Pull to refresh

Многокамерная видеоаналитика

Синезис corporate blog
В первой публикации Хабросообществу мы хотим рассказать об интереснейшем направлении работы компании «Синезис» — многокамерном видеоанализе, точнее, многокамерном алгоритме сопровождения объектов.
Многокамерное сопровождение человека
Наш коллектив занимается прикладными исследованиями в области видеоаналитики и разрабатывает быстродействующие алгоритмы машинного зрения для автоматической классификации ситуаций по данным поточного видео. Самые интересные результаты мы планируем освещать в корпоративном блоге. Будем благодарны за идеи и критику.

Читать дальше →
Total votes 83: ↑80 and ↓3 +77
Views 23K
Comments 27

Обзор глобального рынка видеоанализа

Синезис corporate blog
Наш обзор международного рынка видеоанализа опирается на материалы 4-ой ежегодной европейской конференции по видеоаналитике IMS Video Content Analysis Europe, проходившей в Лондоне с 27 по 28 июня 2011 г. (организатор: исследовательская компания IMS Research). Всеобъемлющее представление о состоянии, трендах и перспективах развития технологий видеоанализа позволили сделать более 20 докладов разработчиков и потребителей, а также неформальное общение с участниками конференции
IMS Video Content Analysis Europe
Читать дальше →
Total votes 1: ↑1 and ↓0 +1
Views 3.7K
Comments 2

Видеоанализ в системах защиты периметра

Синезис corporate blog
На сегодняшний день защита периметра является основным приложением профессиональной видеоаналитики (если не включать в это понятие задачу распознавания номерных знаков автомобилей). В отличие от систем видеоанализа, используемых в общественных местах, периметральная видеоаналитика решает более конкретную и простую задачу — первичное обнаружение человека или транспортного средства в стерильное зоне. В нашей первой публикации в 2009 году мы рассмотрели общие проблемы периметральной видеоаналитики и оценки ее точности.

Главным отличием периметральной видеоаналитики от обыкновенного детектора движения является необходимость стабильного обнаружения объекта интереса (цели) на динамическом фоне, изменения которого обусловлены окружающей средой. Видеоаналитика не должна реагировать на изменения освещения, тени, движение растений, животных, насекомых, птиц, осадки, дрожание камеры от ветра, но при этом должна сохранить высокую чувствительность по отношению к потенциальным нарушителям периметра.

Подготовленный нарушитель может выглядеть совершенно непредсказуемо для разработчика видеоаналитики, и «заточка» детектора для снижения частоты ложных срабатываний, например, под идущего человека не обеспечит адекватной срабатывания видеоаналитики в случае, если нарушитель будет ползти или двигаться в группе людей.

Интегральный характеристикой точности видеоаналитики для периметра является показатель F1, используемых в тестах i-LIDS, который зависит от частот ошибок I и II рода, а так же от времени реакции системы. Срыв слежения за целью приводит к повторному срабатыванию, что считается ошибкой I рода. Поэтому слежение является важной составляющей периметральной видеоаналитики (в отличие от обыкновенного детектора движения).

Настоящая статья дополняет вышеуказанную публикацию современными тенденциями отрасли и более подробно рассказывает о востребованных функциях видеоаналитики в системах защиты периметра.

Тенденция 1. Различные спектры наблюдения


Главным стимулом применения сенсоров, работающих в различных диапазонах спектра, является обеспечение всепогодного режима работа и/или увеличения дальности действия камеры. На периметрах применяются фиксированные камеры ближний инфракрасной, средней тепловизионной и дальней тепловизионной областей спектра. Как показано на рисунках рис. 1-3, сенсоры формируют изображение различной информативности и требуют адаптации видеоаналитики к специфическим особенностям наблюдения в каждом диапазоне спектра. Здесь наиболее сложными задачами являются: детектирование целей при неблагоприятном соотношении сигнал/шум, слежение за слабоконтрастными целями на большой дальности (при существенной амплитуде дрожания изображения). Так же имеет место сложная отраслевая специфика: например, при мониторинге периметра железнодорожного полотна, видеоаналитика не должна реагировать на поезда и создаваемые им помехи (тени, вихри снега, сильные вибрации камеры).

Рисунок 1 Наблюдение в зоне ближней инфракрасной области спектра: велосипедист на пересеченной местности, катер на воде, человек на мосту
Наблюдение в зоне ближней инфракрасной области спектра: велосипедист на пересеченной местности, катер на воде, человек на мосту
Читать дальше →
Total votes 32: ↑30 and ↓2 +28
Views 15K
Comments 5

Конкурс по алгоритмам компьютерного зрения. Призы достаются всем

Ivideon corporate blog Algorithms *Image processing *


Ровно месяц назад мы объявляли конкурс на создание приложения, реализующего несколько алгоритмов машинного зрения. Главным призом в этом конкурсе была поездка с нашей командой на Шри-Ланку для встречи либо конца света 21 декабря, либо Нового года (это уже как повезет). Но мы больше надеемся на Новый год и в любом случае постараемся организовать трансляцию с места событий.

Вообще я очень не люблю разного рода конкурсы. Точнее отношусь к ним с долей подозрения в том, что в результате потратишь на них время и ничего не получишь.

Я и мои коллеги в Ivideon очень не хотели бы, чтобы кто-то из тех кто принял участие в нашем конкурсе пожалел о потраченном на него времени. И здесь речь идет о 9 потенциальных кандидатах, приславших работы.
Поэтому мы приняли решение, что 8 человек, которые по тем или иным причинам не заняли первое место — получат за свой труд мегапиксельную IP-камеру с поддержкой облака Ivideon на борту. Для тех кто не знает, это обычная IP-камера, в которой есть наш модуль, позволяющий напрямую подключать её к облаку Ivideon без дополнительных приложений и компьютеров. Мы не производим сами камеры. Мы предоставляем возможность встроить этот модуль всем производителям. Для удаленного доступа к такой камере не требуется внешнего IP-адреса и сетевых настроек вроде port-forwarding. Ну и она обладает всеми возможностями, которые предоставляет Ivideon. От записи видео в наше облако, до организации трансляции на своем сайте или в блоге. Очень надеемся, что эта камера станет достойной компенсацией за потраченное на наш конкурс время. Тем более помимо неё участники получили как минимум дополнительный опыт в разработке приложений видеоанализа.

Под катом подробности прошедшего конкурса.
Total votes 65: ↑55 and ↓10 +45
Views 24K
Comments 23

Профессиональная видеоаналитика пришла в российский ритейл

Синезис corporate blog Working with video *

Первое серьезное внедрение


Все чаще российские интеграторы получают запросы от своих клиентов на установку систем видеоаналитики в розничной торговле. Первой крупной торговой сетью, которая провела конкурс и длительные испытания на поставку такого решения была М-Видео. Основная задача в большинстве магазинов сейчас это подсчет посетителей. Однако, крупнейшая сеть магазинов уделила особое внимание таким аспектам как точность подсчета, возможность подсчета не только на входе, но и в неструктурированной очереди малоподвижных людей, классификации персонала по одежде, определение активности персонала, анализ поведения посетителей в магазине.В связи с большим количеством магазинов, а также множеством входов в каждом из них, важно было получить обобщенные данные по числу вошедших со всех входов, сравнивать данные, полученные в определенные промежутки времени в разных магазинах.
Подробности
Total votes 21: ↑11 and ↓10 +1
Views 19K
Comments 4

Два противоположных направления ВИДЕОАНАЛИТИКИ: «жесткая» и «гибкая», кто сильней?

Algorithms *Image processing *Big Data *
Проблема – сокращения избыточной видео информации – крайне актуальна для сегодняшнего видеонаблюдения, объем данных которого не способен уже переварить человек. Только каждый решает ее по-разному: одни – путем поиска важных моментов, другие – путем фильтрации незначительных. Что эффективнее?

image
Читать дальше →
Total votes 12: ↑8 and ↓4 +4
Views 6.3K
Comments 9

Разработка в собственном соку или как мы поняли, что занимаемся не тем, что нужно пользователям

Macroscop corporate blog Search engines *Working with video *
Вы когда-нибудь задумывались над тем, что тысячи компаний создают свои продукты и технологии в отрыве от пользовательских потребностей и решают самостоятельно придуманные проблемы, которые слабо коррелируют с реально существующими?

В части создания одной из наших технологий мы, разработчики Macroscop, относились к таким компаниям: на протяжении 6 лет работали над функцией, которая, по нашему мнению, должна была сделать жизнь тысяч людей проще и удобнее.

В 2008 году у нас родилась идея максимально упростить процесс поиска в архивах видеосистем. Представьте среднего размера систему из 100 видеокамер и примерно 1000 часов видеозаписей, которые они оставили за сутки (обычно запись видео производится только когда есть активность в кадре). И вам нужно найти что-то в этих записях, но вы не знаете, где и когда это происходило. Вы будете просматривать записи час, второй, третий, и к моменту, когда найдете то, что нужно, проклянете все на свете.

Мы решили создать инструмент, который позволит искать по видео так же, как Google ищет по тексту:
Читать дальше →
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Views 15K
Comments 8

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Macroscop corporate blog Search engines *Programming *
Знаете ли вы, что в ассортименте вендоров ПО для видеосистем есть много решений для прикладных задач торговли — модулей для подсчета посетителей, определения длины очереди, контроля операций на кассе и т.п. А предложений для решения производственных и промышленных задач практически нет. Все потому что мы, разработчики ПО для видеонаблюдения, для производства, в отличие от ритейла, разрабатываем редко, и стоит это дорого.

Почему? Давайте разбираться.
Читать дальше →
Total votes 4: ↑2 and ↓2 0
Views 2.6K
Comments 3

На пути к простоте: как сложно она дается разработчикам

Macroscop corporate blog Search engines *Development Management *Product Management *
«Сила простоты» — эта фраза все чаще звучит в комнатах разработчиков Macroscop во время планирования версий. Сейчас мы как никогда сфокусированы на простоте продукта, включении в него только того, что реально нужно пользователям, и удалении всего мало востребованного.

Удивительно, но сделать продукт простым для пользователя очень сложно. Мы поняли это на собственном опыте, когда столкнулись с вопросами, на которые не нашли однозначного ответа:
• что важнее, простота или функциональность?
• до какой степени нужно и можно упрощать продукт?
• и на кого ориентироваться в конечном счете при внесении изменений?

Простота – это сложно


Конечно, нам всегда было ясно, что продукт надо делать простым для пользователя. Это подтверждается и здравым смыслом, и опытом успешных компаний из самых разных областей.

Посмотрите, например, на Dropbox. Однажды гендиректор Macroscop Артем Разумков пообщался с одним из создателей этого сервиса. Тот рассказал, что идея хранения файлов в облаке была известна давно, и для этого надо было нажать на кнопку только 1 раз – загрузить файл. То, что придумали они – это просто переход от одного нажатию к нулю нажатий: человек просто помещает файл в обычную папку, и он загружается в облако автоматически. Кнопку «загрузить» вообще не надо нажимать! Эта простая идея перехода от 1 нажатия к 0 нажатий позволила им взлететь до невероятных высот. Вот она сила простоты!
Читать дальше →
Total votes 24: ↑19 and ↓5 +14
Views 13K
Comments 5

Как найти вектор развития программного продукта? Планирование как наука

Macroscop corporate blog Development Management *Product Management *
Основной принцип, по которому мы развиваем Macroscop сегодня – «услышать пользователя и сделать то и так, как ему нужно». Мы не просто придумали для себя такую стратегию, а получили ее на своем опыте, и этот путь занял у нас 6 лет. Об этом мы рассказывали в одном из предыдущих постов. При этом мы уверены, что путь исключительно удовлетворения текущих потребностей пользователей не может сделать компанию абсолютным лидером рынка. И если вы этого хотите, необходимо делать то, чего никто не делает, воплощать в своих разработках то, что другим кажется невозможным.

Превращаем планирование в точную науку


Как определить вектор развития продукта и совместить его полезность и инновационность? Для того, чтобы наши новые разработки с большей вероятностью «попали в цель», было принято решение провести глубокое исследование и на основе его результатов запланировать новую версию. Определением стратегии развития Macroscop занимается product-менеджер компании, и вот по какому алгоритму действовал он:
Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Views 3.8K
Comments 12

Глубокий расчет. Как 3D-технологии помогают считать людей и делают жизнь проще?

Macroscop corporate blog Working with video *Programming *Algorithms *
Давайте знакомиться

Наша команда занимается разработкой интеллектуального ПО для систем IP-видеонаблюдения. За 9 лет существования мы создали десятки функций и модулей видеоанализа, столкнулись с сотней проблем и одержали неменьше побед. В своем блоге Macroscop мы расскажем о части из них, поделимся своим видением процесса разработки и раскроем некоторые свои технологии.

«Ближе к делу»

Несколько лет назад мы определили низкую популярность одной из наших функций — функции интерактивного поиска,- по тому, что пользователи не обращались в компанию с вопросами или проблема в работе с ней. Когда телефон техподдержки молчит – это дурной знак для разработчиков.

C модулем подсчета посетителей было все наоборот. Пользователи не просто покупали и устанавливали его, они им реально пользовались! И поэтому регулярно звонили с вопросами в техподдержку, писали свои пожелания, рассказывали о нестандартных способах использования и, конечно, делились сложностями в работе.
Читать дальше →
Total votes 7: ↑7 and ↓0 +7
Views 2.7K
Comments 6

Один на всех: как разорвать замкнутый круг сложностей при разработке коробочного продукта

Macroscop corporate blog Working with video *Programming *Development Management *
Мы делаем ПО для систем видеонаблюдения с функциями видеоанализа, и это — коробочный продукт. А коробочный продукт в одинаковом виде предоставляется сразу многим пользователям и используется всеми ими таким, какой он есть.

Имеет ли значение, делаем мы универсальный продукт для многих или разрабатываем индивидуально для конкретного пользователя? Когда речь идет о видеоанализе, это имеет просто принципиальное значение.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑9 and ↓2 +7
Views 3K
Comments 1

Рождение сверхновой: как появляются новые функции на примере 3D-подсчета посетителей

Macroscop corporate blog Working with video *Programming *
В предыдущей статье мы рассказывали о модернизации одной из самых популярных функций видеоанализа Macroscop – функции подсчета посетителей.

Мы решили сделать ее лучше, точнее и удобнее для пользователя. Оставался один небольшой вопрос: как это сделать? В нашем случае порядок действий был таким:
Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Views 2.6K
Comments 3

Custdev в разработке продуктов для видеонаблюдения

Macroscop corporate blog Working with video *Development Management *
Практически все компании, которые занимаются разработкой модулей видеоанализа делают это, исходя из экстраполяции собственной инженерной мысли. Компания думает: «Мы сможем разработать функцию, которая, например, будет обнаруживать оставленные предметы, или детектировать огонь, или считать людей на кассах магазинов и т.п.». И делает это. Решение о том, какой модуль создать принимается в большинстве случаев исходя из возможностей разработчиков и ресурсов компании. В результате часто модули, которые получаются, становятся своего рода техническими экспериментами. И когда их покупают заказчики, внедряют в действующие системы видеонаблюдения и начинают применять на практике, оказывается, что реальной пользы они не несут.

Получается разработка ради разработки, а не ради решения наболевших проблем. А это неправильно и невыгодно.
Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Views 4.9K
Comments 2

Статья о том, как мы попробовали применить современные нейросетевые технологии, чтобы находить каски на головах людей

Macroscop corporate blog Search engines *Working with video *Programming *


Раньше все свои интеллектуальные модули мы строили на традиционных алгоритмах видеоанализа (далее мы будем называть их «классическими»). О нейросетях мы, конечно, знали, и пробовали их применять еще в далеком 2008. В частности, сравнивать изображения людей по кластерам. Но результаты не были выдающимися (в том числе из-за невысокого уровня развития нейросетей). И мы на многие годы стали приверженцами «классики» машинного зрения. А все нейросети были у нас в головах :)
Читать дальше →
Total votes 36: ↑31 and ↓5 +26
Views 9.7K
Comments 8

Берись и делай: почему иногда полезно забить на анализ и просто разрабатывать

Macroscop corporate blog Working with video *Programming *Development Management *Product Management *
Мы разрабатываем Macroscop почти десять лет. И за это время в разработке интеллектуальных модулей сложился уклад очень основательного и серьезного подхода к созданию новых функций. С одной стороны, это очень хорошо. Серьезность намерений ходит близко с высоким качеством продукта. Но в то же время, основательность может граничить с неповоротливостью и неоперативностью процесса.

Еще пару лет назад, когда к нам приходили запросы от пользователей на разработку чего-то новенького (не входящего в генеральный план развития продукта), мы долго прогнозировали сроки, оценивали универсальность и востребованность функции у широкого круга пользователей. И часто либо отказывали, либо оценивали сроки реализации как очень долгие. Но однажды нам пришел запрос для крупного проекта. В случае успешной и быстрой реализации недостающей пользователю функции, перспективы и масштабы внедрения Macroscop были очень хорошими. И мы взялись попробовать! У нас были жесткие временные рамки, отзывчивый и готовый помогать пользователь и полная свобода действий.

Читать дальше →
Total votes 5: ↑4 and ↓1 +3
Views 2.3K
Comments 0

Как превратить клиента в данные: меняем видеонаблюдение и видеоаналитику для ритейла

Ivideon corporate blog Working with video *Sales management *Cloud services *Artificial Intelligence
image

«Будущее уже наступило, просто оно неравномерно распределено». Вот и в сферу ритейла вовсю проникают технологии будущего, поскольку успех в бизнесе уже сейчас определяется показателями внедрения множества ИТ-решений.

В ритейле два пути: стать технологичным или умереть. В первом случае есть из чего выбрать – на российском рынке уже доступны технологии для отслеживания наличия товара на полках, для распознавания клиентов, а также для предотвращения очередей.

Видеоаналитика становится ключевым конкурентным преимуществом – это естественный эволюционный ответ на жесткую конкуренцию и рост запросов потребителей к уровню обслуживания.

Платформы, которые помогают повышать продажи на десятки процентов, ограничены только одной существенной проблемой – стоимость решений непомерно высока для малого и среднего бизнеса.

Доступная видеоаналитика – вот та свободная ниша, в которой Ivideon «распределит будущее равномерно».
Читать дальше →
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Views 9K
Comments 19

VSaaS 2025: технологии видеонаблюдения будущего

Ivideon corporate blog Working with video *Cloud services *Artificial Intelligence The future is here
image

За последние 15 лет видеонаблюдение сильно изменилось. Мы перешли с аналоговых камер на цифровые, разрешение матриц значительно увеличилось, стала лучше автонастройка контрастности и освещенности. Камеры теперь настраиваются в облаке – там же легко хранить видео и запускать модули видеоаналитики.

Объём мирового рынка VSaaS растёт со скоростью 22% ежегодно и к 2022 году достигнет $6 млрд. Пропускная способность сети и затраты на трафик по-прежнему остаются барьером, но в ближайшие годы почти все системы перейдут на облачные решения. Причин у доминирования облаков несколько, но главное, что VSaaS — это намного больше, чем просто видеонаблюдение.

Многие в отрасли задаются вопросом, какие глобальные перемены ждут нас в ближайшие 5-7 лет. Скорее всего, привычные нам сейчас системы станут выглядеть иначе. Полагаясь на некоторые последние тренды, мы можем уже сейчас визуализировать картину VSaaS-решений ближайшего будущего.
Total votes 13: ↑12 and ↓1 +11
Views 6.8K
Comments 1