28.06.2016
Где хранилась НЕДЕЛЯ видеозаписи, теперь можно разместить архив в 5 ЛЕТ
Долгосрочный архив на «коротких данных». Уменьшение объемов диска при увеличении полезной информации
15.06.2016
Раздача видеоаналитики
Ретранслятор проанализированных событий. Один сервер видеоанализа – любое количество получателей кратких выжимок из видеонаблюдения вместо живого видео.
01.02.2016
Как искать автотранспорт, если номера не видно?
Видеосемантика на службе следствия
14.10.2015
Видеосемантика улучшает видеонаблюдение
Примеры с реальных объектов
08.10.2015
Чем отличается видеосемантика от стандартной видеоаналитики?
Кратко, но популярно
09.02.2015
Целевая видеоаналитика.
След+видеоаналитика. Наглядное превращение параллельного видеонаблюдения в последовательное.
01.12.2014
Это последняя модификация Инстинкта.

Выложен новый релиз GOALcity Instinct 2.0.

17.11.2014
Безопасность Астрахани контролируется видеоаналитикой GOALcity.
Сдаем Безопасные города.
22.07.2014
Редактор видеоаналитики.
Оперативная панель - пространство для видеоанализа. Аналитический инструментарий для систем видеонаблюдения.
18.06.2014
И пятна приобретают форму.
Видеоаналитика в чистом виде.
Видеосемантика – видеоаналитика реальности
Видеосемантика

Задача – сокращения объема бесполезной информации – стоит сегодня самой актуальной в развитии видеонаблюдения и безопасности вообще. Чем меньше поступает ненужных данных, тем больше вероятности, что оператор заметит нужные. Если человек не будет зашорен большим количеством алармовых предупреждений, он сможет более детально исследовать каждое из редких видеособытий.

Для этого все устремились в область видеоаналитики. К сожалению, большинство фирм пошло по пути определения нужной для человека информации, что на сегодняшнем этапе развития техники невозможно в виду отсутствия искусственного интеллекта. Спецлаб, уже давно на практике поняв бесполезность такого направления, зашел с другой стороны – выявление ненужной информации.

В Спецлабе могут с большой степенью вероятности сказать, какая информация избыточна, тем самым сократив внимание оператора. Естественно, такой подход удаляет не всю бесполезную информацию, но зато реально работает на практике, т.к. не требует искусственного интеллекта. Он получил название ВИДЕОСЕМАНТИКА. Методы вычисления избыточных данных постоянно совершенствуются, все меньше остается на экране оператора бессодержательных сюжетов.

Но человек и сам не всегда может отличить полезные действия от бесполезных, а перепрыгнуть человека по уровню интеллекта не сильно получается. Поэтому в большей степени мы лишь пытаемся эмулировать основные инстинкты человека (реакцию на изменение обстановки, на новые звуки, на новые образы, на нестандартное поведение и проч.) и добавляем сюда возможность электроники анализировать их гораздо дольше человека. При этом используем такие преимущества компьютера перед человеком, как то:

Неуставаемость. В общем-то, этот фактор и привносит в область безопасности основную полезную составляющую. В отличие от кратковременных сосредоточений внимания человека на задаче, машина может работать вечно (если менять «батарейки»).

Машинное зрение. Это другое видение процесса, не всегда доступное человеку: ИК-спектр, термо-детекция, мощная оптика, специальные камеры или приборы и другие устройства, по своей физике не доступные человеческой физиологии.  

Компьютерная логика. Программные алгоритмы тоже могут помогать определять обстановку более продвинуто, чем это делает человек. Допустим, вы увидели в лесу черный извилистый шланг, какая будет Ваша реакция? Как правило, человек разумный впадает в ужас, подозревая в этом безжизненном предмете змею. Таким образом, он неверно реагирует на мнимую угрозу, не смотря на весь свой человеческий интеллект. Конечно, спустя секунды его разум догонит реальность, но мы, тем не менее, констатируем ложную тревогу. А система видеонаблюдения наоборот сможет четко отследить, было ли в этом месте движение. Шланг не может двигаться – не создает детекции, значит и тревоги не будет. С другой стороны любое движение создает сигнал детекции и будет исследоваться компьютером, а значит обнаружит змею. Таким образом, мы делаем более адекватный вывод о потенциале угрозы, чем человек (в данном случае).

Замедление. Приведем другой пример. Крутой карманник при вас может стащить кошелек у рядом стоящего гражданина, и вы ничего не заметите глядя в упор. Видеопанели «Внимание!» показывают каждое видеособытие замедленно, что позволяет отследить мелкую моторику. Т.е. машина может помочь человеку сделать более правильный вывод, чем, если бы он контролировал сам.

Обзорность. Попробуйте ходить по комнате так, чтобы всегда видеть, что происходит в каждом уголке этой комнаты. Это невозможно, вы устанете вертеть головой. Камера может охватывать большую часть комнаты 24 часа в сутки 365 дней в году.

К этому списку добавляются и сугубо технические достоинства, разрабатываемые на протяжении уже десятилетий Спецлабом. Искусственного интеллекта в природе нет, машина сама ничего не рассудит, но привнести в полезную составляющую из пусть и не интеллектуальных технологий можно и даже нужно. 

Но нужно помнить, мы, как скульпторы, лишь отсекаем лишнее из видеоконтента, а не ищем нужное. В этом принципиальное отличие виддеосемантики от классической видеоаналитики, разработанной в том числе и Спецлабом еще 15 лет назад. Многолетний опыт Спецлаб показал, что это подход реально работает в условиях естественных помех. 

    speclab_videosemantika.jpg

Семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а в видеоаналитике изучает смысл единиц видеособытий. И там и там это набор знаний, объединенных между собой определенными соотношениями. Видеосемантика базируется на большом наборе различных типов видеодетекторов, изучающих свойства объекта, его размеры, соотношения сторон, цветовую гамму, направление движения, скорость, частоту движений, параметры изменений… (Это одна сотая часть списка, приведена здесь, потому что понятна обывателю.) Все эти характеристики связаны между собой математическими соотношениями, основанными на закономерностях поведения различных типов объектов.

GOALcity отслеживает характерные черты в результате анализа статистических изменений, таким образом осуществляется селекция видео-событий по их семантическому отличию. Компьютерная программа Спецлаб раскладывает видеозапись на смысловые единицы, показывая ту часть этой единицы, которая полностью передает ее смысл. И вместо длительной видеозаписи, имеющей одну единственную смысловую нагрузку, человеку дается возможность короткого показа сокращенного в сотни и тысячи раз видеоролика – полностью передающего весь смысл этого длительного сюжета.

Количество типов отношений в семантической сети определяется её создателем, исходя из конкретных целей, в нашем случае это безопасность, которая и составляет базу знаний. В реальном мире их число стремится к бесконечности. Каждое отношение является, по сути, предикатом, простым или составным. Скорость работы с базой знаний зависит от того, насколько эффективно реализованы программы обработки нужных отношений. Для этого нужны не только многопроцессорные мощности компьютеров, но и мозги программистов, умеющих распараллелить между ними задачи. При этом надо учитывать, что любой объект состоит их нескольких элементов, например, детектироваться могут только руки или движущиеся губы одного человека. Важным отношением является HasPart, описывающее связь частей и целого — отношение меронимии. В этом случае свойства первого множества не наследуются вторым. Мероним и холоним — противоположные понятия: мероним — объект, являющийся частью для другого, холоним — объект, который включает в себя другое. Определить в реальных условиях, что есть что или кто, на сегодняшний день не могут никакие видеодетекторы, насколько бы ни очевидна была простота задачи. Только человеческий интеллект может понять, что высовывающаяся за ближайшим человеком голова дальнего – не одна и та же голова первого. Нужно четко понимать границы компьютерного зрения на сегодняшний день и не замахиваться на задачи формализации поведения по статьям Уголовного Кодекса. Мы лишь предлагаем селекцию признаков, доступных математической обработке, а не искусственный интеллект.

Пока ни одна научная комиссия в мире, к сожалению, не зарегистрировала свойство компьютерных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. Тем не менее, машина, конечно, многое делает быстрее человека. (Но это не значит, что она может делать все то, что и человек.). Также, как Бугатти быстрее бегает, компьютер быстрее считает. Это не интеллект, а лишь увеличение скорости. Используя видеосемантику, мы можем увеличить скорость обработки видеоданных, что сокращает время человека на их просмотр. Причем, в сотни и тысячи раз!

Видеосемантизация - процесс изменения видеозаписей, в которых выделяются семантические отношения без изменения их содержания. Таким образом мы понимаем содержание каждого сегмента видеозаписи лишь по небольшому его участку, уменьшенному в сотни раз.

Видеосемантика заходит дальше видеоаналитической логики. В семантике рассматривается не только правильность утверждения (как в логике), но и то, является ли оно истинностью. Ведь помехи могут создавать изображение абсолютно подобное поведению реальных объектов, но на этом стандартная видеоаналитика останавливается, предлагая человеку разбираться самому с тем, как реагировать на постоянно возникающие блики, летающие птицы или ползающие по объективу насекомые. Видеосемантика позволяет разграничить события, вычленив отдельно картину помех. При этом, не имея человеческого интеллекта, она тоже не может утверждать, что данное явление помеха, но при этом уже не требует постоянного человеческого внимания на разрешение вопроса. По степени участия человека разница один к сотни тысячи.

Идея систематизации на основе каких-либо семантических отношений предлагалась ещё учёными ранней науки, начиная от Карла Линнея (1735 г) и Отто Зельца (1913 - 1922 гг). Исследователи Дж. Андерсон (1973), Д. Норман (1975) и другие использовали эти работы для моделирования человеческой памяти и интеллектуальных свойств. Большой интерес представляет работа ученого Куиллиана (1967 г.). Прародителями современных семантических сетей можно считать экзистенциальные графы, предложенные Чарльзом Пирсом в 1909 г. Они использовались для представления логических высказываний в виде особых диаграмм. Пирс назвал этот способ «логикой будущего».

Сегодня это логика настоящего, воплощенная в программном обеспечении GOALcity.

Второе десятилетие Спецлаб работает над этой технологией. На ней построены уже десятки тысяч объектов, собственники которых выражают искреннюю благодарность (именно это для нас важнее всего). За это время видеосемантика продвинулась достаточно далеко, чтобы адекватно судить о практической пользе. Она настолько полезна в жизни, что ее уже путают с фантастическими задачами распознавания формализованных правонарушений. Cо стороны действительно может показаться, что наша видеоаналитика настроена на конкретные типы поведения. Но никаких драк и других статей УК машина распознавать не может, особый тип видеоаналитики – видеосемантика - лишь предупреждает о внештатной ситуации, выдавая человеку информацию для анализа. По сути, мы решаем ту же задачу, только реалистичным путем.


Даже в хаосе событий можно найти моменты, достойные внимания. Человек со своим туннельным зрением не способен охватить все смыслы. А видеокамеры видят всё и анализируют сразу все, на первый взгляд, незаметные явления. Нет, это не искусственный интеллект, Боже упаси от одиозных заявлений. Компьютерная программа лишь сокращает и систематизирует информацию до уровня, легко воспринимаемого человеком. А дальше мы даем инструментарий для самого что ни на есть настоящего человеческого интеллекта. Несколько движений для группировки записанных событий - и они выстраиваются в закономерность. Это и есть ВИДЕОСЕМАНТИКА.

Если проанализировать среднестатистический офис, то 99% своего рабочего времени охранник смотрит в пустые экраны. Но ему платят именно за то, чтобы он не пропустил ни одного вдруг возникшего события. И эта задача превращает простую на первый взгляд вещь в непосильные мучения. Попробуйте заставить себя делать какую-нибудь статическую операцию долго! Например, сидеть неподвижно 8 часов или смотреть в одну точку хотя бы 10 минут…


На секунду отвлекся – и уже кто-то проскочил. На камере реального времени его не увидишь, там через мгновение уже никого нет. И что делать, если оператор не заметил? Вернее сказать, человек не может этого заметить даже теоретически, он не способен внимательно всю смену рассматривать десятки видеокамер не отрывая взгляд. А практически он еще и ходит по столовым, туалетам, выдает какие-то ключи, открывает ворота…, когда не спит.

Каждое – даже не заметное человеческому взгляду движение – улавливается компьютером. Высокоуровневая программа определяет его значимость и выводит на отдельный экран событий. Оттуда видеоролик не уходит моментально с экрана, как на живой видеокамере, а остается на длительное время, чтобы у охранника был шанс его заметить – после возвращения из курилки или выхода из спячки.

Даже, если он проспал больше событий, чем может уместиться на экране, видеосемантика подвижна, простым движением руки легко откатить историю, причем не в ущерб настоящему происходящему.

По статистике за ночь у охранника может быть всего 3-5 таких событий. Возможно, пробежит пару раз кошка. Мы не декларируем искусственный интеллект, видеосемантика будет ловить всех. Только она не повторяет каждую такую помеху вечно, как видеодетектор, который всю ночь будет сигналить охраннику, что два голубя летают у забора, пересекая виртуальную линию. Видеосемантика сокращает информацию до минимума, а это самое главное для оператора видеонаблюдения – только так он может воспринять информацию. Вместо частых тревог редкие акценты, пусть и ничего незначащих событий.

Да, мы не настаиваем на немедленное реагирование, об этом вообще забудьте, если имеете дело с человеком. Но в пределах допустимого времени, так сказать, по горячим следам охранник вполне может успеть среагировать. И это лучший выбор между постоянными тревогами, на которые оператор перестает обращать внимание уже через 10 минут, и отсутствием таких тревог.

Днем событий, которые дозволяется отслеживать оператору, несколько больше, но суть видеонаблюдения остается той же, что и в рыболовстве – в ровной воде не пропустить движение поплавка. И лишь 10 минут перед началом работы, в конце и в обеденное время наблюдается повышенная активность. Для человека поработать усиленно головой в эти редкие моменты не составляет труда. Гораздо сложней уследить за рыбкой в безмятежном море.

Видеосемантика подходит практически к любому объекту. Самое главное, она практически не требует настроек, т.к. базируется на самообучении. Она анализирует видеостатистику, находит в ней семантические изменения и доводит их до пользователя.

Не смотря на огромное количество профессиональных настроек, мы не рекомендуем простому обывателю что-либо менять, видеосемантика – это гибкая видеоаналитика. Здесь нет ни пересекаемых собачками линий, ни оставленных тенями предметов, ни даже детектируемых голубями драк. Хотя сама система поддерживает и такие алгоритмы – но больше для того, чтобы доказать их бесполезность в реальных условиях помех.

Вместо кнопок и менюшек в данной программе сама жизнь – видеособытия, в которые можно ткнуться, пролистать, перетащить, сгруппировать… Самый лучший интерфейс – это отсутствие интерфейса. Здесь в каждом окошке передается непосредственно смысл – смысл происходящего на объекте. И оператор может работать не с какими-то отвлеченными понятиями, структурами и настройками, а напрямую со смыслами. Видеосемантика – это хранилище смыслов.

Очень важно здесь то, что нет потери смыслов. Часто бывает, когда охранник, вернувшийся из буфета или сна, пытается наверстать упущенное и начинает просматривать архивы десятков камер с произошедшим за его отсутствие. Сами понимаете, что в это время он теряет представление о происходящем. И это - бесконечная гонка с прошедшим временем, которая никогда не заканчивается в пользу человека. А видеосемантика всегда опережает! Она всегда короче по длительности, в сотни и тысячи раз короче, чем текущее время, из которого она выхватывает лишь ключевые моменты.

Даже, когда вы просматриваете архив, видеосемантика работает – на отдельной или этой же панели выводя происходящие события. Таким образом, вы просматриваете не только архив, но и текущее видеонаблюдение одновременно и в одном флаконе. It`s amazing, верх информативности!

При этом вам не нужно никуда переходить или что-то перезагружать, всё само собой подставляется, новое вписывается в настоящее, прошлое выстраивается за ним – в четкой хронологии времени и в логическом порядке. Причем, даже, если камеры установлены не только в разных местах, но и на разных объектах, заведенных по сети. Мы всегда может перейти в общий просмотр событий отовсюду или в просмотр отдельного объекта или в события только одной камеры.

Даже в толпе видеосемантика выхватывает потенциально опасные сюжеты, новые лица, необычное поведение людей: кто-то что-то взял, подложил, замахнулся, подъехал, уехал, свернул… Если из стандартной записи по обычному видеодетектору получается миллионы архивных часов бессвязной информации, то видеосемантика находит в ней ключевые моменты, по которым можно за несколько минут охватить весь смысл этих миллионов часов.

А кто предупрежден, тот вооружен. Это в обычным детектировании невозможно отсматривать архив каждый день и даже месяц, видеосемантика легка на подъем и у вас всегда есть шанс заметить злобные приготовления ваших врагов. Ни одно преступление не начинается во время самой кражи или убийства – всегда есть длительный период осмотра подступов, проверки замков на прочность, завоз или занос шпионского материала, средств проникновения. Задача найти важное – была невыполнимой в огромных архивах, а видеосемантике появился шанс.

В узкие пространства квартиры идеально впишется моноблок с сенсорным экраном, который мы ласково называем «Гроля». Прежде, чем выйти из дома, вы увидите того, кто пробрался за угол лестничной клетки и поджидает вас в укромном месте. Кроме того, на Гроле есть полное управление автоматикой.

Если в квартирах каждый шорох слышен, то те, кто живет в больших домах, знаком с чувством бессонницы, вызванной страхом тишины, когда невозможно отследить все варианты доступа. Хозяева долго обходят на ночь свои владения, проверяя каждую дверь, каждое окно, а также закоулки, куда уже кто-то мог просочиться после визита в качестве обслуживающего персонала. Вместо этого, достаточно взглянуть на экран видеособытий, чтобы узнать, не было ли приготовлений к незаконному вторжению.  

Задача – сокращения объема бесполезной информации – стоит сегодня самой актуальной в развитии видеонаблюдения и безопасности вообще. Чем меньше поступает ненужных данных, тем больше вероятности, что оператор заметит нужные. Если человек не будет за шорен большим количеством алармовых предупреждений, он сможет более детально исследовать каждое из редких видеособытий.

"Внимание!" требуется не только для поиска криминала, но и позволяет находить другие важные моменты в жизнедеятельности предприятия, дома или уличной территории. Кроме всего прочего, видеоаналитика дает возможность очень быстро просмотреть большие объемы записи, выделяя в них только достойные внимания моменты. Сотни часов легко укладываются в несколько минут аналитических кадров.

Сначала люди ходили с собаками, потом придумали видеонаблюдение, и только с видеосемантикой оно стало надежным!