Искусственный интеллект для видеонаблюдения

Обновлено: 11.07.2022

Машинное обучение применяется в бизнес-системах видеонаблюдения для автоматизации следующих задач:
- контроль краж и других нарушений в реальном времени
- контроль соблюдения правил безопасности на производстве
- идентификация постоянных клиентов
- маркетинговый анализ посетителей заведения
- мониторинг клиентов из черного списка
- анализ видеозаписей (видеоаналитика)

Примеры использования ИИ для видеонаблюдения в бизнесе - приведены ниже.

См. также: Топ 10: Сервисы видеонаблюдения

2020. Cisco купила разработчика ПО для автоматического распознавания картинки с камер видеонаблюдения



Cisco купила стартап Modcam, который разрабатывает ПО для автоматического распознавания картинки с камер видеонаблюдения. Предполагается, что активы купленного стартапа дополнят ассортимент смарт-камер Meraki, которым обладает Cisco. Технологии Modcam могут использоваться в системах видеонаблюдения для точного определения местоположения объектов и определения маршрута движения. Возможности интеллектуальных камер Cisco Meraki со своей стороны включают распознавание движений и объектов. Однако аналитика в рамках этого оборудования ограничивается лишь одной камерой.


2020. В России разработан стандарт ИИ для ситуационной видеоаналитики



В России приняли национальный стандарт в области искусственного интеллекта для ситуационной видеоаналитики. Документ, подготовленный ООО «Видеоинтеллект» (развивает системы компьютерного зрения для использования в сложных условиях, общественных местах с большим скоплением людей, на объектах промышленности), представил технический комитет по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект», созданный на базе РВК. Предполагается, что принятие стандарта в качестве национального позволит упорядочить нормативное регулирование в области ситуационной видеоаналитики и, в последующем, устранить технические барьеры при применении подобных «умных» информационных систем.


2019. Huawei купила российского разработчика систем распознавания лиц



Компания Huawei стала владельцем всех активов российской компании Вокорд, с 1999 г. занимающейся разработкой и интеграцией систем идентификации личности посредством распознавания лиц. Системы Вокорд применяются и для фиксации нарушения правил дорожного движения, а также в аналитике транспортных потоков. В сентябре 2016 г. алгоритм идентификации лиц DeepVo1, разработанный «Вокордом», был признан лучшим в мире по версии мировой экспертной онлайн-площадки MegaFace. По итогам тестов алгоритм DeepVo1 распознал правильно 75,127% лиц, добившись более высокого результата даже в сравнении с алгоритмами Google.


2018. NtechLab внедрит систему распознавания лиц в отечественные торговые центры



Российский ИИ-стартап NtechLab установил в одном из торговых центров Санкт-Петербурга систему распознавания лиц. Система будет анализировать лица с помощью 44 камер, расположенных на первом этаже ТЦ. Она будет запоминать лица приходящих людей и собирать информацию о них, как сообщается, в «обезличенном виде», опираясь лишь на общие черты внешности и поведения. Технология позволит не только выявлять нарушителей, но и анализировать демографическое и половое структурирование клиентов, определять то, когда клиент был в магазине в последний раз, сравнивать поведение людей в различных магазинах, а также узнавать время пребывания и маршруты перемещения по территории торгового комплекса.


2018. ИИ стартап Neuromation привлек $50 млн на ICO


Стартап Neuromation с украинскими корнями привлек на ICO $50 млн. Neuromation — это платформа, позволяющая создавать искусственную учебную среду для глубокого обучения нейронных сетей. Такие модели затем используются для тренировки и улучшения алгоритмов. За последние 4 месяца Neuromation заключила соглашение с Hacken о партнерстве в сфере кибербезопасности, подписала контракт с ECR RUSSIA по распознаванию и каталогизации FMCG-продуктов (это позволит торговым сетям увеличить товарооборот за счет своевременного контроля за состоянием полок, устранения причин отсутствия товара и его правильной выкладки) и соглашение с Axxonsoft — лидером в области разработки интеллектуальных интегрированных систем безопасности и видеонаблюдения.


2017. Google представил API для поиска объектов в видео



Google запустил Cloud Video Intelligence API для поиска объектов по видео на базе технологии глубокого машинного обучения. С его помощью разработчики смогут находить объекты по заданным критериям внутри видеоконтента с точностью их появления до секунд. Инструмент предназначен для крупных технологических и медиакомпаний, а также, по видимому, будет использоваться на Youtube. Поиск осуществляется по ключевым словам. Можно задавать как имя существительные, так и глаголы: например собака, цветок, бежит, плывет, летит. Например, поиск по слову тигр найдет все кадры, на которых появляется тигр.