skip to Main Content

Научно-исследовательская лаборатория делает успехи в области интеллектуального видеонаблюдения

Трейвис Макги (Travis McGee)
Security Technology & Design

Две крупнейшие движущие силы в области производства охранных систем — это деньги и технология. В максимальной экономии первого и продвижении по мере возможностей второго состоит хрупкий баланс между начальниками служб безопасности и производителями, который служит основой большинства удач в этой области. Место отрасли в иерархии определяется ее прочной опорой на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, которые могут удовлетворять постоянные потребности в новых технологиях при минимальных затратах.

Ряд лабораторий и университетов по всему миру проводят научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, стремясь получить высокотехнологичные решения для удовлетворения запросов рынка охранных средств. Одним из таких учреждений является MERL, Электротехническая научно-исследовательская лаборатория Мицубиси, принадлежащий компании Mitsubishi Electric. MERL расположена в Кембридже, Массачусетс, где проводит фундаментальные исследования в области технологий компьютеров и средств связи, которые обоснованы прикладными задачами. Хотя лаборатория может выгодно воспользоваться размером и мощью родительской корпорации, она остается достаточно независимым, чтобы сохранить гибкость.

Имея глубокие связи в мировом научно-исследовательском и опытно-конструкторском сообществе и активно участвуя в различных процессах по стандартизации, лаборатория поддерживает длительные партнерские отношения с рядом исследовательских университетов, в том числе с Массачусетским технологическим институтом, Университетом Карнеги-Меллона, Технологическим институтом Джорджии, Принстонский университетом, Колумбийским университетом, Парижским университетом, Дублинский университет, Швейцарским технологическим институтом в Цюрихе и Городским университетом Лондона. Цель деятельности MERL заключается в том, чтобы публиковать статьи, регистрировать патенты и создавать опытные образцы для компании, а также доводить эту технологию к группам внутри вышестоящей компании, которым эта работа может принести пользу.

От данных к видео

Научно исследовательская работа в лаборатории MERL сосредоточена на пяти областях технологии: компьютерное зрение, цифровые средства связи, цифровое видео, вне экранный обмен данными и вывод на экран (концепции интерфейса), системы датчиков и баз данных. Работа в каждой из этих областей делится между научно-исследовательской лабораторией, где происходит концептуальная проработка нереальных замыслов и технической лабораторией, где эти концепции переплавляются в технологии.

Руководитель группы приложений компьютерного зрения Джей Торнтон отметил, что "По завершению работ на исследовательском уровне, мы разрабатываем библиотеки программ, оценить которые на предмет использования в своей продукции могут разные подразделения". Заинтересованные подразделения вставляют эти программы в свои прототипы и тестируют их. "Потом они вернутся к нам и расскажут, какие усовершенствования им необходимы, прежде чем их продукты смогут конкурировать на рынке".

Происхождение большинства исследований и конечных продуктов, влияющих на отрасль охранных средств, связанное с отделом компьютерного зрения. В их число входят трехмерное распознования по лицу, выявления звуко-визуальных событий, сетевая калибровки камер наблюдения, обнаружения и сопровождения объектов. С недавнего времени рынок охранных средств тяготеет к системам отслеживания движения и поведения человека, и, по мнению вице-президента и директора MERL доктора Кента Виттенбурге, лаборатория добилась успехов в этом направлении. Он отметил, что "Лаборатория расширила исследовательскую работу по отслеживанию объектов от вычитания фона к методам активного выявления объектов, которые появляются на переднем плане". "Это расширение помогает в условиях низкой освещенности, а также во время движения камеры видеонаблюдения".

Исследования в области распознавания лиц

Программу исследований по распознаванию лица в MERL начали работами по выявлению лица, у которых для этого использовали программное обеспечение, анализирующее видеокадры один за другим. Обнаружения лица в охранной системе используется в ситуации, когда камера видеонаблюдения сфокусирована на некотором зоне, где никого не должно быть. Если оказывается лицо, система предупреждает оператора, в зоне кто-то есть.

Благодаря взаимодействию с подразделениями компании и продолжающейся научно-исследовательской работе с использованием методов машинного обучения, эта технология успешно развивается и уже включает в себя группирование человек. Компьютерная программа может определять, относится лицо мужчине или женщине, или, например, различать выражение радости или печали на лице. Следующий этап — это распознавание лиц отдельных людей в труднодоступных местах.

Торнтон пояснил, что "Сейчас ведется работа над четвертой версией библиотеки программ распознавания лица, поскольку товарных подразделений к нам часто поступают предложения по улучшению работы в реальных условиях".

Системы контроля доступа служат примером, когда приходится решать проблему таких реальных условий. Если кто-нибудь подходит к двери, и лицо его спереди хорошо освещено, программа может узнать лицо из имеющейся базы данных и разрешить войти. Трудности появляются, когда лицо направлено не просто на камеру, и когда на анализ изображения влияет плохое освещение. Эти проблемы заставили ученых вновь засесть за чертежные доски.

Как сказал Торнтон, "В настоящее время мы определили 5000 характеристик для идентификации лиц и используем их вместе с набором правил, которые применяются 200 000 раз для каждого кадра видеоизображения, чтобы проверить наличие этих характеристик. Такой характеристикой, например, есть темные области над светлыми , которые могут быть глазами над щеками. Мы можем проводить такую проверку со скоростью 30 кадров в секунду ".

Компьютерная программа в состоянии не только выявлять и познавать человека на видеоизображении, но и индексировать их, поэтому оператор может осуществлять поиск в базе данных видеоизображений, используя специальные запросы. Скажем, есть последовательность кадров, содержащих изображение какого-то человека, и нужно найти лучший ракурс для идентификации, например, когда он смотрит вверх. Программа может сделать это. Работа продолжается, но Mitsubishi Digital Electronics America Inc., Отделение компании, занимающейся изготовлением продуктов, имеющих отношение к системам охраны (например, цифрового видеорегистратора DXTL5000U), следит за разработками в этой области, чтобы включать их в будущие версии своих пакетов управляющих программ .

Совместное использование аудио и видео

Существует множество областей опытно-конструкторских работ, влияющих на отрасль охранных средств, и одна из них — совместное опознания звуковых и визуальных событий. Уже используется система, которая распознает и регистрирует дорожно-транспортные происшествия на основе опознания звука. Поскольку было бы нецелесообразно постоянно сохранять все записи транспортного потока, программа обнаруживает звуки, которые соответствуют классу звуков, характерных для аварии, и записывает видео в интервале 30 секунд до события и 30 секунд после события. Подобная технология находит применение в области охранных средств, так как эта программа может узнавать такие классы звуков, как звон разбитого стекла или выстрелы из огнестрельного оружия, и отличать их от хлопков дверью или других звуков.

Эта лаборатория из Кембриджа ведет активную научно-исследовательскую работу, и перечень ее технологий, которые найдут свое место на рынке охранных средств в виде полезных продуктов, продолжает расти. Когда научно-технические кадры и деньги сводятся воедино, это идет на пользу начальникам служб безопасности, которые ищут рентабельные технологии, которые можно использовать для решения нынешних проблем, стоящих перед охранными системами.

Хотите хнать больше?

Back To Top