DEEP LEARNING - технологія глибокого навчання, яка застосовується в IP камерах Hikvision DeepinView та NVR серії DeepinMind.

Розробники технології грунтувалися на особливостях людського мозку - побудові його нейромереж, процесів навчання і пам'яті, намагаючись використовувати принципи їх роботи і моделюючи структуру мільярдів взаємопов'язаних нейронів. В результаті цього, «глибоке навчання» являє собою поетапний процес, схожий на процес навчання людини.

У 2017 році компанія Hikvision випустила перший в світі IP відеореєстратор з вбудованою здатністю до глибокого навчання, що дозволило отримати досить точний фільтр помилкових тривог, спровокованих рухом об'єктів, які не становлять загрози.

Також, технологію глибокого навчання виробник впровадив в сервер відеоаналітики DeepinMind і лінійку мережевих відеокамер серії DeepinView. Все це інтелектуальне обладнання для систем відеоспостереження може «вчитися» розпізнавати різні об'єкти, що потрапляють в поле зору камер відеоспостереження.

Традиційний алгоритм відеоаналітики працює поверхнево, в той час як глибоке навчання має набагато більш глибинну структуру - оригінальний сигнал проходить через шари обробки. Іноді таких шарів може бути більше ста, і чим вище рівень шару, тим більш конкретизовано об'єкт розпізнавання.

Deep Learning не вимагає людського втручання, технологія спирається на штучний інтелект для самостійного вилучення функцій - відбувається самонавчання. Відповідно, у міру розширення бази особливостей, розпізнавання і класифікація стає точніше.

БАЗА ТЕХНОЛОГІЇ DEEP LEARNING

  • Обчислювальна потужність - бурхливий розвиток апаратних платформ високої продуктивності, таких як суперкомп'ютери, графічні процесори, хмарні обчислення, зробило глибоке навчання можливим.
  • Мережева архітектура - її безперервна оптимізація дозволяє алгоритму Deep Learning досягати все кращого розпізнавання цілей.
  • Масштаб даних - кількість навчаючих даних зростає, їх якість поліпшується на тлі використання відеокамер з все більш високою роздільною здатністю. На такій благодатній основі, моделі розпізнавання образів стають все точніше і ефективніше використовуються в відеоспостереженні. Науково-дослідний інститут Hikvision зібрав тисячі базових зразків даних для цієї технології, для цього більш ста членів команди займалося очищенням даних для маркування відеозображень.

ОСНОВНІ ОСОБЛИВОСТІ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

  1. Розпізнавання облич - визначення наявності обличчя в кадрі, його аналіз (положення, розмір, вираз), ідентифікація (порівняння з наявними в базі обличчями та ідентифікація або додавання нових облич і характеристик).
  2. Фільтр помилкових тривог - точне розпізнавання людини, виявлення вторгнення, перетину лінії, при цьому ефективне зменшення кількості помилкових тривог, викликаних дощем, рухами листя, тіней, зміною освітлення, дрібними тваринами, транспортними засобами і т.д. Це особливо актуально, адже за світовою статистикою поліції і пожежників, помилкові тривоги стандартних систем безпеки складають 94-99% всіх тривог.
  3. Підрахунок людей - вхід, вихід і проходження повз певної сцени (наприклад, аналіз потоку покупців, що проходять повз вітрину, визначення часу пікових відвідувань, порівняння кількості увійшовших з кількісю проданих квитків і т.д).
  4. Дані про транспортні засоби - формування таблиці структурованих даних для пошуку такої інформації як: номерний знак, колір автомобіля, модель, марка і т. Д.
  5. Пошук людського тіла - пошук відповідності отриманого зображення з інформацією в записаних кадрах.

СФЕРА ЗАСТОСУВАННЯ DEEP LEARNING

  • Роздрібна торгівля (підрахунок людей, запобігання втрат, розпізнавання облич злодіїв, аналітика поведінки клієнтів для підвищення конкурентоспроможності офлайн магазинів проти інтернет-конкурентів).
  • Будівництво (захист периметра - глибоке навчання забезпечує більш точні сигнали вторгнення і зручний контроль доступу, завдяки розпізнаванню облич і номерних знаків).
  • Розумні міста (розпізнавання облич, аналіз поведінки людини і автомобіля для пошуку втікачів, зниклих людей, запобігання потенційних злочинів, виявлення порушень паркування, дорожньо-транспортних пригод і т.д).
  • Інші сфери (урядові установи, аеропорти, залізничні станції, митниці, кордони, паркінги, громадські місця, стадіони, музеї, казино та інше).

Використовуючи концепцію «глибокого навчання» і силу штучного інтелекту, компанії Hikvision вдалося створити серію абсолютно нових продуктів для індустрії безпеки. Передові інтелектуальні алгоритми сприяють досягненню досить стабільної і точної продуктивності відеоаналітики, яка тепер здатна не тільки відсікати хибні тривоги, але і прискорила процес пошуку в відеоархіві по заданим цілям.

Впровадження інтелектуального навчання в рази підвищує ефективність відеоспостереження, а разом з ним і всієї системи безпеки, перетворюючи її в автоматизовану систему виявлення та оповіщення. Величезною перевагою глибокого навчання є його здатність класифікувати тисячі цілей, досягаючи людської, або навіть більшої, точності розпізнавання образів.

Читайте інші цікаві новини про системи безпеки:

Системами для розумних будинків від FIBARO можна керувати за допомогою популярних голосових асистентів

У березні Hikvision продемонструє свої технології на виставках у США і Німеччині