.png)
Системы видеоаналитики – это программы, которые позволяют проанализировать видеопоток или изображения и сделать выводы, такие как подсчет объектов на изображении, параметры объектов, их поведение (траектория, характер движения и т.п.)
https://github.com/ahmetozlu/tensorflow_object_counting_api/blob/master/README.md
Вот некоторые требования, которые зачастую предъявляются к программе видеоаналитики:
В программе видеоаналитики исходное видео читается кадр за кадром. Каждый кадр обрабатывается нейронной сетью. Это цикл, который продолжает работать до конца видео. Общий принцип работы системы видеоаналитики изображен на иллюстрации ниже:
Для определения объектов используются модели на базе нейронных сетей типа CNN (convolutional neural network, сверточные нейронные сети, о них читайте тут) и SSD (Single Shot MultiBox Detector)
Подход SSD был опубликован в конце ноября 2016 года и привел к новому рекорду с точки зрения производительности и точности для задач обнаружения объектов.
В названии “Single Shot MultiBox Detector”:
Таким образом мы можем классифицировать за 1 проход несколько разных объектов и на одном кадре определять и людей и животных и транспорт и т.п. Программа подсчета объектов на видео, например, может считать разные типы объектов и учитывать их нахождение в определенной зоне.
Нейронная сеть также способна “сопровождать” объекты, таким образом определив на одном из кадров машину как Car_001 она будет Car_001 и на других кадрах, тем самым вы будете понимать, что это одна и та же машина, а не каждый раз новая.
https://github.com/ahmetozlu/tensorflow_object_counting_api/blob/master/README.md
Помимо упомянутых нейронных сетей архитектур CNN или SSD для видеоаналитики применяются еще другие модели, в зависимости от поставленной задачи.
Нейронные сети на основе SSD-подхода интересны еще тем, что дают возможность использовать миниатюрные и мобильные устройства для видеоаналитики в реальном времени.
В статье о “железе” для нейронных сетей мы писали о TPU типа Google Coral - так вот с помощью таких систем подсчет и классификация объектов в реальном времени возможны и доступны без использования больших стационарных рабочих станций или GPU-серверов. Это особенно интересно для кейсов интерактивной и креативной рекламы, где на indoor или outdoor конструкции устанавливается устройство, которое обрабатывает видео и позволяет рекламе взаимодействовать с пользователем.
Если вам интересна разработка ПО для видеоанализа или вы хотите использовать видеоаналитику как часть другого программного продукта, обращайтесь к нам: поможем понять, какие именно системы нужны для вашего бизнеса, подскажем лучшие современные возможности, чтобы решения приносили больше прибыли при меньших затратах.
