Нейросетевая видеоаналитика

Почему классическая видеоаналитика в реальном времени не работает:

Растет количество видеокамер в системах безопасности и соответственно количество поступающих от них событий, среди которых неизбежно присутствует много ложных срабатываний.
Для снижения количества ложных срабатываний необходимо заранее настраивать потенциальные модели угроз и нарушителей, которые на деле могут оказаться совершенно иными.
Как следствие — оператор физически не способен в реальном времени обрабатывать весь поток событий от камер. Доверие пользователя к возможностям видеоаналитики пропадает.

Чтобы вернуть исконную функцию безопасности в ситуационную видеоаналитику, нужно, чтобы система видеонаблюдения стала подобна человеческому мозгу, научилась давать оценку происходящему и самостоятельно принимать решения. Эту способность может обеспечить нейросеть. Преимущество нейросетевых методов анализа изображений заключается в том, что они могут решать некоторые сложные задачи, для которых создать классический алгоритм очень затратно или практически невозможно.

Сложности в использовании нейросетей

Обучение

Обучение нейросетей требует создания в компании специализированной инфраструктуры: специфического оборудования и специалистов по подготовке обучающих выборок изображений.

Применение

Использование нейросетей на объекте сопряжено со значительными вычислительными нагрузками и обычно требует установки дорогостоящего специализированного оборудования (нейросетевых ускорителей).

Специфика

Обученные на одной сцене нейросети на другой сцене могут давать совершенно не те результаты, которые от них ожидаются. Идеальные результаты нейросеть показывает, только если обучать ее на материалах с конкретного объекта.

Решение ITV

Компания ITV реализовала процесс подготовки нейросетевых фильтров под требования конкретного объекта. Обучение нейросети производится для решения специфической задачи с использованием видеоматериала, полученного в реальных условиях будущего применения, что обеспечивает высокое качество ее работы.

Для решения проблем, связанных с ресурсоемкостью нейросетей, компания ITV применяет комбинированный подход с использованием нейросетевого фильтра поверх трекера объектов — фильтр выделяет движущиеся объекты или оставленные предметы определенного типа. Технология реализована в программных продуктах «Интеллект» и Axxon Next.

Схема работы:

Классический трекер обнаруживает в кадре движущиеся объекты или оставленные предметы.
Фрагмент кадра с объектом передается на обработку нейросети.
Все объекты, кроме нужного типа, игнорируются видеоаналитикой (не вызывают тревогу).

Применение — для сцен с высокой интенсивностью движения, в которых помимо объектов нужного типа в кадре присутствует большое количество помех (листья деревьев, блики на воде, транспорт, техника и т.п.). Например, генерация тревоги при появлении людей в опасных зонах на производстве, значительное сокращение количества ложных срабатываний детектора оставленных предметов в общественном месте.

Инструменты нейросетевой аналитики ITV используются для решения следующих задач:

Обнаружение объектов нужного типа среди других движущихся объектов.
Обнаружение объектов нужного типа среди оставленных предметов.
Видеодетекция огня и дыма.

Также в продуктах компании используются инструменты сторонних разработчиков для распознавания лиц, номеров автомобилей, вагонов и контейнеров.

Внедрения нейроаналитики ITV

Завод

Активация тревоги при появлении человека в опасной зоне.

Метрополитен

Обнаружение потенциально опасных оставленных предметов.

Строительный объект

Распознавание людей и их сопровождение поворотной камерой.

Университет

Фиксация людей внутри здания, людей и автомобилей снаружи.

На всех объектах присутствует множество движущихся объектов, не интересных оператору, таких как листва, автомобили, промышленное оборудование и т.д.

Нейроаналитика ITV для вашего объекта

Компания ITV готова создать специфические нейросетевые фильтры при условии предоставления достаточного количества видеоматериалов, полученных в условиях будущего применения.

Помимо этого, существует возможность протестировать работу существующего нейросетевого фильтра ITV в условиях вашего объекта без его обучения.

Связаться с нами