IDLA מנוע האנליטיקה של IDIS

מנוע האנליטיקה של IDIS מבוסס על רשת נוירונים אשר פועלת באופן דומה למוח האנושי, ומאפשרת ניתוח בזמן אמת של וידאו ממצלמה או מס' מצלמות במקביל (עד 64 ערוצים למכשיר), מנוע האנלטיקה של IDIS אף לומד ומשתפר תוך כדי עבודה.

מנוע האנליטיקה של IDIS נבחן על ידי גופים חיצוניים באתרי לקוח מבצעיים וקיבל תוצאות גבוהות מאוד ביכולת זיהוי האובייקטים בזמן אמת.

מה ההבדל בין טכנולוגיות האנליטיקה השונות בשוק?

ישנן חברות רבות המציעות פתרונות אנליטיקה בשוק, ולא תמיד פשוט למשתמש או אף לקבלן המבצע להבחין בהבדלים בין הרמות השונות של הפתרונות בשוק.

אנו ננסה להציג באופן פשוט את הרמות השונות של האלגוריתמים הקיימים היום לנושא האנליטיקה:

  • VMD – לא מומלץ לשימוש במערכות לתנאי חוץ ואף לא לתנאי פנים, מדובר על אלגוריתם הבסיסי ביותר לזיהוי תנועה בוידאו.

האלגוריתם מתבסס על זיהוי שינוי ערכי התמונה בפיקסלים השונים, לעיתים תוך כדי מיצוע תוצאות העבר או הגדרה של אזור/כמות פיקסלים שיכולים להיחשב כרלוונטיים

  • VCA – Video Content Analysis: ניתוח הוידאו לאורך זמן כדי להבחין בשינוי של אובייקטים אשר מתאימים לתבניות (צורה וגודל) של פיקסלים שהוגדרו במערכת עבור אדם/רכב.

זהו האלגוריתם המקובל ברוב המערכת המסחריות היום, מכיוון שהוא דורש כוח מחשוב דל ביותר ולכן ניתן לשלבו גם במצלמות פשוטות וזולות יחסית ועדיין לשווק אותן כמצלמות עם מנוע אנליטיקה מובנה.

ניתן להשתמש במערכת VCA עבור שימושי פנים, אנו לא ממליצים להשתמש במערכת המבוססת על VCA לשימושי חוץ בשל כמות התרעות השווא הרבות שניתן לקבל.

  • Machine Learning – אלגוריתם AI ברמה גבוהה יותר מ VCA, המשלב מודל אנליטי שהורכב מאימון מתמשך של רשתות נוירונים לאויבקטים של אדם/רכב בתנאי סביבה שונים ועבור מצלמות שונות במטרה לאמן את המודל לזהות בזמן אמת ובאופן אמין את האוביקטים שהוגדרו.

מדובר ברמה גבוהה של אנליטיקה אשר מחייבת כוח עיבוד מתקדם ולכן לא קיימת במצלמות פשוטות ביתיות אלא בד"כ במצלמות של יצרנים מובילים אשר יקרות משמעותית ממערכות עם VCA

  • Deep Learning – זוהי הרמה הגבוהה ביותר של אלגוריתמי האנליטיקה בעולם המצלמות, מדובר על מודל אנליטי שהורכב מאימון רשתות נוירונים בדיוק כמו ב Machine learning, אך עם התוספת שבה האלגוריתם ממשיך את הלמידה והתאמת הרשתות תוך כדי השימוש המבצעי.

כלומר זו הטכנולוגיה היחידה שממשיכה להשתפר ולהתאים את עצמה לשטח לאחר ההתקנה.

מערכת המשלבת מנוע Deep Learning דורשת כוח עיבוד משמעותי (GPU חזק) כדי לעבד בזמן אמת כמויות מידע אדירות.

מנוע האנליטיקה המפורסם של IDIS אשר נקרא IDLA הינו מושתת על טכנולוגיית Deep Learning.

מערכות אנליטיקה המבוססות על טכנולוגיות Deep Learning  קצה החוד הטכנולוגי בעולם המצלמות ולכן ניתן להשתמש בהן בתנאי חוץ ותנאי פנים ולקבל מערכת בביצועים אמינים ביותר.

התייעלות תפעולית ומבצעית באמצעות שימוש בפתרונות האנליטיקה של IDIS

  • פתרונות האנליטיקה של IDIS שימושיים במגוון אפליקציות של אבטחה, בטיחות ומסחר.

    באמצעות האנליטיקה בזמן אמת אנו יכולים להבחין באירועים שמפעיל אנושי יפספס בקלות.

    ניתן להגדיר חוקים במערכת כדי להגביר עירנות ולקבל אינדיקציה מיידית כאשר תרחיש אשר הגדרנו מתקיים במערכת.

    בנוסף, המערכת מקטלגת באופן קבוע את כל האובייקטים שהיא מבחינה בהם, כדי לאפשר לאחר מכן להפיק מכך תובנות ותועלות תפעוליות רבות.

    לדוגמה: המערכת מזהה את כל האנשים בוידאו ושומרת במקביל לוידאו סט מאפיינים עבור כל אדם שהיא זיהתה (למשל- צבע החולצה שלו), לאחר מכן ניתן להשתמש בנתונים הנ"ל כדי לאתר בהקלטות הוידאו באופן מהיר את המידע המבוקש (למשל: אנו רוצים לראות את כל הסירטונים שבהם הופיע אדם עם חולצה אדומה).

    קיטלוג נתוני האובייקטים, נקרא בשפה המקצועית נתוני META, והוא כלול בכל מערכת IDIS המשלבת את מנוע האנליטיקה באופן בסיסי, ללא תוספות / שידרוגי רישיון נדרשים.

סט השימושים הבסיסיים לצרכי אבטחה

  • זיהוי אובייקטים מנוע האנליטיקה של IDIS יודע לזהות באופן אמין אובייקטים מסוג: אנשים, רכבים, אופניים
  • זיהוי חציית קו של אוביקט: זיהוי חכם של חציית קו (המערכת מנתחת את סוג האוביקט שעובר את הקו) באופן שהוגדר, כולל יכולת להגדיר את כיוון החצייה
  • זיהוי הסתובבות/שהייה באזור מוגדר (Loitering) – ניתן להגדיר למערכת לזהות הסתובבות/ שהייה באזור מוגדר של אובייקט מסויים לזמן מוגדר (למשל אזור שבו ניתן לעצור לצורך הורדת נוסעים אך אסור להשאיר בו את הרכב לזמן ממושך)
  • זיהוי חדירה לשטח: ניתן לזהות חדירה של אוביקט מסוים לשטח מוגדר