Нейросетевая видеоаналитика в системах безопасности

Применение нейросетей — серьезный скачок в развитии ситуационной аналитики, благодаря которому системы видеонаблюдения учатся давать оценку происходящему и самостоятельно принимать решения.

До недавнего времени единственным способом понять смысл событий на изображениях с камер видеонаблюдения, и оценить вероятность угрозы безопасности был человеческий контроль. Однако сегодня, когда количество камер стремительно растет и на крупных промышленных объектах достигает нескольких сотен и даже тысяч, обработка видеопотока в реальном времени становится невозможной. Выход один — научить систему видеонаблюдения анализировать изображения, правильно оценивать происходящие события и самостоятельно принимать решения. С этой задачей справится нейросеть.

Различие классической и нейросетевой видеоаналитики

Чтобы научить камеру отличать один объект от другого, в традиционном подходе необходим высококвалифицированный специалист по компьютерному зрению. Он выделит признаки, различающие изображения двух объектов, и на их основе разработает алгоритм. Для других объектов весь процесс придется проделывать заново.

В нейросетевом подходе признаки, по которым различаются объекты, выбираются компьютером на этапе машинного обучения нейросетей. Как это происходит:

• Готовится большая выборка изображений объектов.
• Нейронная сеть анализирует каждое изображение и сравнивает его с правильным ответом.
• В процессе обучения выбранные признаки и способы их комбинации корректируются, что уменьшает количество ошибок.

Другими словами, в процессе анализа нейросеть сама выделяет нужные признаки и учится их узнавать. Это позволяет решать сложные задачи, для которых создать классический алгоритм практически невозможно.

Как работает нейросетевая видеоаналитика

Нейросетевая видеоаналитика незаменима в зонах, где помимо объектов нужного типа в кадре присутствует большое количество других движущихся предметов, таких как ветки, листья деревьев, блики на воде. Принцип ее работы:

• Трекер, основанный на классических методах видеоаналитики, поможет обнаружить перемещающийся объект в кадре.
• Фрагмент изображения с выделенным объектом обрабатывает нейросеть.
• Нейросетевой фильтр выделяет движущиеся объекты или оставленные предметы определенного типа. Все остальные объекты игнорируются, что позволяет снизить число ложных тревог.

Высокую эффективность работы нейросеть показывает в том случае, когда обучение ведется на материалах объекта, где планируется ее применение.

Какие задачи решает

Нейросети активно используются для решения следующих задач:

• Обнаружение объектов определенного типа среди других движущихся объектов.

• Обнаружение потенциально опасных предметов по заданным параметрам.

• Видеодетекция огня и дыма.

Основными потребителями систем безопасности с нейросетевой видеоаналитикой являются промышленные предприятия, строительные объекты, метрополитен, банки, ритейлеры, лесные хозяйства и другие.

Прогнозы развития

Сегодня нейросеть неспособна полностью заменить оператора и является лишь способом решения некоторых задач видеоаналитики. Однако динамика развития нейросетей выглядит позитивно и позволяет сделать прогнозы на ближайшие 5 лет, такие как:

• Значительное снижение ложных срабатываний.
• Повышение качества поиска в архиве за счет увеличения количества признаков.
• Улучшение работы ситуационной аналитики.
• Сокращение числа операторов.
• Появление систем, понимающих логику происходящего в секторе обзора камеры.
• Снижение энергоемкости и удешевление аппаратных средств.

Такой ход событий значительно увеличит эффективность систем безопасности. В то же время вырастет потребность в профессионалах, способных грамотно организовать интегрированные системы безопасности для любого объекта. Правильный выбор интегратора систем безопасности поможет избежать серьезных проблем, вызванных чрезвычайными ситуациями.

Компания «Современная безопасность», один из лидирующих интеграторов в Республике Беларусь, предлагает полный цикл услуг по проектированию, внедрению и обслуживанию систем безопасности промышленных предприятий, ритейлеров, банков, автомобильных паркингов и других объектов бизнеса.

Поделиться ссылкой: