ИИ и видоенаблюдение

Для чего ИИ используется в видеонаблюдении

Для того чтобы работать. Целей развития ИИ в данной сфере, конечно, может быть довольно много. Наиболее значимыми заказчиками в области развития видеонаблюдения и нейронных сетей являются государственные компании.

Если оглянуться в прошлое, то именно необходимость контролировать передвижения людей или машин толкала развитие индустрии вперёд. Сегодняшняя доступность для обывателей, вышла именно из масштабного развития всей системы в целом, что породило удешевление производства и доступность оборудования.

Зачем нужен искусственный интеллект в системах видеонаблюдения в современном мире?

В чём суть проблемы?

А состоит она в объемах информации. Для частного дома это комплект из 2 или 8 видеокамер и регистратора. Для квартиры хватит и нескольких IP-камер или «видеоняни». А вот для контроля дорожного движения нужны уже десятки тысяч устройств. В крупном торговом центре могут быть десятки камер, и оператор, который за ними наблюдает, будь он даже невероятно внимателен, он физически не обладает достаточным зрением, чтобы уследить за всеми потоками видео. На предприятиях или в людных местах огромные массивы данных стираются не просмотренными. И тут развитие нейронных сетей, и распределенных вычислений, подарило возможность использовать вычислительные мощности для работы с огромными потоками видео.

Как это работает?

Машины не идеальны, они тоже ошибаются, однако алгоритмы совершенствуются, а производительность машин постоянно растет и сегодня ИИ может выступать ассистентом для оператора выводя на экран только те ситуации, которые требуют его внимания. Машины более внимательны в отборе людей из толпы, конечно, человек по-прежнему эффективен, но он не сможет уследить одновременно за десятком камер, у него всего пара глаз. Инновационные решения поддерживают одновременно до 192 параллельных каналов и способны «узнать» до 80 человек за 40 мс (сервер Deep Sense).

Причем будущее именно за глубинным обучением, который по эффективности и точности превосходит традиционные методы обработки. Для работы при этом широко используются графические ускорители, которые обеспечивают высокую степень параллелизма. Программных и аппаратных решений на рынке уже достаточно, например: Wisenet FRS, FaceNet вообще с открытым исходным кодом.

Новые мобильные процессоры уже имеют встроенный блок для работы с ИИ, он используется, в том числе для авторизации по лицу, этакая уменьшенная копия более масштабных проектов. Так что разработки в этом направлении будут продолжаться.

Зачем нужен искусственный интеллект в системах видеонаблюдения в современном мире?

Куда это всё приведёт?

Системы ANPR (считыватель-распознаватель автомобильных номеров), стараются переходить на ту же программную базу, так что избежать штрафов не удастся никому, и никакие сетки на номерах не помогут. Кстати, они теперь могут быть довольно небольшими и работать как целый программный комплекс включая в себя: видеокамеру, инфракрасную подсветку и блок обработки данных. Области применения ИИ практически безграничны, также, как и у самого видеонаблюдения, и безопасность, лишь одна из многих сфер, где это пригодится. Причем в качестве оборудования для наблюдения могут выступать и обычные IP-камеры, хотя для задач точного распознавания желательно иметь разрешение от 5 Мп.

В бытовых камерах, видеонянях, и решениях для квартир ИИ будет выполнять роль охранника и няньки, а заодно может интегрироваться с умным домом, сделав его действительно разумным. Решения от Xiaomi или SimPal, это пока лишь очередной этап эволюции таких систем.

Конечно, можно переживать, что от камер в большом городе теперь не скрыться и о вас известно буквально все, даже ваш маршрут. Но способы отследить человека существовали всегда, просто теперь это можно ещё использовать и во благо обществу, а заодно избавит человека от некоторой доли рутины и нудного созерцания на монитор. Разве не будет вам приятно если при входе в ТЦ вы увидите именно те товары, которые ожидали. Вам предложат посетить те магазины, которые соответствую вашим потребностям. А заодно будет понятно кто нарушает порядок и мусорит на лестнице (в Китае даже внедряли камеры на мусорные баки для контроля правильного распределения и выброса мусора).

Технологии нейронных сетей будет развиваться и это уже не остановить, поскольку это выгодно всем, и даже тем, кто относится к этому с опаской или скептически.

Читайте также похожие статьи

Есть консьержка, а в подъезде постоянно неприятно пахнет и попадаются подозрительные люди на лестничной клетке. В лифте опять кто-то прошёлся маркёром по свежей краске. И вот что с этим делать? Можно проводить собрания, разъяснительные работы среди детей, но часто это ни к чему не приводит. На лестничных клетках чудом появляется мусор, а на последнем этаже внезапно оказывается пара человек без собственного жилья, зато с особым ароматом, от которого в подъезд вообще заходит не хочется.

Вопрос кажется довольно простым и очевидным. Одни устройства для машин, другие для офиса, дома, дачи, склада или магазина. Это так, но сами по себе эти системы различаются довольно сильно.

У каждого сегодня в кармане есть мобильный телефон или, как его принято было раньше называть «сотовый». Принцип его работы таков, что в каждый момент времени он переключается между различными базовыми станциями, чем они дальше, тем сигнал хуже. Чем выше поколение сетей, тем меньше радиус действия этих станций. Если станция рядом нет, то вы будете тщетно кричать в трубку и надеяться, что собеседник вас услышит, хотя кажется вы всего-то выехали немного за пределы города.

Это комплекс оборудования включая видеокамеры и регистраторы, который создан в качестве замкнутой личной системы записи и трансляции видео. С английского CCTV, Сlosed Circuit Television - система телевидения замкнутого контура. Если говорить о самом понятии и явлении съемки с целью наблюдения, то перечень оборудования менялся с годами, и сегодня имеет большое разнообразие в зависимости от целей наблюдения и места установки.

Прежде всего стоит провести анализ охраняемого объекта. Для этого в первую очередь нужно обойти все потенциальные точки противоправных действий, найти оптимальные места установки камер наблюдения. Желательно выбирать точку, с которой будет максимально удобный обзор, она не должна быть слишком далеко от наблюдаемой позиции, иначе разглядеть необходимые детали на записи, даже с хорошей камеры не получится. Затем можно определится с количеством зон контроля и после этого приступать к выбору оборудования.

Камеры видеонаблюдения для нас являются обыденностью. Мы видим их в ТЦ, на улице, на дорогах, в магазинах и устанавливаем у себя дома. В охранных системах одной из их задач является фиксация правонарушений, а поскольку многие злоумышленники предпочитают действовать ночью, это потребовало от камер особых возможностей по съёмке в условиях плохой освещённости.

Распознавание объектов и, в частности лиц, для человека дело обыденное. Мы постоянно анализируем наше окружение и практически безошибочно определяем кто или что перед нами находится. Для машины процесс обучения происходит немного сложнее, нельзя просто так объяснить, чем отличается лицо обезьяны от человека. Развитие машинного зрения одна из первостепенных задач и вместе с тем часть комплексной системы распознавания образов. Сфера ее применения практически безгранична, начиная с систем контроля доступа и заканчивая сферой рекламы.

Фитнес-браслеты новых моделей от известных брендов оснащаются большим количеством датчиков, которые могут собирать различные данные о положении, координатах и состоянии организма человека. Современные гаджеты могут подсчитывать пульс своего владельца и строить кардиограмму работы сердца. Давайте разберемся, можно ли теперь отказаться от визитов к врачу для снятия ЭКГ, полностью доверившись современным технологиям?

Девять из десяти покупателей фитнес-браслетов приобретают их для того, чтобы отслеживать свою физическую активность. Основная функция гаджета – это подсчет количества сделанных шагов и вычисление на этой основе производных показателей – потраченных калорий и т.п. От того, насколько точно устройство считает шаги зависит точность отслеживания показателей физической активности и эффективности тренировок.

Основным препятствием на пути развития мобильных гаджетов является ограниченное время их автономной работы. Справиться с проблемой можно путем повышения емкости батарей либо сокращения времени, необходимого на их зарядку. Ученые работают над тем, чтобы увеличить емкость аккумуляторов без увеличения их размеров. Однако до коммерческой реализации существующих проектов еще далеко.

Вверх
Москва и Московская обл.
Корзина 0 Пока пусто