Inteligentna kamera jako uniwersalny sensor w świecie IoT
Maciej Wróbel
Bosch Security and Safety Systems
Przez lata głównym kierunkiem rozwoju systemów telewizji dozorowej była potrzeba zapewnienia coraz wyższej jakości i szczegółowości obrazu. Obecnie kluczową kwestią staje się optymalne przetwarzanie i interpretowanie ogromnej liczby danych – również na potrzeby wykraczające poza bezpieczeństwo techniczne. Statystyki pokazują, że dzisiaj wykorzystuje się praktycznie nie więcej niż 10% gromadzonych informacji, przy czym zdecydowana ich większość już po kilku sekundach od zdarzenia staje się bezużyteczna. Dynamiczny rozwój technologii pozwala nam jednak oczekiwać od kamer i systemu telewizji dozorowej w tej kwestii coraz więcej.
Dodanie funkcji inteligencji może odbywać się na różnych warstwach systemu – w kamerach, na urządzeniach serwerowych czy w chmurze. Firma Bosch stawia przede wszystkim na inteligentną analizę obrazu bezpośrednio u źródła – w kamerze. Takie podejście zapewnia wiele niepodważalnych korzyści, takich jak:
- praca na obrazie jeszcze przed skompresowaniem;
znaczne ograniczenie liczby danych przesyłanych w sieci. W wielu przypadkach może wręcz nie zachodzić potrzeba przesyłania strumienia wizji – po zinterpretowaniu danych przez urządzenie końcowe są przekazywane jedynie informacje o wystąpieniu różnego rodzaju zdarzeń czy alarmów; - najwyższa skalowalność dzięki budowie rozproszonej i z ominięciem „wąskiego gardła” w postaci serwera;
- niezawodność wynikająca ze struktury rozproszonej i faktu, iż nie występuje pojedynczy punkt potencjalnej awarii.
Algorytmy inteligentnej analizy obrazu Bosch są rozwijane od ponad 15 lat, w efekcie w zdecydowanej większości dostępnych w ofercie kamer można skonfigurować do 16 różnych funkcji Intelligent Video Analytics (IVA) lub Essential Video Analytics (EVA). Tego typu „klasyczna” analiza obrazu opiera się głównie na śledzeniu i klasyfikowaniu poruszających się obiektów oraz generowaniu alarmów w momencie spełnienia określonych warunków brzegowych, w tym również błyskawicznego przeszukiwania nagrań.
Kolejnym znaczącym krokiem w rozwoju IVA jest wprowadzenie funkcji Camera Trainer – uczenia maszynowego bezpośrednio w kamerze. Idea opiera się na samodzielnym konfigurowaniu detektora, czyli obiektu, który chcemy wykrywać w polu widzenia kamery, zgodnie z potrzebami czy specyficznymi warunkami obserwowanej sceny. Dzięki temu po nauczeniu kamery już na niewielkiej liczbie próbek jesteśmy w stanie za pomocą kilkunastu kliknięć wykrywać interesujące nas obiekty i kształty. Ogromną zaletą jest w tym przypadku możliwość interpretowania obrazu nawet w przypadku braku ruchu w scenie.
Jednym z przykładów zastosowania funkcji Camera Trainer może być nauczenie, jako detektora, określonego rodzaju pojazdu, np. samochodu osobowego. Otwiera to możliwości skonfigurowania w kamerze takich funkcji, jak wykrywanie wolnych miejsc parkingowych, pomiar czasu parkowania czy zliczanie pojazdów znajdujących się w danej strefie lub poruszających się daną ulicą. Inne zastosowania uczenia maszynowego zależą przede wszystkim od potrzeb użytkowników – wykrywanie może więc dotyczyć wózków sklepowych, kartonów i paczek, sopli, gaśnic, ale również stanu otwarcia szlabanu czy poziomu cieczy w zbiorniku.
Funkcja Bosch Camera Trainer jest tylko jednym z przykładów nowych standardów w zastosowaniach systemów telewizji dozorowej. Elastyczność tej technologii daje możliwość stworzenia unikalnego rozwiązania dla szerokiej gamy problemów, kiedy to kamera, oprócz standardowego przechwytywania obrazu, staje się uniwersalnym sensorem.
Robert Bosch Sp. z o.o.
ul. Jutrzenki 105
02-231 Warszawa
www.boschsecurity.com/pl