Поскольку количество камер наблюдения постоянно увеличивается, а во всем мире ежедневно сохраняется более 566 петабайт видео, сегодня просто необходима видеоаналитика в видеонаблюдении и сопутствующее программное обеспечение (ПО). Будущее аналитики не в том, чтобы заменить людей, а в том, чтобы помочь им быть более эффективными.

«ПО для анализа видеоконтента, которое включает в себя искусственный интеллект и технологию глубокого обучения (или машинное обучение), в настоящее время является ценным для гораздо большего, чем просто расследование. Искусственный интеллект дает возможность распознавать и предотвращать потенциальные проблемы до их возникновения», – утверждает Тревор Матц (Trevor Matz), генеральный директор BriefCam, ведущий поставщик решений для анализа видеоконтента. «Из-за невероятно высокой скорости и интеллектуальных возможностей многие находят новые способы ее использования». В ближайшем будущем, по его словам, будут бурно развиваться три тенденции в области наблюдения и анализа видеоконтента. Это: искусственный интеллект, распознавание лиц и «облако».

 

Видеоаналитика: машинное обучение и анализ данных

Видеоаналитика – это технология, автоматически анализирующая видеоконтент для обнаружения объектов и событий, запрограммированных системой, для поиска. Это выходит за рамки простой настройки камер наблюдения. Но включает в себя передовые методы, которые анализируют то, что записывается посредством видеокамер.

В прошлом, чтобы найти определенное лицо, приходилось просматривать сотни часов материала со множества источников. Видеоаналитика в видеонаблюдении помогает сосредоточиться только на людях, соответствующих определенному описанию. После того, как кто-то был определен как интересующий вас объект, система может найти этого человека в других видеоканалах. Даже если они охватывают много дней и мест.

Машинное обучение – технология, встроенная в платформу видеоаналитики. Позволяет находить детали, которые ранее требовали человеческого взгляда. Может отличать мужчин от женщин, детей от взрослых. Различать размеры, походку, скорость ходьбы и другие особенности. Если внешний вид, пол и одежда известны, эти функции можно использовать в качестве фильтров для ограничения поиска.

В настоящее время высококачественные камеры установлены повсеместно: в правительственных зданиях, на перекрестках улиц, в школах, предприятиях и домах. Их дополняют обычные люди со смартфонами. Они транслируют в прямом эфире потоковое видео всего, что находят интересным. Даже большой персонал не может контролировать все эти видеоданные круглосуточно. Но даже если бы они и мог, длительный просмотр утомляет, затрудняя фокусировку и выявление угроз по мере их развития. По оценкам, после 20 минут просмотра видеозаписей, сотрудники, осуществляющий просмотр, пропускают до 95% процентов инцидентов.

Еще одна вещь, лежащая в основе видеоаналитики – приоритетность поддержания работы основной инфраструктуры. Это может быть железнодорожная станция, аэропорт, автострада или городская улица.

 

Программное обеспечение для видеоаналитики

ПО для видеоаналитики является неотъемлемой частью современных систем видеонаблюдения. Время, когда полагались исключительно на круглосуточную бдительность охранников, безвозвратно прошло. И технология, формирующая качественный скачок вперед и ускоряющая темпы таких изменений – это искусственный интеллект (ИИ) или Artificial intelligence (AI). Глубокое обучение или машинное обучение в ИИ уже несколько лет используется в безопасности. Искусственный интеллект оказывает помощь предприятиям и правоохранительным органам принимать упреждающие действия для повышения безопасности и эффективности.

Программное обеспечение может круглосуточно отслеживать несколько видеопотоков. Выявлять любую преступную или необычную деятельность в процессе. И оповещать об этом только тогда, когда обнаруживает что-то необычное. Это позволяет быстрее реагировать на изменение обстановки.

 

Искусственный интеллект – примеры программ

Израильский провайдер безопасности Agent Vi предлагает innoVi – комплексное решение для анализа видео. Оно выдает предупреждения в режиме реального времени в сочетании с высокоскоростным поиском. Облачное программное обеспечение включает в себя усовершенствованный алгоритм видеоаналитики. Позволяет обнаруживать изменения в видеоконтенте, передаваемом на него. А также определять и классифицировать то, что обнаруживает в потоке. InnoVI основана на технологии облачных вычислений, позволяющая получить доступ из любого места.

BriefCam и VIDEO SYNOPSIS предлагает версию v5.4 своей платформы видеоаналитики для видеонаблюдения. Эта версия расширяет возможности в реальном времени, повышает удобство работы пользователей.

  • Искусственный интеллект многокамерного поиска BriefCam REVIEW позволяет идентифицировать мужчин, женщин, детей, транспортные средства и изменение освещения. Он предлагает 27 классов и атрибутов, в дополнение к распознаванию лиц, внешнему виду, цвету, размеру, скорости, пути, направлению и времени задержки.
  • BriefCam RESPOND в режиме реального времени оповещает о подозреваемых, появляющихся на видеокамеру, когда вводятся данные распознавания их лиц.
  • BriefCam RESEARCH создает и настраивает интерактивные, интуитивно понятные информационные панели с подсказками диаграмм. Автоматически генерирует отчеты.

AI Video Analytics от IntelliVision автоматически анализирует потоковое видео в реальном времени. Извлекает только реальное движение в сцене. Отфильтровывает шум, такой как: изменения освещения, погода, деревья и движения животных.

Например, с помощью программного обеспечения, можно обнаружить любую попытку подделки видеокамеры. Определить движущийся объект, пересекающий определенную линию. Сигнализировать, если предмет оставлен без присмотра слишком долго. Если определенный объект был удален со сцены. Он также может обнаружить человека, который упал или бежит.

Видеоаналитика в видеонаблюдении – программное обеспечение

Видеоаналитика в видеонаблюдении – искусственный интеллект и машинное обучение

 

Эффективность видеоаналитики и финансовые затраты

Анализ видеоконтента используется в течение многих лет. Но он достаточно дорогостоящий из-за затрат на настройку его программного обеспечения. Однако, в долгосрочной перспективе, это обычно намного дешевле, чем штат операторов-наблюдателей.

С помощью видеоаналитики часы просмотра видео могут быть просмотрены в минуты или даже секунды. Новые технологии станут огромным фактором для силовых структур, борющихся с преступностью и упреждающие негативные действия.

 

Видеоаналитика: интерактивные обучающие системы

Согласно отчету, опубликованному IHS (американская исследовательская компания), машинное обучение стало «революцией в видеоаналитике». Это подразумевает, что обучающие платформы знакомятся с одними и теми же шаблонами данных. Могут обучаться и быть очень эффективными и интерактивными.

В большинстве защищенных систем используются мультиспектральные изображения. Такие, как:

  • Тепловизионные изображения совместно с анализом,
  • видимое и инфракрасное излучение.

Все это может упростить идентификацию и классификацию целей. Аналитика всегда лучше всего работает с более широким спектром подходов.

Видеоаналитика в видеонаблюдении – машинное обучение

Видеоаналитика в видеонаблюдении – интерактивные обучающие системы

Эффективность заключается не только в альтернативных затратах, выигранных за счет экономии времени, но и в скорости. Для серьезных приложений безопасности способность распознавать и отслеживать угрозы или уязвимости, например такие, как пропажи детей, – это крайне важно.

Путь для снижения стоимости – еще одно перспективное развитие видеоаналитики в видеонаблюдении – в использовании данных, которые генерируются интеллектуальной видеокамерой. И являющейся еще одним датчиком в общем решении. Аналитика на основе пересечения границ, использующая интерактивные интеллектуальные устройства, может помочь уменьшить полосу пропускания и общий объем сети. Поскольку обработка выполняется в камере, нужно только передать метаданные или события, а не весь видеопоток. Это также может быть полезно, если есть камеры, развернутые в удаленных районах или с низкой пропускной способностью соединений.

Например, ассортимент камер Bosch со встроенным искусственным интеллектом, позволяет отслеживать до 32 различных объектов на кадр. Сообщать о таких показателях, как:

  • Размер объекта, площадь,
  • геолокация,
  • скорость перемещения,
  • направление движения и многое другое для каждого объекта.

Эти метаданные затем могут быть собраны в отдельный поток. Потоки становятся полезными с точки зрения возможности подавать динамические предупреждения оператору безопасности для различных задач. Или просто иметь возможность собирать эти данные для последующей оптимизации.

 

Перспективы развития видеоаналитики в видеонаблюдении

Притормозить развитие технологии могут проблемы конфиденциальности. Сан-Франциско – первый город в США, запретивший использование ПО для распознавания лиц, важного инструмента аналитики, полицией и другими городскими департаментами.

Но невозможно уже представить будущее, в котором видеоаналитика, при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения, не окажет огромного влияния на решения по управлению безопасностью всех видов.

 

Пишите в комментариях ниже какую информацию добавить или убрать по теме: видеоаналитика в видеонаблюдении – программное обеспечение. Открыт для предложений по оформлению и наполнению страницы.

Поделиться записью в соц. сетях:

0 комментариев

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.