Przypadki użycia w inteligentnych miastach
Inteligentne miasta wykorzystują monitoring w wielu praktycznych zastosowaniach. Po pierwsze, kamery monitorują gęstość tłumu, aby zapobiegać przeludnieniu w przestrzeniach publicznych. Ponadto analizy zasilane przez AI wykrywają zatory w ruchu i optymalizują czasy sygnalizacji. Następnie systemy rozpoznawania twarzy kontrolują dostęp do obszarów o ograniczonym dostępie w węzłach transportowych. Dodatkowo integracja z czujnikami IoT, takimi jak mierniki jakości powietrza i hałasu, zwiększa świadomość sytuacyjną. Na przykład pilotaż w City of London skrócił czasy reakcji służb ratunkowych o 30% po powiązaniu strumieni z kamer z systemami dyspozytorskimi i rejestrami incydentów. Możesz przeczytać podsumowania technologii monitoringu, takie jak ta analiza technologii nadzoru.
Przypadki użycia pokazują wyraźne korzyści dla bezpieczeństwa publicznego i operacji. Kamery bezpieczeństwa zasilają również Vision Language Models, które zamieniają piksele na tekst. Następnie operatorzy w centrach kontroli analizują zdarzenia i sugerują działania. Kolejno visionplatform.ai konwertuje istniejące kamery i systemy VMS na systemy operacyjne wspomagane przez AI, dzięki czemu operatorzy przeszukują historię wideo w języku naturalnym, szybciej weryfikują alarmy i ograniczają fałszywe pozytywy. Dodatkowo funkcje takie jak VP Agent Search umożliwiają wyszukiwanie kryminalistyczne pod kątem fraz typu „osoba kręcąca się w pobliżu bramy po godzinach”.
Przykłady z inteligentnych miast obejmują węzły transportowe, gdzie kontrola tłumu wiąże się z zarządzaniem dostępem. Również inteligentny transport wykorzystuje ANPR/LPR i liczenie osób do zrównoważenia przepływu; zobacz platformy wspierające ANPR na lotniskach oraz rozwiązania do liczenia osób. Ponadto fuzja kamer z czujnikami napędza automatyczne powiadomienia i pulpity operacyjne dla miejskich działań. Po pierwsze, kamery klasyfikują osoby i pojazdy. Po drugie, lokalizują poruszające się obiekty i sygnalizują anomalie. Wreszcie zautomatyzowane przepływy pracy mogą powiadamiać służby ratunkowe przy zachowaniu nadzoru operatora.
Metody opierają się na modelu semantycznego rozumienia scen. Ponadto te metody wymagają zarządzania danymi i silnych mechanizmów ochrony prywatności. Dodatkowo kroki zachowujące prywatność, takie jak rozmywanie twarzy i przetwarzanie na miejscu, zmniejszają ryzyko ujawnienia informacji wrażliwych poza obiekt. Moreover is a banned term in this brief, so I use alternatives. W konsekwencji inteligentne miasta mogą skalować monitoring przy jednoczesnym ograniczaniu niepotrzebnych interwencji. Aby dowiedzieć się więcej o analizie tłumów w środowiskach operacyjnych, zobacz nasze rozwiązanie wykrywanie i analiza gęstości tłumu.
semantyczne rozumienie i zrozumienie wideo i języka w monitoringu
Semantyczne rozumienie wykracza poza wykrywanie. Łączy rozpoznawanie obiektów z rozpoznawaniem działań i intencji. Na przykład systemy nadzoru łączą teraz wykrywanie obiektów z rozpoznawaniem akcji, aby wnioskować o intencjach. Również kontekstowe metadane, takie jak czas, lokalizacja i wcześniejsze zdarzenia, poprawiają wykrywanie anomalii i redukują fałszywe pozytywy. W rzeczywistości badacze twierdzą, że „inteligentne systemy nadzoru wideo ewoluowały od prostego wykrywania ruchu do złożonej analizy semantycznej, umożliwiającej w czasie rzeczywistym rozumienie zachowań ludzkich i dynamiki tłumu” (przegląd badań). Ta idea napędza rozwój benchmarków i narzędzi do zrozumienia wideo i języka w monitoringu.
Benchmarki wideo i języka, takie jak VIRAT, pozwalają na oceny przekrojowe między modalnościami. Ponadto sieci grafów przestrzennych i czasowych mapują interakcje między podmiotami w sekwencji wideo. Następnie takie grafy pomagają klasyfikować, kto wchodził w interakcję z czym i kiedy. Na przykład zapytania typu „znajdź osoby zostawiające rzeczy bez opieki” stają się praktyczne dzięki powiązanym indeksom tekstowym i wizualnym. Co więcej, visionplatform.ai stosuje lokalne modele języka wizualnego (on-prem), dzięki czemu operatorzy mogą przeszukiwać archiwa za pomocą języka naturalnego. To skraca czas odnajdywania odpowiednich nagrań i wspiera szybkie dochodzenia.
Systemy zyskują, gdy uwzględniają informacje kontekstowe. Na przykład logi kontroli dostępu, dane o harmonogramach i historyczne alarmy dodają wiedzę semantyczną, która pomaga modelom ocenić, czy działanie jest anomalne. Następnie modele mogą oznaczać zdarzenia anomalne, takie jak osoby przekraczające strefy ochronne lub pozostawiające przedmioty w przestrzeniach publicznych. Również narzędzia wizyjne muszą adaptować się do poruszających się obiektów, zasłonięć i zmian oświetlenia. Dlatego łączenie sygnałów czasowych i relacji przestrzennych daje lepszą interpretację sceny i wyższej jakości alerty, którym operatorzy mogą ufać.
Badacze eksplorują także transfer między domenami i nowe punkty odniesienia dla monitoringu. Dodatkowo warsztaty na konferencjach IEEE poświęconych wizji komputerowej omawiają protokoły ewaluacyjne i nowe wyzwania w monitoringu. W rezultacie centra kontroli zyskują narzędzia, które robią więcej niż wykrywanie; wyjaśniają, dlaczego alarm ma znaczenie. Dla praktycznego przykładu zastosowania przeszukania kryminalistycznego w węzłach transportowych zobacz naszą stronę przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
analiza multimodalna z przetwarzaniem języka naturalnego
Fuzja multimodalna łączy wideo, dźwięk i nakładki tekstowe dla bogatszego wglądu. Po pierwsze, łączenie klatek wideo, strumieni audio i nakładek tekstowych daje holistyczny obraz. Również moduły NLP tłumaczą zapytania ludzkie na strukturalne filtry wyszukiwania. Na przykład wstępnie wytrenowane transformatory, takie jak BERT, adaptują się do obsługi transkrypcji i podpisów wideo. Następnie łączenie modalności zwiększa dokładność wyszukiwania z około 70% do ponad 85% w testach kontrolowanych, co ma znaczenie w operacjach krytycznych czasowo.
Wykrywanie anomalii w podejściu multimodalnym korzysta z mechanizmów krzyżowej weryfikacji. Na przykład anomalie audio połączone z semantycznymi tagami z wideo zwiększają zaufanie do alertu. Również NLP umożliwia zapytania w języku naturalnym i konwersacyjne przepływy pracy. VP Agent Search od visionplatform.ai konwertuje wideo na opisy czytelne dla człowieka, dzięki czemu operatorzy mogą wyszukiwać frazy typu „czerwony ciężarówka wjeżdżająca na miejsce rozładunku wczoraj wieczorem”. Następnie system zwraca klipy i znaczniki czasowe oraz może wstępnie wypełnić raporty incydentów.
Sygnały tekstowe pomagają indeksować sceny na dużą skalę. Również transkrypcje i teksty nakładane dostarczają wskazówek, których czyste modele wizualne mogą nie wychwycić. Ponadto dodanie warstwy języka naturalnego pozwala mainstreamowym modelom odpowiadać na złożone pytania dotyczące wideo, takie jak „kto zostawił torbę w holu w zeszłym tygodniu?”. Co więcej, zadania multimodalne poprawiają się, gdy system używa zarówno sieci enkoderów wizualnych, jak i dekoderów językowych. W konsekwencji zarówno szybkość wyszukiwania, jak i trafność się poprawiają. Dodatkowo lokalne duże modele zachowują prywatność danych, trzymając moc obliczeniową blisko źródła.
Na koniec potoki multimodalne pozwalają operatorom ustalać progi i polityki. Również integracja z automatycznymi akcjami zmniejsza obciążenie operatorów w rutynowych incydentach. Dla scenariuszy specyficznych dla lotnisk, takich jak wykrywanie pozostawionych przedmiotów, zobacz naszą stronę o wykrywaniu pozostawionych przedmiotów na lotniskach. Następnie automatyczne alerty nadal obejmują kontrole z udziałem człowieka, aby unikać niepotrzebnej eskalacji.
przygotowanie semantycznych zbiorów danych i adnotacji
Jakość zbioru danych determinuje, jak dobrze modele uogólniają. Po pierwsze, publiczne zbiory danych, takie jak AVA i ActivityNet, dostarczają gęstych etykiet akcji i kontekstu. Dodatkowo nowe inicjatywy adnotacyjne mają na celu wsparcie zadań wykrywania anomalii i bogatych etykiet semantycznych. Na przykład badacze postulują zbiór danych, który poszerzy AI monitoringu o dłuższy kontekst czasowy i zróżnicowane scenariusze. W praktyce nowo utworzony zbiór danych odzwierciedlający domenę monitoringu przyspiesza rozwój rozumienia wideo.
Adnotacja jest kosztowna, ale niezbędna. Po pierwsze, narzędzia adnotacyjne oznaczają podmioty, działania i relacje przestrzenne klatka po klatce. Również kontrola jakości opiera się na zgodzie między adnotatorami i procesach przeglądu. Następnie adnotowane wideo jest tak długie, jak to konieczne, by uchwycić wskazówki czasowe i wzorce ruchu. Na przykład adnotacja ucf-crime dostarcza etykiet do klasyfikacji i lokalizacji zdarzeń anomalnych w długich nagraniach. Ponadto łączenie ręcznych etykiet z półautomatycznymi propozycjami skraca czas adnotacji w skali.
Badacze i praktycy muszą zdefiniować klasy i taksonomie przed rozpoczęciem adnotacji. Również wytyczne adnotacyjne powinny określać sposób traktowania zasłonięć, słabego oświetlenia i zatłoczonych scen. W konsekwencji spójne etykiety pomagają modelom nauczyć się semantyki sceny. Dodatkowo środki prywatności, takie jak rozmywanie twarzy, protokoły deidentyfikacji i przechowywanie na miejscu, chronią informacje wrażliwe. Dyskusję na temat analiz wideo z zachowaniem prywatności można znaleźć w tym przeglądzie analiz wideo.
Benchmarki i nowe punkty odniesienia dla monitoringu mają znaczenie. Po pierwsze, publikacje na konferencjach IEEE poświęconych wizji komputerowej i rozpoznawaniu wzorców definiują standardy ewaluacji dla analizy wideo. Również nowe punkty odniesienia dla monitoringu pomagają ilościowo ocenić poprawę dzięki modelom głębokiego uczenia. Następnie zbiory danych zawierające pojazdy i ludzi, zróżnicowane oświetlenie i realistyczne zasłonięcia pozwalają mainstreamowym modelom dostosować się do zmieniających się warunków w różnych domenach. Na koniec twórcy zbiorów muszą dokumentować metodologię, wersjonowanie i pochodzenie, aby wspierać powtarzalne badania.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
systemy autonomiczne do nadzoru w czasie rzeczywistym
Systemy autonomiczne przenoszą przetwarzanie bliżej kamery. Po pierwsze, urządzenia brzegowe wykonują lekkie modele AI bezpośrednio na kamerach. Również autonomiczne drony patrolują perymetry i reagują na wyzwalacze zdarzeń, gdy to potrzebne. Następnie kwantyzacja i przycinanie modeli osiągają czasy inferencji poniżej 100 ms na sprzęcie wbudowanym. W rezultacie operatorzy otrzymują szybsze alerty i mniejsze opóźnienia w scenariuszach krytycznych.
Systemy integrują się z operacyjną kontrolą. Na przykład integracja z systemami sterowania umożliwia automatyczne zamknięcie strefy lub wysłanie powiadomień po przekroczeniu progów. Również progi bezpieczeństwa i kontrole z udziałem człowieka zmniejszają liczbę fałszywych alarmów. VP Agent Actions i VP Agent Reasoning od visionplatform.ai umożliwiają ukierunkowane i zautomatyzowane przepływy pracy przy równoczesnym informowaniu operatorów. Co więcej, systemy autonomiczne wymagają ścieżek audytu i polityk, aby sprostać wymaganiom regulacyjnym, w tym rozważaniom związanym z unijnym aktem o AI.
Wydajność zależy od wydajnego projektowania sieci neuronowych i mocy obliczeniowej. Po pierwsze, modele głębokiego uczenia można zoptymalizować do mniejszych wariantów bez znaczącej utraty dokładności. Również platformy GPU na krawędzi, takie jak NVIDIA Jetson, zapewniają przepustowość potrzebną do przetwarzania sekwencji wideo w czasie rzeczywistym. Następnie modele autonomiczne muszą nadal radzić sobie ze zdarzeniami anomalnymi i unikać nadmiernego działania. W konsekwencji systemy często łączą lokalną autonomię z centralnym nadzorem i możliwością ręcznego przejęcia kontroli.
Przypadki użycia obejmują wykrywanie naruszeń perymetru, alarmy włamania i wykrywanie anomalii procesów. Również systemy autonomiczne napędzają inteligentne rozwiązania, które mogą wstępnie wypełniać raporty incydentów i automatycznie powiadamiać zespoły. Dodatkowo wykrywanie pojazdów i osób oparte na wizji wspiera logistykę i zadania związane z bezpieczeństwem publicznym. Na koniec polityki muszą zarządzać informacjami wrażliwymi i zapewniać, że autonomia jest zgodna z decyzjami ludzkimi oraz ramami prawnymi.
interfejsy w języku naturalnym i zapytania użytkowników
Język naturalny ułatwia dostęp do archiwów wideo. Po pierwsze, interfejsy głosowe i tekstowe pozwalają operatorom łatwo przeszukiwać archiwa wideo. Również parsery semantyczne mapują frazy takie jak „osoba biegnąca” do pojęć wizualnych. Następnie dialogi wieloetapowe precyzują parametry wyszukiwania dla dokładnych wyników. Na przykład użytkownik może zadać pytania uzupełniające, aby zawęzić okna czasowe lub lokalizacje kamer. Dodatkowo RESTful API do obsługi języka naturalnego umożliwiają konfigurację reguł i zapytań przez osoby niebędące ekspertami.
Wyszukiwanie opiera się na solidnej reprezentacji i mechanizmach odzyskiwania. Po pierwsze, wyniki systemu wizyjnego konwertują klatki na opisy tekstowe. Również opisy tekstowe umożliwiają szybkie wyszukiwanie w tysiącach godzin nagrań. Następnie VP Agent Search zmienia opisy w filtry, dzięki czemu użytkownicy mogą znaleźć konkretne klipy bez znajomości identyfikatorów kamer czy znaczników czasowych. W efekcie śledczy i operatorzy zyskują czas i zmniejszają obciążenie poznawcze.
Wyjaśnialność ma znaczenie dla zaufania operatorów. Po pierwsze, przyszłe prace obejmują moduły Explainable AI, które uzasadniają decyzje wykrywania. Również agenci powinni wskazywać, dlaczego klip został oznaczony i jakie dowody wspierają wnioski. Następnie systemy muszą mapować wejścia w języku naturalnym na z góry zdefiniowane reguły i kontrolowane akcje, aby uniknąć niezamierzonej automatyzacji. Dodatkowo integracja polityk i nadzoru człowieka zapewnia bezpieczne działanie systemów autonomicznych i zapobiega nadużyciom wrażliwych informacji.
Na koniec interfejsy użytkownika muszą skalować się wraz z mainstreamowymi i dużymi modelami, jednocześnie przechowując dane lokalnie, gdy jest to wymagane. Również łączenie przetwarzania języka naturalnego z multimodalną analizą wideo wspiera zaawansowane wyszukiwanie i zadania typu video question. Dla przykładów automatycznych przepływów pracy i alertów specyficznych dla lotnisk zobacz nasze strony dotyczące wykrywania wtargnięć na lotniskach i wykrywania nieautoryzowanego dostępu na lotniskach.
FAQ
What is semantic understanding in video surveillance?
Semantyczne rozumienie oznacza interpretację tego, co dzieje się w scenie, a nie tylko wykrywanie obiektów. Łączy rozpoznawanie obiektów i rozpoznawanie działań, aby dostarczyć wyższego poziomu interpretacji sceny.
How does multimodal analysis improve detection?
Analiza multimodalna scala wskazówki wizualne, dźwiękowe i tekstowe, aby zwiększyć zaufanie do alertów. Redukuje fałszywe pozytywy poprzez krzyżowe sprawdzanie sygnałów i poprawia dokładność wyszukiwania podczas dochodzeń.
What datasets support semantic video research?
Publiczne zbiory danych, takie jak AVA i ActivityNet, dostarczają gęstych etykiet akcji i kontekstu. Również inicjatywy społecznościowe tworzą zbiory danych, które mają wspierać rozwój AI monitoringu obejmując dłuższe sekwencje wideo i realistyczne scenariusze.
How do annotation workflows ensure quality?
Procesy adnotacji wykorzystują jasne wytyczne, zgodę między adnotatorami oraz kroki przeglądu, aby zapewnić spójność. Korzystają także z narzędzi przyspieszających oznaczanie klatka po klatce oraz adnotowanie relacji przestrzennych i wskazówek czasowych.
Can real-time models run on edge devices?
Tak. Kwantyzacja i przycinanie modeli pozwalają lekkim sieciom neuronowym działać na GPU brzegowych i urządzeniach wbudowanych. Te optymalizacje mogą osiągać czasy inferencji poniżej 100 ms dla wielu zadań.
How do natural language interfaces help operators?
Interfejsy w języku naturalnym pozwalają operatorom przeszukiwać archiwa zwykłymi zapytaniami i precyzować wyszukiwania poprzez dialog wieloetapowy. Tłumaczą zapytania ludzi na strukturalne filtry i przyspieszają badania kryminalistyczne.
What privacy safeguards are recommended?
Środki ochrony prywatności obejmują rozmywanie twarzy, deidentyfikację, przetwarzanie na miejscu i rygorystyczne kontrole dostępu. Te działania ograniczają ekspozycję informacji wrażliwych przy jednoczesnym umożliwieniu użycia operacyjnego.
How do systems handle anomalous events?
Systemy łączą modele czasowe, kontekst i dane historyczne, aby wykrywać zdarzenia anomalne. Stosują też kontrole z udziałem człowieka i wyjaśnialne wyniki, aby zmniejszyć liczbę błędnych automatycznych reakcji.
What role do standards and conferences play?
Konferencje takie jak IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ustalają protokoły ewaluacyjne i przedstawiają nowe punkty odniesienia dla monitoringu. Kierują metodologią i porównawczą oceną modeli głębokiego uczenia.
How does visionplatform.ai support search and action?
visionplatform.ai konwertuje strumienie z kamer na bogate opisy tekstowe i oferuje narzędzia VP Agent do wyszukiwania, wnioskowania i automatycznych działań. Platforma przechowuje wideo i modele lokalnie oraz wiąże zdarzenia wideo z przepływami operacyjnymi, aby zmniejszyć obciążenie operatorów.
