Анализ видеоданных
Анализ видеоконтента (также video content analytics, VCA) - это возможность автоматического анализа видео для обнаружения и определения временных и пространственных событий.
Эта техническая возможность используется в широком диапазоне областей, включая развлечения, здравоохранение, розничную торговлю, автомобиль, транспорт , домашнюю автоматизацию, пламя и обнаружение дыма, безопасность и безопасность. алгоритмы могут быть реализованы как программное обеспечение на станках общего назначения или как аппаратное обеспечение в специализированных блоках обработки видео.
В VCA может быть реализовано множество различных функций. Обнаружение движения видео - одна из более простых форм, где движение обнаружено относительно фиксированной фоновой сцены. Более продвинутые функции включают в себя отслеживание видео и оценку egomotion.
Основываясь на внутреннем представлении, которое VCA генерирует в машине, можно создавать другие функции , такие как идентификация, анализ поведения или другие формы осведомленности о ситуации .
VCA полагается на хорошем видео входного сигнала , поэтому оно часто совмещен с видео-технологиями повышения как видео-denoising , стабилизация изображения, unsharp маскируя и супер-разрешение .
Функциональные возможности[править]
В нескольких статьях представлен обзор модулей, участвующих в разработке видеоаналитических приложений. Это список известных функций и краткое описание.
| Функция | Описание |
|---|---|
| Динамическая маскировка | Блокирование части видеосигнала на основе самого сигнала, например, из соображений конфиденциальности. |
| Обнаружение пламени и дыма | IP-камеры с технологией интеллектуального видеонаблюдения можно использовать для обнаружения пламени и дыма за 15-20 секунд или даже меньше из-за встроенного чипа DSP. Чип обрабатывает алгоритмы, которые анализируют видео, снятые для характеристик пламени и дыма, таких как цвет цветности, коэффициент мерцания, форма, рисунок и направление движения. |
| Оценка эгомоции | Оценка Egomotion используется для определения местоположения камеры путем анализа ее выходного сигнала. |
| Обнаружение движения | Обнаружение движения используется для определения наличия соответствующего движения в наблюдаемой сцене. |
| Распознавание формы | Распознавание формы используется для распознавания форм во входном видео, например кругов или квадратов. Эта функция обычно используется в более сложных функциях, таких как обнаружение объектов. |
| Обнаружение объектов | Обнаружение объекта используется для определения наличия типа объекта или сущности, например человека или автомобиля. Другие примеры включают обнаружение пожара и дыма |
| Узнавание | Распознавание лиц и автоматическое распознавание номерных знаков используются для распознавания и, следовательно, идентификации людей или автомобилей. |
| Обнаружение стиля | Определение стиля используется в настройках, где был произведен видеосигнал, например, для телевизионного вещания. Обнаружение стиля определяет стиль производственного процесса |
| Обнаружение трамбовки | Обнаружение вскрытия используется для определения того, изменена ли камера или выходной сигнал. |
| Видео-отслеживать | Отслеживание видео используется для определения местоположения людей или объектов в видеосигнале, возможно, в отношении внешней опорной сетки. |
| Анализ Уровня Ошибок Видео | Анализ несанкционированного доступа к содержимому видео сцены с помощью свободного программного обеспечения. Анализ уровня ошибок видео (VELA) |
| Сегментация объектов | Совместное обнаружение объектов, классификация и сегментация целей в одной или нескольких связанных видеопоследовательностях |
Коммерческие приложения[править]
VCA-это новая технология. Новые применения часто найдены, однако показатель следа разных видов VCA отличает широко. Считается, что такие функции, как обнаружение движения и подсчет людей, доступны как коммерческие готовые продукты с приличным послужным списком, даже бесплатные, такие как dsprobotics Flowstone, могут обрабатывать движение и анализ цвета.
Во многих доменах VCA реализована на системах видеонаблюдения, либо распределенных на камерах (at-the-edge), либо централизованных на выделенных системах обработки. Видеоаналитика и Smart CCTV являются коммерческими условиями для VCA в области безопасности. В Великобритании BSIA разработала руководство по внедрению VCA в области безопасности.[6] в дополнение к видеоаналитике и в дополнение к ней также можно использовать аудиоаналитику.[7]]
Независимые производители программного обеспечения для управления видео постоянно расширяют ассортимент доступных модулей видеоаналитики. С помощью новой технологии отслеживания подозреваемых можно легко отслеживать все движения этого субъекта: откуда они пришли, когда, где и как они двигались. В рамках конкретной системы наблюдения технология индексирования позволяет находить людей с аналогичными функциями, которые находились в пределах точек зрения камер в течение или в течение определенного периода времени. Как правило, система находит много разных людей с похожими функциями и представляет их в виде снимков. Оператору достаточно кликнуть по тем изображениям и предметам, которые нужно отследить. В течение минуты или около того, можно отслеживать все движения конкретного человека, и даже создать шаг за шагом видео движений.
Kinect-это дополнительное периферийное устройство для игровой консоли Xbox 360, использующее VCA для ввода данных пользователем.
В розничной торговле VCA используется для отслеживания покупателей внутри магазина.[9] таким образом, можно получить тепловую карту магазина, что выгодно для дизайна магазина и оптимизации маркетинга.
Качество VCA в коммерческих условиях трудно определить. Это зависит от многих переменных , таких как прецедент , реализация, конфигурация системы и вычислительная платформа . Типичные методы получения объективного представления о качестве в коммерческих условиях включают независимый бенчмаркинг и назначенные места тестирования.
VCA был использован для целей управления толпой, особенно на O2 Arena в Лондоне и London Eye .
Правоохранительные органы[править]
См. также: INDECT и массовое наблюдение
Полиция и судмедэксперты анализируют видео видеонаблюдения при расследовании преступной деятельности. Полиция использует программное обеспечение , такое как Kinesense, которое выполняет анализ видеоконтента для поиска ключевых событий в видео и поиска подозреваемых. Опросы показали, что до 75% случаев связаны с видеонаблюдением. Полиция использует программное обеспечение для анализа видеоконтента для поиска длинных видеороликов для важных событий.
Академические исследования[править]
Анализ видеоконтента является подмножеством компьютерного зрения и, следовательно, искусственного интеллекта . Две главных академических инициативы ориентира-TRECVID, который использует небольшую часть видеоматериала I-LIDS и эталонных данных домашних животных. они сосредотачиваются на функциональных возможностях, таких как отслеживание, обнаружение левого багажа и виртуальное ограждение. Эталонные видеоданные, такие как UCF101 , позволяют проводить исследования распознавания действий, включающие временное и пространственное визуальное внимание с сверточной нейронной сетью и долговременной кратковременной памятью . Программное обеспечение для анализа видео также в паре с кадры из тела носить и приборной панели камеры для того, чтобы более легко редактировать кадры для публичного раскрытия и выявления событий и людей в видео.[
ЕС финансирует проект FP7 под названием P-REACT для интеграции анализа видеоконтента на встроенных системах с базами данных полиции и транспортной безопасности.