Система видеоаналитики «АВИ»: как работают нейронные сети

Введение в искусственные нейронные сети и распознавание образов

Искусственные нейронные сети представляют собой мощный инструмент для решения множества задач и широко применяются различными организациями. Их способность обучаться на данных и выявлять сложные закономерности делает их востребованными в самых разных областях.

Одной из частых задач, решаемых с помощью нейронных сетей, является распознавание объектов или образов на изображении и их классификация. Эта задача заключается в определении того, к какому классу относится изображение или его часть.

Таким образом, нейронные сети обеспечивают основу для более сложных задач анализа изображений, таких как детектирование объектов, которое расширяет возможности распознавания и классификации.

Детектирование объектов

К распознаванию и классификации добавилось детектирование — определение местоположения объекта на изображении. Это позволяет не только определить класс объекта, но и указать его точное местоположение.

При детектировании объект обводится контуром, иногда добавляется название или метка класса и параметры. Возможны варианты: просто контур, контур с меткой класса, контур с меткой класса и параметрами.

Детектирование работает даже при неполном изображении и позволяет обнаруживать несколько объектов одного или разных классов, например, человека и собаку, человека, собаку и велосипед, элементы одежды, людей, марки автомобилей.

Сегментация изображений

В дополнение к детектированию, которое ограничивается выделением ограничивающих рамок вокруг объектов, стали проводить сегментацию. Сегментация позволяет выделять сегменты и закрашивать различные объекты разными цветами. Это дает более точное представление о форме и границах объектов, что важно для многих приложений.

Переход от детектирования к сегментации является естественным развитием методов компьютерного зрения. Если детектирование отвечает на вопрос «где находится объект?», то сегментация уточняет «какие пиксели принадлежат объекту?». Такое уточнение повышает качество анализа сцены и открывает новые возможности для автоматизации.

Примеры задач видеоаналитики

Одной из популярных задач видеоаналитики стало определение наличия медицинской маски. Аналогичные задачи включают определение наличия строительной каски, перчаток, пристегнутого ремня безопасности, наличия дефекта, заболевания, опасных предметов. Все эти задачи объединяет необходимость контроля соблюдения правил или выявления аномалий в реальном времени.

Также широко распространены распознавание жестов, мимики, настроения. Эти задачи позволяют анализировать эмоциональное состояние человека и его невербальные сигналы, что находит применение в системах безопасности и человеко-машинного взаимодействия.

Отдельное направление — распознавание документов и заполнение карточки клиента по скану. Из скана документа можно извлечь данные и автоматически заполнить карточку, что применяется при массовой автоматической регистрации. При этом система может определить, является ли приложенный документ паспортом или просто изображением. Другие примеры: определение заполненности парковки и наличия свободных мест, распознавание номерного знака, распознавание лиц.

Распознавание лиц и биометрия

Распознавание лиц превратилось в целую отрасль, связанную с биометрическими данными. В основе этой отрасли лежит предположение, что на лице есть набор точек, которые не меняются, поэтому возможно уверенно идентифицировать личность по лицу. Это предположение позволяет создавать системы, способные распознавать людей в различных условиях.

Уже сейчас в ряде банков возможно оплатить лицом, то есть пройти идентификацию, просто находясь возле оборудования. Для этого не требуется предъявлять карту или телефон — достаточно, чтобы система распознала лицо клиента и связала его со счётом. Таким образом, биометрические данные становятся инструментом для проведения финансовых операций.

Предполагается, что когда посетитель войдет в зал или офис, менеджер уже будет знать о нем всю информацию, имеющуюся в системе. Это приведет к увеличению продаж и улучшению качества обслуживания. Менеджер сможет сразу предложить клиенту релевантные продукты и услуги, учитывая его историю и предпочтения, что сделает обслуживание более персонализированным и эффективным.

Практика

Чек-лист по материалу

• Изучите основы работы искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
• Освойте методы детектирования объектов: обводка контуром, добавление меток класса и параметров.
• Изучите сегментацию изображений для выделения объектов разными цветами.
• Определите конкретные задачи видеоаналитики для вашей организации: контроль масок, касок, перчаток, ремней безопасности, дефектов, заболеваний, опасных предметов, распознавание жестов, мимики, настроения, документов, парковки, номерных знаков, лиц.
• Внедрите распознавание лиц для биометрической идентификации и интеграции с системами обслуживания клиентов.

Справка

Термины из видео

Искусственная нейронная сеть

Мощный инструмент для решения многих задач, широко применяемый различными организациями.

Распознавание объектов

Задача определения объектов или образов на изображении и их классификация.

Детектирование

Определение местоположения объекта на изображении, часто с обводкой контуром, меткой класса и параметрами.

Сегментация

Выделение сегментов и закрашивание различных объектов различными цветами.

Распознавание лиц

Отрасль, связанная с биометрическими данными, основанная на наборе точек на лице, которые не меняются, для уверенной идентификации личности.