Відеоспостереження зі штучним інтелектом

Системи відеоспостереження активно використовуються у різних сферах діяльності. Вони активно монтуються в невеликих житлових приміщеннях, а також великих промислових об'єктів, де встановлюються десятки і сотні камер спостереження, забезпечуючи надійний контроль над територією. Також системи спостереження є актуальними в різних службах та підприємствах, наприклад, спостерігають за цілим штатом співробітників, для контролю потоку автомобілів, кількості людей тощо. Можуть обробляти гігабайти відеоінформації, яка надходить із камер спостереження кожну секунду.

Актуальність відеоспостереження зі штучним інтелектом

Саме велика кількість інформації на об'єктах загального призначення людина не може впоратися з усім потоком інформації, що знижує безпеку та ефективність роботи. Цьому сприяє і людський фактор - людина фізично не може утримувати концентрацію на одних об'єктах протягом тривалого часу. Потрібні і важливі дані зазвичай проходять повз їхню увагу. У разі прекрасним рішенням стає штучний інтелект. Але, треба розуміти, що штучного інтелекту, який замінює людський мозок, немає, але є система глибокого чи машинного навчання.

Сьогодні ТОП виробники систем спостереження пропонують камери, реєстратори та інше обладнання для відеоспостереження, яке зможе зробити пошук відеоархіву максимально зручним і простим. Інноваційні технології сприяють тому, що оператори можуть максимально просто і швидко знайти певний транспортний засіб чи конкретну людину. Якщо оператор має у своєму розпорядженні основні ознаки, наприклад, колір одягу або підлогу, система швидко знаходить з усього потоку інформації потрібно для оператора. Це, наприклад, допоможе знайти людину протягом кількох секунд.

Основні рішення для ведення спостереження зі штучним інтелектом

Хмарний сервіс Kipod Analytics з ІІ

Технологія Kipod Analytics застосовує хмарні сервіси та штучний інтелект з метою управління кадровим аналізом та відеоматеріалами. Базується технологія на постійному глибокому навчанні обладнання, що підвищує ефективність. За допомогою даної технології, є можливість ідентифікації конкретних осіб та транспортних засобів шляхом відстеження (за допомогою низки камер спостереження). Передбачені функції виявлення тривоги та класифікації об'єктів.

Має пошук відеофрагментів. Сам пошук став інтуїтивнішим, що особливо актуально, враховуючи обсяг даних, які потрібно обробляти. Технологія здатна шукати кадри з людиною, що має певні особливості, транспортний засіб за певними характеристиками, або стежити за аудіоінформацією, що включає низку звуків, наприклад, розбиття скла або постріл. Можна встановити фільтри, наприклад приховані обличчя, траєкторія руху або зупинка певного об'єкта.

Kipod Analytics здатна не тільки проводити контроль та аналіз потоку відео в режимі реального часу та записані фрагменти відео, але також постійно технологія покращується, докладно вивчаючи особисті помилки, що дозволяє ставати все більш надійною та ефективною. Це сприяє тому, що дана технологія ніколи не припуститься однієї і тієї ж помилки два рази.

Якщо користувач хоче отримати дані про об'єкти певного типу, то сам оператор може навчити штучний інтелект вивчати такі предмети. Система має досить високий рівень чутливості, щоб розрізнити велосипедиста та пішохода, або різні розміри транспортних на дорозі. Дає можливість одночасно проводити контроль та аналіз декількох матеріалів, що збільшуватиме можливості покриття відео. Подібні функції будуть доступними користувачеві з браузера або програми, тому немає витрат на обладнання.

Штучний інтелект із можливістю навчання Deep Learning

Це продумана система штучного інтелекту від компанії Hikvision, яка дозволяє підвищити ефективність відеоспостереження та зводить до мінімуму кількість хибних тривог. Розробники зробили все можливе, щоб створити своєрідну аналогію людського мозку. Глобально, це нейронна система з глибоким навчанням та складною структурою, яка не робить помилок двічі. Аналоги нейронних зв'язків за частки секунди аналізують та отримують певні дані. Подібна технологія – це зменшена копія нейронної структури. Ця багаторівнева система здатна зіставити дані та виконувати їх на основі певних дій.

Технологія Deep Learning вже здатна перевершувати можливості людини у сфері класифікації зображень та ідентифікації осіб. Наприклад, система може відрізнити людину від великої рогатої худоби. Як стверджують представники поліції та охоронних служб, кількість хибних тривог з використанням технології Deep Learning суттєво зменшується.

Ця технологія не має всіх недоліків, які мають у традиційних технологіях виявлення. Програма має максимальну розвинену структуру, яка має ряд шарів. Одночасно працює з гігабайтами даних у складних класифікаціях. Технологія може порівнюватися з процесом навчання людини, який виражається математично. Кожен шар у програмі – це клітина пам'яті, яка зберігає дані у компоненті картинки. Чим вищий рівень, тим конкретніша деталь. Проходить сигнал через структуру за аналогією з нейронами мозку, приймаючи дані з кожного шару щодо комплексного аналізу.

Sensority Suspect Detection Video Surveillance

Це аналітична система, яка базується на основі хмарних обчислень, що використовує психофізіологічні особливості людини на відеозаписі з камери спостереження. Система призначається для виявлення сотень людей у потоці відео, комбінуючи спостереження та проведення психофізичного аналізу, щоб можна було без проблем зловити конкретну людину або підозрілих осіб. Подібна система дає можливість приймати рішення та визначати дії за допомогою методу розпізнавання образів, а також спостерігати за психофізіологічними змінами. Глибоке навчання дозволяє покращувати аналітику протягом тривалого часу.

Технологія здатна працювати з великою кількістю камери, одночасно стежачи за кількома об'єктами кожної камери. Система надає тимчасову шкалу всіх підозрілих дій, надаючи список потенційно небезпечних навколишніх подій. Стане чудовим рішенням для скупчення великої кількості людей, наприклад, стадіони та аеропорти.

Face++ Face Comparing

Це інтелектуальна система, яка здатна розпізнавати в натовпі необхідне обличчя людини. З цією метою система порівнює два зображення, підбираючи подібності та використовує глибинне навчання, що дозволяє ідентифікувати особистість. Система має високу точність, виконуючи поставлені завдання, незалежно від наявності головного убору, макіяжу, положення голови та освітлення. Це дозволяє захистити користувача від підробки фотографії.

Ця технологія здійснюється машинне навчання, проводячи аналіз особи людини, щоб визначити стать, вік, інтенсивність посмішки тощо. Для максимально точності роботи програми технологія дає можливість виділити антропометричні точки обличчя. Технологія здійснюється, щоб проводити точний аналіз з фотографії, знаходити подібну особу, даючи оцінку довіри та граничне значення подібності.

Технологія, що призначена для безпечних виробництв. Вона застосовує функцію навчання штучного інтелекту на базі вибору користувача для створення зворотного зв'язку. Після підключення відеопотоку та зображення, користувач має можливість підбирати об'єкти та умови, які становлять певний інтерес. З метою подальшого навчання штучного інтелекту та створення потрібно записи протягом кількох хвилин.

Штучний інтелект визначає безпеку на робочому місці, наприклад, на будівельному майданчику, де працівники мають носити певний одяг та засоби індивідуального захисту. Подібна технологія дозволяє вести контроль зношеного обладнання та надсилає звіт, які системи вимагають уваги. Використовується ця технологія і для того, щоб розпізнавати логотипи, проводити контроль місцевості та підрахунок кількості людей.

І це лише мала частина технологій на базі штучного інтелекту, що допомагають проводити ефективний відеоконтроль на об'єктах різного призначення. Наш інтернет-магазин пропонує купити камери відеоспостереження з відеоаналітикою на вигідних умовах, які виконуватимуть свої функції на найвищому рівні. Завжди допоможемо підібрати відповідне рішення, враховуючи побажання та цілі.