Aplicativos de análise de vídeo e IA à prova de futuro

Neste artigo, escrito de Dallmeier, você quer mostrar como os tomadores de decisão podem evitar erros caros. Destaca-se como uma boa qualidade de imagem é igual a qualidade ideal de dados.

A tecnologia de vídeo está se desenvolvendo rapidamente. Além da garantia de teste óptico, autoridades e polícia são cada vez mais propensos a analisar automaticamente ou semi-automaticamente dados de imagem.

Nem sempre é fácil manter uma visão geral aqui, à medida que novas soluções estão continuamente estourando no mercado e muitos sistemas ainda estão em um estado de pesquisa e experimentação.

Neste artigo, escrito de Dallmeier, você quer mostrar como os tomadores de decisão podem evitar erros caros. E a coisa mais decisiva não é mesmo os sistemas de análise em si.

Análise de imagens de vídeo: muitas possibilidades

Em princípio, câmeras servem como 'sensores ópticos' para a coleta de dados de análise. Não há melhor maneira de extrair diferentes tipos de dados de contextos complexos com relativamente pouco esforço do que uma imagem de vídeo.

As possibilidades oferecidas pela análise de vídeo são múltiplas: análise de multidão, para contar pessoas ou objetos; pesquisa aparência, para encontrar pessoas com base em certas características; vários sistemas de detecção de intrusão, para a proteção de áreas estéreis, como no campo dos estádios, perímetro de infraestrutura crítica ou muitos outros.

A maioria dos sistemas atualmente trabalha com uma classificação de objetos baseada em redes neurais, linguagem comum muitas vezes equiparada também com Inteligência Artificial.

Qualidade Em, Quality Out: qualidade de imagem definível é crucial

Mas com todo o entusiasmo, muitas vezes, a importância da qualidade da imagem é subestimada. Em muitos casos, erro é cometido para considerar e avaliar apenas o sistema de análise e não a solução abrangente.

E assim, estão decepcionados muitos usuários que simplesmente colocaram um par de câmeras e, Depois, eles apenas deixar sair alguma análise das imagens obtidas desta forma.

No entanto, de acordo com a antiga qualidade na regra, Quality Out, a qualidade dos resultados da análise pode ser, Naturalmente, tão bom quanto a qualidade da imagem e, Portanto, a qualidade dos dados de entrada.

A qualidade da imagem é definida como "pixel por metro (px/m)" em DIN EN 62676-4 e é o parâmetro essencial para cada sistema de vídeo. Dependendo da exigência, Por exemplo,, 62,5 px/m para detecção de objetos ou pessoas baseadas em IA ou baseadas em IA 250 px/m se você quiser uma admissibilidade quase cem por cento seguro no tribunal, garantindo a identificação dos rostos capturados.

Planejamento correto e tecnologias apropriadas

A chave para o sucesso, Conformemente, é fornecer, para uma determinada forma de análise, como a diferenciação de pessoas e veículos, o valor mínimo necessário em toda a área a ser capturado, Confiável. Isso só é possível., se o fabricante tem as ferramentas e sistemas de planejamento certos, bem como o know-how e especialistas para realizar esses planejamentos.

Além disso, tecnologias de câmera são necessárias que são projetadas para fornecer essas resoluções mínimas também em grandes superfícies. Até mesmo câmeras megapixels de altíssima resolução chegam, Especialmente, nas áreas mais distantes da imagem, a seus limites rapidamente ou, colocar outra maneira, não são rentáveis em grandes áreas.

Câmeras PTZ, Fundamentalmente, não são adequados para a análise de contextos completos, pois eles só se concentram em uma determinada parte da área e servem como prioridade para a observação ativa de vídeo.

Sistemas modernos, os chamados sistemas de sensores multifocais, combinando múltiplos sensores de diferentes distâncias focais em um único sistema, permitir que uma resolução mínima que possa ser definida com precisão em toda a superfície a ser capturada, mesmo em grandes contextos espaciais, E, é por isso que, representam na maioria dos casos também a abordagem mais econômica.

Outros artigos sobre Dallmeier