Przez dekady systemy CCTV (Closed-Circuit Television) były synonimem biernego nadzoru – kamer zamontowanych na ścianach, rejestrujących obraz „na wszelki wypadek” lub wspomagających pracę ochrony, ale wymagając przy tym pełnego zaangażowania człowieka. W przypadku incydentu, zdarzenie mogło zostać niezauważone w czasie rzeczywistym więc materiał wideo był przeglądany ręcznie przez pracownika ochrony – często z dużym opóźnieniem, niekiedy z mizernym skutkiem.
Dziś ta rzeczywistość szybko się zmienia. Rozwój sztucznej inteligencji (AI), technologii edge computing i analityki danych sprawił, że klasyczne CCTV przekształca się w potężne narzędzie wspierające podejmowanie decyzji biznesowych. To nie tylko monitoring. To Business Intelligence w czasie rzeczywistym.
Dynamiczny wzrost rynku analityki wideo
Rynek analizy wideo opartej na AI rozwija się w zawrotnym tempie. Według raportu MarketsandMarkets, jego wartość ma wzrosnąć z ok. 8,3 miliarda USD w 2023 roku do ponad 22 miliardów USD do 2028 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie ponad 22%1. Taki rozwój napędzają nie tylko rosnące wymagania dotyczące bezpieczeństwa, ale przede wszystkim zapotrzebowanie na automatyzację, optymalizację kosztów operacyjnych i lepsze podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Szczególnie szybko rosną inwestycje w rozwiązania edge AI, które pozwalają analizować obraz bezpośrednio na urządzeniu końcowym, bez potrzeby wysyłania danych do chmury, co ma znaczenie zarówno dla wydajności, jak i prywatności danych.
Nowa era: CCTV jako źródło danych
Dzięki integracji z technologiami AI i uczenia maszynowego, kamery przestały być jedynie biernymi rejestratorami. Dziś systemy monitoringu wspomagane odpowiednim oprogramowaniem potrafią:
- Analizować obraz w czasie rzeczywistym
- Wykrywać zdarzenia
- Identyfikować ludzi, pojazdy czy obiekty
- Śledzić przemieszczanie się obiektów i ludzi
- Generować dane ilościowe i jakościowe, które wspierają procesy decyzyjne
W rezultacie kamery stają się zmysłami inteligentnego przedsiębiorstwa, a z danych wizyjnych można wyciągać wnioski, które wcześniej wymagałyby ogromnych ilości czasu poświęconego na analizę nagrań przez człowieka.
Realne zastosowania – jak obraz staje się wiedzą
Przykład 1: Zakład produkcyjny
AI analizuje strefy operacyjne i wykrywa, gdy maszyna działa bez operatora – co może wskazywać na przestój, awarię lub błąd proceduralny. Dzięki alertowi, reagujemy od razu, nie po 2 godzinach.
Przykład 2: Magazyn i logistyka
Systemy śledzą ruch wózków widłowych i pieszych, generując heatmapy i wykrywając potencjalne punkty kolizyjne. Umożliwia to optymalizację layoutu i zwiększenie bezpieczeństwa.
Przykład 3: Retail i obiekty komercyjne
Dzięki analizie obrazu można mierzyć liczbę klientów, długość kolejek, a nawet nastroje emocjonalne. Pozwala to dostosowywać obsługę i layout sklepu do rzeczywistego zachowania klientów.
Przykład 4: Obiekty publiczne
W systemach miejskich analiza obrazu może wspierać zarządzanie ruchem, tłumem lub wykrywać potencjalne zagrożenia (np. porzucony bagaż).
CCTV + AI = Business Intelligence
Zastosowanie analizy wideo w roli systemu BI niesie ze sobą konkretne, mierzalne korzyści w różnych obszarach:
- W produkcji będzie to np. skrócenie przestojów, lepsze zarządzanie pracą ludzi i maszyn czy lepszy nadzór nad przestrzeganiem przepisów BHP.
- W logistyce przełoży się na optymalizacje przepływu materiałów i poprawę bezpieczeństwa.
- W handlu detaliczny może pomóc w lepszym rozumieniu zachowań klientów, a tym samym optymalizacji układu sklepów czy nawet produktów na półkach.
- W przypadku dozoru fizycznego wspomoże pracę ochroniarzy i pozwoli na natychmiastową reakcję na zagrożenia.
- W obiektach publicznych zadba o większe bezpieczeństwo ludzi.
Co ważne, wiele z tych danych można analizować z perspektywy czasu – nie tylko reagując w danym momencie, ale również wyciągając strategiczne wnioski na podstawie trendów.
Prywatność i etyka
Z rosnącymi możliwościami wiąże się również odpowiedzialność.
Oprogramowanie AI do analizy obrazu powinno być projektowane z myślą o zgodności z przepisami RODO (często również poprzez anonimizacje wizerunku), przejrzystości działania oraz odpowiednim szkoleniu operatorów i użytkowników końcowych.
Właściwie wdrożone, nowoczesne systemy wizyjne nie naruszają prywatności – przeciwnie, wzmacniają zaufanie do systemów ochrony i procesów operacyjnych.
Co dalej?
CCTV przestało być wyłącznie systemem bezpieczeństwa. Doposażając kamery w odpowiednie oprogramowanie do analityki obrazu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, stają się one komponentem inteligentnego ekosystemu danych, który pomaga podejmować lepsze decyzje biznesowe, poprawiać efektywność, zwiększać bezpieczeństwo i reagować w czasie rzeczywistym.
Jeśli do tej pory myślałeś o kamerach jako kosztownym „must-have”, czas spojrzeć na nie inaczej, ponieważ dobrze wykorzystany obraz z kamer może być Twoim nowym źródłem przewagi konkurencyjnej.
Rynek analityki wideo znajduje się w ścisłej czołówce najszybciej rosnących segmentów technologii cyfrowych. Dla porównania: według danych PwC, roczna dynamika wzrostu rynku AI (CAGR) globalnie wynosi obecnie ok. 18–20%, natomiast niektóre nisze, takie jak AI w sektorze opieki zdrowotnej czy cyberbezpieczeństwo, osiągają CAGR nawet powyżej 25%. Tymczasem video analytics w sektorze przemysłowym, bezpieczeństwa i handlu detalicznego rośnie w tempie 22–25% rocznie, co stawia go na równi z najbardziej perspektywicznymi obszarami transformacji cyfrowej2. Wzrost ten wynika z realnej potrzeby automatyzacji nadzoru, redukcji kosztów i zwiększenia efektywności w dynamicznie zmieniających się środowiskach biznesowych. Firmy, które inwestują w analitykę wideo już teraz, zdobywają przewagę konkurencyjną – zarówno operacyjną, jak i strategiczną.
Chcesz wiedzieć, jak analiza wideo może działać w Twojej firmie? Skontaktuj się z nami – pokażemy Ci konkretne scenariusze.
- Video Analytics Market Size, Share | Growth Analysis, Industry Report 2030 ↩︎
- PwC AI Predictions 2024, Allied Market Research – Video Analytics Market Forecast 2023–2030 ↩︎
