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VIDEO ANALYTICS: ERKENNTNISSE AUS VIDEOAUFNAHMEN

Da Videoinhalte zunehmend Mainstream werden, wird die Fähigkeit, schnell Informationen aus Live- und aufgezeichnetem Bildmaterial zu extrahieren, wertvoll sein. Durch die Anwendung von maschinelles Lernen-Algorithmen auf Videofeeds zerlegen wir das Rohmaterial, um Informationen zu gewinnen, die die Geschäftsergebnisse in Echtzeit verbessern können.

Abgesehen vom Sicherheitsbereich findet die Videoanalyse Anwendung im Produktmarketing, in der Patientenversorgung, im Transportwesen und in vielen anderen Bereichen. Erkenntnisse aus der Videoinhaltsanalyse werden zunehmend genutzt, um den Betrieb zu transformieren und die Effizienz in diesen Sektoren zu steigern.

Anwendung von Videoanalysen

Perimeterüberwachung

Mit Videoanalyse-Software verbundene Wärmebildkameras können Bewegungen auch im Dunkeln erkennen und in Echtzeit vor Eindringlingen warnen. Sicherheitspersonal kann die Situation visuell überprüfen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Verkehrsüberwachung

Die Objekterkennung in Live-Verkehrsstreams zeigt Fahrzeugkarambolagen und mögliche Straßenstaus auf. Die Kennzeichenerkennung kann die Ein- und Ausfahrt auf Parkplätzen automatisieren oder den freien Verkehrsfluss auf Mautstraßen ermöglichen.

Anwesenheitsüberwachung

Mitarbeiter müssen keine Ausweise tragen. Kameras erfassen sie beim Betreten des Arbeitsplatzes und Gesichtserkennungssysteme identifizieren Personen, um ihre Anwesenheit automatisch zu markieren.

Ladenoptimierung

Video-Analytics dient dazu, Hotspots innerhalb von Einzelhandelsgeschäften aus CCTV-Aufzeichnungen zu identifizieren. Endkappen und Regalanordnungen können entsprechend angeordnet werden. Video-basierte Personenzählung hilft Einzelhändlern, die Mitarbeiterzahl in Bezug auf die Kundenfrequenz anzupassen.

Überwachung von Warteschlangen

Die Analyse von Live-Videostreams von Kundendienstschaltern oder Kassen hilft, Menschenansammlungen zu erkennen. Dies ermöglicht es dem Management, proaktiv einzugreifen, um Wartezeiten und Überfüllung an Kundendienststellen zu reduzieren.

Modellprobleme in Video Analytics-Anwendungen

Objekterkennung
Objektverfolgung
Gesichtserkennung
Personenzählung
Bildklassifizierung
Vorfallserkennung
Verhaltensanalyse

Video Analytics im Einzelhandel

Video Analytics im Geschäft hat das Potenzial, den Geschäftsbetrieb zu optimieren und den Produktverkauf zu verbessern. Von der Geschlechtserkennung bis zur Heatmap- und Verhaltensanalyse können Videodaten mit maschinelles Lernen-Algorithmen analysiert werden, um Objekte zu identifizieren, Bewegungen zu erkennen und Muster zu erkennen, die einem Einzelhändler vielfältige Erkenntnisse ermöglichen.

Bestimmen Sie die Kundendemografie im Geschäft.
Messen Sie den Fußgängerverkehr, um die Stoßzeiten des Tages zu ermitteln.
Entdecken Sie die gängigen Wege, die Kunden durch den Laden nehmen.
Identifizieren Sie Hotspots, um Werbeaktionen anzuzeigen oder Endkappen zu positionieren.
Entdecken Sie Diebstähle und reduzieren Sie Umsatzverluste.
Verfolgen Sie die Augenbewegung für verschiedene Regale.
Erkennen Sie der Betrachter von digitalen Beschilderungen.

Videoanalyse für die Sicherheit

Die häufigste Anwendung von Video Analytics liegt in der Gewährleistung der Sicherheit. Feeds von Überwachungskameras werden in Echtzeit analysiert, um ungewöhnliche Ereignisse zu erkennen und Sicherheitsverletzungen in einer Vielzahl von Umgebungen zu verhindern.

Erkennen und warnen Sie vor unbefugtem Zutritt.
Identifizieren Sie Fahrzeuge/Menschen in eingeschränkten Bereichen/Lagern/Verladerampen.
Erkennen Sie Verhaltensweisen, die Diebstahl oder Vandalismus vorausgehen könnten.
Erkennen Sie ungewöhnlichen Ein-/Ausgang großer Menschenmengen.
Verfolgen Sie die Bewegung von Besuchern innerhalb von Einrichtungen und geben Sie Warnungen aus, wenn Personen sich verlaufen.
Lösen Sie einen Alarm aus, wenn die Belegungsstufe zulässige Grenzen überschreitet.
Erkennen Sie Fahrzeuge, die in die falsche Richtung fahren, wie z. B. das Befahren einer Ausfahrtsspur.

IoT und Video Analytics

Die Integration von Videoanalyse mit einer IoT-Anwendung ermöglicht komplexere Entscheidungen. Wenn Kameras zu IoT-Sensoren werden, kann eine viel größere Bandbreite von Eingaben zur Analyse gesammelt werden. So liefert beispielsweise der Ersatz von Beacons durch Kameras zur Ortung und Verfolgung von Besuchern in einem Einzelhandelsgeschäft zusätzliche Informationen wie demografische Daten. Innerhalb von Organisationen können videoaktivierten IoT-Lösungen die Anwesenheitsverfolgung automatisieren sowie die Aktivitäten von Mitarbeitern und Besuchern überwachen.

In einer intelligenten Produktionseinheit hilft die Qualitätskontrolle mit Edge-Videoanalyse in Echzeit, kostspielige Fehler zu erkennen und zu vermeiden. Die schnelle Edge-Analyse von Videodaten lokalisiert die Entscheidungsfindung, wodurch die Latenz erheblich reduziert wird. Edge-Verarbeitung erhöht auch die Sicherheit und spart Bandbreite, indem die Übertragung von Daten in die Cloud eliminiert wird. Darüber hinaus ermöglicht die Identifizierung und Verfolgung menschlichen Verhaltens an Arbeitsplätzen oder Produktionsstätten die Identifizierung von nicht produktiven Arbeitsstunden.

Tools und Techniken für die Videoanalyse

OpenCV

Open-Source-Softwarebibliothek mit über 2500 Algorithmen für Computer Vision und Algorithmen für maschinelles Lernen.

TensorFlow

Von Google entwickelte Software-Bibliothek, die für für Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet werden kann.

Kairos

API und SDK zur Erkennung von Gesichtern, Emotionen und demografischen Daten wie Alter und Geschlecht.

Detectron

Softwaresystem auf der Grundlage von Caffe2 Deep Learning Framework, das Algorithmen zur Objekterkennung implementiert.

OpenFace

Tiefe neuronale Netze für die Gesichtserkennung, Schätzung der Kopfhaltung und des Blickwinkels.

Background Subtraction

Weit verbreitete Technik zur Erkennung von Objekten der Vordergrund eines Bildes, das enthält Objekte von Interesse werden zur weiteren Verarbeitung extrahiert.

FaceNet

Ein tiefes Faltungsnetzwerk, das darauf trainiert ist, Lösungen zu finden Gesichtsüberprüfung, -erkennung und -clusterung Probleme mit hoher Genauigkeit.

Dlib

C++-Toolkit mit maschinelles Lernen Algorithmen und Werkzeuge zur Erkennung von Objekten in Bildern.

Gesichtserkennung in der Videoanalyse

Gesichtserkennungssysteme, die eine Person aus einem digitalen Bild oder Video identifizieren oder verifizieren können, finden Anwendung in einer Vielzahl von Kontexten. Tag-Vorschläge auf Facebook, automatisierte kriminelle Identifizierung aus Bild-/Videoaufnahmen und Zugangskontrolle, die mit Gesichtsbiometrie integriert ist, sind alle Gesichtserkennungssoftware im Einsatz.

Die Gesichtserkennung funktioniert in zwei Teilen: Gesichtserkennung und Gesichtsidentifikation. In der ersten Phase erkennt das System Gesichter in den Eingabedaten mit Methoden wie Hintergrundsubtraktion. Als nächstes misst es die Gesichtsmerkmale, um Markierungspunkte im Gesicht zu definieren und versucht, sie mit einem bekannten Datensatz abzugleichen. Basierend auf dem Prozentsatz der Übereinstimmungspräzision können die Gesichter erkannt oder als unbekannt eingestuft werden.

Zum Beispiel haben wir Face Landmark Predictor von Dlib verwendet, um ein Gesicht zu erkennen und Merkmale wie Augen, Mund, Augenbrauen, Nase und Kieferpartie zu extrahieren. Das Bild wurde standardisiert, indem es auf diese Merkmale zugeschnitten und basierend auf der Position der Augen und der Unterlippe ausgerichtet wurde. Das vorverarbeitete Bild wurde dann auf eine numerische Vektorrepräsentation abgebildet. Ein algorithmischer Vergleich der Vektorbilder machte die Gesichtserkennung möglich.

Gesichtserkennungssysteme am Arbeitsplatz

AutomatisierteAnwesenheitsverfolgung

Der Mitarbeiter steht für ein paar Sekunden vor der Kamera, damit sie sein/ihr Bild aufnehmen kann. Ein integriertes Gesichtserkennungssystem überprüft das Bild mit seinem Trainingsdatensatz und markiert die Anwesenheit bei erfolgreicher Übereinstimmung.

Verfolgung von Assets im Gerätelabor

Das System erkennt das Fehlen eines Geräts im Regal durch Hintergrundsubtraktion von Überwachungsbildern. Mit Gesichtserkennungsfähigkeiten wird es die Person identifizieren, die während des Zeitrahmens den Raum betreten hat und das Gerät diesem Mitarbeiter zuweisen.

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