Как работает интеллектуальное видеонаблюдение

В продолжение темы о Big Data, которую мы обсуждали в Лиге психотерапии здесь

http://pikabu.ru/story/naskolko_opasna_big_data_4669075

http://pikabu.ru/story/kak_internet_menyaet_nas_i_mir_466909...

http://pikabu.ru/story/big_data_i_polittekhnologii_4669115


рассказ об интеллектуальном видеонаблюдении, которое меняет мир, в котором мы привыкли жить.

Как работает интеллектуальное видеонаблюдение The Long Read, Мысли, Аналитика, Длиннопост

"Вчера в экспертном клубе Intel я увидел в работе две системы, которые одновременно удивляют и пугают.


Первая система - интеллектуальное видеонаблюдение Axxon Next. В этой системе есть множество интеллектуальной видеоаналитики (например, можно выделить из видеопотока все фрагменты, где в указанную область попадали автомобили или пешеходы), но самое интересное - работа с лицами. Система умеет автоматически создавать базу всех лиц, попавших в кадр, а затем выдавать отчёты по каждому человеку - где и когда он был.


Если вы думаете, что это всё в теории и будет работать в далёком будущем, я вас удивлю. К системе УЖЕ подключены все домофоны московской области. Она знает ВСЕХ жителей домов и их гостей. Можно запросить данные по любому человеку и система выдаст, в какие подъезды он заходил и когда.


Конечно в этом много пользы: предположим, совершена мелкая кража. Есть картинка с домофона с человеком, входящим в подъезд. За несколько секунд можно узнать, в какие ещё подъезды он входил, а по частоте посещения подъезда можно тут же увидеть, в каком подъезде он живёт. Но при этом все жители оказались "под колпаком". Конечно, теоретически доступ к системе обычный человек получить не может, но тот, кто получит может узнать, к примеру, в какие подъезды заходит его жена.


Кстати, в системе Axxon Next реализовано точно такое же сжатие времени, как в технологии RapidRecap, о которой я недавно рассказывал (http://ammo1.livejournal.com/765867.html).


Вторая система - RecFaces. Это тоже распознавание лиц, которое используется в магазинах и банках.


Покупателям магазинов система кажется дружелюбной и симпатичной: она автоматически приветствует по имени каждого покупателя, который уже был в магазине. Но главное её назначение: определение магазинных воров и аналитика покупок. Магазин знает каждого своего постоянного покупателя и предлагает ему то, что он обычно покупает.


В банках система используется для борьбы с жуликами. Даже если они предъявят фальшивые документы, их узнают в лицо.


Принцип видеонаблюдения глобально меняется. Если раньше это была простая фиксация происходящего, теперь это мощная аналитика с распознаванием лиц и номеров автомобилей.


© 2016, Алексей Надёжин"


Источник http://ammo1.livejournal.com/800413.html

Лига психотерапии

5.2K постов25.8K подписчика

Добавить пост

Правила сообщества

Поддерживайте авторов и комментаторов плюсами.

Задавайте любое количество уточняющих вопросов.

Ведите диалог уважительно.


Лучшие посты Лиги

http://rabota-psy.ru/stat/fav/


Все посты и обсуждения по датам

http://rabota-psy.ru/stat/lenta/


Онлайн сейчас и за последние сутки

http://rabota-psy.ru/stat/


Мы дорожим атмосферой безопасности и доброжелательности в нашем сообществе, оскорбления ведут к немедленному вызову модератора сайта и санкциям.

Вы смотрите срез комментариев. Показать все
1
Автор поста оценил этот комментарий

Ольга Викторовна, а можно я буду ходить в маске или больших тёмных очках?

раскрыть ветку (7)
3
Автор поста оценил этот комментарий
Иллюстрация к комментарию
раскрыть ветку (1)
3
Автор поста оценил этот комментарий
Иллюстрация к комментарию
1
Автор поста оценил этот комментарий

(речь про новейшие системы 2016-2017, в старых было хуже)

Почитайте, например блок КРОК на хабре.

Там была недавно статья о внедрении распознавания и СКУД в большом магазине.

Точность на "азиатах" - 98%, при том что живые отечественные охранники их вообще едва отличают.


Кроме этого, прикол в том, что даже макияж, неполные маски или капюшоны почти не помогают. Просто точность падает, например, с 98 до 80%. Даже под паранжой все равно кое-как видит.


Системе достаточно нескольких реперных точек (например, 8 из 50) чтобы уже отсечь большую часть точно_не_тех. Кончик подбородка, форма ушей, и так далее.

Если в базе людей немного (например, 300 работников предприятия), то тех кто остается буквально единицы.

И это только видео, даже не объединяя в целом СКУД, открытия-закрытия дверей, перемещение mac-адресов Wi-Fi и телефонов и так далее.

раскрыть ветку (4)
Автор поста оценил этот комментарий
раскрыть ветку (3)
Автор поста оценил этот комментарий

Там ссылка на

https://habrahabr.ru/company/croc/blog/308300/ где именно про СКУД

Автор поста оценил этот комментарий
Нет, другая.
раскрыть ветку (1)
Автор поста оценил этот комментарий

Вторая ссылка тогда

Вы смотрите срез комментариев. Чтобы написать комментарий, перейдите к общему списку