Rozumienie wykrywania anomalii
Wykrywanie anomalii jest w centrum wielu systemów monitoringu w obszarach bezpieczeństwa, przemysłu i obserwacji Ziemi. W nadzorze wideo sygnalizuje nietypowe zachowania, w monitoringu przemysłowym wskazuje na awarie sprzętu, a w teledetekcji ujawnia zmiany środowiskowe. Tradycyjne metody często koncentrują się na pojedynczych danych wejściowych, przez co pomijają kontekst, którego ludzie używają naturalnie. Z tego powodu podejścia multimodalne łączą widzenie i tekst, aby poprawić wyniki, a modele wizja‑język odgrywają tu kluczową rolę. Na przykład systemy łączące komputerowe rozpoznawanie wzorców ze związaną metadanych tekstowych potrafią oddzielić rutynowy ruch od faktycznych incydentów. Ponadto, gdy operator musi przeglądać alarmy, opisy kontekstowe zmniejszają obciążenie poznawcze i przyspieszają reakcję.
W porównaniu z systemami unimodalnymi, potok multimodalny może wykrywać subtelne anomalie zależne od semantyki, czasu lub nietypowych interakcji obiektów. Na przykład pozostawiona bez opieki torba na zatłoczonym dworcu może wyglądać normalnie w pikselach, ale wydaje się podejrzana, gdy zestawimy ją z informacją o czasowej nieobecności osoby. W takich przypadkach systemy korzystające z obu modalności działają lepiej. Niedawny przegląd podkreśla szeroki potencjał podejść multimodalnych w różnych zadaniach i sektorach (przegląd). Przegląd pokazuje, jak tekstowe ugruntowanie i kontekst wizualny zmniejszają liczbę fałszywych alarmów i zwiększają zaufanie operatorów.
Aby uczynić te systemy praktycznymi, zespoły muszą także uwzględnić ograniczenia operacyjne. Na przykład visionplatform.ai przekształca istniejące kamery i systemy VMS w operacje wspomagane przez AI i dodaje warstwę rozumowania nad strumieniem wideo. Takie podejście zamienia surowe detekcje w zdarzenia z kontekstem, na które operator może zareagować. Na lotniskach funkcje takie jak wykrywanie osób i wykrywanie pozostawionych przedmiotów łączą surowe wideo z opisami zrozumiałymi dla człowieka, co pomaga szybko triage’ować alarmy. Więcej o tych możliwościach można znaleźć na naszej stronie dotyczącej wykrywania osób wykrywanie osób.
Wreszcie, chociaż termin „anomalia” pojawia się w wielu pracach, praktyczny cel jest prosty. Operatorzy potrzebują mniej fałszywych alarmów i szybszych, czytelniejszych sygnałów o tym, co ma znaczenie. Dlatego badania koncentrują się teraz na łączeniu sygnałów, poprawie odporności i udoskonalaniu sposobu, w jaki modele prezentują wyniki, aby ludzie mogli podejmować decyzje z pewnością.
Rodzaje anomalii
Nie wszystkie anomalie wyglądają tak samo. Naukowcy zwykle klasyfikują je jako punktowe, kontekstowe lub zbiorcze. Anomalia punktowa to zdarzenie izolowane. Na przykład pozostawiony bez opieki przedmiot na peronie jest anomalią punktową. Anomalia kontekstowa zależy od warunków otoczenia. Na przykład nietypowa prędkość na autostradzie staje się anomalna z powodu kontekstu ruchu. Wreszcie anomalia zbiorcza wymaga wzorców w czasie lub wśród agentów. Tłum powoli tworzący się w dziwnym miejscu może być anomalią zbiorczą.
Strumienie wideo ujawniają wiele form nietypowego zachowania. Na przykład detektor pozostawionych przedmiotów oznaczy torbę, a detektor przechadzania się oznaczy osobę, która pozostaje w jednym miejscu dłużej niż ustalony próg. Oba pojawiają się w operacjach lotniskowych, a nasza strona o wykrywaniu pozostawionych przedmiotów na lotniskach wyjaśnia, jak kontekst pomaga przy triage’owaniu zdarzeń wykrywanie pozostawionych przedmiotów. Niewielka ilość danych pogłębia problem. Rzadkie zdarzenia, takie jak określony typ wtargnięcia lub nietypowa awaria sprzętu, pojawiają się niewiele razy w danych treningowych. Gdy brakuje różnorodności w danych treningowych, modele nie generalizują i mają słabą uogólnialność. Z tego powodu zespoły augmentują dane i stosują sprytne walidacje na małych próbkach.
W praktyce wiele systemów oblicza wskaźnik anomalii na klip lub klatkę, aby uporządkować podejrzane zdarzenia według rangi. Ten wskaźnik pomaga operatorom skupić się na najważniejszych kandydatach. Jednak ocenianie pomaga tylko wtedy, gdy model rozumie kontekst. W złożonych i niejednoznacznych scenach potrzebne są techniki, które uchwycą semantykę i czas. Ponadto w wykrywaniu anomalii przemysłowych często trzeba łączyć logi czujników z wideo. W takich ustawieniach system musi wspierać reguły specyficzne dla domeny i komponenty uczone, aby dostosować się do realiów zakładu. Wreszcie, rzadkość przykładów zmusza zespoły do projektowania ewaluacji na wymagających benchmarkach i tworzenia syntetycznych wariacji, aby model zobaczył przypadki brzegowe.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wykorzystanie modeli wizja‑język
Modele wizja‑język łączą enkoder wizualny i enkoder językowy, tworząc wspólne rozumienie obrazów i tekstu. Architektura często obejmuje enkoder obrazu i enkoder tekstu, a etap fuzji wyrównuje osadzania tak, aby wzorce wizualne mapowały się na opisy tekstowe. Typowe konstrukcje używają zaplecza opartego na CLIP i warstw transformera do fuzji. Zespoły korzystają z wstępnie wytrenowanych wag na dużych korpusach obraz‑tekst, a następnie dopasowują lub adaptują je do zadań docelowych. To wstępne trenowanie pozwala na transfer zero‑shot w niektórych zadaniach, co jest przydatne, gdy etykiety są rzadkie. Badanie benchmarkowe raportuje, że podejścia oparte na VLM mogą poprawić dokładność wykrywania nawet o 15–20% w porównaniu z systemami opartymi wyłącznie na wizji (arXiv).
Dla zadań wideo modele dodają modelowanie czasowe, aby zdarzenia rozciągające się w klatkach tworzyły spójne narracje. Architekci wprowadzają krótkie klipy do enkodera, agregują osadzania, a następnie łączą je z zapytaniami w języku naturalnym. W niektórych systemach zespoły stosują też instrukcyjne dostrajanie, aby dopasować model językowy do operacyjnych poleceń i zapytań. Dobrze zaprojektowany potok potrafi rozumieć wideo przy zachowaniu efektywności. Ta efektywność ma znaczenie, ponieważ zasoby obliczeniowe często ograniczają to, co można uruchomić lokalnie lub na brzegu sieci. Podejście on‑prem visionplatform.ai utrzymuje wideo i modele wewnątrz środowiska, aby chronić prywatność danych użytkownika i zmniejszyć zależność od chmury.
Badania wprowadzają ramy uczenia werbalizowanego, które pomagają wyrównać cechy wizualne z językiem naturalnym. W rzeczywistości niektóre prace przedstawiają ramy uczenia werbalizowanego o nazwie vera, która konwertuje wzorce wizualne na wypowiedzi, nad którymi model językowy może rozumować. Ramy te o nazwie vera umożliwiają VLM wykonanie VAD w bardziej interpretowalny sposób. Ponadto zaproponowano podejście, w którym vera pozwala VLM wykonywać VAD bez intensywnego dostrajania. Pomysł polega na tym, aby zostawić większość wag modelu zamrożoną, dodając niewielki, uczony moduł, który adaptuje się do zadania. Ta dwuetapowa strategia zmniejsza potrzebę dużych, oznakowanych zbiorów treningowych. Redukuje też obciążenie obliczeniowe podczas adaptacyjnego strojenia i pomaga zespołom udoskonalać wykrywanie bez wyczerpującego ponownego trenowania.
Aby uczynić potok praktycznym, zespoły starannie stroją hiperparametry, takie jak szybkość uczenia i optymalizator. Zarządzają też osadzeniami, aby utrzymać dokładność wyszukiwania i lokalizacji. Wzięte razem, te komponenty pozwalają VLM i vlm budować semantyczny most między pikselami a językiem operacyjnym.
Zastosowanie wykrywania anomalii w wideo
Badacze zwykle oceniają systemy na ustalonych zbiorach danych, takich jak UCSD Pedestrian, Avenue i ShanghaiTech. Dla domen związanych z przestępczością i bezpieczeństwem używa się też zbioru ucf‑crime do testowania alarmów na poziomie zachowań. Benchmarki mierzą wskaźniki wykrywania, fałszywe alarmy i dokładność lokalizacji. Niedawne badanie MDPI raportuje około 10% spadek fałszywych alarmów po dodaniu ugruntowania językowego do wizualnych potoków (MDPI). Wyniki eksperymentalne pokazują lepszą wydajność w złożonych scenach, gdzie same piksele wprowadzają klasyfikatory w błąd.
W praktyce systemy do wykrywania anomalii w wideo wydobywają cechy na poziomie klatki, a następnie agregują je do reprezentacji na poziomie klipu lub wideo. Osadzenia klatkowe uchwycają wskazówki chwili, a pooling czasowy rejestruje sekwencje. Potok może używać detektorów dwuetapowych: najpierw filtr binarny lub oparty na rekonstrukcji, a następnie weryfikator semantyczny, który doprecyzowuje detekcję. Takie dwuetapowe ustawienie ogranicza liczbę alarmów do zarządzalnego zbioru do przeglądu przez człowieka. Ponadto nowoczesne podejścia zawierają mapy uwagi lokalizujące podejrzane obszary, dzięki czemu zespoły otrzymują zarówno wynik, jak i wskazówkę wizualną, dlaczego model zgłosił alarm. Ta lokalizacja usprawnia wyszukiwanie kryminalistyczne, a nasza strona o przeszukiwaniu kryminalistycznym na lotniskach wyjaśnia, jak opisy tekstowe czynią wideo przeszukiwalnym przez wiele godzin materiału przeszukiwanie kryminalistyczne.
Przy integrowaniu kontekstu czasowego do potoków zespoły muszą wyważyć opóźnienia i dokładność. Na przykład dłuższe okna klipów pomagają wykrywać anomalie zbiorcze, ale zwiększają czas przetwarzania i zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe. Badacze dlatego eksplorują przesuwne okna i adaptacyjne próbkowanie. Praktyczny system powinien też pozwolić na kalibrację specyficzną dla domeny, aby zakład przemysłowy mógł ustawić progi zgodne z polityką bezpieczeństwa. W wykrywaniu anomalii przemysłowych dodatkowa telemetria często łączy się z treścią wideo, aby wykrywać subtelne odchylenia sprzętu. Drobne rozumowanie w czasie może wykryć wzorce poprzedzające awarię, a takie wczesne ostrzeżenie pomaga uniknąć kosztownych przestojów i udoskonala wykrywanie.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wnioskowanie zero‑shot
Ustawienia zero‑shot pozwalają modelom generalizować do nowych scenariuszy bez etykiet specyficznych dla zadania. W potoku zero‑shot wstępnie wytrenowany model ocenia wejścia wizualne względem opisów semantycznych w czasie rzeczywistym. Dla zadań wideo proces w czasie wykonywania często przebiega w trzech krokach: ekstrakcja cech wizualnych, punktowanie z użyciem promptów i generowanie indeksu anomalii. System ekstrahuje osadzania z klatki lub klipu, następnie ocenia je względem kandydatów opisów i wyprowadza wynik anomalii. Dzięki temu możliwe jest wykonywanie VAD bez ponownego trenowania parametrów modelu w wielu przypadkach. W rezultacie zespoły mogą szybko wdrożyć detekcję i zmniejszyć koszty etykietowania.
Użycie pojedynczego promptu dla zapytania pomaga części językowej skupić się na oczekiwanym zachowaniu. Na przykład system może porównywać „osoba biegnąca pod prąd ruchu” ze wyekstrahowanymi osadzeniami. Ramy nazwy vera, które umożliwiają vlm wykonywanie vad, używają małych adapterów do dopracowania wyrównania, przy zachowaniu głównego modelu zamrożonego. Takie podejście pozwala vlm wykonywać vad bez intensywnego retreningu i minimalizuje potrzebę nowych danych treningowych. W niektórych badaniach autorzy pokazują, że systemy oparte na VLM mogą wykonywać VAD bez modyfikacji parametrów modelu, polegając na uczącym się adapterze i starannym promptowaniu. Innymi słowy, wykonują VAD bez strojenia parametrów modelu, jednocześnie poprawiając recall.
Korzyści operacyjne pochodzą z redukcji etykietowania i szybszego wnioskowania. Ponieważ rdzeń modelu pozostaje wstępnie wytrenowany i zamrożony, zespoły dodają tylko mały, uczony moduł. Moduł ma niewiele uczących się parametrów i optymalizuje się na małych, specyficznych dla miejsca próbkach. Taka konstrukcja obcina zasoby obliczeniowe i pozwala systemom on‑prem działać przy ograniczonych zasobach. Efekt netto to praktyczna, niskokosztowa droga od proof‑of‑concept do produkcji. Dla zespołów, które muszą wykrywać anomalie na wielu kanałach kamerowych, takie rozwiązanie stanowi wyraźną przewagę.
Analiza jakościowa
Inspekcja jakościowa jest równie ważna jak metryki liczbowe. Wyjścia w języku naturalnym pozwalają operatorom przeczytać krótkie wyjaśnienie, dlaczego klip wygląda podejrzanie. Na przykład system może stwierdzić: „Osoba kręcąca się w pobliżu zamkniętych drzwi przez cztery minuty.” Takie opisy tekstowe pozwalają operatorom szybko zweryfikować kontekst i podjąć decyzję. Narzędzia takie jak wizualizacje uwagi pokazują, które piksele wpłynęły na decyzję, co zwiększa wyjaśnialność. W rzeczywistości wyjaśnialność poprawia zaufanie i akceptację operatorów w przepływach pracy związanych z bezpieczeństwem i opieką zdrowotną. Artykuł na arXiv dotyczący wyjaśnialnej SI dla wykrywania anomalii opartego na LLM pokazuje, jak wizualizacja uwagi pomaga zespołom zrozumieć rozumowanie modelu (arXiv).
Praktycy cenią również jakościowe dowody, gdy modele zgłaszają podejrzane zachowania. Na przykład gdy alarm zawiera lokalizację, krótki podpis w języku naturalnym i wyróżniony region obrazu, operatorzy mogą szybciej potwierdzić lub zamknąć sprawę. Nasza funkcja VP Agent Reasoning używa takich wzbogaconych wyjść do weryfikacji i wyjaśniania alarmów, tak aby operator widział, co zostało wykryte, które powiązane systemy potwierdzają zdarzenie i dlaczego ma ono znaczenie. To zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i obciążenie poznawcze. Ponadto wyszukiwanie kryminalistyczne korzysta z ugruntowania tekstowego, ponieważ można odnaleźć przeszłe incydenty za pomocą zapytań konwersacyjnych.
Badania podkreślają również inne praktyczne kwestie. Po pierwsze, modele muszą radzić sobie ze scenami zależnymi od kontekstu i złożonym rozumowaniem wymaganym do VAD, gdy wielu agentów wchodzi w interakcje. Po drugie, zespoły muszą chronić prywatność danych użytkowników, uruchamiając systemy on‑prem, gdy wymaga tego regulacja lub polityka korporacyjna. Po trzecie, wyniki eksperymentalne na wymagających benchmarkach pokazują, że potoki oparte na VLM często przewyższają rozwiązania tylko wizualne, gdy semantyka ma znaczenie. Wreszcie przyszłe prace muszą nadal rozwiązywać te wyzwania, poprawiając odporność, zmniejszając koszty obliczeniowe i rozszerzając pokrycie specyficzne dla domen. Czytelnicy, którzy chcą zobaczyć pdf pracy zatytułowanej Benchmark Evaluations, mogą przejść do przeglądu tutaj. Ogólnie rzecz biorąc, jakościowe wyjścia czynią detekcje wykonalnymi i audytowalnymi w operacjach na żywo.
FAQ
Jaka jest różnica między wykrywaniem anomalii a zwykłą klasyfikacją?
Wykrywanie anomalii koncentruje się na znajdowaniu rzadkich lub nieoczekiwanych zdarzeń zamiast przypisywania wejść do ustalonych klas. Często traktuje anomalie jako odchylenia i używa metod scoringu lub rekonstrukcji, aby wskazać nietypowe zachowanie.
Jak modele wizja‑język pomagają zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów?
Modele wizja‑język ugruntowują wskazówki wizualne w opisie tekstowym, co dodaje kontrole semantyczne zmniejszające przypadkowe wyzwalania. Na przykład dodanie weryfikacji językowej może obniżyć liczbę fałszywych pozytywów o około 10% w opublikowanych badaniach (MDPI).
Czy te systemy mogą działać bez łączności z chmurą?
Tak. Wdrożenia on‑prem utrzymują wideo i modele wewnątrz obiektu, co wspiera zgodność i prywatność danych użytkowników. Rozwiązania takie jak visionplatform.ai są zaprojektowane do działania on‑prem i skalowania na brzegu sieci.
Jakie zbiory danych są powszechnie używane do oceny systemów wykrywania anomalii w wideo?
Typowe wybory to UCSD Pedestrian, Avenue i ShanghaiTech, a dla zadań związanych z przestępczością często używa się zbioru ucf‑crime. Te zbiory pomagają badaczom porównywać wydajność na ustalonych scenariuszach.
Co oznacza wnioskowanie zero‑shot dla wykrywania anomalii w wideo?
Zero‑shot oznacza, że model potrafi obsłużyć nowe zadania lub klasy bez eksplicytnych etykiet dla tego zadania. W praktyce wstępnie wytrenowany model porównuje osadzenia wizualne z opisami w języku naturalnym w czasie wykonywania i oznacza niezgodności jako anomalie.
Jak ważny jest kontekst czasowy przy wykrywaniu anomalii?
Kontekst czasowy jest kluczowy dla wielu anomalii rozwijających się w czasie, takich jak kręcenie się w miejscu czy stopniowe pogorszenie pracy urządzeń. Systemy używają cech na poziomie klatki i agregacji klipów, aby uchwycić te wzorce.
Czy podejścia wizja‑język poprawiają wyjaśnialność?
Tak. Generują opisy tekstowe i mapy uwagi, które wyjaśniają, dlaczego klip wygląda podejrzanie. Te jakościowe wyjścia przyspieszają weryfikację i pomagają budować zaufanie operatorów.
Czy istnieją obawy dotyczące prywatności przy uruchamianiu VLM na strumieniach wideo?
Pojawiają się obawy o prywatność, gdy wideo opuszcza organizację. Modele VLM działające on‑prem i ograniczone przepływy danych łagodzą te ryzyka i dostosowują się do wymogów prywatności i regulacji.
Ile oznakowanych danych szkoleniowych potrzebują te systemy?
Zazwyczaj potrzebują mniej oznakowanych przykładów anomalii, ponieważ wstępnie wytrenowane modele i techniki zero‑shot dostarczają silnych priorytetów. Mimo to kilka próbek specyficznych dla miejsca pomaga małym adapterom lub uczącym się modułom dostroić zachowanie.
Gdzie mogę dowiedzieć się więcej o zastosowaniu tych systemów na lotniskach?
visionplatform.ai dokumentuje kilka rozwiązań skoncentrowanych na lotniskach, takich jak wykrywanie osób, przeszukiwanie kryminalistyczne i wykrywanie pozostawionych przedmiotów. Te strony wyjaśniają, jak multimodalne opisy pomagają operatorom priorytetyzować i działać szybciej wykrywanie osób, przeszukiwanie kryminalistyczne, wykrywanie pozostawionych przedmiotów.
