Pull to refresh

Почему демонстрация видеоаналитики в офисах так сильно отличается от реальной работы в жизни?

IT systems testing *Algorithms *
Sandbox
В этой публикации мы поговорим о подавляющем рынке видеоаналитики, который представлен сегодня так называемым интеллектуальным видеонаблюдением.

Уже по самой масштабности можно приклеить этому направлению понятие «классическое». Тем более что у истоков стояла фирма Intel, а это уже классика. Именно на базе ее библиотеки с открытым кодом Open CV до сих пор делают свои продукты разработчики видеонаблюдения. Гордости ради надо сказать, программисты этого направления – русские и к тому же располагались в России – в нижегородском филиале Intel. Почему располагались? Направление закрыто уже несколько лет, народ разошелся по другим фирмам. Видимо, Intel первым почувствовал бесперспективность своей «классики».

Тем не менее, дело его живет и активно развивается. Только самый ленивый разработчики систем видеонаблюдения не применил Open CV в своих «интеллектуальных» кодах. И эта библиотека после своей смерти творит чудеса! Как заявляют многие продавцы систем видеонаблюдения, вычисляет криминальные моменты, детектирует драки, определяет оставленные и унесенные предметы, находит экстремистов… И пипл хавает. Миллиарды рублей вбухиваются в такие задачи для проектов «Безопасный город», «Безопасность на метрополитене», «Операция антитеррор» и т.д. Но, это больше политика, мы же поговорим о технологиях, почему эта красивая обертка для выставок не может работать на практике.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑7 and ↓6 +1
Views 4.8K
Comments 15

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