Способность анализировать и обучаться, основываясь на материалах безопасности, стала важным аспектом видеонаблюдения. Мы рассмотрим несколько компаний, которые разработали видеоаналитическое программное обеспечение с такими функциями, как раcпознание разных типов объектов и способностью к обучению.


Облачная платформа Kipod Analytics с искусственным интеллектом и большими данными

Kipod использует мощь облачных технологий, искусственного интеллекта и больших данных для управления видеоконтентом и кадровым анализом. Используя облако, пользователь может просматривать кадры с миллионов камер. Как видео-, так и аудиоаналитика основаны на глубинном обучении. Искусственный интеллект способен идентифицировать конкретные лица и транспортные средства путем отслеживания с помощью нескольких камер. Kipod также имеет функции обнаружения тревог и классификации объектов.

Поиск видеофрагментов стал более интуитивным благодаря большим данным. Kipod может искать кадры с определенным типом транспортного средства, человеком с конкретными особенностями лица или даже отслеживать аудиоинформацию, которая содержит определенные звуки, такие как выстрел из пистолета или разбитие стекла. Пользователи также могут устанавливать фильтры для показа видеоматериалов с определенными атрибутами, такими как траектория движения, скрытые лица или остановка определенных объектов.

Видеоаналитика на основе глубинного обучения Calipsa

Мониторинг видеонаблюдения в течение длительного времени может быть утомительной задачей для людей. С течением времени можно потерять внимание и концентрацию. Calipsa разработала систему искусственного интеллекта, которая не только контролирует и анализирует потоки видео в режиме реального времени или записанные видеофрагменты, но также постоянно улучшается, изучая свои ошибки. Операторы обучают алгоритм, вознаграждая его за правильные уведомления и наказывая за ложные, это гарантирует, что он никогда не совершит одну и ту же ошибку дважды.

Если оператора интересует обнаружение только определенного типа объектов, он может обучить искусственный интеллект делать это. Система достаточно чувствительна, чтобы различать пешехода и велосипедиста, или различные размеры транспортных средств на дороге. Она также может одновременно контролировать и анализировать несколько видеоматериалов, что увеличивает возможности покрытия видео. Все эти функции доступны оператору из веб-браузера, что исключает дополнительные затраты на оборудование.

Sensority Suspect Detection Video Surveillance, контроль подозрительного видеонаблюдения

Sensority разработала аналитическую систему, основанную на облачных вычислениях, которая использует психофизиологические особенности людей на видеозаписях с камер наблюдения.

Система Suspect Detection Video Surveillance (SDVS) обнаруживает сотни людей в видеопотоке, комбинируя видеонаблюдение и психофизиологический анализ, чтобы поймать подозрительных или конкретных людей. Система может принимать решения и определять действия субъекта с помощью метода распознавания образов, а также наблюдать психофизиологические изменения. Благодаря глубинному изучению, SDVS способен улучшать аналитику с течением времени.

SDVS может работать с множеством камер, одновременно отслеживая несколько объектов с каждой камеры. Система предоставит временную шкалу всех подозрительных действий и предоставит список потенциально опасных событий. SDVS идеально подходит для мест скопления большого количества людей, таких как аэропорты и стадионы.

Face++ Face Comparing

Технология Face ++ Face Comparing — это нечто большее, чем простое обнаружение лица или распознавание лица. Она может сравнивать два изображения для определения сходства, используя глубинное обучение, что помогает при проверке личности. Система с высокой точностью выполняет свои функции независимо от таких факторов, как макияж лица, неправильное освещение и положение головы. Face ++ помогает защитить пользователей от подделки фотографий, поддельных лиц и 3D-аватаров.

Используя машинное обучение, Face ++ анализирует черты лица человека для того, чтобы определить его возраст, пол, интенсивность улыбки и т. д. Чтобы еще больше повысить точность программного обеспечения, технология выделяет характерные (антропометрические) точки лица. Программное обеспечение может быстро производить поиск по фотографиям и находить похожие лица, давая оценочные значения доверия и пороговые значения для оценки сходства.

Cogniac AI Visual Observation, платформа для контроля и безопасности производства

Cogniac AI Visual Observation использует функцию обучения искусственного интеллекта на основании пользовательского выбора для построения визуальной обратной связи. Подключив изображения и видеопотоки, пользователи могут выбирать объекты и условия, которые представляют для них интерес, для дальнейшего обучения искусственного интеллекта и создания автоматических наблюдений в течение нескольких минут.

в тему: HIKVISION ПРЕДСТАВЛЯЕТ ПЕРВЫЙ В МИРЕ СЕТЕВОЙ ВИДЕОРЕГИСТРАТОР (NVR) СО ВСТРОЕННЫМ «ГЛУБИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ»

Платформа может быть развернута в различных условиях для повышения безопасности. Искусственный интеллект может определять безопасность на рабочих местах, таких как строительные площадки, где работник должен носить надлежащую одежду для собственной безопасности. Искусственный интеллект также контролирует критическое оборудование и отправляет уведомления, если он видит условия, которые могут потребовать внимания. Cogniac AI может также использоваться и для других целей, таких как распознавание логотипов, осмотр местности или подсчет людей.