Анализ видеоизображения и распознавание объектов

Развитие алгоритмов анализа видеоизображения и технологий распознавания объектов, повышение «интеллектуальности»  систем видеонаблюдения значительно расширяет их сферу применения.

Например, с помощью видеонаблюдения можно автоматически обнаруживать сбои в производственных процессах (например, затор на конвейерной линии), вести учет готовой продукции и материалов, анализировать качество. Применение «интеллектуальных» систем видеонаблюдения на стадионах и концертных залах, вокзалах и т.д.  позволяет выявлять людей с неадекватным поведением. Анализ видеоизображения транспортных потоков в режиме реального времени используется для определения интенсивности дорожного движения и пробок. Визуальный анализ технического состояния проходящих железнодорожных составов обеспечивает своевременное выявление неисправностей и профилактику аварий.

Анализирующие видеосистемы могут быть использованы для автоматизации многих процессов.

Модуль распознавания автомобильных номеров

Система используется автоматической регистрации и распознавания автомобильных номеров на контрольно-пропускных пунктах на предприятиях, платных стоянках и гаражных комплексах, на постах ГИБДД. Интеграция с системой контроля доступа позволяет автоматизировать контрольно-пропускной режим. Система позволяет вести розыск автомобилей в угоне.

Функциональные возможности:

• Автоматическая регистрация автомобильных номеров и распознавание;
• Сохранение номера и видеозаписи проезда транспортного средства в базе данных с указанием даты и времени;
• Автоматическое сопоставление автомобильного номера с имеющимися базами данных (например, автомобилей, имеющих право допуска на территорию предприятия, или автомобилей, находящихся в угоне) и выдача соответствующего сообщения оператору;
• Автоматизация контрольно-пропускного режима при интеграции с устройствами контроля доступа;
• Поиск в базе данных по номеру, дате, времени;
• Формирование отчетов по номеру, дате, времени.

Характеристики:

• Ширина контролируемой зоны проезжей части — от 1,5 до 3,5 метров
• Глубина зоны контроля — 10 метров (для КПП: 2–4 метра)
• Количество обрабатываемых кадров (с учетом 100 % потоковой загруженности на всех камерах):
  1  канал — 25 к/с,  до 150 км/ч
  2 канала и более  — 16 к/с (суммарное кол-во кадров), до 75 км/ч
• Вероятность распознавания — не менее 90%
• Допустимые углы установки видеокамеры:
  По вертикали — не более 30x
  По горизонтали — не более 20x
  Крен номерного знака   ±15x
• Освещенность — не менее 50 люкс
• Распознаваемые номера — 7 типов (фон белый и жёлтый)
• Требование к базе данных — поддержка интерфейса ADO
• Минимальная конфигурация ПК — Celeron 1700 256MB Windows XP

Захват и распознавание лица

Система захвата лиц позволяет выделять только лица людей, выбирать наиболее отчетливое изображение из нескольких вариантов и сохранять их в базе данных. Создание базы лиц людей на проходных предприятий, в местах массового скопления людей (культурно-развлекательные центры, вокзалы, стадионы и т.д.) облегчает работу с архивами при расследовании нештатных ситуаций.

Далее система распознавания лица идентифицирует личность и автоматизирует поиск изображений в базах данных.

Контроль качества и учет производимой продукции

Технологии распознавания используются для автоматического контроля качества продукции и учета ее количества, что позволяет ускорить процесс производства и предотвратить хищения.

Счет продукции осуществляется на каждой стадии производства, на пути следования на склад и затем покупателю. При несоответствии количества продукции планируемому система автоматически выдает сообщение оператору и начальнику производства. Учет продукции на каждом этапе позволяет автоматически определить, на каком из них и в какое время осуществлено хищение. В архивах также хранятся видеозаписи движения каждой единицы на каждом этапе.

Система контроля качества и количества продукции разрабатывается под индивидуальную задачу в соответствии со спецификой каждого конкретного производства.