Vídeo IoT Analytics- Sistema para monitoramento de pessoas e objetos feito sob medida para atender às necessidades comerciais exclusivas.

A análise de vídeo é amplamente utilizada em sistemas de detecção de pessoas e/ou objetos. Atualmente sua aplicação tem tido destaque nos sistemas de segurança e monitoramento de pessoas em locais fechados devido a pandemia.

Um sistema capaz de contar quantas pessoas estão no local, para onde se deslocam, e como estão se comportando, pode ser implementado com as soluções da Gorilla e da Intel.

Análise de Vídeo

Os processos envolvidos na obtenção de resultados de IVA (Intelligent Video Analytics) do software da Gorilla são semelhantes a como as pessoas detectam e reconhecem visualmente as coisas. A essência do que a análise de vídeo faz é geralmente descrita em três etapas.

• O software analítico de vídeo divide os sinais de vídeo em quadros ou frames.
• O software então divide o vídeo (frames) em dados de vídeo e dados analíticos, então usa algoritmos para processar os dados analíticos para produzir funções especificamente desejadas.
• E, por fim, entrega o resultado de maneira predeterminada.

Abordagens para processamento de análise de vídeo

Dependendo do objetivo, o vídeo precisa ser processado usando métodos diferentes para fornecer resultados relevantes. A Gorilla categorizou os tipos de análise mais usados em cinco grupos de IVA fundamentais, descritos com mais detalhes a seguir.

Behavior Analytics – Essas análises usam algoritmos projetados para procurar um comportamento específico

Pensando mais profundamente, um comportamento pode ser definido como uma ação ao longo do tempo.

Com isso em mente, cada Behavior Analytic precisa de mais de um frame do vídeo para determinar se um evento ou comportamento ocorreu.

Portanto, os algoritmos em Behavior Analytics procuram mudanças de frame a frame ao longo do tempo para identificar um evento ou ação muito específico e predefinido.

Dividimos e classificamos o Behavior Analytics que são usados em nossas soluções aqui:

People Counting – Contagem de Pessoas

O People Counting IVA faz exatamente isso, ele detecta e conta as pessoas por um determinado período de tempo conforme elas entram em uma zona e/ou cruzam uma linha definida pelos usuários no software.

Intrusion Detection – Detecção de intruso

A detecção de intrusão monitora zonas criadas pelo usuário para detectar qualquer atividade ou entrada de objetos se movendo (como pessoas).

Direction Detection – Detecção de direção

Este IVA monitora uma zona criada pelo usuário para pessoas que se movem (A) dentro da zona e (B) na direção marcada. Movimentos na direção oposta não acionam um alerta.

Line Crossing – Cruzamento de linha

Este IVA detecta quando as pessoas cruzam uma linha (ou linhas) de comprimento e posição definidos pelo usuário.

Direction Violation Detection – Detecção de violação de direção

Igual ao IVA de detecção de direção, porém com a detecção de alerta para movimentos na direção oposta.

Verificações de segurança em aeroportos e outros centros de transporte podem se beneficiar com esse tipo de IVA.

Loitering Detection – Detecção de vadiagem

O IVA de detecção de vadiagem monitora figuras ou pessoas que entram e permanecem em uma zona criada pelo usuário por um período especificado.

Reconhecimento de pessoas / facial

Como o Behavior Analytics precisa detectar formas humanas para ter um desempenho eficaz, as IVAs de reconhecimento facial /de pessoas.

Human Detection – Detecção de Pessoas

O Human Detection IVA detecta figuras humanas dentro do vídeo. Uma vez detectados, recursos como cor da roupa, gênero, óculos, máscaras e faixa etária também podem ser detectados.

Face Recognition – Reconhecimento facial

Este IVA reconhece e identifica rostos. Isso é usado em conjunto com o software BAP do Gorilla e seu banco de dados de reconhecimento facial.

Embora os usos para isso sejam inúmeros (e frequentemente nas notícias), geralmente vemos o reconhecimento facial usado para listas de observação, identificação VIP, sistemas de atendimento e listas negras.

Análise de veículos

A IA tem sido amplamente implantada pelas autoridades de transporte para manter o fluxo do tráfego funcionando perfeitamente, reduzir as violações de trânsito e ajudar nas investigações de crimes.

A computação de borda (edge computing) gera eventos em tempo real e dados estatísticos que podem ser usados para tomada de decisão oportuna e menos implantação de força de trabalho.

Classificação de veículos – Detecta tipos de veículos, por exemplo: motos, carros e ônibus.

Detecção e contagem da direção do veículo – Conta os veículos que se movem em uma direção específica.

Detecção de violação de tráfego – Reconhece os veículos que violam as regras de trânsito ou entram em áreas proibidas.

Reconhecimento de placas – Reconhece placas em veículos estáticos ou em movimento.

Object Detection – Reconhecimento de objeto

Substitua o Face Recognition IVA por qualquer objeto e você obterá o Object Detection IVA. É aqui que os algoritmos são usados no treinamento do software para detectar e reconhecer um objeto específico.

Existem muitos objetos diferentes no mundo, por isso, os requisitos de treinamento e tamanho aumentam rapidamente.

Juntando a ideia de análise de vídeo

Como você leu acima, todos esses IVAs orquestram vários algoritmos para alcançar e entregar resultados.

No entanto, essencialmente os IVAs, detectam e determinam se um evento ou comportamento definido foi encontrado ou ocorre dentro do campo de visão de uma câmera de vídeo e, em seguida, notifica o usuário designado sobre a descoberta.

De maneira semelhante, a maioria de nós passa por vários processos, dependendo se estamos procurando as chaves em casa ou o nosso amigo em uma estação cheia.

Poder de processamento de analítica de vídeo

Pensando em todo o processo, poderia haver uma solução única que faça tudo com eficácia?

Parece uma quantidade insuperável de tarefas: desde o processamento dos dados analíticos de cada frame, exibi-los junto com o vídeo, até a criação de um sistema de vídeo completo com uma variedade de IVA selecionável e personalizável pelo usuário.

O caminho para colocar vários sistemas juntos que se reportam a um centro de controle central em um edifício ou qualquer outro cenário não é impossível. Para demonstrar isso, vamos ver o que IVAR ™ da Gorilla pode fazer e como funciona.

Processamento de análise de vídeo de CPU e GPU

A análise de vídeo como um todo requer muito poder de processamento dedicado.

Devemos ter em mente que antes da otimização e dos dispositivos de borda com CPUs potentes, a análise de vídeo processava os dados de vídeo e analíticos em uma máquina e exigia GPUs adicionais para fazer a maior parte do trabalho.

A tecnologia e a capacidade de dividir esses dois avançaram a tal ponto que agora é possível manter os dados de vídeo na borda enquanto empurra os dados analíticos para cima na rede para processamento rápido.

A Gorilla foi a primeira a adotar a distribuição Intel® do kit de ferramentas OpenVINO ™.

O uso do kit de ferramentas OpenVINO ™ para otimizar o IVAR mantém os custos de implantação e manutenção baixos enquanto diminui as temperaturas de operação, minimizando a necessidade de GPUs caras.

Saiba mais sobre a Gorilla:

Gorilla Technology, é uma empresa privada fundada em 2001. É líder global em inteligência de vídeo e tecnologia IoT, oferecendo suporte a uma ampla gama de aplicativos centrados em vídeo e de gerenciamento de conteúdo para varejo inteligente, vigilância empresarial, segurança urbana e mídia de transmissão.

Com a tecnologia de ponta AI e IVAR, a empresa aplica seus algoritmos de deep learning, permitindo a automação do processamento de fluxos digitais e análises abrangentes de vídeo para criar serviços de valor agregado para expandir oportunidades de negócios.

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