Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Анализ видеоконтента или аналитика видеоконтента ( VCA ), также известный как анализ видео или видеоаналитика ( VA ), - это возможность автоматического анализа видео для обнаружения и определения временных и пространственных событий.

Эта техническая возможность используются в широком диапазоне областей , включая развлечение, [1] поиск видео и видео просмотра , [2] здравоохранение, розничная торговлю, автомобильная промышленность, транспорт, домашнюю автоматизацию обнаружение пламени и дыма, безопасность и безопасность. [3] В алгоритмах могут быть реализованы в виде программного обеспечения на машинах общего назначения, или в качестве аппаратных средств в специализированных блоках обработки видео.

В VCA можно реализовать множество различных функций. Видеообнаружение движения - это одна из более простых форм, при которой движение обнаруживается относительно фиксированной фоновой сцены. Более продвинутые функции включают отслеживание видео [4] и оценку движения . [5]

На основе внутреннего представления, которое VCA генерирует в машине, можно создать другие функции, такие как обобщение видео , [6] идентификация , анализ поведения или другие формы осведомленности о ситуации .

VCA полагается на хорошее входное видео, поэтому его часто комбинируют с технологиями улучшения видео, такими как шумоподавление видео , стабилизация изображения , нерезкое маскирование и сверхвысокое разрешение .

Функциональные возможности [ править ]

В нескольких статьях дается обзор модулей, участвующих в разработке приложений видеоаналитики. [7] [8] Это список известных функций и краткое описание.

ФункцияОписание
Динамическое маскированиеБлокировка части видеосигнала на основе самого сигнала, например, из соображений конфиденциальности.
Обнаружение пламени и дымаIP-камеры с интеллектуальной технологией видеонаблюдения могут использоваться для обнаружения пламени и дыма за 15–20 секунд или даже быстрее благодаря встроенному чипу DSP. Чип обрабатывает алгоритмы, которые анализируют снятые видео на предмет таких характеристик пламени и дыма, как цветность, коэффициент мерцания, форма, узор и направление движения.
Оценка эмоцийОценка эмоций используется для определения местоположения камеры путем анализа ее выходного сигнала.
Определение движенияОбнаружение движения используется для определения наличия соответствующего движения в наблюдаемой сцене.
Распознавание формыРаспознавание форм используется для распознавания фигур во входном видео, например кругов или квадратов. Эта функция обычно используется в более сложных функциях, таких как обнаружение объектов.
Обнаружение объектаОбнаружение объекта используется для определения наличия определенного типа объекта или сущности, например человека или автомобиля. Другие примеры включают обнаружение огня и дыма.
ПризнаниеРаспознавание лиц и автоматическое распознавание номерных знаков используются для распознавания и, следовательно, возможной идентификации людей или автомобилей.
Обнаружение стиляСтиль обнаружения используется в тех местах , где был видеосигнал , производимых , например , для телевизионного вещания. Обнаружение стиля определяет стиль производственного процесса. [9]
Обнаружение несанкционированного доступаОбнаружение несанкционированного доступа используется для определения того, является ли камера или выходной сигнал искаженным.
Видео слежениеВидео слежение используется для определения местоположения людей или объектов в видеосигнале, возможно, относительно внешней опорной сетки.
Анализ уровня ошибок видеоАнализ фальсификации содержимого видеосцен с использованием бесплатного программного обеспечения. Анализ уровня ошибок видео (VELA)
Совместная сегментация объектовСовместное обнаружение объектов, классификация и сегментация целей в одной или нескольких связанных видеопоследовательностях

Коммерческие приложения [ править ]

VCA - относительно новая технология, и в середине 2000-х многие компании выпустили продукты с улучшенной VCA. [10] [11] [12] Хотя существует множество приложений, послужной список различных решений VCA сильно различается. Такие функции, как обнаружение движения , подсчет людей и обнаружение оружия, доступны как коммерческие готовые продукты и, как считается, имеют достойный послужной список (например, даже бесплатное программное обеспечение, такое как dsprobotics Flowstone, может обрабатывать движение и анализ цвета). В ответ на пандемию COVID-19 многие производители программного обеспечения внедрили новую аналитику общественного здравоохранения, такую ​​как обнаружение маски для лица или социальное дистанцирование.отслеживание. [13] [14] [15]

Во многих областях VCA реализуется в системах видеонаблюдения , либо распределенных по камерам (на периферии), либо централизованных в выделенных системах обработки. Видеоаналитика и Smart CCTV являются коммерческими терминами VCA в области безопасности. В Великобритании BSIA разработало руководство по VCA в области безопасности. [16] В дополнение к видеоаналитике и в дополнение к ней также может использоваться аудиоаналитика. [17]

Производители программного обеспечения для управления видео постоянно расширяют ассортимент доступных модулей видеоаналитики. С новой технологией отслеживания подозреваемых можно легко отслеживать все движения этого объекта: откуда они пришли, когда, где и как они двигались. В рамках конкретной системы наблюдения технология индексации может определять местонахождение людей со схожими характеристиками, которые находились в зоне обзора камер в течение или в течение определенного периода времени. Обычно система находит много разных людей с похожими характеристиками и представляет их в виде снимков. Оператору нужно только щелкнуть по тем изображениям и объектам, которые необходимо отслеживать. В течение минуты или около того можно отслеживать все движения конкретного человека и даже создавать пошаговое видео движений.

Kinect - это дополнительное периферийное устройство для игровой консоли Xbox 360, которое использует VCA для части пользовательского ввода. [18]

В розничной торговле VCA используется для отслеживания покупателей внутри магазина. [19] Таким образом, можно получить тепловую карту магазина, что полезно для дизайна магазина и оптимизации маркетинга. Другие приложения включают время ожидания при просмотре продуктов и обнаружение удаленного / оставленного предмета.

Качество VCA в коммерческих условиях определить сложно. Это зависит от многих переменных, таких как вариант использования , реализация , конфигурация системы и вычислительная платформа . Типичные методы получения объективного представления о качестве в коммерческих условиях включают независимый сравнительный анализ [20] и назначенные места проведения испытаний.

VCA использовалась для управления толпой , в частности, на арене O2 в Лондоне и на Лондонском глазе .

Правоохранительные органы [ править ]

См. Также: INDECT и массовое наблюдение.

Полиция и криминалисты анализируют видео с камер видеонаблюдения при расследовании преступной деятельности. Полиция использует программное обеспечение, такое как Kinesense , которое выполняет анализ видеоконтента для поиска ключевых событий на видео и поиска подозреваемых. Опросы показали, что до 75% случаев связано с видеонаблюдением. Полиция использует программное обеспечение для анализа видеоконтента для поиска в длинных видеороликах важных событий. [21] [22]

Академические исследования [ править ]

Анализ видеоконтента - это разновидность компьютерного зрения и, следовательно, искусственного интеллекта . Два основных академических инициатив эталонные являются TRECVID , [23] , который использует небольшую часть я-LIDS видеоматериала, и Benchmark PETS данных. [24] Они сосредоточены на таких функциях, как отслеживание, обнаружение оставленного багажа и виртуальное ограждение. Тестовые наборы видеоданных, такие как UCF101 [25], позволяют проводить исследования распознавания действий, включающие временное и пространственное визуальное внимание со сверточной нейронной сетью и долговременной краткосрочной памятью.. Видео анализ программного обеспечения также в паре с кадрами из ношения на теле и приборной панели камеры для того , чтобы более легко редактировать кадры для публичного раскрытия и выявления событий и людей в видео. [26]

ЕС финансирует FP7 проект под названием P-REACT [27] интегрировать аналитику видео контента на встраиваемых системах с полицией и транспортными базами данных безопасности. [28]

Искусственный интеллект [ править ]

Основная статья: Искусственный интеллект для видеонаблюдения

Искусственный интеллект для видеонаблюдения использует компьютерные программы, которые анализируют звук и изображения с камер видеонаблюдения с целью распознавания людей, транспортных средств, объектов и событий. Программа для подрядчиков по обеспечению безопасности - это программное обеспечение для определения зон ограниченного доступа в поле зрения камеры (например, огороженная территория, парковка, но не тротуар или общественная улица за пределами стоянки) и программы на время суток (например, после закрытия рабочего дня). ) для имущества, охраняемого камерой видеонаблюдения . Искусственный интеллект ( «AI») посылает сигнал тревоги при обнаружении нарушителя разрывая «правила» набор, ни один человек не допускается в этой области в это время суток.

См. Также [ править ]

  • Распознавание активности
  • Искусственный интеллект для видеонаблюдения
  • Судебно-аналитический анализ видео
  • Совместная сегментация объектов
  • Структура из движения
  • Просмотр видео
  • Анализ движения видео
  • Обработка видео

Ссылки [ править ]

  1. ^ KINECT архивация 12 сентября 2010, в Wayback Machine , надстройка периферийного для Xbox 360 консоли
  2. ^ Димитрова, Невенка и др. « Приложения анализа и поиска видео-контента ». IEEE multimedia 9.3 (2002): 42-55.
  3. ^ Увеличение использования VCA в British Security , отчет BSIA
  4. ↑ Кавальер, Данило, Винченцо Лойя и Сабрина Сенаторе. « На пути к шаблону проектирования онтологии для анализа видеоконтента БПЛА ». IEEE Access 7 (2019): 105342-105353.
  5. ^ "Человеческое описание событий сцены для правильного анализа видеоконтента на основе БПЛА" . Системы, основанные на знаниях . 178 : 163–175. 2019-08-15. DOI : 10.1016 / j.knosys.2019.04.026 . ISSN  0950-7051 .
  6. ^ Ма, Ю-Фей и др. « Модель внимания пользователя для обобщения видео ». Материалы десятой международной конференции ACM по мультимедиа . 2002 г.
  7. ^ Ник Гагвани , Введение в видеоаналитику
  8. ^ Ченг Пэн , Видеоаналитика
  9. ^ Определение типа , Кеес GM Snoekдр., Detection телевизионных новостей монологи с помощью анализа стиля , ICME'04
  10. ^ Квет, Майкл (2020-01-27). «Рост сетей интеллектуальных камер и почему мы должны их запретить» . Перехват . Проверено 19 октября 2020 .
  11. ^ "Aimetis" , Википедия , 28 января 2020 г. , получено 19 октября 2020 г.
  12. ^ «Инфографика: История видеонаблюдения» . IFSEC Global | Новости и ресурсы безопасности и пожарной безопасности . 2013-12-12 . Проверено 19 октября 2020 .
  13. ^ «COVID-19 делает обнаружение масок незаменимым для видеоаналитики - asmag.com» . www.asmag.com . Проверено 6 октября 2020 .
  14. ^ Looveren, Питер ван де. «Функциональность за пределами безопасности: появление камер с открытой платформой» . www.securityinformed.com . Проверено 6 октября 2020 .
  15. ^ "StackPath" . www.securityinfowatch.com . Проверено 6 октября 2020 .
  16. ^ British Industry VCA Guide , 262 Введение в отраслевое руководство по анализу видеоконтента
  17. ^ Британский стартап, предоставляющий аудиоаналитику в индустрии видеонаблюдения.
  18. ^ "Проект Натал 101" . Microsoft. 2009-06-01. Архивировано из оригинала на 2012-01-21 . Проверено 2 июня 2009 .
  19. ^ «Интеллектуальный модуль тепловой карты» .
  20. ^ i-Lids , Инициатива по сравнительному анализу Министерства внутренних дел Великобритании
  21. ^ «Northgate предлагает полиции улучшенную систему анализа видеонаблюдения» . Дата обращения 29 декабря 2015 .
  22. ^ "Northgate объединяется с дублинской технической фирмой Kinesense, чтобы помочь полиции в анализе видео" . Риск-менеджер онлайн . Проверено 26 мая 2014 .
  23. ^ TRECVID , инициатива по научным тестам NIST
  24. ^ Контрольные данные PETS , Оценка эффективности отслеживания и наблюдения (PETS), Университет Рединга
  25. ^ Центр, UCF (2013-10-17). «UCF101 - Набор данных распознавания действий» . CRCV . Проверено 12 сентября 2018 .
  26. ^ «Камеры полицейского трупа будут делать больше, чем просто записывать вас | Быстрая компания | Будущее бизнеса» . Быстрая компания . 2017-03-03 . Проверено 8 марта 2017 .
  27. ^ Веб-сайт проекта P-REACT
  28. ^ «Kinesense запускает P-REACT, проект FP7 против мелких преступлений» . Проверено 27 мая 2014 .