Камеры видеонаблюдения используют в самых разных областях, включая правительственные объекты, промышленные предприятия, энергетику, образование, логистику, общественную безопасность, транспорт, ритейл и банки. Автоматизированные системы видеонаблюдения и видеоаналитики контролируют окружающую обстановку даже в ночное время и принимают решения по заранее определенным алгоритмам. Они позволяют распознавать лица, силуэты или походку людей, тип и марку автомобилей, номерные знаки, скорость движения транспортных средств. При обнаружении подозрительной активности система отправляет сигнал тревоги сотруднику службы безопасности, начальнику смены или полиции, которые могут принять незамедлительные меры.
Такие решения используют передовые алгоритмы обработки изображений для анализа видеоматериалов в режиме реального времени, а технологии машинного обучения позволяют им учиться на ранее собранных данных и повышать свою точность со временем.
В отличие от человека автоматизированные системы видеонаблюдения могут одновременно наблюдать за несколькими объектами, не уставая и не отвлекаясь. Это делает их идеальным инструментом для крупномасштабного наблюдения, где обеспечение безопасности требует больших ресурсов и затрат. Кроме того, они могут контролировать участки, доступ к которым для человека затруднен или опасен.
Одно из их преимуществ – устранение человеческого фактора при наблюдении. Автоматические системы наблюдения запрограммированы на объективность и беспристрастность, а значит, с меньшей вероятностью совершат ошибки или упустят важные детали. Так, алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве, способен обрабатывать 1 млрд изображений менее чем за полсекунды с точностью, близкой к 100%.
С помощью специальных нейронных сетей система сопоставляет лица, попавшие в поле зрения камеры, с изображениями из базы данных. Технология учитывает возрастные изменения и работает, даже когда человек стоит боком, в медицинской маске или надвинутой на лоб шапке. Сотрудники полиции Москвы в 2022 г. раскрыли 9,1 тыс. преступлений благодаря камерам городского видеонаблюдения.
Правоохранительные органы могут с помощью систем распознавания лиц находить преступников, людей, пропавших без вести, потерявшихся детей. Уже существует возможность анализировать данные с камер и из различных источников, таких как социальные сети и государственные архивы, для выявления потенциальных угроз, что в перспективе поможет снизить уровень преступности.
Такие решения используют передовые алгоритмы обработки изображений для анализа видеоматериалов в режиме реального времени, а технологии машинного обучения позволяют им учиться на ранее собранных данных и повышать свою точность со временем.
В отличие от человека автоматизированные системы видеонаблюдения могут одновременно наблюдать за несколькими объектами, не уставая и не отвлекаясь. Это делает их идеальным инструментом для крупномасштабного наблюдения, где обеспечение безопасности требует больших ресурсов и затрат. Кроме того, они могут контролировать участки, доступ к которым для человека затруднен или опасен.
Распознавание людей в толпе
На первое место в борьбе с преступностью вышли системы распознавания лиц в режиме реального времени. Они популяризируются на государственном уровне и активно используются в крупных городах России.Одно из их преимуществ – устранение человеческого фактора при наблюдении. Автоматические системы наблюдения запрограммированы на объективность и беспристрастность, а значит, с меньшей вероятностью совершат ошибки или упустят важные детали. Так, алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве, способен обрабатывать 1 млрд изображений менее чем за полсекунды с точностью, близкой к 100%.
С помощью специальных нейронных сетей система сопоставляет лица, попавшие в поле зрения камеры, с изображениями из базы данных. Технология учитывает возрастные изменения и работает, даже когда человек стоит боком, в медицинской маске или надвинутой на лоб шапке. Сотрудники полиции Москвы в 2022 г. раскрыли 9,1 тыс. преступлений благодаря камерам городского видеонаблюдения.
Правоохранительные органы могут с помощью систем распознавания лиц находить преступников, людей, пропавших без вести, потерявшихся детей. Уже существует возможность анализировать данные с камер и из различных источников, таких как социальные сети и государственные архивы, для выявления потенциальных угроз, что в перспективе поможет снизить уровень преступности.
16 сентября 2023
ЦОД: надежность в эпоху перемен
31 августа 2023
Контроллеры СКУД: оптимальный выбор