Всего десять лет назад камеры видеонаблюдения были основными регистраторами событий, которыми полностью управляли люди. Что ж, эта концепция по-прежнему актуальна для небольших предприятий или домовладельцев. В настоящее время специализированные профессиональные поставщики, такие как CCTV норвежский поставщик CamHi предлагаем оборудование, которое можно использовать для любых нужд.
Тем не менее, современные масштабные решения — это совершенно новый подход к использованию камер. Сейчас камеры используются для любой записи, от классических охранных систем до управления дорожным движением. Современные камеры могут даже летать и анализировать данные с помощью ИИ. Как вы могли себе представить, это оборудование используется везде, где это оправдано с финансовой точки зрения, особенно в проектах общественного масштаба, таких как умные города.
Системы видеонаблюдения и ИИ
Модернизация и управление современными городами опираются на данные в режиме реального времени, собираемые сотнями миллионов датчиков IoT, установленных по всему миру. Хотя датчиков очень много, их количество растет в геометрической прогрессии. Камера может быть одним из таких датчиков, который предоставляет богатый массив информации.
Однако камеры генерируют огромное количество данных. Эти данные необходимо анализировать в режиме реального времени, желательно как можно ближе к источнику, чтобы свести к минимуму требования к подключению данных. Здесь в игру вступает искусственный интеллект. Он может распознавать отдельные объекты на видео, отслеживать их и классифицировать. Искусственный интеллект превращает камеры в универсальные и широко используемые устройства Интернета вещей. Эта комбинация является основой умных и безопасных городов.
Технологии, используемые в камерах, прошли долгий путь за последнее десятилетие. Датчики изображения теперь обладают повышенным разрешением, светосилой, чувствительностью, динамическим диапазоном и целым рядом других параметров, необходимых для получения высококачественных изображений при любых условиях освещения. Дальнейшее развитие цифровых технологий постепенно открывает новые возможности для их использования.
Камеры видеонаблюдения стали глазами центров наблюдения и датчиками бесшумных машин специального назначения. В настоящее время мы вступаем в новую эру, когда устройства могут распознавать изображения. Если он понимает смысл изображений, он может водить машину, узнавать лица, измерять, анализировать и контролировать окружающий мир. С появлением глубокого обучения способность машин интерпретировать визуальные данные вышла на совершенно новый уровень. С помощью массивно-параллельных вычислительных систем, которые моделируют адаптируемые биологические нейронные сети, внезапно стало возможным решать ранее трудные для понимания машинами проблемы, такие как обнаружение транспортных средств или понимание сущности визуальных сцен. Давайте взглянем на некоторые текущие варианты использования.
Управление движением
Во многих странах наблюдаемый в последние годы резкий рост автомобильного движения превышает возможности транспортной инфраструктуры. Однако загруженность дорог — не аргумент для отказа от автомобилей и перехода на общественный транспорт. Увеличение пропускной способности дорожных сетей за счет строительных работ является чрезвычайно дорогостоящим и трудоемким решением. Еще один способ улучшить транспортный поток на существующих дорогах — улучшить управление дорожным движением.
Ключевым элементом решения является адаптация светофоров на оживленных перекрестках, т. е. изменение схемы светофоров в зависимости от текущей дорожной ситуации. Умные перекрестки используют сеть датчиков для непрерывного измерения и оценки спроса на зеленый свет, записи долгосрочной статистики и связи с системой управления. Широко используемые типы датчиков, такие как индукционные петли или радарные блоки, также можно заменить системой интеллектуальных камер.
Интеллектуальные камеры дорожного движения могут обнаруживать транспортные средства, а также пешеходов и велосипедистов, которые оказывают значительное влияние на движение. Умные системы видеонаблюдения могут маркировать объекты, а затем передавать метки на другие камеры. Это позволяет им отслеживать объекты и записывать их полную траекторию через перекресток (в виде O/D-матрицы). Система управления анализирует записанные траектории и автоматически определяет загруженные участки, дорожные конфликты или происшествия (например, аварии или остановившиеся транспортные средства). Кроме того, смарт-камеры также могут транслировать живое видео для визуального наблюдения в центрах мониторинга дорожного движения или обеспечивать видеозаписи, которые можно использовать для определения причин дорожно-транспортных происшествий. Благодаря этим характеристикам, наряду с их низкой стоимостью, камеры становятся все более популярными в этой области.
Уличный фонарь
Уличные фонари на основе ИИ — одна из ведущих платформ, где сети городских IoT-устройств могут доказать свою ценность. Датчики IoT обеспечивают идеальное покрытие города, постоянный источник питания и обычно управляются одной организацией. Уличные фонари обеспечивают освещение, необходимое для интеллектуальных камер. Это означает, что система элементов напрямую оптимизирована для сбора визуальных данных с использованием интеллектуального освещения.
Как это можно использовать? Способов множество: анализ использования общественных пространств, контроль трафика и даже повышение безопасности с помощью алгоритмов, обнаруживающих нештатные ситуации. Это похоже на научную фантастику? Современные камеры на базе искусственного интеллекта — это крошечные устройства, которые легко интегрируются в умные лампы. Для одной смарт-камеры мощность, необходимая для работы процессора в нейронных сетях реального времени, в настоящее время составляет около 10 Вт. Это делает камеры многообещающим инструментом, который можно использовать для развития умных улиц.
беспилотники
Умные камеры видеонаблюдения также стали основными датчиками дронов. Последнее позволяет камерам летать и создавать идеальную мобильную систему наблюдения, чтобы предложить новый взгляд на вещи вокруг нас. Просмотр сцены с высоты птичьего полета имеет много преимуществ. Препятствия для обзора сведены к минимуму, а поле зрения обеспечивает идеальную точность определения наземной цели.
Данные такой системы могут быть настолько точными, что их можно использовать для глубокого анализа конфликтов трафика. Например, для анализа безопасности перекрестка путем изучения взаимодействия между отдельными участниками транспортного потока на определенной территории. Эта технология позволяет практически обнаружить несчастные случаи до того, как они произойдут.
Камера 4K может охватывать до 700 метров, что достаточно для автоматического обнаружения агрессивного поведения, нарушений минимального расстояния между транспортными средствами и т. д. Как и традиционные системы камер видеонаблюдения, дроны можно использовать в количествах, чтобы охватить большую площадь, например, в город. Этот подход сейчас используется в исследовательских проектах.
Краткая сводка новостей
Развитие искусственного интеллекта в распознавании объектов и понимании сцен полностью переопределило камеру как стандартный датчик, который теперь можно использовать даже вне контекста умного города. В результате камера становится по-настоящему умной с широким спектром вариантов использования. Его точность определяется аппаратными средствами и в основном алгоритмами, основанными на извлечении данных из изображений.
