Analityka, system detekcji i analiza wideo dla wykrywania w czasie rzeczywistym
Nowoczesny system wykrywania musi łączyć sprzęt, oprogramowanie i reguły. Kamery rejestrują obrazy. Urządzenia brzegowe wstępnie przetwarzają klatki. Serwery centralne agregują zdarzenia i przechowują logi. Razem przekształcają kamery w czujniki raportujące zdarzenia. Dla terminali ta ścieżka ma znaczenie, ponieważ decyzje muszą zapadać szybko i w kontekście. Techniki analizy wideo działają na nadchodzących klatkach, aby sygnalizować anomalie, i dostarczają ustrukturyzowane zdarzenia zespołowi ochrony do szybkiego działania.
Analiza wideo wykorzystuje odejmowanie tła, analizę ruchu i śledzenie obiektów, aby wyodrębnić poruszające się obiekty, a następnie je sklasyfikować. Najpierw odejmowanie tła znajduje piksele, które się zmieniają. Następnie analiza ruchu grupuje zmiany w „bloby”, które reprezentują poruszające się obiekty. Wreszcie śledzenie obiektów łączy te bloby między klatkami, dzięki czemu systemy mogą odróżnić krążenie od prawdziwego pozostawionego bez opieki przypadku. Te kroki napędzają przepływy pracy wykrywania porzuconych przedmiotów w czasie rzeczywistym i wspierają automatyczne wykrywanie, gdy przekroczone zostaną progi. Dla przeglądu zastosowań uczenia głębokiego w tej dziedzinie zobacz obszerne opracowanie przeglądowe dotyczące wykrywania obiektów opartego na uczeniu głębokim.
Kluczowe metryki obejmują progi opóźnień, wymagania dotyczące liczby klatek na sekundę i przepustowość przetwarzania. Opóźnienie musi pozostać poniżej limitów umożliwiających działanie, aby personel ochrony mógł odpowiedzieć. Wymagania dotyczące liczby klatek różnią się; wyższe FPS pomaga wykrywać małe, nagłe zdarzenia, ale zwiększa potrzeby obliczeniowe. Przepustowość przetwarzania wiąże się z liczbą jednoczesnych strumieni wideo i złożonością algorytmu detekcji. Na stronie może być potrzebnych kilkadziesiąt lub kilkaset strumieni. Dlatego projektowanie pipelinu musi równoważyć koszt, szybkość i dokładność, aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów przy zapewnieniu wczesnego wykrywania potencjalnych zagrożeń. Dla praktycznych porad dotyczących wdrożenia, Visionplatform.ai konwertuje istniejące CCTV na działające czujniki, dzięki czemu zespoły mogą ponownie wykorzystać strumienie VMS i przechowywać dane lokalnie dla zgodności i szybkiej reakcji.
Czas rzeczywisty ma znaczenie. Jeśli obiekt pozostawiony bez nadzoru pozostanie niezauważony przez minuty, może stać się zagrożeniem bezpieczeństwa. Automatyczne wykrywanie w czasie rzeczywistym skraca ten odstęp i pomaga wychwycić incydenty, zanim eskalują. Na lotniskach i innych miejscach publicznych terminowe alerty zachowują bezpieczeństwo i świadomość sytuacyjną. Ponadto ustrukturyzowane zdarzenia z analizy wideo mogą zasilać pulpity nawigacyjne i systemy operacyjne, poprawiając przepustowość i skracając czas ręcznego wyszukiwania zagubionych przedmiotów.
Techniki wykrywania obiektów: wykrywaj za pomocą nowoczesnych modeli detekcji
Dwie główne rodziny modeli wspierają wykrywanie obiektów: detektory dwufazowe i jednofazowe. Detektory dwufazowe, takie jak Faster R-CNN, najpierw generują propozycje regionów, a następnie je klasyfikują. Detektory jednofazowe, takie jak YOLOv4 i RetinaNet, przewidują ramki i klasy w jednym przebiegu. Modele jednofazowe kosztem pewnej surowej dokładności uzyskują znacznie większą szybkość. Na przykład YOLOv4 może przetwarzać klatki z prędkością ponad 60 klatek na sekundę na odpowiednim sprzęcie, umożliwiając monitorowanie w czasie rzeczywistym w zatłoczonych hubach (przegląd). Tymczasem RetinaNet poprawił precyzję wykrywania małych obiektów; RetinaNet z ResNeXt-101-FPN osiągnął średnią precyzję (AP) na poziomie 40,8% w benchmarkach, co pomaga przy identyfikacji małych pozostawionych przedmiotów (przegląd IEEE).
Jak te modele radzą sobie z małymi pozostawionymi przedmiotami? Modele detekcji, które wykorzystują piramidy cech i mocniejsze „backbone”, radzą sobie lepiej z małymi klasami. Focal loss w RetinaNet również poprawia wykrywanie małych obiektów przez przeważanie błędów podczas trenowania. Mimo to pozostają kompromisy. Szybsze modele osiągają detekcję w czasie rzeczywistym, ale mogą obniżać dokładność wykrywania. Wolniejsze modele dwufazowe mogą odnaleźć malutkie torby, ale wymagają większych zasobów obliczeniowych. Projektanci systemów muszą znaleźć równowagę i wybrać model dopasowany do ograniczeń zakładu.
Optymalizacja rozmiaru modelu i „backbone” pomaga w wdrożeniach terminalowych. Użyj lżejszych backbone’ów na urządzeniach brzegowych, takich jak NVIDIA Jetson, dla wielu strumieni, a cięższe backbone’y zarezerwuj dla serwerowych GPU obsługujących krytyczne strefy. W praktyce wdrażaj mieszankę: wydajny detektor obiektów na brzegu, który generuje wstępne alerty, oraz mocniejszy detektor na serwerze do weryfikacji. To dwuetapowe podejście zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i utrzymuje niskie opóźnienia. Jak wskazują badania, dokładność detekcji i szybkość przetwarzania różnią się w zależności od rodziny modeli, więc testy na rzeczywistych nagraniach z terminali są niezbędne przed wdrożeniem (przegląd). Visionplatform.ai wspiera elastyczne strategie modelowe, dzięki czemu operatorzy mogą wybrać model z biblioteki, udoskonalić go na nagraniach VMS lub zbudować lokalne klasy niestandardowe, aby poprawić wydajność bez wysyłania danych do chmury.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wykrywanie bagażu i wykrywanie porzuconego bagażu: redukcja podejrzanych przedmiotów
Definiowanie, co stanowi porzucony bagaż, ma znaczenie. Systemy często używają progów czasowych i wskazówek behawioralnych. Na przykład pozostawiona torba, która pojawia się bez towarzyszącej osoby i pozostaje przez skonfigurowany interwał, może wywołać alert. Ta reguła pomaga odróżnić krótkotrwałe upuszczenia od prawdziwych porzuconych przedmiotów. Dodatkowe kryteria obejmują nagłe zdarzenia pozostawienia, takie jak osoba szybko oddalająca się i zostawiająca torby, które nie poruszają się z innymi poruszającymi się obiektami. W połączeniu z klasyfikacją obiektów i śledzeniem te heurystyki tworzą podstawę wykrywania porzuconych przedmiotów.
Wykrywanie bagażu korzysta z wielowarstwowej analizy. Najpierw klasyfikacja obiektów znajduje przedmioty takie jak walizki czy plecaki. Następnie śledzenie obiektów podąża za tymi przedmiotami i koryguje ich powiązanie z pobliskimi osobami. Potem logika oparta na czasie oznacza przedmiot jako pozostawiony bez nadzoru, jeśli „przeżyje” swoją powiązaną osobę w scenie. Te kroki pozwalają na automatyczne wykrywanie porzuconego bagażu w wideo i zmniejszają zakłócenia spowodowane przejściowymi interakcjami. Dla lotnisk, hal bagażowych i holi konieczne jest dopasowanie progów. Po poradę dotyczącą analiz specyficznych dla lotnisk zobacz stronę rozwiązań dla lotnisk Visionplatform.ai Analityka wideo AI dla lotnisk.
Pomimo dobrego projektu zatłoczone sceny generują fałszywe alarmy. Niektóre systemy raportują współczynniki fałszywych pozytywów sięgające 10–15% w złożonych środowiskach, co obciąża zespoły ochrony i osłabia zaufanie do alertów (metody open-vocabulary). Aby zmniejszyć uciążliwe alerty, dostosuj progi czasowe w zależności od strefy, zastosuj filtrowanie kontekstowe, aby ignorować obszary przeznaczone tylko dla personelu, i użyj korelacji wielokamerowej, aby potwierdzić, że przedmiot został rzeczywiście pozostawiony. Włącz także wykrywanie anomalii, aby sygnalizować nieoczekiwane zachowania, a nie tylko statyczne obiekty. Dzięki tym technikom możesz obniżyć liczbę fałszywych alarmów i skupić zasoby ochrony na rzeczywistych zagrożeniach.
Wykrywanie przedmiotów pozostawionych bez nadzoru w miejscach publicznych
Miejsca publiczne stawiają trudne wyzwania. Duża liczba ludzi powoduje zatykania widoku. Poruszające się tłumy ukrywają przedmioty, a oświetlenie zmienia się w ciągu dnia i nocy. Aby solidnie wykrywać przedmioty pozostawione w przestrzeniach publicznych, systemy polegają na śledzeniu wielokamerowym i analizie czasu życia obiektu w pokrywających się widokach. Poprzez łączenie śladów system może potwierdzić, że przedmiot pozostał w miejscu po opuszczeniu obszaru przez ostatnią powiązaną osobę, zmniejszając błędną klasyfikację tymczasowo pozostawionych przedmiotów.
Strategie wielokamerowe zwiększają niezawodność. Jeśli torba pojawia się w jednym widoku i w sąsiednich kamerach nie widać osoby niosącej ją, system zwiększa pewność, że przedmiot został rzeczywiście porzucony. To podejście wspiera wykrywanie pozostawionego bagażu przy użyciu już rejestrowanych przez systemy monitoringu strumieni. Dla terminali i stacji kolejowych potwierdzenie krzyżowe między kamerami skraca czas do zweryfikowanego alertu i redukuje fałszywe pozytywy. Dla praktycznego odniesienia, jak systemy wykrywania pozostawionych przedmiotów stosują się w centrach handlowych, zobacz powiązane rozwiązanie dotyczące wykrywania pozostawionych przedmiotów w galeriach handlowych wykrywanie pozostawionych przedmiotów w galeriach handlowych.
Radzenie sobie z dynamicznym tłem i oświetleniem wymaga solidnego wstępnego przetwarzania. Procedury przetwarzania obrazu normalizują ekspozycję i używają modelowania tła, aby uwzględnić powolne zmiany sceny. Zaawansowane algorytmy AI potrafią dostosować się do sezonowych zmian układu i tymczasowych przeszkód. W hubach transportu publicznego, takich jak terminale lotniskowe i dworce, kalibracja kamer i trening na nagraniach z miejsca zwiększają dokładność wykrywania i zmniejszają błędy detekcji. Wreszcie połącz reguły z przeglądem ludzkim: alerty powinny trafiać do dyżurnego zespołu ochrony do szybkiej oceny, aby incydenty można było rozwiązać zanim eskalują.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Pozostawione bez nadzoru, porzucone obiekty i wykrywanie porzuconych obiektów w zatłoczonych środowiskach
Rozróżnienie między tymczasowo pozostawionymi przedmiotami a naprawdę porzuconymi wymaga zniuansowanej logiki. Proste progi czasowe oznaczą wiele przypadków nieszkodliwych, więc potrzebne są reguły priorytetyzacji. System powinien ważyć wielkość obiektu, lokalizację i aktywność w otoczeniu. Duże walizki na środku przejścia terminalu otrzymują wyższy priorytet niż mała torba przy ławce przy bramce. Lokalizacja ma znaczenie, ponieważ przedmioty pozostawione w pobliżu stref ograniczonych stanowią większe ryzyko.
Priorytetyzacja wspiera efektywną reakcję. Na przykład polityka alertów z podziałem na poziomy może klasyfikować przedmioty jako niskie, średnie lub wysokie ryzyko w oparciu o typ obiektu i bliskość do tłumów. To pomaga dyspozytorom przydzielać zasoby. Integracja z procedurami bezpieczeństwa poprawia obsługę: zdarzenia niskiego priorytetu mogą trafić do działu operacyjnego w celu odbioru bagażu, podczas gdy alerty wysokiego priorytetu uruchamiają natychmiastowe procedury blokady. Ten praktyczny przepływ zmniejsza liczbę fałszywych alarmów trafiających do zespołów taktycznych i zapewnia, że zespół ochrony skupia się na rzeczywistych zagrożeniach.
Próby w warunkach rzeczywistych pokazują korzyści. Pilotaże w ruchliwych hubach transportowych wykazują, że korelacja wielokamerowa i przegląd z udziałem człowieka redukują fałszywe pozytywy i przyspieszają reakcję. Na przykład integracja wyników detektora obiektów z systemami ochrony i integracjami VMS, takimi jak Milestone XProtect, pozwala operatorom prześledzić historię obiektu i uchwycić porzucony bagaż w wideo do analizy sądowej. Strona integracji Milestone Visionplatform.ai wyjaśnia, jak wideo i zdarzenia mogą zasilać istniejące centrale Integracja Milestone XProtect z CCTV na lotnisku. W zatłoczonych obszarach równoważenie automatyzacji z weryfikacją nadzorowaną pozostaje najlepszym sposobem na poprawę bezpieczeństwa i świadomości sytuacyjnej przy jednoczesnym utrzymaniu niskiej liczby uciążliwych alertów.
Zaawansowana analityka dla wykrywania pozostawionych przedmiotów
Zaawansowana analityka rozszerza podstawowe możliwości detekcji. Detekcja open-vocabulary pozwala modelom rozpoznawać nowe kategorie przy niewielkiej lub żadnej liczbie ręcznych etykiet. Podejścia te wykorzystują pseudo etykiety w postaci ramek granicznych, aby rozszerzyć zasięg rozpoznawania; zobacz badania nad metodami open-vocabulary (metody open-vocabulary). W terminalach pomaga to wychwycić nietypowe podejrzane przedmioty, które nie zostały wcześniej oznaczone.
Fuzja multimodalna łączy dane wizualne, termalne i radarowe, aby poprawić niezawodność, szczególnie przy słabym oświetleniu lub częściowej zasłonie. Strumienie radarowe i termalne mogą potwierdzić obecność fizycznego obiektu, gdy sygnały wizualne są słabe. Ta fuzja zmniejsza błędy detekcji i pomaga we wczesnym wykrywaniu potencjalnych incydentów bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Ponadto współpraca człowiek-AI pozostaje kluczowa. Nadzorcy powinni przeglądać alerty średniego i wysokiego priorytetu, aby odfiltrować fałszywe pozytywy i przetrenowywać modele na specyficznych przypadkach brzegowych z miejsca.
Trendy na przyszłość obejmują uczenie adaptacyjne, świadomość kontekstową i ciągłe aktualizacje modeli. Algorytmy adaptacyjne mogą uczyć się na podstawie opinii operatorów i automatycznie dostosowywać progi. Sygnały kontekstowe, takie jak harmonogramy lotów czy prace porządkowe, mogą ograniczyć niepotrzebne alerty podczas intenswnych odpraw. Przy wdrożeniach rozważ rozwiązania, które utrzymują dane i modele lokalnie, aby spełnić wymagania RODO i unijnej ustawy o AI. Visionplatform.ai podkreśla wdrożenia na miejscu i na brzegu, umożliwiając zespołom zachowanie kontroli nad danymi, publikowanie ustrukturyzowanych zdarzeń przez MQTT oraz operacjonalizację strumieni kamer wykraczającą poza proste alarmy. Te możliwości wspierają zarówno bezpieczeństwo, jak i operacje, pomagając identyfikować i śledzić przedmioty pozostawione bez opieki oraz poprawiając dokładność i zwiększając bezpieczeństwo w przestrzeniach publicznych, takich jak lotniska i stacje kolejowe.
FAQ
Jak system wykrywania identyfikuje przedmiot pozostawiony bez nadzoru?
Systemy łączą klasyfikację obiektów, śledzenie obiektów i reguły oparte na czasie. Najpierw system klasyfikuje obiekty, takie jak torby, które mogą być podejrzane; następnie śledzi je między klatkami i kamerami. Jeśli żadna powiązana osoba nie pozostaje w pobliżu obiektu po skonfigurowanym interwale, system oznacza go jako pozostawiony bez nadzoru i wysyła alert do zespołu ochrony.
Jaka jest różnica między „real-time” a „real time” detection?
„Real-time” zazwyczaj odnosi się do przetwarzania spełniającego ścisłe progi opóźnień, tak aby operatorzy mogli działać natychmiast. „Real time” to inny sposób opisu przetwarzania, które odbywa się bez istotnego opóźnienia. Oba terminy podkreślają szybkie działanie, ale szczegóły wdrożenia determinują dokładne wymagania dotyczące opóźnień dla danego miejsca.
Czy te systemy mogą działać na istniejących kamerach monitoringu?
Tak. Wiele platform, w tym Visionplatform.ai, wykorzystuje istniejące strumienie CCTV i VMS do budowy systemów detekcji obiektów. Takie podejście redukuje koszty sprzętu i zachowuje inwestycje w kamery, dodając jednocześnie funkcje analityczne, takie jak wykrywanie pozostawionego bagażu i wykrywanie krążenia.
Jak zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów w wykrywaniu porzuconego bagażu?
Dostosuj progi czasowe w zależności od strefy, użyj korelacji wielokamerowej i zastosuj filtry kontekstowe, takie jak zaplanowane prace sprzątające. Połącz także automatyczne wykrywanie z przeglądem nadzorowanym, aby operatorzy mogli szybko odrzucać zdarzenia nieszkodliwe i poprawiać model poprzez informację zwrotną.
Czy sensory multimodalne są niezbędne do dokładnej detekcji?
Nie zawsze są niezbędne, ale pomagają w trudnych warunkach. Termalne i radarowe dane mogą uzupełnić kamery, gdy oświetlenie jest słabe lub gdy występuje zasłonięcie. Fuzja modalności zwiększa pewność i obniża błędy detekcji.
Jak zaawansowane modele radzą sobie z nowymi typami obiektów?
Metody open-vocabulary i trening z pseudo-etykietami mogą rozszerzyć rozpoznawanie na nowe przedmioty bez konieczności wyczerpujących ręcznych etykiet. Pozwala to modelom wykrywać nieoczekiwane podejrzane obiekty i szybciej dostosowywać się do specyfiki miejsca.
Jaką rolę odgrywają ludzie w automatycznej detekcji?
Ludzie zapewniają krytyczny nadzór. Weryfikują alerty średniego i wysokiego priorytetu, dostrajają progi i dostarczają opinii, które wspierają ciągłe uczenie. Ta współpraca człowiek-AI zmniejsza liczbę fałszywych alarmów i zapewnia, że akcje trafiają do osób reagujących.
Czy te systemy mogą integrować się z systemami ochrony lotnisk?
Tak. Na przykład integracje z Milestone XProtect lub innymi VMS pozwalają zespołom powiązać detekcje z nagranym materiałem i procedurami dowodzenia i kontroli. Integracja czyni alerty bardziej użytecznymi i wspiera analizę kryminalistyczną po incydentach.
Jak szybko system może wykryć porzucony przedmiot?
Prędkość wykrywania zależy od konfiguracji. Niektóre detektory jednofazowe umożliwiają wstępne alerty w ułamkach sekundy na klatkę. Ogólny czas reakcji zależy od liczby klatek na sekundę, opóźnień przetwarzania i kroków weryfikacji w przepływie pracy.
Jakie środki poprawiają bezpieczeństwo w hubach transportu publicznego?
Połącz solidne systemy detekcji obiektów, śledzenie wielokamerowe i jasne procedury operacyjne. Upewnij się także, że modele są trenowane na nagraniach z miejsca i że dane pozostają pod lokalną kontrolą, aby spełnić wymagania zgodności. Te kroki razem poprawiają wczesne wykrywanie i pomagają zapobiegać naruszeniom bezpieczeństwa.
