Содержание
Требования к безопасности на промышленных объектах и в общественных организациях становятся всё серьезнее. Чтобы им соответствовать, уже недостаточно человеческого ресурса и пары камер видеонаблюдения.
К счастью, стало возможным применять интеллектуальные системы визуальной регистрации и аналитики данных. Они базируются на мощных серверах и продвинутом программном обеспечении, способном идентифицировать качества незнакомого объекта. Для видеонаблюдения началась новая эра.
Глубокое обучение зоркому взгляду
Расширение функциональности стало возможным благодаря алгоритмам глубокого обучения, что считается финишным этапом развития искусственного интеллекта. Для оценки ситуации ИИ выходит за рамки перебора вариантов и анализа заложенных ранее статистических критериев, свойственных так называемому машинному обучению.
Пример типичного критерия для машинного обучения – соотношение длин горизонтальной и вертикальной сторон объекта, характерное для человека и для автомобиля. При машинном обучении и использовании базовых статистических параметров ползущий по асфальту гражданин будет идентифицирован как транспортное средство. Этого не произойдет, если для оценки ситуации компьютер применит глубокое обучение.
При глубоком обучении ИИ использует не один уровень абстракции, а последовательно погружается сквозь несколько и учится самостоятельно классифицировать объекты, подбирая подходящую функцию при регистрации крадущегося по коридору грызуна. Начинается обучение ИИ на выборках фотографий при тестировании программы и продолжается каждый рабочий день.
Функции ИИ
Набор интеллектуальных функций-детекторов может разниться в зависимости от конфигурации системы видеонаблюдения под конкретные условия предприятия или производства.
Примеры базовых и дополнительных детекторов:
- Распознавание лиц. Можно настроить оповещение о появлении визитеров, перемещение которых желательно отслеживать.
- Использование метаданных для ускорения поиска фото или видео по определенным атрибутам – по наличию бороды, очков, зонта, головного убора, по цвету и типу автомобиля, количеству пассажиров.
- Точное дифференцирование людей и транспорта.
- Распознавание номеров на авто и поиск результата в базе.
- Защита периметра.
- Идентификация праздношатающихся.
- Детектор наличия касок и спецодежды.
- Фиксирование на дороге ненадлежащих объектов.
Разработаны сервисные функции – сжатия видео, антисаботажа. Искусственный интеллект способен диагностировать около 15 сценариев аппаратных, программных и физических попыток вмешаться в работу сервера видеонаблюдения. Например, резкая смена происходящего в кадре, потеря сигнала или фокуса. ИИ-модули обеспечивают аналитику происходящего и своевременно оповещают о событиях.
