Автор: Игорь ФАЛОМКИН, директор департамента разработки программного обеспечения ITV | AxxonSoft

Поведенческая аналитика в видеонаблюдении

Новый эффективный инструмент обеспечения безопасности людей и бизнеса

Технологии искусственного интеллекта сделали возможным решение чрезвычайно сложных задач. Одна из таких задач – анализ поведения людей по изображению, полученному с помощью камеры видеонаблюдения. Этот новый тип видеоаналитики может с высокой эффективностью применяться в области общественной безопасности и коммерческом секторе.

Как это работает

Анализ поведения основан на глубоком обучении искусственных нейронных сетей. Обученная на множестве разнообразных сцен нейронная сеть определяет положение тела, головы и конечностей людей, попавших в поле зрения видеокамеры. Результат работы алгоритма представляет собой массив данных, описывающий позу человека в аналитическом виде.

Для определения интересующей нас позы, например, поднятых вверх рук, достаточно задать условия, которым должны соответствовать полученные данные. За счет этого разработчики могут по требованиям государственного или коммерческого заказчика довольно быстро создавать новые детекторы специфических поз, характерных для потенциально опасного поведения. Тратить время на дополнительное обучение нейросети для этого не потребуется.


Примеры применения поведенческой аналитики

Человек, поднявший руки в позицию стрельбы в образовательном учреждении, банке, магазине или общественном месте может представлять опасность. Оперативное оповещение полиции или службы безопасности предприятия необходимо для его быстрого обезвреживания и может помочь избежать жертв.

Человек, присевший на корточки рядом с банкоматом, может быть техническим специалистом, инкассатором или взломщиком. В любом случае нужно оповестить об этом службу безопасности банка.

Поднятые вверх руки сотрудника отделения банка или продавца за кассой – потенциально попытка ограбления. Можно настроить автоматическую отправку тревожного сообщения вместе с видео кадром в полицию, чтобы там смогли оценить опасность ситуации и принять меры в случае необходимости. Важно, что полиция получит сигнал тревоги, даже если сотрудник не успеет воспользоваться тревожной кнопкой.


Во многих случаях требует внимания лежащий человек. Это может быть тот, кому внезапно стало плохо на улице или в метро. Или может означать использование для ночлега общедоступного помещения, не предназначенного для этого, – скажем, круглосуточно открытого холла банка с банкоматами.

Также с помощью анализа поведения можно контролировать соблюдение техники безопасности. Например, следить за тем, чтобы сотрудники держались за перила, пользуясь лестницей на производственном предприятии или на стройке.

Где еще применяется нейросетевая видеоаналитика?

Искусственные нейронные сети применимы практически во всех областях, использующих видеонаблюдение. Как и другие методы машинного зрения, нейросети используются для извлечения из потока изображений информации о наблюдаемой сцене и присутствующих на ней объектах. Ниже приведены примеры.

Розничная торговля. Контроль работы персонала магазина и анализ поведения посетителей. Например, сбор информации о количестве посетителей, их поле и возрасте, длине очередей, времени обслуживания. Выявление наиболее посещаемых мест, определение особых клиентов, контроль заполненности полок и правильности расстановки товаров, выявление потенциально мошеннических операций кассиров. Контроль времени реакции консультантов на появление посетителя.

Транспорт. Определение статистических характеристик транспортных потоков, контроль соблюдения правил парковки, подсчет количества пассажиров для контроля оплаты проезда.

Общественная безопасность. Обнаружение оставленных предметов с возможностью выделения предметов определенного типа.

Производство, строительство. Определение появления людей в опасных зонах при наличии большого количества визуальных помех (работающая техника, сложные погодные условия). Контроль использования спецодежды и соблюдения техники безопасности. Контроль соблюдения технологического процесса, контроль качества.

Охрана природы. Раннее обнаружение лесных пожаров по поднимающемуся дыму. Работа с видеоархивом. Поиск похожих объектов, например, людей или автомобилей. Позволяет выделить объект на видео или загрузить в систему фотографию и найти все видеозаписи, на которых присутствуют похожие объекты.



Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru