Security News :: Информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Поиск Контакты Карта сайта
Security News :: информационно-аналитическое издание по техническим средствам и системам безопасности
Security News
Security Focus

Услуги размещения публикаций на сайте Security News
 
 Газета 
 Статьи 
 Зарубежные новости 
 Под знаком PR 
 Новости 
 События отрасли 
 Дайджест СМИ 
 Фоторепортажи 
 Книги 

Получайте новости Security News через Telegram

Получайте новости Security News через Telegram. Это самый оперативный способ читать их с любого устройства.



Security News





Библи видеонаблюдения - 3
Газета "Security News" / Зарубежные новости по системам безопасности / События

Распознавание взаимодействий: новое поколение видеоаналитики


08.02.2011

В Оксфордском университете создан экспериментальный программный продукт, который может стать предтечей нового поколения систем интеллектуального видеоанализа. Центральная сущность новой системы -- "взаимодействие". Самообучающийся машинный интеллект с успехом выделяет на видео рукопожатия, удары по рукам (жест, который сопровождается словами "дай пять!"), объятия и поцелуи.

Технология распознавания взаимодействий создана в ходе исследований по машинному зрению и автоматическому анализу содержания больших объемов видеозаписей. Извлекать информацию предполагается из телепередач, записей с YouTube и архивов систем видеонаблюдения.

Алонсо Патрон-Перес, глава департамента инженерных наук Оксфордского университета и куратор видеоаналитических разработок, подчеркивает, что именно действия и деятельность должны быть центральным объектом видеоаналитики.

Он указывает, что технология обнаружения межличностных взаимодействий обладает огромным числом потенциальных сфер применения: от быстрого поиска поцелуев и рукопожатий на любительском видео до генерации потоков данных в системах управления информацией в сфере физической безопасности.

Технология выделения взаимодействий была разработана Патроном-Пересом, доктором Яном Рейдом, доктором Марцином Маршалеком и профессором Эндрю Циссерманом. Созданное ими программное обеспечение основано на алгоритмах компьютерного зрения и машинного обучения.

Процесс обучения компьютера распознаванию взаимодействий начинается с обнаружения и детектирования людей в кадре.  Программа "тренировалась" на разном тестовом видео -- различные сцены классифицировались учеными вручную, а софт запоминал характерные особенности каждой сцены. Судя по всему, обучение происходит по методу Байеса, подобно тому, как обучаются спам-фильтры, или при использовании алгоритмов нейронных сетей.

Когда машинному интеллекту известны характерные признаки межличностных взаимодействий, выделять их среди видео не составляет труда. После определения местоположения в кадре людей анализируются различные характерные признаки актов коммуникации -- например, положение головы и относительные движения частей тела. На основании этих данных программа принимает решение о регистрации акта взаимодействия.

Ученые не сообщают о вероятности правильного определения события. Оценить его умозрительно очень сложно. С другой стороны,  в обучаемых подобным образом системах сегодня нет ничего фантастического или даже необычного. Сложно другое -- получить первичные данные для анализа, определить виды характерных признаков того или иного социального акта. Но для этого надо решить задачу более низкого уровня -- программа должна научиться достоверно определять, каким пикселам кадра соответствуют какие части тела. На современном уровне развития кибернетики, при сегодняшних вычислительных мощностях все эти задачи вполне решаемы.  

Возврат к списку

Передний край

КАК ПРАВИЛЬНО ВЫБРАТЬ КАБЕЛЬ

Сетевые кабели категорий 5e и 6 практически неотличимы друг от друга по внешнему виду. Однако в эксплуатации они ведут себя совершенно по-разному. В чём ключевые отличия и чем руководствоваться при выборе кабеля для конкретной системы видеонаблюдения? Основной проблемой при определении требуемой категории кабеля для установки на объекте является необходимость оценить будущее развитие этого объекта. Поверив на слово либо испытав представленный образец, можно с этим основательно «влететь»: от характеристик кабеля зависит главный параметр сетевой инфраструктуры — её пропускная способность.

ДРОНЫ: НАЙТИ И ОБЕЗВРЕДИТЬ

Обзор технологий обнаружения и обезвреживания БПЛА. Бум беспилотных летательных аппаратов затронул и индустрию безопасности. Вполне возможно, что вскоре появится спрос на решения по организации «малой противовоздушной обороны» объектов.

БИТРЕЙТ И НИЗКАЯ ОСВЕЩЁННОСТЬ

Несмотря на то, что при проектировании систем битрейт потока принимают за постоянную во времени величину, в реальности он существенно варьируется в зависимости от условий съёмки. А при низкой освещённости он значительно вырастает. Проведённые недавно сравнительные испытания одиннадцати образцов телевизионных камер наблюдения различных производителей показали, что средний по выборке битрейт при ночной съёмке составляет 498% от дневного.

RSSRSS
Присоединиться в ТвиттереTwitter
Присоединиться в FacebookTelegram
Присоединиться в LinkedInLinkedIn
Присоединиться в FacebookFacebook
Присоединиться в Google+Google+
Присоединиться ВКонтактеВКонтакте
Присоединиться в YoutubeYouTube
Присоединиться в ОдноклассникиОдноклассники
Присоединиться в LiveJournaLiveJournal


Надежные решения для обеспечения безопасности

Face Detection — технология обнаружения лица человека
Face Detection - технология обнаружения лица человека
При настройке системы видеонаблюдения на автоматическую реакцию на тревожные события одним из наиболее эффективных инструментов может стать обнаружение лица человека в кадре. Компания Hanwha Techwin встраивает функцию Face Detection в выпускаемые ею камеры.

Интеллектуальный поиск в архиве — мгновенное обнаружение объекта по его признакам
Интеллектуальный поиск в архиве - мгновенное обнаружение объекта по его признакам
Поиск в видеоархиве может быть быстрым и точным, если он выполняется с помощью технологии «Суммированное изображение». Она позволяет на многодневной, многоканальной видеозаписи практически мгновенно находить объекты по их словесному описанию.

Цветное изображение при низкой освещённости
Цветное изображение при низкой освещённости в камерах видеонаблюдения на чипсете Wisenet 5
Новые камеры видеонаблюдения Wisenet X обеспечивают цветное изображение даже при низкой освещённости. Это обусловлено тем, что новый чипсет Wisenet 5, который применяется в данных телекамерах, строится по принципу «система на кристалле» и потому позволяет более эффективно фиксировать свет, падающий на матрицу.

Автосопровождение объекта — свойство камеры видеонаблюдения формата 4K
Автосопровождение объекта - свойство камеры видеонаблюдения формата 4K
Одна из возможностей, которую даёт своему владельцу камера очень высокого разрешения — автосопровождение подвижного объекта в пределах кадра.

Hallway View — видеонаблюдение для коридоров и вертикально вытянутых сцен
Hallway View
Оптимальный охват вертикально вытянутых сцен достигается в камерах торговой марки Samsung линеек Wisenet Q и Wisenet P от компании Hanwha Techwin с помощью функции Hallway View. При организации видеонаблюдения в коридорах, дверных проёмах и во многих других случаях эта функция позволяет не загружать кадр участками, не несущими информации.



Hits 59834835
4233
Hosts 5306367
537
Visitors 10034625
735

30

© ИА «Безопасность Сегодня», 2017.
© «Секьюрити Фокус», 2001-2016.
Свидетельство о регистрации электронного СМИ SECURITY NEWS ЭЛ № ФС 77-33582