Ezek a felismerések csökkentik az adatok elemzéséhez és a döntések meghozatalához szükséges emberi ráfordítás terheit. Végső soron meg kell gyorsítani a válaszidőket, ami potenciálisan akár életet is menthet és a mélytanulással hatékonyan segítheti az épületeink, a városok és a közlekedési rendszerek biztonságának szervezését, jövőjét.
Hogyan lehet átalakítani a videomegfigyelést a szélen?
Jelenleg a térfigyelő kamerák felvételeinek legtöbb elemzése egyszerűen csak azt mutatja, hogy valami vagy valaki mozog. A centralizált szervereken található videokezelő rendszerek (VMS) által végzett elemzés után viszont szükség van a pontos emberi értelmezésre: amit látunk jelent e fenyegetést vagy biztonsági kockázatot. A kamerák mélytanulási képessége, tehát elvezethet minket az észlelés és az összefüggések precízebb megértéséhez.
A szokásos elemzés szerint pl. a jármű riasztást váltott ki, de egy intelligens kamera analitikai képességgel még részletesebb helyzetértékelésre leszünk képesek: milyen típusú jármű ez, olyan területen van, amely potenciális problémákat okozhat, vagy sem, olyan buszról van szó, amely meghibásodott és valószínűleg veszélyezteti az utasokat és a forgalmat stb.?
Az élelemzés széleskörű előnyei
Az élelemzés nagyobb pontossága – és az objektumok több osztálya megkülönböztetésének képessége – azonnal csökkenti a hamis pozitív eredmények arányát. Ezzel együtt jár az idő és az erőforrás szükséglet csökkenése a hamis pozitív eredmények kivizsgálására. Az élelemzés képessége, tehát proaktív módon képes precízebb és gyorsabb választ adni.
Vegyük példaként itt közlekedést. Az AI elemzés futtatása a szélen azonosíthatja az autópálya objektumait és szükség esetén riaszthatja a járművezetőket. Az emberi viselkedés, a jármű mozgás. az út objektumok (akadályok) differenciált érzékelésének mély tanulás révén elért képessége, segíthet meghatározni adott helyzetben a vezetők figyelmeztetésének indokolt szintjét is. Ha a kamerák látják, hogy valaki veszélyben van az úton, akkor automatikusan aktiválhatják a jelzéseket a forgalom lassítás érdekében és riaszthatják a sürgősségi szolgálatokat.
Szélesebb kitekintésben: az, hogy az intelligens videoanalitika meg tudja különböztetni a forgalom típusát – gyalogosok, kerékpárosok, autósok, haszongépjárművek -, annak szintjét, irányát, intenzítását, értékes, hasznos segítséget nyújt a városi forgalomszabályozás, az úthálózat tervezés, és összességében a jövő intelligens városainak megtervezésében.
Élelemzés – pontosabb, eredményesebb elemzés kezelés
Az élelemzés másik fő előnye, hogy az elemzés adott kamera legjobb minőségű felvételeivel történik, a lehető legközelebb a forráshoz. Egy hagyományos modellben – amikor az elemzés szerveren zajlik – a videot gyakran tömörítik az átvitel előtt, ezért az elemzést gyakran (és leginkább) gyengébb minőségű videofelvételen végzik.
Ezenkívül, amikor az elemzés központosított – azaz egy szerveren történik -, több kamera adatai kerülnek átadásra, ami szükségessé teszi további kiszolgálók bevonását is az elemzés kezeléséhez. Élelemzés esetén, csak a legrelevánsabb információkat küldjük el a hálózaton keresztül, ezzel csökkentve a sávszélesség és a tárolás terheit is.
Forrás: axis communications Andres Vigren
Kapcsolódó cikkek:
