Современная видеоаналитика учится мыслить
23.07.2019
Новая технология Bosch Camera Trainer активно использует методы «машинного обучения» алгоритмов интеллектуальной видеоаналитики (Intelligent Video Analytics) для улучшения функциональности и повышения точности работы системы. Внедрение подобной инновации в различные приложения клиентов означает, что они получают возможность превращать обычные информативные данные в реальное повышение уровня безопасности, эффективности и доходности своего бизнеса.
Технология Bosch Camera Trainer
Теперь камеры научились использовать метаданные для смыслового наполнения и структурирования записей, а также определять разницу между ложными тревогами и потенциальными угрозами.
Видеоустройства Bosch обзавелись новой функцией Camera Trainer, позволяющей непосредственно в процессе эксплуатации перестраивать «мозги» системы с целью улучшения ее способности концентрировать внимание и самообучаться для оптимального решения специфических задач конкретного приложения.
Следующий шаг в развитии видеоаналитики
Функция Camera Trainer может формировать специальные инструкции для камер Bosch по идентификации тех новых объектов и ситуаций внутри сцены, которые определены непосредственно пользователем. Эти инструкции загружаются в модуль видеоаналитики устройства в любое время, сохраняются в памяти и могут использоваться при обработке соответствующих сцен. Для достижения еще большей гибкости и точности видеоаналитики новые инструкции можно комбинировать с заранее определенными правилами и фильтрами сигналов тревоги, которые уже изначально присутствуют в модуле Bosch Intelligent Video Analytics.
Аналитика на основе данных для каждого приложения
Функция Camera Trainer не только улучшает возможности устройства по обнаружению движения в кадре, она распознает и обнаруживает также те стационарные объекты, которые вдруг появляются в конкретной сцене или, наоборот, пропадают из нее. Такая система предоставляет пользователям намного более информативные данные, которые можно эффективно использовать для решения широкого круга задач, в том числе и не имеющих прямого отношение к сфере безопасности:
- В супермаркетах, например, можно научить камеры отличать ручные корзины для покупок от тележек на колесах. Это позволяет устройствам обнаруживать покупателей, заходящих с тележками в примерочные кабины или другие зоны магазина, куда вход с ними запрещен, с выдачей соответствующих сигналов на пульт охраны, и предотвращать таким образом попытки кражи товаров.
- С другой стороны, на автопарковках камеры видеонаблюдения с технологией Camera Trainer могут определять наличие свободных мест без использования наземных датчиков. Более того, поскольку такая камера способна идентифицировать стационарные объекты, ее также можно использовать для обнаружения автомобилей, которые превышают разрешенный период парковки в тех местах, где существуют временные ограничения.
- Подсчет транспортных средств является еще одной задачей, которая становится все более насущной для городов с умной инфраструктурой. Используя видеосенсоры, оснащенные функцией Camera Trainer, соответствующие муниципальные службы могут организовать высоконадежную систему подсчета автомобилей, способную различать входящий и исходящий трафик. И тогда появляется возможность в зависимости от результатов, выдаваемых этой системой, проводить последующую корректировку сигналов управления дорожным движением с целью изменения приоритетов транспортных средств, предотвращения пробок и оптимизации транспортных потоков в городе.
- На коммерческих и промышленных складах технологию Camera Trainer можно использовать для определения нахождения грузовика в погрузочно-разгрузочном отсеке путем распознавания физической метки, нанесенной на полу площадки. Если грузовика в отсеке нет, камера обнаруживает метку и выдает в общую систему управления складом сигнал, разрешающий занять освободившееся место следующей фуре. Таким образом достигается экономия средств и повышается эффективность работы склада.
- С помощью Camera Trainer можно оптимизировать и складскую логистику. Установка порогового значения количества коробок на конвейерной ленте позволяет вовремя обнаружить момент перегрузки производственной линии и выдать соответствующее предупреждение.
- В аэропортах, например, где осведомленность о перемещениях лайнеров имеет решающее значение для обеспечения охраны труда и безопасности пассажиров, видеосенсоры с технологией Camera Trainer могут собирать данные о заранее определенных ситуациях, таких как время нахождения самолета в терминале, время выгрузки багажа, время дозаправки и пр. Оперативное получение и грамотный учет всех этих данных помогают ускорять сроки выполнения стандартных операций, тем самым повышая эффективность и сокращая расходы авиакомпаний.
Функция Camera Trainer особенно ярко может проявлять себя в приложениях, выходящих далеко за рамки возможностей стандартной видеоаналитики. Например, после оттепелей в зимнее время на крышах многих зданий образуются сосульки, которые в случае падения могут нанести вред самому зданию и представлять реальную угрозу здоровью и жизни пешеходов. Камера с поворотно-наклонным механизмом и дистанционно-управляемым увеличением (PTZ) может быть обучена выдавать сигналы тревоги при обнаружении на контролируемых участках крыши сосулек определенного размера, чтобы их можно было удалять на ранней стадии формирования, предотвращая тем самым потенциальные угрозы и зданиям, и людям.
И это примеры далеко не всех приложений, которые могли бы извлекать реальную выгоду от использования технологии Camera Trainer в качестве мозговой основы своих решений в области безопасности и искусственного интеллекта.
Вершина интеллектуальной безопасности
Нет сомнений в том, что применение видеоаналитики стимулирует развитие инноваций в решениях безопасности. Но с появлением функции Camera Trainer ценность этого инструментария повышается многократно и становится действительно очевидной. Системным интеграторам она предоставляет гибкость в настройке систем безопасности под индивидуальные потребности клиентов. Конечным пользователям она дарит цифровой взгляд на их мир, дополненный элементами разума. И в общем, для мира безопасности это совершенно новая ступень развития. Теперь есть полная уверенность в том, что интеллектуальные данные могут выходить за рамки простой защиты людей или имущества, что они могут обеспечивать качественную и точную бизнес-аналитику, которая в конечном итоге способна обеспечивать рост эффективности и производительности.
И это то, что до сих пор не могла делать ни одна камера безопасности – мыслить по-человечески!
К списку статей
