Analitik za YouTube TV. Videoanalitika v videonadzornih sistemih. Tehnologije video analitike

• Kako zgraditi strategijo promocije, če niso zastavljeni specifični merljivi cilji?
• Kako objektivno oceniti kakovost vsebine, ko ni analize konkurentov?
• Kako analizirati uspešnost oglasov brez dinamike po ključnih kazalcih?

Uvodno: meritve za kakovost video vsebine in uspešnost promocije YouTuba

Upoštevajte: ne morete se osredotočiti samo na en dobro znan in priljubljen kazalnik. Kompleksni procesi, kot so promocija poslovanja, monetizacija kanalov, uvrstitev videa, so odvisni od številnih dejavnikov. Pomembno je gledati v dinamiki in, če je mogoče, v primerjavi s konkurenti za celotno paleto meritev.

Število ogledov in čas gledanja

Prej so bili ogledi določenega videoposnetka / splošnih ogledov kanala pokazatelj uspeha: vsi so jih poskušali pridobiti na kakršen koli način, vključno z goljufanjem. Zdaj to početje ni samo škodljivo, ampak tudi nesmiselno. Pravila glede časa gledanja in sodelovanja, ne števila gledanih videoposnetkov.

To pomeni, da ni pomembno, kolikokrat je videoposnetek gledan – pomembno je, kako dolgo je bil posnet. Na primer, 1 ogled po 10 minut bo za platformo bolj dragocen kot 10 ogledov po 30 sekund.

Čas gledanja je eden od glavnih dejavnikov razvrščanja, kot je opisano v pomoči za YouTube.

Res je, da je med temi kazalniki pogosto dobra korelacija, to je opazno v poročilih YouTube Analytics (več o orodju v naslednjem razdelku).

Naročniki, edinstveni gledalci, doseg

Normalen razvoj kanala spremlja stalna rast naročnikov. Ostri skoki navzgor lahko kažejo na uspešne oglaševalske / PR poteze ali goljufanje in val odjav - o težavah z ugledom, izdajanju nizkokakovostnih vsebin.

Hkrati se število naročnikov skoraj vedno razlikuje od števila gledalcev. Nekateri sledilci vaših novih videoposnetkov ne bodo opazili, bodo pa pritegnili tudi povsem novo občinstvo: iz priporočil, iskanj in zunanjih virov.

Poleg edinstvenih gledalcev in naročnikov je koristno pogledati tudi doseg (skupno število prikazov) in CTR ikone (pretvorba prikazov v ogled).

Večje kot so številke, bolje:

• Rast naročnikov nakazuje, da ustvarjate kakovostno vsebino.
• Gledalci kažejo, koliko ljudi gleda vaše videoposnetke.
• Doseg prikazuje, kolikokrat so bili vaši videoposnetki prikazani v iskanju, v priporočilih, v virih.

Geografija in starost občinstva

Pomembno ni samo, kako izgledajo, ampak tudi, kdo izgleda. Oglaševalci so pripravljeni plačati več za oglede iz Moskve kot za oglede iz regij. Po istem načelu - uporabniki v Evropi ali Združenih državah so dražji od občinstva CIS.

Zavzetost (všeč mi je / ne maram, komentarji, skupne rabe)

Engagement (ER) prikazuje, kako se gledalci odzovejo na videoposnetek. Glede na raziskavo Backlinko imajo družbeni odzivi – všečki, delitve, komentarji – pozitiven učinek na ocene videoposnetkov.

Visoka naravna angažiranost je močan signal za predstavnike podjetij in blogerje, ki želijo kupiti neposredno oglaševanje na kanalu.

Mimogrede, nevšečnosti niso slabe, enaka vpletenost. To je za YouTube dober znak, da video ni ravnodušen do občinstva, vzbuja čustva. Lahko obiščete »Trende« in ugotovite, da »tovornjaki« nevšečnosti sploh ne motijo ​​videoposnetkov.

Primer videoposnetka z velikim številom nevšečkov, ki je kljub temu zadel YouTube trende

Število videoposnetkov in rednost njihovega izdajanja

Število videoposnetkov, pogostost in rednost njihove objave je posreden, a pomemben kazalnik.

Prvič, brez zadostnega števila videoposnetkov je komaj mogoče izpolniti pogoje za monetizacijo kanala / sodelovanje v oglaševalski borzi ali oglaševalski mreži. Drugič, naročniki ne bodo zadovoljni s tem, kar imajo - vedno želijo nekaj novega. Tretjič, zapuščeno ali občasno oživljajoče spletno mesto ne bo pritegnilo resnih oglaševalcev.

Tukaj je pomembno tudi razumeti, kakšne videoposnetke objaviti. Če ste sprva izbrali eno temo, nadaljujte z njo. In če najprej objavite ocene, nato "pogovorne" videoposnetke, nato posnetke, boste izgubili urgenco. Vaše občinstvo si bo ogledalo le tisto, kar jim je zanimivo, torej majhen del videoposnetkov. Ali celo pojdite na kanale, ki pokrivajo eno temo.

Notranja orodja - za temeljito analizo vašega YouTube kanala

Orodja in storitve tretjih oseb so morda bolj priročna, vendar notranjih orodij ni mogoče zanemariti. Samo oni (popolnoma brezplačni) bodo zagotovili podrobno statistiko o občinstvu, virih prometa, času gledanja itd.

YouTube Analytics

Naloge, ki jih Clever rešuje:

• Analitika oznak in njihovih ocen.
• Ocena pozicij videa v iskanju YouTube.
• Zbiranje semantike (za Yandex, YouTube, Google Trends).
• Ocena angažiranosti (všečki, komentarji, delitve na družbenih omrežjih).

Vtičnik pomaga tudi pri sestavljanju opisov videoposnetkov (vstavljanje časovnih kod, ustvarjanje oznak), dodajanje nasvetov in pripisov za predloge itd.

Tubebuddy

TubeBuddy je vtičnik za optimizacijo vaših kanalov in analizo kanalov drugih ljudi, ima podobno funkcionalnost kot VidIQ. Deluje s Chromom in Firefoxom.

Zmogljivosti orodja:

• Podajanje statistike o všečkih / nevšečkih, komentarjih, ogledih videoposnetkov in omembah v nekaterih družbenih omrežjih.
• Določitev ogledov, naročnikov in števila videoposnetkov na kanalu.
• Ekspresna revizija video bloga z vidika SEO.

TubeBuddy ima tudi pomožna orodja za primerjavo vašega kanala/videa s kanalom nekoga drugega, izbiro in analizo ključnih besed in oznak ter napredno vdelavo. Če to ni dovolj, potrebujete več - potem lahko kupite plačan načrt od 9 $ na mesec, odprl bo dostop do dodatnih funkcij - video posodobitve po urniku, objave na Facebooku, množična posodobitev seznamov predvajanja, A / B testi , in drugi.

Zmogljive storitve za podrobno analitiko več družbenih medijev

Če predstavnik podjetja, tržnik ali bloger dela z več platformami hkrati, je morda bolj priročno in lažje, da to storite s specializiranimi storitvami SMM. Omogočajo vam zbiranje statistike in analizo konkurentov z vseh spletnih mest v enem oknu: YouTube, socialna omrežja / messengerji. Tam so pogosto povezane funkcije samodejnega objavljanja.

EPICSTARS

Možnosti:

• Statistični podatki o naročnikih, angažiranosti, povprečnem številu ogledov, številu videoposnetkov.
• Izdaja zanesljivih podatkov o demografiji in geografiji občinstva (informacije se nalagajo neposredno iz sistema spletne analitike, na primer Youtube Analytics, ko bloger poveže svoj kanal ali drugo spletno mesto).
• Prikažite stroške oglaševanja, ocene oglaševalcev, primere vsebine.
• Varen dogovor.

LiveDune

LiveDune je ruska storitev za YouTube analitiko, družbena omrežja in iskanje voditeljev mnenj. Poleg YouTuba sodeluje z VK, Instagramom, Twitterjem, OK, Facebookom. Brez registracije si lahko ogledate 100 najboljših kanalov na YouTubu s številom sledilcev in skupnim številom ogledov. Po registraciji je na voljo podrobnejša statistika.

Funkcionalnost:

• YouTube statistika glede na občinstvo (geografija, spol, starost), dinamiko angažiranosti (všeč mi/nevšeč mi je, komentarji), ogledi.
• Zbiranje in nalaganje komentarjev na račune/skupnosti.
• Sledenje oglaševalskim kampanjam konkurentov, preverjanje blogerjev za goljufanje itd.

Naročnina na storitev stane od 300 do 9500 rubljev na mesec.

Fanpage Karma

Fanpage Karma je tuja storitev, ki je iz preprostega analizatorja Facebook strani prerasla v večnamensko SMM platformo. Zdaj deluje tudi z Google+, Pinterest, Twitter, Instagram, YouTube.

Kaj lahko stori Fanpage Karma:

• Določite najboljše vrste in oblike vsebine, najboljši čas za objavo.
• Ocenite poslovne račune po KPI (naročniki, stopnja odzivnosti, angažiranost itd.).
• Primerjajte neomejeno število strani, prepoznajte trende.

Tarifa s podporo za YouTube analitiko se začne pri 150 USD na mesec.

JagaJam

JagaJam je ruska storitev za analitiko družbenih medijev, tako kot je LiveDune osredotočen na blagovne znamke. Zbira podatke iz VKontakte, Facebook, Instagram, Odnoklassniki, Twitter, YouTube, Pinterest.

Možnosti:

• Poročanje o dinamiki naročnikov, angažiranosti, priljubljenosti vsebine, dosegu.
• Vrednotenje učinkovitosti in kakovosti komunikacije z občinstvom družbenih omrežij.
• Kazalniki v retrospektivi - za sestavo SMM strategije in konkurenčne analize.
• Iskanje optimalnega časa za objavo, izvoz poročil itd.

Najnižja tarifa je 4900 rubljev na mesec.

Popsterji

Popsters je ruska storitev za analizo 13 družbenih omrežij in platform. Deluje z YouTubom, TikTokom, Facebookom, Instagramom, Telegramom, Odnoklassniki in drugimi platformami.

Za ogled statistike v storitvi se morate registrirati. Nato določite URL želenega kanala. Sistem bo pokazal:

• Podatki o kanalu – skupno število všečkov, nevšečkov, ogledov, komentarjev, naročnikov, odstotek angažiranosti.
• Podrobni podatki za vsak videoposnetek – število ogledov, všečkov, nevšečkov, komentarjev, odstotek ER.
• Splošni podatki o kanalu v obliki grafov - aktivnost po dnevih v tednu, času dneva, rast naročnikov itd.
• Ocena videoposnetka na kanalu po všečkih, nevšečkih, komentarjih, ogledih, ER, ERview in v kronološkem vrstnem redu.

Ocene je mogoče filtrirati glede na prisotnost besedila v opisu, povezav, fotografij in drugih značilnosti. In povečajte kateri koli graf iz splošnih podatkov na kanalu s preprostim klikom nanj. Poročilo lahko prenesete v formatih XLSX, PPTX in PDF.

Storitev stane od 399 rubljev na mesec, odvisno od tarife. Na voljo je brezplačno preskusno obdobje 7 dni - v eno družbeno omrežje lahko naložite do 10 kanalov in prenesete rezultat v formatu XLSX.

To je rezultat analize kanalov v Popsters

Ocene in katalogi kanalov YouTube - za iskanje in ocenjevanje vrhov in srednjih kmetov

Da bi se novinec v YouTubu nenehno razvijal, se je koristno osredotočiti na uspešnejše - povprečje in vrh. Če želite brezplačno spremljati najboljše v njihovi tematiki, pa tudi razumeti, koliko lahko zaslužite namesto njih - storitve ocenjevanja ali katalogi kanalov YouTube vam bodo pomagali. Veliko podjetje, ki je bolj usmerjeno v slikovno oglaševanje, lahko uporablja tudi kataloge za predhodno izbiro oglaševalskih mest. In oceniti, koliko boste morali plačati za integracijo oglasov.

Socialblade

Socialblade je tuja storitev s 24,5 milijona kanalov YouTube. Podatke zbira tudi na Facebooku, Twitterju, Twitchu, Instagramu.

Za ogled statistike YouTuba se vam niti ni treba registrirati - samo vnesite ime kanala ali URL v polje na glavni strani.

Statistični podatki družbe Socialblade vključujejo:

• Dinamika glede na naročnike, oglede, približen zaslužek kanala (kar pomeni prihodek od Google Adsense).
• Ocena kanala na podlagi lastnih kazalnikov platforme (uvrstitev naročnikov, uvrstitev ogledov videoposnetkov, uvrstitev na družbenem omrežju, skupna ocena).
• Število objavljenih videoposnetkov, država in tema kanala.

Statistiko lahko preučujete za nazaj 2 leti.

Whatstat

Whatstat je ruska bonitetna storitev, podobna Socialblade. V bazi je približno 7500 kanalov YouTube. Whatstat zbira tudi podatke iz Twitcha.

Na kanalih YouTube lahko najdete naslednjo statistiko:

• Naročniki, ogledi, število videoposnetkov.
• Datum registracije, predvideni dohodek.
• Kategorija.

Podatki za nazaj - 3 mesece. Za razliko od Socialbladea so predstavljene ocene 100/250/500 najboljših kanalov v Rusiji, pa tudi razčlenitev spletnih mest po temah (izobraževanje, glasba itd.).

Toda izmenjave so bolj primerne za izbiro srednjih in malih kanalov, za pridobivanje podrobnejših statistik o spletnih mestih, za varno sodelovanje. En od njih - . Platforma ima 11.800 kanalov YouTube s skupnim dosegom 500 milijonov prikazov. Če želite analizirati konkurente ali najti blogerja za integracijo oglaševanja, se morate samo registrirati. Brez naročnin ali dolgotrajnih moderatorjev. S filtri lahko hitro najdete ustrezne kanale, si ogledate statistiko, primere vsebine in integracij oglasov.

Katalog kanalov YouTube na EPICSTARS - s statistiko in filtri

Na kratko o glavnem

• Čas gledanja je pomembnejši od ogledov; poleg naročnikov morate pogledati tudi pokritost; pomembno je upoštevati vključenost in značilnosti občinstva; ne škodi pogled na količino vsebine in pravilnost njene objave.
• Pri analizi lastnih YouTubovih kanalov ne smete zanemariti notranjega orodja – kreativnega studia (YouTube Analytics). Poleg tega lahko povežete Google Analytics: za zbiranje semantike iskanja po kanalu, preučevanje obiska posameznih strani, izračunavanje konverzije na podlagi naročniškega obrazca.
• Razširitve VidIQ, Clever, TubeBuddy so zelo primerne za ekspresno revizijo vaših video blogov in priročno konkurenčno analizo. Večina njihovih funkcij je brezplačnih.
• Če poleg kanalov YouTube obstaja promocija na družbenih omrežjih in neposrednih sporočilih, je vredno razmisliti o večnamenskih storitvah SMM: na primer LiveDune, Fanpage Karma ali JagaJam. Res je, da so plačani in niso poceni, v nasprotju s platformo za delo z blogerji. Na njej je enostavno najti konkurente za analizo in partnerje za oglaševanje, saj je v bazi približno 40.000 strani.
• Za izbiro platform za oglaševanje, za analizo konkurentov iz "srednjih kmetov" in "vrhov" - storitve ocenjevanja so zelo primerne: tuji Socialblade, ruski Whatstat. Njihove ocene in katalogi kanalov YouTube so na voljo brezplačno in brez registracije.
• Če podjetje na YouTubu išče večinoma »novince« in »srednje kmete«, je usmerjeno v potencialne stranke in je pripravljeno delati le na varnem dogovoru, potem so menjave najboljša možnost. Praviloma zagotavljajo več statistike kot storitve ocenjevanja in SMM. Iskanje blogerjev za oglaševanje ali analizo konkurence ni na voljo takoj po registraciji: ni plačanega vstopa ali dolgotrajno obravnavanje prijave.

Gre za to, kako in kje si lahko ogledate statistiko kanala, oglede videoposnetkov, naročnine in odjave na YouTubu ter zakaj morate to storiti. Vso srečo!

Video analitika- strojna in programska oprema oziroma tehnologija, ki uporablja metode računalniškega vida za avtomatizirano zbiranje podatkov na podlagi analize pretočnega videa (video analiza). Video analitika temelji na obdelavi slik in algoritmih za prepoznavanje vzorcev za analizo videa brez neposrednega človeškega posredovanja. Videoanalitika se uporablja v inteligentnih videonadzornih sistemih (CCTV), poslovni inteligenci (BI) in video iskanju.

Funkcije video analitike.

Glede na cilje lahko videoanalitika izvaja eno ali več osnovnih funkcij:

Zaznavanje predmetov Praviloma se predmeti v vidnem polju kamere zaznajo z video detektorji gibanja. Glavna razlika med video analitiko in IR senzorji gibanja je zmožnost lokalizacije (izbire) in neodvisne analize več predmetov hkrati. Če gibanje ni zadostna lastnost za lokalizacijo predmeta v okvirju, se lahko zaznava izvede s predlogami. Na primer zaznavanje obrazov ljudi, avtomobilskih registrskih tablic ali odkrivanje sedečih morskih ciljev.

Sledenje objektom. Algoritmi za sledenje (sledenje) omogočajo pridobivanje določene trajektorije gibanja predmeta tako v vidnem polju ene kamere kot posplošene trajektorije na podlagi podatkov iz več kamer hkrati. Sledenje je potrebno za analizo obnašanja predmeta vzdolž njegove poti, na primer za določitev gibanja osebe proti toku ali gibanja s povečano hitrostjo. Poleg tega je sledenje potrebno za izključitev ponavljajočih se alarmov sistemov video analitike na iste objekte. Profesionalni sistemi delujejo v skladu s pravilom "en alarmantni objekt - en sprožitev" za doseganje visoke produktivnosti operaterja.

Razvrstitev predmetov Nekateri sistemi za videoanalizo razvrščajo predmete za filtriranje obvestil v živo ali rezultatov iskanja. Na primer, tipičen klasifikator predmetov z uporabo oblik in absolutnih dimenzij razporedi predmete v skupine: oseba, skupina ljudi, vozilo. Bolj izpopolnjeni klasifikatorji v sistemih video analitike lahko določijo spol ali povratno skupino osebe.

Identifikacija predmeta Identifikacija objektov je najbolj zapletena komponenta sistemov video analitike. Sodobni sistemi omogočajo identifikacijo ljudi po biometričnih značilnostih osebe ali vozil - po registrskih tablicah. Identifikacija se lahko izvede z dodatnimi sredstvi izven področja video analitike: na podlagi prstnih odtisov, bančnih kartic, vozovnic, vozovnic ali identifikatorjev mobilnih naprav.

Odkrivanje (prepoznavanje) situacij. Video analitika omogoča ne samo izbiro objektov iz pretočnega videa, temveč tudi prepoznavanje alarmantnih situacij na podlagi analize obnašanja tega objekta, kar pri običajnem videonadzornem sistemu ni mogoče. Tudi situacijska videoanalitika lahko samodejno zazna prečkanje signalne črte, padajoče ljudi, prepovedano parkiranje in nastanek požara.

Rezultati dela video analitike so dogodki (sporočila), ki jih je mogoče posredovati operaterju videonadzornega sistema ali shraniti v video arhiv za naknadno iskanje. Poleg tega videoanalitika generira metapodatke, torej podatkovne strukture, ki opisujejo vsebino vsakega okvirja video sekvence. Metapodatki vsebujejo informacije, kot so lokacija in identifikatorji objektov (običajno v obliki alarmnega okvirja), trajektorija in hitrost gibanja predmetov, podatki o ločevanju ali združevanju objektov, podatki o nastanku in koncu alarmne situacije. . Metapodatki so posneti v video arhivu in se predvajajo skupaj z videom.

Glavne vrste video analitike.

Z vidika aplikacije se razlikujejo naslednje vrste video analitike:

Obodna video analitika(perimetrska video analitika) se uporablja za zaščito širših območij in obodov, odkrivanje vdora in prečkanja signalne črte v "sterilni coni". Značilnost perimetrske video analitike so razmeroma redke kršitve (zato se območje imenuje "sterilno"), vendar oblike in vrste predmeta ni mogoče jasno opredeliti, na primer oseba lahko plazi ali vozi kolo.

Situacijska video analitika(situation video analytics) se uporablja za prepoznavanje alarmantnih situacij, povezanih z vedenjem ljudi ali z gibanjem vozil. Situacijska videoanalitika lahko deluje na podlagi uporabniško določenih pravil (na primer prepovedano parkiranje na določenem območju) ali na podlagi zbranih statističnih podatkov (na primer, v tem času je v parku dvakrat več ljudi kot običajno). in na ta dan v tednu).

Biometrična video analitika(biometrična video analitika) se uporablja za identifikacijo in sledenje oseb na podlagi biometričnih značilnosti obraza. Klasična biometrija uporablja črne in bele sezname za primerjavo slik ljudi. Biometrična videoanalitika lahko obravnava bolj zapletene scenarije, kot je profiliranje ljudi ali povezovanje opazovanj iz več kamer v geografsko porazdeljenem nadzornem omrežju.

Oštevilčena video analitika(odčitavanje registrskih tablic) se uporablja za prepoznavanje registrskih tablic vozil, pa tudi za analizo njihovega gibanja s podatki iz več kamer.

Video analitika z več kamerami(Video analitika za sledenje več kamer) se uporablja za sledenje predmetom z uporabo več kamer. Rezultat dela video analitike z več kamerami je trajektorija gibanja predmeta na načrtu celotnega opazovalnega območja.

Arhitektura sistema video analitike.

Z vidika arhitekture strojne in programske opreme se razlikujejo naslednje vrste sistemov video analitike:

Strežniška video analitika predpostavlja centralizirano obdelavo video podatkov na strežniku. Običajno strežnik analizira video tokove iz več kamer ali kodirnikov na centralni procesni enoti (CPU) ali grafični procesni enoti (GPU). Glavna prednost video analitike na strani strežnika je zmožnost kombiniranja algoritmov video analitike na eni strojni platformi. Glavna pomanjkljivost strežniške video analitike je potreba po neprekinjenem prenosu videa od vira videa do strežnika, kar ustvarja obremenitev komunikacijskih kanalov.

Vgrajena video analitika (robna video analitika) implementiran neposredno v vir video podatkov, torej v kamere v kodirnikih. Vdelana video analitika deluje na namenskem procesorju (DSP, ASIC, FPGA, ARM ali arhitektura x86) naprave in posreduje rezultate (metapodatke) skupaj z videotokom. Glavna prednost vgrajene video analitike je zmanjšanje obremenitve komunikacijskih kanalov in strežnika za obdelavo videa. Če predmetov ali dogodkov ni, se video ne prenaša in ne nalaga komunikacijskih kanalov, strežnik za obdelavo pa ne dekodira stisnjenega videa za analizo in indeksiranje videa. V primerjavi s strežniško video analitiko lahko vgrajena videoanalitika poveča učinkovitost uporabe komunikacijskih kanalov in strežnikov za 10-100-krat.

Porazdeljena video analitika je hibridna rešitev med strežniško in vgrajeno video analitiko, pri kateri se obdelava porazdeli med video vir in centralno opremo. Na primer, v sistemih za sledenje z več kamerami se objekti zaznajo v viru video podatkov, primerjava rezultatov med več viri pa na strežniku.

Metode za prepoznavanje anksioznih situacij.

Obstajajo naslednje metode za konfiguriranje video analitike za samodejno prepoznavanje alarmnih situacij:

Videoanalitika, ki temelji na pravilih(video analitika na podlagi pravil) je najpogostejša vrsta video analitike, pri kateri uporabnik vnaprej določi pravila, ki definirajo alarmne dogodke. Uporabnik lahko na primer nastavi omejeno območje, kjer ljudje niso dovoljeni, ali območje z omejitvami za parkiranje avtomobilov.

Video analitika, ki temelji na statističnem učenju(statistično učenje video analitike) zbira statistične podatke o obnašanju objektov in generira alarm v primeru nestandardnega vedenja.

Splošne prednosti video analitike.

Glavna prednost video analitike pred običajnimi videonadzornimi sistemi je samodejno pridobivanje metapodatkov iz toka video podatkov brez posredovanja operaterja. Nastale metapodatke je mogoče uporabiti za hitro iskanje po video arhivu, pošiljanje alarmnih obvestil in zbiranje statistike.

V primerjavi z ročnim videonadzorom lahko videoanalitika zmanjša stroške videonadzora in človeški faktor v smislu zaznavanja in odzivnega časa. Ker pomemben del video podatkov (več kot 99 %) v videonadzornih sistemih uporabnikom ni zanimiv, lahko videoanalitika s filtriranjem nepotrebnih video podatkov drastično zmanjša obremenitev komunikacijskih kanalov in arhivskega sistema.

Obstoječe težave.

Glavna težava pri številnih implementacijah video analitike je visoka stopnja lažnih pozitivnih rezultatov, ki hitro zmanjša ekonomski učinek tehnologije. Problem se postopoma rešuje z izboljšanjem algoritmov video analize, avtomatskim testiranjem na posebnih testnih mizah in razvrščanjem dogodkov po pomembnosti.

Druga težava so znatni stroški sistemske integracije in implementacije video analitike. Vloga tega faktorja se zmanjša zaradi pojava odprtih standardov, kot je ONVIF, poenostavitve postopkov kalibracije in konfiguracije video analitike.

mednarodni standardi.

Inteligentni videonadzor nasploh in predvsem videoanalitika sta v zgodnji fazi standardizacije. Naslednje mednarodne organizacije razvijajo vmesnike za prenos podatkov in nadzor za sisteme video analitike:

ONVIF (Open Network Video Interface Forum) združuje približno 500 proizvajalcev in ima močne položaje v Rusiji, Evropi in na Japonskem. Opisuje vmesnike interakcije med IP kamerami, strežniki za video analitiko, videorekorderji, sistemi za nadzor dostopa (ACS) in drugimi komponentami. Posebnost ONVIF je uporaba SOAP za komunikacijo med komponentami varnostnega sistema.

PSIA (Physical Security Interoperability Alliance) združuje približno 65 proizvajalcev in je močno prisotna v Severni Ameriki. Posebnost PSIA je uporaba protokola POST. V primerjavi z ONVIF je PSIA enostavnejša za implementacijo, vendar manj prilagodljiva in razširljiva.

CAP (Common Alerting Protocol) je protokol za poročanje o alarmih. Za razliko od ONVIF in PSIA vmesnik CAP ni specializiran za videonadzor in video analitiko.

Področja uporabe video analitike.

Ekonomski učinek izvajanja video analitike je bolj opazen v velikih geografsko razporejenih videonadzornih omrežjih. Ker tehnologija postaja cenejša, postaja videoanalitika privlačna za gospodinjstva in mala podjetja.

Video analitika je programski logični sistem, ki temelji predvsem na video analizi, ki omogoča osvetlitev najpomembnejših točk v vedenju ljudi ali drugih nadzorovanih objektov.

Osnovna načela, na katerih temeljijo analitični algoritmi:

1. Oseba ne more zajeti vseh informacij.

2. Človek nikoli ne more predvideti vseh težavnih situacij.

3. Oseba se bo tako ali tako motila.

Treba je jasno razlikovati, da posebna laboratorijska videoanalitika ne temelji na detektor predmetov , kot to počne velika večina podjetij, vendar le uporablja Predmet Detektor kot komponenta in ne najpomembnejši element, ki ga je v sistemu veliko.

Najvišja stopnja praktičnosti temelji na VIDEOSEMANTICI.

Video analitika "Pozor!" je zgrajena na samoučeči se arhitekturi, ki na podlagi predhodne statistike vedenja določa, kaj je novega, nenavadnega, posebnega, nenavadnega v dejanjih nadzorovanih objektov.

Praviloma so vsi kriminalni pojavi storjeni na nestandarden način, ker zahtevajo posebne gibe, nenavadne poti gibanja, specifična zaporedja. Najpogosteje jih spremlja psiho-čustveno vzburjenje, zaradi česar izvajajo nestandardna dejanja. Vse to, pa tudi morebitne nove spremembe v okvirju, najde Pozor! Video analitika.

"Pozor!" je potreben ne le za iskanje kaznivih dejanj, temveč vam omogoča tudi iskanje drugih pomembnih trenutkov v življenju podjetja, hiše ali uličnega območja. Videoanalitika med drugim omogoča zelo hiter ogled velikih količin posnetkov in v njih izpostavi le trenutke, ki so vredni pozornosti. Na stotine ur se zlahka prilega nekaj minutnim analitičnim okvirjem.

Video analitika pri nadzoru prometa

Videoanalitika zavzema dostojno mesto tudi pri nadzoru prometa, odkrivanju nesreč, prometnih prekrških, varovanju in iskanju vozil.

Video analitika "Pozor!" - to je samo udobje, ne panacea za vse tegobe. Namesto stalnega in vsakokratnega opazovanja množice monitorjev predlaga le občasno pozornost na označene trenutke, ki poleg tega potekajo zaporedno na enem monitorju in le na 1/10 njegovega. Poleg tega ne izginejo dolgo z zaslona, ​​kar daje priložnost, da se motijo, gredo na stranišče ali si ogledajo lep gol nogometne tekme.

To je učinkovito zdravilo za boj proti težavam s človeškimi dejavniki... Zadnji stavek je treba razumeti dobesedno, izravnavamo človeški faktor in ne ustvarjamo čudežev umetne inteligence. Od Lich videosemantika iz klasične video analitike: oz.

Kaj je v resnici videonadzor?

Pogosto pride do zamenjave pojmov: videonadzor, alarmi, varnost ... Razni pametni ljudje jih poskušajo nadomestiti z video analitiko. Ta beseda še ni bila vpisana v uradni slovar, še ni v drugih jezikih sveta, tehnologije še ni nihče uradno priznal, a že želijo z njo zamenjati vsa tehnična varnostna sredstva . In problem ni v kakovosti tehnologije, ampak v smislu nasploh. Zakaj odstraniti, preklicati, zamenjati videonadzor? Treba ga je izboljšati, ne pa pretvoriti v detektorje dima, detektorje gibanja, detektorje aktivnosti in druge stvari, ki niso značilne za videonadzor. Poleg tega sami takšni senzorji, ki obstajajo že dolgo, stanejo red velikosti manj kot video kamere z video kanali in lahko delujejo v popolni temi.

Kaj je v resnici videonadzor? To so oči osebe v daljavi. In ne mečite prahu nanje. Glavna stvar v procesu videonadzora je oseba. Če ga vržemo ven, potem ni videonadzora. Videonadzor je tako, kot da je človek na mestu, kjer je kamera in vidi vse, kar se dogaja. Pusti skozi spanec, a vidi. Zaradi svoje selektivnosti se ne odziva na motnje, kot so zibanje vej, ptičev itd., poleg tega pa je sposoben na prvi pogled oceniti ustreznost ljudi, ki gredo mimo predmeta (čeprav ne vedno).

Zato pustimo te funkcije za videonadzor, ne bomo jih nadomestili z ničemer, le naredili bomo tako, da bo človek lahko udobno čutil, da je hkrati na stotine mest velikega števila video kamer. Poleg tega je lahko gledal televizijo ali celo spal, če bi res želel, in na splošno doživljal čim manj nelagodja. Še vedno ne bomo mogli zlomiti človeške fiziologije, naša naloga je, da se ji prilagodimo, da zagotovimo varnost predmeta v pogojih pozornosti, ki jo je pripravljen nameniti gospod človek. V skladu s tem nima smisla voziti neskončnega toka video kanalov, sporočil, opozoril - nihče jih ne bo zaznal, preprosto zato, ker je utrujajoče. Naloga video analitike je najti udobno povezavo med videonadzornim sistemom in osebo.

Video analitika- to je neke vrste balzam za možgane operaterja, ne smete ga zamenjevati s samimi možgani.

Ne borimo se proti kriminalcem, vse smo že izumili, da bi se borili proti njim. Za ogled vse okoli je video nadzor. Za zaščito objektov je nameščen protivlomni alarm. Za preprečevanje napada so stražarji in policija. Borimo se proti nepazljivosti operaterja, brezbrižnosti lastnika, zaspanosti paznika, ... - borimo se proti človeškemu faktorju!

YouTube Analytics je zbral grafikone in poročila, ki vam pomagajo spremljati uspešnost svojih videoposnetkov in kanala kot celote. Različna poročila (na primer »Čas ogleda«, »Viri prometa«, »Demografski podatki«) vsebujejo ogromno podatkov.

Kje je razdelek »YouTube Analytics«

Če želite odpreti poročila YouTube Analytics, pojdite na ta povezava ali naredite naslednje:

Ogled podatkov v storitvi YouTube Analytics

Spodaj boste našli osnovne informacije o tem, kako si ogledate in razumete različne vrste podatkov v poročilih YouTube Analytics.

Na računalniku

Filtriranje podatkov

Številna poročila imajo na vrhu filtre za lažje iskanje informacij, ki jih potrebujete. Podatke je mogoče filtrirati po:

• vsebina;
• vrsta naprave;
• lokacija;
• časovni razpon;
• vrsta vsebine (»Videoposnetki« ali »Seznami predvajanja«);
• status uporabnika;
• vrsta predvajanja (oddajanje ali video na zahtevo), če je mogoče;
• izdelek YouTube (če je na voljo);
• jezik vsebine.

Črtni grafikon Grafikon z več črtami

Na večvrstičnem diagramu lahko preučite dinamiko ogledov videoposnetkov in kanalov ter ugotovite, katere regije gledalcev gledajo vaš kanal pogosteje kot drugi. Hkrati je mogoče primerjati do 25 kazalnikov.

Privzeto je izbranih pet zgornjih položajev, ki jih predstavljajo črte različnih barv. Lahko pa se odločite za ogled katere koli vsebine, ki vas zanima.

Poleg tega je mogoče izbrane postavke primerjati s skupnim zneskom. Če želite to narediti, potrdite polje Povzetek podatkov v zgornjem desnem kotu.

Opomba. V tak grafikon ne morete dodati drugih meril.

Kombinirani histogram

Območni grafikon (kombinirani palični grafikon) prikazuje, kako se izbrani podatki nanašajo na vsote. Tako je enostavno primerjati uspešnost in prepoznati trende.

Stolčni grafikon privzeto prikazuje pet meritev z najvišjimi vrednostmi. Hkrati je mogoče primerjati do 25 kazalnikov.

Krožni diagram

Na tortni grafikon lahko prikažete do 25 meritev. Premaknite kazalec nad sektor, da vidite, čemu ustreza.

Opomba. Na tem grafikonu ne morete pogledati časovne dinamike in primerjati enega samega kazalnika s seštevki. Če želite to narediti, uporabite večvrstični grafikon ali kombiniran palični grafikon.

palični graf

Na histogramu so podatki predstavljeni v obliki vodoravnih palic, katerih dolžina je sorazmerna z vrednostjo indikatorja. Na tem diagramu ni mogoče videti časovne dinamike. Če želite to narediti, uporabite črtni grafikon.

Opomba. Ta grafikon tudi ne primerja enega kazalnika s skupnimi seštevki.