Поскольку количество камер наблюдения постоянно увеличивается, а во всем мире ежедневно сохраняется более 566 петабайт видео, сегодня просто необходима видеоаналитика в видеонаблюдении. Будущее аналитики не в том, чтобы заменить людей, а в том, чтобы помочь им быть более эффективными.
«Программное обеспечение для анализа видеоконтента, которое включает в себя искусственный интеллект (ИИ) и технологию глубокого обучения (или машинное обучение), в настоящее время является ценным для гораздо большего, чем просто расследование. ИИ 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 2019 году, по его словам, будут бурно развиваться три тенденции в области видеонаблюдения и анализа видеоконтента. Это искусственный интеллект, распознавание лиц и «облако».
Машинное обучение и анализ данных
Видеоаналитика – это технология, которая автоматически анализирует видеоконтент для обнаружения объектов и событий, запрограммированных системой, для поиска. Это выходит за рамки простой настройки камер наблюдения, но включает в себя передовые технологии, которые могут анализировать то, что записывается посредством видеокамер.
В прошлом, для того, чтобы найти определенного человека, приходилось просматривать сотни часов видео со множества источников. Видеоаналитика позволяет сосредоточиться только на людях, которые соответствуют 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.
Технологии машинного обучения, встроенные в системы видеоаналитики, позволяют находить детали, которые ранее требовали человеческого взгляда. Они могут 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 видеонаблюдения установлены повсеместно: в правительственных зданиях, на перекрестках улиц, в школах, предприятиях и домах. Их дополняют обычные люди со смартфонами, которые транслируют в прямом эфире потоковое видео всего, что они находят интересным. Даже большой персонал не может контролировать все эти видеоданные круглосуточно. Но даже если бы они и мог, длительный просмотр видео 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, которая лежит в основе видеоаналитики в видеонаблюдении – приоритетность поддержания работы основной инфраструктуры – может быть железнодорожная станция, аэропорт, автострада или городская улица.
Видеоаналитика – программное обеспечение
Программное обеспечение 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 технологиях безопасности. Искусственный интеллект позволяет предприятиям и правоохранительным органам принимать упреждающие действия для повышения безопасности и эффективности.
Программное обеспечение может круглосуточно отслеживать несколько видеопотоков, выявляя 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, которое выдает предупреждения в режиме реального времени в сочетании с высокоскоростной поисковой системой. Облачное программное обеспечение включает в себя усовершенствованный алгоритм, который позволяет обнаруживать изменения в видеоконтенте, передаваемом на него, а также определять и классифицировать то, что он обнаруживает в потоке. InnoVI основан на технологии облачных вычислений, которая позволяет получить доступ из любого места.
BriefCam и VIDEO SYNOPSIS, предлагает версию v5.4 своей платформы для своей видеоаналитики. Эта версия расширяет возможности в реальном времени, повышает удобство работы пользователей.
- Многокамерный поиск BriefCam REVIEW позволяет идентифицировать мужчин, женщин, детей, транспортные средства и изменения 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 камеру, когда вводятся данные распознавания их лиц.
- BriefCam RESEARCH создает и настраивает интерактивные, интуитивно понятные информационные панели с подсказками диаграмм, которые автоматически генерируют отчеты.
AI Video Analytics от IntelliVision автоматически анализирует потоковое видео в реальном времени. Извлекает только реальное движение в сцене, отфильтровывая шум, такой как изменения освещения, погода, деревья и движения животных. Например, он может обнаружить любую попытку подделки камеры, движущегося объекта, который пересекает определенную линию, если объект оставлен без присмотра слишком долго или когда определенный объект был удален со сцены. Он также может обнаружить человека, который упал или который бежит.
Видеоаналитика в видеонаблюдении – искусственный интеллект и машинное обучение в реальном времени
Эффективность видеоаналитики и финансовые затраты
Анализ видеоконтента (VCA) используется в течение многих лет, но он достаточно дорогостоящий из-за затрат на настройку. 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. Технологии видеоаналитики могут стать огромным фактором для силовых структур, которые борются с преступностью и могут упреждать негативные действия.
Видеоаналитика в видеонаблюдении – интерактивные обучающие системы
Согласно отчету, опубликованному IHS (американская исследовательская компания), глубокое обучение или (машинное обучение) стало «революцией в видеоаналитике». Это подразумевает, что обучающие системы знакомятся с одними и теми же шаблонами данных и могут обучаться и быть очень эффективными и интерактивными. В большинстве защищенных систем используются мультиспектральные изображения, такие как тепловизионные изображения совместно с VCA, видимым и инфракрасным излучением. Все это может упростить идентификацию и классификацию целей для VCA. Аналитика всегда лучше всего работает с более широким спектром подходов.
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 системы – еще одно перспективное развитие видеоаналитики – в использовании данных, которые генерируются интеллектуальной камерой, и являющейся еще одним датчиком в общем решении. Аналитическая система на основе пересечения границ, использующая интерактивные интеллектуальные камеры, может помочь уменьшить полосу пропускания и общий объем сети, поскольку обработка выполняется в камере, и нужно только передать метаданные или события в другие системы, 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 встроенной интеллектуальной видеоаналитикой видео позволяет отслеживать до 32 различных объектов на кадр и 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 и 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 современных систем видеонаблюдения
Притормозить развитие систем видеоаналитики в видеонаблюдении могут проблемы конфиденциальности. Сан-Франциско – первый город в США, который запретил использование программного обеспечения для распознавания лиц, важного инструмента в такой системе, полицией и другими городскими департаментами.
Но невозможно уже представить будущее, в котором видеоаналитика в видеонаблюдении, при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения, не окажет огромного влияния на решения по управлению безопасностью всех видов.
Источник - https://elcomienzo.ru/videoanalitika/
Вступите в группу, и вы сможете просматривать изображения в полном размере
Это интересно
0
|
|||
Последние откомментированные темы:
-
Гороскоп на Март 2022 года от астролога Анны Фалилеевой
(1)
о1о
,
28.02.2022
-
Чтобы быстро заснуть (шум дождя для засыпания)
(1)
Агрофена
,
21.02.2022
-
Видео-Гороскоп на Март 2022 года
(1)
КВС
,
20.02.2022
-
Мысли вслух известных людей . Часть 12
(2)
В.Татьяна
,
08.02.2022
20240515002124