Використання відеоаналітики для виявлення аномалій стає дедалі популярнішим у багатьох галузях – від охоронного відеоспостереження до виробництва і не тільки. Завдяки можливості обробляти величезні обсяги відеоданих у режимі реального часу та виявляти незвичайні події, відеоаналітика має потенціал для значного підвищення загальної ефективності та безпеки.
Однак, хоча відеоаналітика має багато переваг, вона також створює значні проблеми для точного виявлення аномальних подій. У цій статті ми розглянемо основні проблеми, з якими стикається відеоаналітика при виявленні аномалій, а також проаналізуємо деякі стратегії, що розробляються для подолання цих перешкод.
Визначення аномалії
Незважаючи на стрімкий розвиток технологій відеоаналітики, точне виявлення аномалій та незвичайних подій у записах відеоспостереження залишається значною проблемою. Складність полягає у визначенні того, що є аномальною подією.
У той час як виявлення аномалій у двовимірному наборі даних може бути відносно простим за допомогою методів неконтрольованого навчання, складність і мінливість записів відеоспостереження створюють унікальні виклики. У цьому контексті пошук відповідних порушень вимагає складних алгоритмів і підходів, які можуть відрізнити справжні загрози від хибних спрацьовувань.
Якість вихідних даних для навчання
Ефективність системи глибокого навчання для виявлення аномалій безпосередньо пов’язана з якістю початкових даних. Розробка точних і повних навчальних наборів для штучного інтелекту може бути трудомістким процесом. Більше того, забезпечення того, щоб система могла точно ідентифікувати такі тривожні події, як дим або розлиття рідини за різних умов освітлення, є значним викликом.
Щоб досягти достатнього рівня точності, необхідно використовувати великі масиви інформації, які враховують такі фактори, як рух і фізичні властивості матеріалів. Іншими словами, покладатися лише на вивчення зображення може бути недостатньо, і необхідний більш цілісний підхід, який враховує безліч параметрів.
Наприклад, функція виявлення зміни сцени дозволяє інсталяторам і навіть кінцевим користувачам навчити камеру, як виглядає звичайна сцена. Користувачі можуть робити кілька знімків протягом певного часу, щоб представити сцену в різних умовах освітлення. Потім можна вказати області, щоб спостерігати за будь-якими порушеннями у сцені, що відрізняються від нормальних. Це приклад абсолютно нового і потужного використання штучного інтелекту, який може робити все – від моніторингу зони заборони паркування до оповіщення персоналу, коли запас на полиці у магазині опускається нижче встановленого порогу.
Щоб уникнути неточних результатів і помилкових спрацьовувань, необхідно забезпечити отримання високоякісних записів.
Умови освітлення
Ще однією важливою проблемою є умови освітлення. Зміни інтенсивності освітлення, тіні та віддзеркалення можуть спотворювати зображення, зняті камерами, ускладнюючи алгоритмам точну ідентифікацію та відстеження об’єктів. Ці проблеми можуть особливо відчуваються у зовнішньому середовищі, де умови освітлення зазвичай дуже мінливі та непередбачувані.
Щоб отримати кращі результати, слід оптимізувати освітлення. Розміщення камер також має вирішальне значення – вони мають охоплювати критичні території та приміщення і мінімізувати сліпі зони. Треба звернути увагу і на пропускну здатність мережі – якщо вона недостатня, це призведе до затримки відео, низької якості зображення і неточного аналізу.
Потреба у вдосконалених алгоритмах
Отже, деякі з найбільш значущих проблем:
- складність відеоданих;
- зміни умов освітлення і навколишнього середовища;
- виявлення і відстеження об’єктів;
- затримки в реальному часі;
- проблеми з конфіденційністю.
Ці виклики можуть ускладнити ефективне виявлення та відстеження аномальної поведінки, що підкреслює потребу в передових алгоритмах, надійних датчиках і камерах, потужних обчислювальних ресурсах, а також спеціалізованих апаратних і програмних рішеннях.
Пошук ідеального рішення для відеоаналітики
Таким чином, все зводиться до якості платформ для штучного інтелекту та відеоаналітики. Маючи правильну систему, ви можете точно виявляти аномалії навіть у найскладніших умовах. Як приклад такої системи пропонуємо розглянути обладнання для відеонагляду від TVT.
Найсучасніші системи призначені для точної класифікації об’єктів і рухів протягом тривалих періодів часу, що дозволяє більш точно виявляти нетипові та тривожні ситуації. Порівнюючи поточну ситуацію з тим, що є нормальним у полі зору конкретної камери, ці системи можуть швидко виявляти і попереджати операторів про потенційні загрози. Маючи якісну систему відеоспостереження, організації можуть краще захистити свої активи, знизити ризики і підвищити загальну економічну ефективність.
