Анализ видеопотока с применением искусственного интеллекта.
Искусственные нейронные сети могут успешно анализировать видеопоток, в частности при помощи многослойных персептронов.
Они состоят из трёх слоёв: входного, скрытых и выходного. При этом количество скрытых слоёв ничем не ограничено.
Существует много моделей ИИ для анализа видеопотока, самые популярные из них:
R-CNN. Она сочетает в себе метод выборочного поиска для обнаружения предложений регионов и глубокое обучение для обнаружения объекта в этих регионах.
Минусы:
1) Долгое обучение.
2) Относительно медленная работа – при работе в реальном времени скорость обработки видеопотока низка по сравнению с другими моделями из-за последовательной обработки данных.
3) Несовершенный и необучаемый алгоритм выборочного поиска.
- You Only Look Once (YOLO). Модель с помощью одной сети предсказывает ограничивающие рамки и вероятности классов. Её простота позволяет делать точные прогнозы в реальном времени.
Минусы:
1) Проблемы с идентификацией ближайших предметов.
- Single-Shot Detector (SSD). Применяются свёрточные слои с разными размерами фильтров для одновременного прогнозирования ограничительных рамок и классов.
Минусы:
1) Снижение точности при идентификации мелких вещей.
2) Значительное снижение скорости с ростом модели.
На данный момент наилучшей моделью для идентификации объектов признана YOLO v.7.
2. Автоматизация. Влияние автоматизации на эффективность систем видеонаблюдения.
2.1 Повышение точности распознавания и идентификации и снижение “человеческого фактора”.
Одним из ключевых преимуществ автоматизированных систем видеонаблюдения является существенно повышенная точность распознавания и идентификации объектов.
В классических системах видеонаблюдения основная задача по выявлению угроз ложится на человека. Это далеко не всегда эффективно, так как люди не защищены от “человеческого фактора” – из-за усталости и недостатка внимания оператор может пропустить потенциальную угрозу.
Системы видеонаблюдения, использующие ИИ значительно снижают влияние “человеческого фактора” на распознавание угроз и обеспечивают более точное распознавание. Видеозаписи с внезапным скоплением людей, подозрительными движениями, оставленными без присмотра вещами или проникновением на запрещенные территории нейросеть сможет быстро обнаружить и принять необходимые меры.
2.2 Ускорение реагирования на угрозы.
Одно из ключевых преимуществ автоматизации систем видеонаблюдения – возможность значительно ускорить реакцию на потенциальные угрозы. Они позволяют находить отклонения от нормальных ситуаций в реальном времени без необходимости постоянного мониторинга со стороны оператора.
2.3 Интеграция систем видеонаблюдения с другими технологиями безопасности.
Автоматические системы реагирования также включают в себя интеграцию с другими системами безопасности: сигнализацией, блокировкой дверей, оповещением охраны, пожарной системой и другими.
2.3.1 Интеграция с системами контроля доступа
Одна из основных возможностей интеграции автоматизированных систем видеонаблюдения - это интеграция с системами контроля доступа (СКУД).
Эта технология широко применяется на объектах самого разного типа: торговые и развлекательные центры, производственные объекты, государственные учреждение и тд и тп.
Интеграция СКУД с системами видеонаблюдения, построенными на базе ИИ, позволяет существенно повысить уровень безопасности на объектах – посторонний человек, заполучивший пропуск не сможет пройти через пропускной пункт, благодаря нейронным сетям, которые с помощью видео-камер обнаружат несовпадение черт лица злоумышленника с чертами владельца пропуска.
2.3.2 Интеграция с пожарными системами
Немаловажным принципом безопасности является интеграция с пожарными системами.
Существует много вариантов совмещения этих систем безопасности:
1) Фокусировка на зоне опасности – при срабатывании датчиков дыма или огня камеры автоматически фокусируются на зоне с предполагаемым источником возгорания, что позволяет операторам проанализировать переданную информацию.
1) Видеоидентификация пожара – на случай того, если датчики не сработают или сработают поздно, искусственный интеллект может проанализировать видео-поток и сделать вывод о появлении чрезвычайной ситуации.
2) Контроль эвакуации и запись событий для анализа – при покидании операторами места наблюдения, ИИ возьмёт на себя задачу эвакуации и записи важных событий при чрезвычайной ситуации.
Плюсы интеграции автоматизированных систем видео-наблюдения с системами пожаротушения:
1) Своевременная реакция: Искусственный интеллект способен быстро оценить ситуацию и принять необходимые меры по устранению возгорания и эвакуации людей.
2) Прекращение ложных срабатываний: Искусственный интеллект при помощи видео-наблюдения может верифицировать срабатывание пожарных датчиков, что позволяет минимизировать ложные срабатывания.
2.3.3 Применение облачных технологий для хранения и анализа данных.
Облачное видеонаблюдение является одной из самых перспективных технологий. Практически все мировые производители систем видеонаблюдения выходят на этот рынок.
Облачное видеонаблюдение – это система автоматизированного видеонаблюдения, позволяющая удалённо через Интернет просматривать видеопоток с камер, а также взаимодействовать с другими системами охраны.
Облачные технологии значительно расширяют список возможностей автоматизированных систем видеонаблюдения. Они используются практически во всех отраслях:
1) Промышленные предприятия. Необходимо для контролирования рабочих процессов.
2) Государство. Необходимо для обеспечения безопасности граждан.
3) Транспорт. Необходимо для совершенствования логистики.
Отличия облачных систем видеонаблюдения от обычных(локальных) систем.
Рисунок 1. Отличия облачных систем видеонаблюдения от обычных(локальных) систем.
Таким образом, можно заметить, что интеграция автоматизированных систем видеонаблюдения с облачными предоставляет много возможностей для наблюдения и автоматического анализа видеопотока.