Upload
nikolai-ptitsyn
View
1.318
Download
5
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Доклад Николай Птицына на конференции Intelligent Video 2.0 форума All-over-IP 2011 от 23 ноября 2011 года.
Citation preview
тенденции и инновации года
Николай Птицын, [email protected]
Конференция Intelligent Video 2.0Москва, КВЦ «Сокольники», Зал 5
23 ноября 2011, 12:30 - 16:45
Видеоаналитика 2011:
Тенденция 1:специализация видеоаналитики
СЕГОДНЯ
ЗАВТРА
Универсальнаявидеоаналитика
Обнаружение людей и предметов на Ж/Д путях
Охрана морской границы
Сбор данных о покупателях в торговых центрах
?
Тенденция 2:многоканальная видеоаналитика
3DСТЕРЕОЗРЕНИЕ
МНОГОКАМЕРНОЕСЛЕЖЕНИЕ
МУЛЬТИСЕНСОРНЫЙМОНИТОРИНГ
ТРИАНГУЛЯЦИЯ
360°ПАНОРАМНАЯ
СШИВКА
ОБЪЕМНАЯРЕГИСТРАЦИЯ
Сценарий многокамерного слежения i-LIDS
2 3 4
Многокамерное слежение за человеком по внешним признакам
Аэропорт города МанчестерМатериалыIpsotek / BAE Systems
Подход 1: Поиск похожих людейпо внешним признакам
Простые случаи Сложные случаи
Лаборатория Синезис
Подход 2: корреляционное слежение за объектами в плотном потоке
Лаборатория Синезис
Стереоскопическое зрение
Материалы Saab
Многокамерная панорамная сшивка
Материалы DVTel
Мультисенсорные видеодетекторы: телевизионный и тепловозный каналы
Лаборатория Синезис
Многополосный радар + многополосное распознавание
Материалы Симикон
Тенденция 3:Работа с архивом метаданных
• Хранилище• Язык запросов• 2D/3D карта
Материалы IBM
Тенденция 4: появлениераспределенной видеоаналитики
ВСТРОЕННАЯ
СЕРВЕРНАЯ
ИЛИ
ВСТРОЕННАЯ
СЕРВЕРНАЯ
И
СЕГОДНЯ ЗАВТРА
Примерыраспределенной видеоаналитики
Приложения Задачи камеры Задачи сервераДетектирование лица
Слежение в поле зрения одной камеры
Идентификация лицаСлежение на
территории объекта
Детектирование целиРаспознавание цели
Слежение в поле зрения одной камеры
Многокамерное или многоканальное
слежение за объектом
Детектирование движения
Выделение области изображения с номером
Распознавание символов
Распознавание нарушений
Вычисление признаков
Тенденция 5: стандартизацияНовые функции ONVIF 2.2
Сервис Новая функцияVideo Analytics Дескрипторы для метаданных сцены:
- Color, Object Class, Cell MotionАналитический модуль:- Cell Motion Analytics EngineКонфигурация чувствительностиСтандартные события:- Image is too blurry, dark, or bright- Global scene change
Action Engine Конфигурирование действий по событию:E-mail, FTP, HTTP, SMS и локальная запись
Federated Search Объединённый поиск в архивах
Imaging Цифровая стабилизация (антишейкер)
Тенденция 6:Конвергенция технологий
1. Видеоаналитика обзорных камерах– Слежение за людьми– Детекторы (оставленные предметы, сигнальная линяя)
2. Биометрия и СКУД– Распознавание лиц– Распознавание отпечаток пальцев
3. Геопозиционирование 4. Радиочастотные метки
– Пропуск– Билет метрополитена
Резюме1. Специализация видеоаналитики
– Отраслевые решения
2. Многокамерные алгоритмы– Слежение, панорама, мультисенсоры
3. Работа с архивом метаданных– Язык запросов с привязкой к карте
4. Распределенная видеоаналитика– Вычисления и в камере и на сервере
5. Стандартизация, ONVIF 2.2– Federated search, Object class, Action engine,
6. Конвергенция технологий– Видеоаналитика + биометрия + СКУД + …