Что такое видеоаналитика в видеонаблюдении и как искусственный интеллект и машинное обучение помогает распознавать видеоконтент.

Видеоаналитика в видеонаблюдении

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) для обработки поступающего контента. Будущее аналитики не в том, чтобы заменить людей, а в том, чтобы помочь им стать более эффективными.

«ПО для анализа видеоконтента, включающая искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, на данный момент, является ценным для гораздо большего, чем просто расследование. ИИ дает возможность распознавать, а затем предотвращать потенциальные проблемы до их возникновения», — утверждает Тревор Матц (Trevor Matz), генеральный директор BriefCam, ведущий в отрасли поставщик технологии VIDEO SYNOPSIS® для быстрого просмотра и поиска видео. «Из-за невероятно высокой скорости и возможностей многие находят новые способы ее использования».

В ближайшем будущем, по его словам, будут бурно развиваться три тенденции в области охраны. Это: искусственный интеллект, распознавание лиц и «облако».

 

Машинное обучение

Видеоаналитика — это технология, автоматически сканирующая видеоконтент для поиска или обнаружения предметов и событий, запрограммированных системой. Это выходит за рамки простой настройки камер наблюдения. Но охватывает передовые методы обработки того, что записывается посредством видеокамер.

В прошлом, чтобы найти определенное лицо, приходилось просматривать сотни часов материала из множества источников. Интеллектуальная видеоаналитика в видеонаблюдении помогает сосредоточиться только на людях, соответствующих выбранным критериям. После того, как кто-то был идентифицирован как интересующая вас личность, система найдет этого человека в других видеоканалах. Даже если они охватывают много дней или мест.

Машинное обучение — это технология, встроенная в платформу видеоаналитики. Она позволяет находить детали, которые ранее требовали человеческого взгляда. Отличать мужчин от женщин, детей от взрослых. Различать размеры, походку, скорость ходьбы или другие особенности. Если внешний вид, пол или одежда известны, эти функции можно использовать в качестве фильтров ограничения поиска.

Сейчас высококачественные камеры установлены повсеместно: правительственных зданиях, на перекрестках улиц, школах, предприятиях или домах. Их дополняют обычные люди со смартфонами. Они транслируют в прямом эфире потоковое видео всего, что находят интересным. Даже большой персонал не в силах контролировать все эти видеоданные круглосуточно. Но даже если бы 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 на основе умной (smart) видеоаналитики — приоритетность поддержания работы основной инфраструктуры. Такие, как: железнодорожная станция, аэропорт, автострада или городская улица.

 

Видеоаналитика: программное обеспечение

ПО для видеоаналитики является неотъемлемой частью современного видеонаблюдения. Прошла пора, когда полагались исключительно на круглосуточную бдительность охранников. И технология, формирующая качественный скачок вперед и ускоряющая темпы соответствующих изменений — это искусственный интеллект или Artificial intelligence (AI).

Машинное обучение в ИИ уже несколько лет используется для безопасности. Оно оказывает помощь предприятиям и правоохранительным органам принимать упреждающие действия для повышения безопасности и эффективности.

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

 

Искусственный интеллект

Израильский провайдер безопасности Agent Vi предлагает innoVi — комплексное решение анализа видео. Оно выдает предупреждения в онлайн режиме совместно с высокоскоростным поиском. Облачное программное обеспечение включает в себя усовершенствованный алгоритм. Позволяет видеть изменения в сигнале, 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. Эта версия расширяет возможности в реальном времени, повышает удобство работы пользователей.

  • Искусственный интеллект поиска REVIEW идентифицирует мужчин, женщин, детей, транспортные средства или изменение освещения. Он предлагает 27 классов и атрибутов, в дополнение к распознаванию лиц, внешнему виду, цвету, размеру, скорости, пути, направлению и времени задержки.
  • RESPOND интерактивно оповещает о подозреваемых, появляющихся на видеокамеру, когда вводятся данные для распознавания.
  • RESEARCH создает и настраивает диалоговые, 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, а именно: изменения освещения, погода, деревья и движения животных.

Искусственный интеллект

Например, видеоаналитика в видеонаблюдении может 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 выявляет человека, который упал или бежит.

 

Видеоаналитика в видеонаблюдении — финансовые затраты

Анализ видеоконтента используется уже много 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 ИИ часы просмотра сокращаются до минут или даже секунд. Новые технологии станут огромным фактором для силовых структур, борющихся с преступностью и упреждающие негативные действия.

 

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. Обучаются и становятся очень эффективными и интерактивными.

Большинство защищенных систем используют мультиспектральные изображения. Такие, как:

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

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

Машинное обучение

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 пропажи детей, — это крайне важно.

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

Например, ассортимент камер Bosch, 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 собираются как отдельный поток. Потоки становятся полезными с точки зрения возможности подавать динамические предупреждения оператору для различных задач. Или просто иметь возможность собирать эти данные для последующей оптимизации.

 

Перспективы развития

Притормозить прогресс могут проблемы конфиденциальности. Сан-Франциско — первый город в США, запретивший использование специального ПО полицией и городскими департаментами.

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

Поделиться записью в соц. сетях:

0 комментариев

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.