“Синезис”- один из лидеров в разработке видеоаналитики на базе ИИ. Решения компании позволяют находить пропавших без вести людей, детектировать пожары, следить за соблюдением ПДД и др. Детекция оружия - одна из самых востребованных функций систем видеоаналитики. Такой инструмент необходим для предотвращения случаев массовой стрельбы. Развитие систем распознавания в этом направлении идет непрерывно, в том числе и в “Синезис”.
Насколько эффективны системы обнаружения оружия на базе видеоаналитики и в чем сложности разработки? Разбираемся.
Основной алгоритм по обнаружению оружия - обученная на сверточных нейронных сетях модель детектора с последующим трекингом найденных объектов. Исходные данные для обучения - изображения с видеокамер с аннотацией нужных объектов, в данном случае оружия.
Для обучения используются:
- доступные публичные датасеты (синтетические и реальные данные);
- собственные датасеты, собранные с реальных видеокамер и взятые из фильмов кадры.
Сложности
- Большая часть обучающего датасета - синтетические данные или данные со сценами, которые отличаются от имеющихся в тестовой эксплуатации (например, ракурсы съемок оружия в кино и ракурсы камер наблюдения).
- Часто размеченное оружие не видно целиком, визуально похоже или неотличимо от других предметов в руках: телефона, зонта, ручки самоката и др.
Найдет ли система оружие в толпе?
Модуль детекции оружия платформы “Кипод” позволяет распознавать оружие даже с обзорных камер, а не специально настроенных. Система детектирует как крупное, так и мелкое оружие.
Распознавание оружия происходит даже если в кадре нет людей. В толпе предметы в руках часто перекрываются людьми, поэтому процент обнаруженных заданных объектов снижается. Чем больше людей в кадре, тем больше похожих на оружие в руках объектов. Итог: увеличение числа ложных срабатываний системы.
Чтобы система обнаружила оружие, предмет не обязательно должен быть виден целиком. Но размер оружия в кадре сильно влияет на его обнаружение. При разной удаленности видеокамеры от целевых объектов процент обнаруженного оружия может варьироваться от 25% до 95%. Усилия наших экспертов направлены на улучшение этого показателя: процент ложных срабатываний системы падает, но еще есть над чем поработать.