Интеллектуальные технологии в видеонаблюдении (часть 1)
В индустрии безопасности эта тема участвует в дискуссиях под несколькими названиями. Два из самых часто используемых – IVA (Intelligent Video Analysis, «интеллектуальный анализ видеоданных») и VCA (Video Content Analysis – «Анализа видео контента»). Существует также множество вариантов названия, порожденных от этих названий, но VCA является наиболее правильным для описания этой быстроразвивающейся области технических средств систем безопасности, так как назвать техническую систему интеллектуальной в полном объеме весьма сложно. Общими для всех различных определений VCA является то, что они относятся к технологии, которая используется для анализа видео для конкретных данных, поведения, объектов или отношений.
Огромное объемы видеоданных, сегодня, применяются в потребительских и корпоративных целях, эти видеоданные хранится в огромных банках данных, и требуют совершенных инструментов, чтобы описать, систематизировать и управлять этими данными. Для усовершенствования этих инструментов частные фирмы и исследовательские институты объединяют свои усилия в проектах изучения возможностей автоматического описания и классификации содержания мультимедиа и видео. Ручное описание и классификация содержания содержание видео, конечно, занимает очень много времени и применение автоматизированных методов жизненно необходимо. Цель работы состоит в том, чтобы автоматически создавать «видео тезисы», которые структурируют видеоданные и подходят для поиска и извлечения.
Представьте себе, что все видео на YouTube можно было бы автоматически описать, используя программное приложение. После этого результаты поиска в видеоархиве больше не будут результатом присвоения субъективных тегов, присвоенных вручную автором ролика для описания видео, при загрузке на сервер. Тем не менее, коммерческое применение подобных приложений являются делом далекого, к сожалению, будущего.
Большое количество видеоданных, конечно, также можно найти в охранных системах видеонаблюдения. Интерес к VCA возрос в последние годы. Эта тематика будет в центре внимания данной статьи.
В рамках систем безопасности, VCA в основном, используется для анализа видео в реальном времени. Тем не менее, он также может применяться для обработки записанного видео в соответствии с заданными параметрами, что снизит время необходимое для поиска необходимой информации.
Чтобы описать, чем отличается обычная система видеонаблюдения от интеллектуальной или аналитической, используем пример системы видеонаблюдения торгового цента. В принципе, система видеонаблюдения должна быть построена так, что камеры, напрямую связаны несколькими мониторами, находящимися под наблюдением оператора и, возможно, регистрируются. Как правило, обработка видео сводится, если таковая делается в принципе, к простой оптимизации изображений для отображения. Любой анализ осуществляется, без сомнения, интеллектуальным «устройством» – оператором. К счастью, большую часть времени на охраняемой территории ничего угрожающего не происходит. Согласно исследованиям ученых, даже у очень опытных операторов теряется до 90% внимания в течение всего 22 минут! Соответственно, оператор просто не заметит внештатную ситуацию. И дорогостоящая система видеонаблюдения сможет лишь предоставить записанные в архив кадры. С учетом статистики концентрации внимания оператора, вероятность того, что внештатная ситуация будет вовремя диагностирована и устранена очень низкая. Разумеется, последующее исследование архива вручную, принесет плоды, но количество обрабатываемой информации огромно и время, которое необходимо затратить на анализ громоздкой и бесполезной информации, огромно.
Поскольку никакой реальной поддержки, от системы, ни в реальном времени или в offline режиме, получить не удается, такие системы не могут быть классифицированы как аналитические или интеллектуальные.
Связанные записи
February 10, 2012
Tags: Intelligent Video Analysis, VCA, Video Content Analysis, статьи Posted in: Видеонаблюдение, Статьи
Leave a Reply