ישנן חברות רבות המציעות פתרונות אנליטיקה בשוק, ולא תמיד פשוט למשתמש או אף לקבלן המבצע להבחין בהבדלים בין הרמות השונות של הפתרונות בשוק.

אנו ננסה להציג באופן פשוט את הרמות השונות של האלגוריתמים הקיימים היום לנושא האנליטיקה:

• VMD – לא מומלץ לשימוש במערכות לתנאי חוץ ואף לא לתנאי פנים, מדובר על אלגוריתם הבסיסי ביותר לזיהוי תנועה בוידאו.

האלגוריתם מתבסס על זיהוי שינוי ערכי התמונה בפיקסלים השונים, לעיתים תוך כדי מיצוע תוצאות העבר או הגדרה של אזור/כמות פיקסלים שיכולים להיחשב כרלוונטיים

• VCA – Video Content Analysis: ניתוח הוידאו לאורך זמן כדי להבחין בשינוי של אובייקטים אשר מתאימים לתבניות (צורה וגודל) של פיקסלים שהוגדרו במערכת עבור אדם/רכב.

זהו האלגוריתם המקובל ברוב המערכת המסחריות היום, מכיוון שהוא דורש כוח מחשוב דל ביותר ולכן ניתן לשלבו גם במצלמות פשוטות וזולות יחסית ועדיין לשווק אותן כמצלמות עם מנוע אנליטיקה מובנה.

ניתן להשתמש במערכת VCA עבור שימושי פנים, אנו לא ממליצים להשתמש במערכת המבוססת על VCA לשימושי חוץ בשל כמות התרעות השווא הרבות שניתן לקבל.

• Machine Learning – אלגוריתם AI ברמה גבוהה יותר מ VCA, המשלב מודל אנליטי שהורכב מאימון מתמשך של רשתות נוירונים לאויבקטים של אדם/רכב בתנאי סביבה שונים ועבור מצלמות שונות במטרה לאמן את המודל לזהות בזמן אמת ובאופן אמין את האוביקטים שהוגדרו.

מדובר ברמה גבוהה של אנליטיקה אשר מחייבת כוח עיבוד מתקדם ולכן לא קיימת במצלמות פשוטות ביתיות אלא בד"כ במצלמות של יצרנים מובילים אשר יקרות משמעותית ממערכות עם VCA

• Deep Learning – זוהי הרמה הגבוהה ביותר של אלגוריתמי האנליטיקה בעולם המצלמות, מדובר על מודל אנליטי שהורכב מאימון רשתות נוירונים בדיוק כמו ב Machine learning, אך עם התוספת שבה האלגוריתם ממשיך את הלמידה והתאמת הרשתות תוך כדי השימוש המבצעי.

כלומר זו הטכנולוגיה היחידה שממשיכה להשתפר ולהתאים את עצמה לשטח לאחר ההתקנה.

מערכת המשלבת מנוע Deep Learning דורשת כוח עיבוד משמעותי (GPU חזק) כדי לעבד בזמן אמת כמויות מידע אדירות.

מנוע האנליטיקה המפורסם של IDIS אשר נקרא IDLA הינו מושתת על טכנולוגיית Deep Learning.

מערכות אנליטיקה המבוססות על טכנולוגיות Deep Learning  קצה החוד הטכנולוגי בעולם המצלמות ולכן ניתן להשתמש בהן בתנאי חוץ ותנאי פנים ולקבל מערכת בביצועים אמינים ביותר.