persoon, voertuig of dier, of verder specificeren:
- Voertuigtype: auto, bus, fiets, enz.
- Kenteken, merk en model
- Kleur: rood, blauw, groen, enz.
- Bewegingskenmerken: snelheid, richting, coördinaten
De waarde van metadata
Metadata biedt niet alleen details over personen, objecten en gebeurtenissen in beeld; ze maakt het ook mogelijk om grote hoeveelheden videomateriaal snel te groeperen, sorteren, doorzoeken en terug te vinden. De belangrijkste toepassingsgebieden zijn:
- Real-time meldingen en alarmtriggers
- Forensische zoekopdrachten na een incident
- Statistische analyse en rapportage
Intelligentie toevoegen aan videobeelden
Metadata voegt digitale betekenis toe aan elk frame in een videostream. In plaats van ruwe videobeelden handmatig te moeten bekijken, helpt metadata software om scènes te interpreteren en er in real time op te reageren.
Zo kan software leren wat ‘normaal’ is voor een bepaalde scène en afwijkingen, gedragspatronen of activiteiten herkennen – en zelfs voorspellen wat er waarschijnlijk gaat gebeuren.
De mogelijkheden zijn eindeloos, bijvoorbeeld:
- Zoeken na een incident: vind personen met rode kleding in een scène.
- Automatisering: open de slagboom voor een blauwe auto met kenteken XYZ123.
- Analyse: tel hoeveel voertuigen in één richting rijden.
Meerwaarde binnen videomanagement
De echte kracht van metadata komt tot uiting wanneer informatie uit verschillende bronnen wordt gecombineerd – video, audio, locatie, procesdata en meer. Denk aan RFID-tracking, GPS-coördinaten, temperatuursensoren, geluiddetectie of kassadata. Door al deze gegevens te koppelen op basis van hun tijdstempel ontstaat een veel rijker en completer beeld.
Open standaarden maken het verschil
In de IP-wereld draait het om interoperabiliteit. Open protocollen en industriestandaarden maken het mogelijk om metadata naadloos te integreren. Zo kunnen enorme hoeveelheden data uit uiteenlopende systemen samen een dieper en breder inzicht bieden in alles wat ons omringt.
