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系统改进了安全摄像头的自动监控

发布时间:2019-06-10 13:50 来源:未知 编辑:admin

  保护机场,码头和过境点免受或非法入境的警察和安全小组需要立即知道有人进入禁区,以及他们是谁。监视摄像机网络通常用于每天24小时监视这些有风险的位置,但这些可能会产生太多图像供人眼分析。

  现在,由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的博士后Christopher Amato开发的系统可以更准确地执行此分析,并且只需要人工摄像机操作员的一小部分时间。“你不能让一个人盯着每一个屏幕,即使你做了这个人可能也不知道到底要找什么,”阿马托说。“例如,一个人不会非常擅长搜索页面和页面,试图将[入侵者]与已知的罪犯或相匹配。”

  Amato说,现有的计算机视觉系统设计用于自动执行此任务的速度相当慢。“有时候立即发出警报很重要,即使你还没有确切地说它正在发生什么,”他说。“如果发生了一些不好的事情,你想尽快了解它。”

  因此明尼苏达大学的Amato及其同事Komal Kapoor,Nisheeth Srivastava和Paul Schrater正在开发一种系统,该系统使用数学来达到精确度之间的折衷 - 所以每次猫走在摄像机前时系统都不会触发警报,例如 - 具有允许安全人员尽快对入侵采取行动所需的速度。

  对于基于摄像头的监视系统,操作员通常可以使用一系列不同的计算机视觉算法来分析视频输入。这些包括可以识别图像中的人的皮肤检测算法,或者检测异常物体的背景检测系统,或者当物体在场景中移动时。

  为了确定在给定情况下使用哪些算法,Amato的系统首先执行学习阶段,在该阶段中,它评估每个软件如何在其应用的设置类型中工作,例如机场。为此,它运行场景中的每个算法,以确定执行分析所需的时间,以及它提供的答案的确定程度。然后,它将此信息添加到其数学框架中,称为部分可观察的马尔可夫决策过程(POMDP)。

  然后,对于任何给定的情况 - 例如,如果它想知道入侵者是否已进入场景 - 系统可以决定在图像上运行哪些可用算法,以及在哪个序列中,为其提供最多信息。最少的时间。“我们将我们学到的所有东西都插入到POMDP框架中,并且它提出了一个策略,可能会告诉您从皮肤分析开始,然后根据您发现的内容,您可能会运行分析试图找出这个人是谁,或使用跟踪系统来确定他们在[每个框架]的位置,“阿马托说。“你继续这样做,直到框架告诉你停止,基本上,当它在分析中有足够的信心说,例如,这里有一个已知的,或根本没有任何事情发生时。”

  阿马托说,在分析一组图像时,系统也可以像人类侦探一样考虑背景。因此,例如,如果系统正在机场使用,它可以被编程以识别和跟踪特定的感兴趣的人,并识别奇怪或异常位置的物体,他说。它还可以被编程为在场景中有任何物体或人物时,当物体太多时,或者物体以引起关注的方式移动时发出警报。

  阿马托说,除港口和机场安检外,该系统还可以监控由一队无人机获得的视频信息。他说,它还可以用于分析天气监测传感器的数据,以确定龙卷风可能出现的位置,或自主水下航行器采集的水样信息。系统将确定如何在最少的时间内以尽可能少的传感器获得所需的信息。

  荷兰代尔夫特理工大学的人工智能研究员Matthijs Spaan表示,这项工作展示了人工智能决策技术如何使数据密集型应用如自动视频监控受益。“视频处理具有很高的计算需求,工作展示了如何应用POMDP来动态地将计算成本与预测精度进行权衡,”他说。“POMDP模型擅长于不确定信息的决策,在这种情况下是否存在入侵者。”

  阿马托和他的同事将于7月在多伦多召开的第24届IAAI人工智能会议上发表论文。

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