Бейнебақылау жүйесінде беттерді тану. Бұл не үшін және қалай жұмыс істейді.

Барған сайын интеллектуалды сценарийлер мен функциялар ауыстырылады. Солардың бірі бейнебақылау жүйелеріндегі тұлғаны тану, бұл салада салыстырмалы түрде жақында пайда болған және нарықтағы үлесті өте сенімді түрде иемденген технология. Бет биометриясына негізделген бетті тану технологиясы бейнеталдаудың "шыңы" болып табылады: ол ең күрделі мәселелерді қояды және математикалық құралдардың кең ауқымын қамтиды. Бір жағынан, биометриялық жүйе дерекқорда тіркелген адамдардың идентификаторларымен кескіннің ықтималдық қатынасын орнату арқылы тану функциясын жүзеге асырады. Екінші жағынан, биометриялық жүйе анықтау және бақылау функцияларының мінсіз жұмысын талап етеді.

Бейнебақылау камераларында тұлғаны тануды жүзеге асырудың екі негізгі әдісі бар. Бірінші әдіспен бетті тану процедурасын IP-камераның "күштері" жүзеге асыра алады және бейне ағыны мен метадеректерді серверге (ДК)/ DVR-ге жібере алады. Оң жақтарынан: серверге (ДК) көптеген камераларды қосуға болады, өйткені сервердің өнімділік ресурстарына үлкен жүктеме болмайды. Бұл жүйенің кемшіліктеріне келетін болсақ: кеңейту жағдайында дерекқорды және пайдаланылған бетті тану үлгілерін сәйкестендіру үшін әрқашан бір өндірушінің камераларын пайдалану қажет болады.

Екінші негізгі әдіс: арнайы бағдарламалық құралдың көмегімен сервер жағында бетті тануды жүзеге асыру және бейнебақылау камерасынан тек бейне ағынын жіберу. Әрине, мұндай жүйені, егер объектіде бейнебақылау орнатылған болса, жеткілікті ескі серверді/бейнетіркегішті ауыстырған жағдайда пайдалану ыңғайлы. Кемшіліктерге сервердің жоғары өнімділігіне байланысты арна лицензиясының құны көп болатын орнатылатын сервердің қымбаттығын жатқызуға бола ма? Бірақ борттағы бетті тану камераларының өзі де арзан емес, сонымен қатар ескі камераларды бөлшектеу және жаңаларын орнату қажет болады, сондықтан бір немесе басқа шешімнің бағасы туралы айту қиын, оны жеке есептеу керек.

Бейнебақылау жүйелерін, БҚ әзірлеушілері беттерді танудың көптеген алгоритмдерін жасады, мысалы:

нейрондық желілер арқылы тану,

басты компоненттер әдісімен,

сыртқы түрінің белсенді модельдерінің (ААМ),

графиктердегі икемді салыстыру әдісі.

Бірақ әзірлеушілердің көптігіне қарамастан, тұлғаны танудың жалпы жұмыс принципін ажыратуға болады.

Бейнебақылау жүйелерінде беттерді тану үшін 2D кеңістігі пайдаланылады, алгоритмдер сәйкесінше 3D позициялаумен салыстырғанда ең қарапайым (Мысалы, FaceID деп аталатын Apple өнімдерінде пайдаланылады) және өнімділік ресурстары азырақ талап етіледі және қосымша сенсорларды пайдалануды болдырмайды, бірақ әртүрлі жағдайларда беттерді тану үшін көбірек шарттар, сипаттамалар қажет. .

Қауіпсіздік саласында тұлғаны тану технологиясын қолдану өз үлесін қосатыны сөзсіз. Ең жарқын мысалдардың бірі Қытай болып табылады, онда миллиардтан астам адамның дерекқоры жасалған, ақпарат құқық қорғау органдарынан, көлік инфрақұрылымынан, мемлекеттік және коммерциялық ұйымдардағы қолжетімділікті бақылау жүйелерінен бірыңғай жүйеге түседі. Мұның бәрі қылмыскерді өте жылдам есептеуге мүмкіндік береді.

Мысалды тек шетелде ғана келтіруге болмайды, салыстырмалы түрде жақында Мәскеу метросында "Октябрьская" метро станциясында бетті тану технологиясын қолдану арқылы бірінші айда іздеуде жүрген 42 адам ұсталды.

Бетті тану функциясы бар камера немесе бейнетіркегіш дабыл шығулары болған жағдайда есіктерді, шлагбаумдарды аша отырып, ҚББЖ жүйелерімен біріктіруге және ақ тізімге қосылған бетті тану кезінде ҚББЖ-ның басқа инфрақұрылымымен өзара әрекеттесуге болады. Ал кадрға қара тізімнен тұлға түскен жағдайда дабыл туралы хабарлама жасауға болады.

Дүкенде, мейрамханада, кафеде мұндай жүйені орнату арқылы бетті танудан басқа, әдетте жынысы мен жасын талдау жүргізіледі, бұл мақсатты аудиторияны анықтауға және тұтынушыларға барынша бағдарлануға, тұрақты тұтынушыларды анықтауға мүмкіндік береді., мысалы, тұрақты тұтынушы картасын шығару немесе сүйікті үстеліңізді ұсыну үшін бір айдағы статистиканы көрсету арқылы.

Көптеген жүйелерде бетті бақылау функциясы да бар, яғни маршрутты құрастыру. Бұл функцияны адамдар көп жиналатын орындарда, сауда орталықтарында, көлік нысандарында, ең оңтайландырылған маршруттарды құрастыру және тұтынушылардың мінез-құлқын зерттеу үшін аумақтарда қолдануға болады.