ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ВИДЕОАНАЛИТИКА

Цены снижены

22%

Арт.110147

Гермокожух ELS 320-24V

2 532p

3 221p

Купить

27%

Арт.111092

3S Vision N6013 IP видеокамера

25 322p

34 536p

Купить

36%

Арт.110047

AXIS P5532 50HZ IP камера + Термокожух PIH-510L

111 854p

173 008p

Купить

95%

Арт.111090

3S Vision N3011 IP видеокамера

11 085p

35 778p

Купить

58%

Арт.111094

3S Vision N3031 IP видеокамера

14 136p

33 132p

Купить

56%

Арт.110152

Термокожух SVS 26 P-AV-12V

8 329p

18 725p

Купить

16%

Арт.110154

Термокожух К15/5-70-12 с кронштейном

549p

651p

Купить

74%

Арт.110157

Термокожух К17/2-280-220 с кронштейном

500p

1 867p

Купить

23%

Арт.110135

Термокожух К17/2-280-220/12 с кронштейном

1 515p

1 963p

Купить

38%

Арт.110146

Термокожух LS 320-24V

2 736p

4 400p

Купить

23%

Арт.110151

Термокожух SVS 26 L

5 075p

6 553p

Купить

95%

Арт.110143

Термокожух SVS 26-12V

500p

8 973p

Купить

18%

Арт.140132

Philips 200V4QSBR/00 взрывозащищенный монитор

Цена по запросу

Хиты продаж

HIT

Арт.113474

HiWatch DS-I114 (4 mm) IP-видеокамера

6 040p

Купить

HIT

Арт.133096

Hikvision DS-7104NI-Q1/M 4-х канальный IP-видеорегистратор

5 910p

Купить

HIT

Арт.105640

Тахион УЗЛ-СК-24 Устройство защиты линий

Цена по запросу

HIT

Арт.113477

HiWatch DS-I126 (2.8-12 mm) IP-видеокамера

9 670p

Купить

HIT

Арт.109997

Hikvision DS-2CE56D1T-AVPIR3Z IP видеокамера HD-TVI

Цена по запросу

HIT

Арт.115265

Dahua DH-HAC-HDW1200MP-0360B-S3 HDCVI видеокамера

2 290p

Купить

HIT

Арт.113473

HiWatch DS-I114 (2.8 mm) IP-видеокамера

6 040p

Купить

HIT

Арт.118042

HiWatch DS-I122 (2.8 mm) IP видеокамера

6 040p

Купить

HIT

Арт.113478

HiWatch DS-I128 (2.8-12 mm) IP-видеокамера

9 670p

Купить

HIT

Арт.113475

HiWatch DS-I114 (6 mm) IP-видеокамера

6 040p

Купить

HIT

Арт.139332

Hikvision DS-2CD2423G0-I (2.8mm) IP-камера

11 090p

Купить

HIT

Арт.109995

Hikvision DS-2CЕ56D1T-AIRZ IP видеокамера HD-TVI

Цена по запросу

Топ-20 IP-камер

Арт.106468

Dahua DH-IPC-HFW1120SP-0360B IP видеокамера

5 190p

Купить

Арт.115244

Dahua DH-IPC-HDPW1420FP-AS-0280B IP видеокамера

11 090p

Купить

36%

Арт.110047

AXIS P5532 50HZ IP камера + Термокожух PIH-510L

111 854p

173 008p

Купить

27%

Арт.111092

3S Vision N6013 IP видеокамера

25 322p

34 536p

Купить

Арт.115250

Dahua DH-IPC-HDBW1120EP-W-0280B IP видеокамера

6 790p

Купить

Арт.118505

Dahua DH-IPC-HFW1020SP-0280B-S3 IP видеокамера

4 390p

Купить

Арт.118507

Dahua DH-IPC-HDW1020SP-0280B-S3 IP видеокамера

3 490p

Купить

Арт.115248

Dahua DH-IPC-K15P IP видеокамера

6 390p

Купить

Арт.118047

HiWatch DS-I120 (4 mm) IP видеокамера

6 150p

Купить

HIT

Арт.118042

HiWatch DS-I122 (2.8 mm) IP видеокамера

6 040p

Купить

HIT

Арт.113473

HiWatch DS-I114 (2.8 mm) IP-видеокамера

6 040p

Купить

Арт.14862

Samsung WISENET SNO-6084R IP-камера

Цена по запросу

Арт.115245

Dahua DH-IPC-K35AP IP видеокамера

10 090p

Купить

Арт.115253

Dahua DH-SD29204T-GN IP видеокамера

20 290p

Купить

Арт.89105

Beward B2710R IP видеокамера

11 700p

Купить

70%

Арт.111090

3S Vision N3011 IP видеокамера

11 085p

35 778p

Купить

Арт.107148

Sony SNC-VM772R IP видеокамера

237 600p

Купить

Арт.87109

Panasonic WV-SW458 IP видеокамера

71 980p

Купить

Арт.110429

Apix — MiniBullet / M2 36 IP видеокамера

10 606p

Купить

HIT

Арт.113474

HiWatch DS-I114 (4 mm) IP-видеокамера

6 040p

Купить

Акции

Защита домаБезопасность детей

Решения

Для малого бизнесаДля крупного бизнеса

Защитить ваш дом или бизнес от посягательств помогут решения компании IPDROM. Вы можете купить системы безопасности российского и зарубежного производства с доставкой по Москве и регионам.

С помощью предлагаемой аппаратуры можно создавать мощные и многофункциональные решения разной степени сложности и специфики. Это позволит вести непрерывный онлайн-мониторинг обстановки на объекте с сохранением видеоматериала для последующего просмотра и анализа.

У нас в наличии имеются высокотехнологичное оборудование, которое может устанавливаться в жилых и административных помещениях, использоваться на производственных предприятиях, в местах массового скопления людей (транспортные узлы, выставочные центры, развлекательные заведения и т. п.) и на других объектах. Специалисты IPDROM помогут вам выбрать оптимальные устройства для вашей задачи.

У нас представлен полный спектр аппаратуры для построения комплексов видеонаблюдения любой сложности:

• IP-, HD-, аналоговые и тепловизионные видеокамеры с различными функциями в любом исполнении: цилиндрическая, купольная, корпусная, миниатюрная, рыбий глаз, уникальная;

• видеосерверы, видеорегистраторы — в том числе собственного производства;

• мониторы, контроллеры, платы, прочие компьютерные комплектующие, сетевое оборудование;

• средства контроля доступа (считыватели, домофоны и пр.) и соответствующее программное обеспечение;

• объективы, кронштейны, кожухи и другие аксессуары — дополнительное оборудование для систем видеонаблюдения, предлагаемое оптом и в розницу.

Ассортимент полностью сертифицирован, рабочие параметры и надежность предлагаемых устройств подтверждены соответствующими документами. На всю линейку распространяется продолжительная гарантия (ее срок может зависеть от бренда и конкретной модели).

Сегодня очень многие говорят о видеоаналитике и ее возможностях, но не каждый представляет, как ее организовать на своем охраняемом объекте, будь то предприятие, магазин, офис и т.д.

На самом деле видеоаналитика — это не что иное, как аппаратно-программное обеспечение, в основе которого стоит использование методов компьютерного анализа видео, поступающего с камер наблюдения.

По существу, видеоаналитика использует алгоритмы обработки изображения и распознавания образов без участия в этом человека. Он лишь получает данные в результате работы программного обеспечения и на их основе делает определенные выводы, например, как улучшить бизнес, как защитить товары от воровства, как поднять дисциплину и улучшить производительность труда.

Результаты, полученные в ходе работы ПО видеоаналитики также могут быть переданы оператору системы видеонаблюдения либо же записаны в видеоархив для последующего анализа.

Основными поставщиками пргграммных продуктов для видеоаналитики сегодня являются Cisco Systems, Honeywell International Inc., IBM Corporation, Axis Communication, Video Intelligent, AllGoVision Technologies Pvt. , Avigilon Corporation, Aventura Technologies Inc., Genetec Inc., I2V System Private Ltd. , Intellivision Technologies , IntuVision, PureTech Systems Inc  и Qognify.

Все они предлагают свои продукты. Причем, зезусловным лидером здесь являются США. Но мы рассмотрим отечественные программы видеоналитики, которые часто используют в нашей стране.

Видеоаналитика TRASSIR NeuroStation позволяет использовать все преимущества современных технологий нейронных сетей для анализа видеоизображения. В состав программного обеспечения входит охранный нейросетевой детектор TRASSIR Human Detector. Конфигурация интеллектуального модуля, устанавливаемого на сервер TRASSIR NeuroStation, позволяет анализировать изображение, получаемое от 40 камер одновременно, и практически безошибочно детектирует присутствие человека в кадре. Помимо этого, есть детектор подсчета длины очереди, который может оперативно с помощью отправки уведомлений проинформировать администраторов торговой точки при превышении заданного максимально допустимого количества людей в очереди.

Программное обеспечение «Линия» одноименной компании  поддерживает видеоаналитику в архиве − фильтрация записи по детекции, размеру объекта и цвету.

SOVA — это еще одна отечественная система объектовой видеоаналитики для ЖД вокзалов в местах массового скопления людей — эффективное средство профилактики, предупреждения и выявления правонарушений и угроз. Она направлена на решение следующих задач: предотвращение диверсии и террористических актов, преступлений и фактов проникновения в служебные зоны, пресечение и снижение вероятности краж и вандализма, обзор и контроль пассажиропотоков, контроль соблюдения расписания поездов, предупреждение правонарушений в зале ожидания, контроль входов и выходов, автоматов и касс для продажи билетов, обеспечение безопасности пассажиров на перронах и ЖД путях.

Еще одна Компания «Синезис» занимается разработкой интеллектуальных систем видеонаблюдения и бизнес-аналитики на основе компьютерного зрения. Ее ПО CasRetail предназначено для экономического, маркетингового анализа и контроля и предоставляет точную статистическую информацию и визуализированные данные, помогает понять поведение покупателей и оценить работу персонала.

Компания Vocord разработала систему распознавания лиц Vocord FaceControl, предназначенную для применения в сфере торговли. Система фотографирует и сохраняют лица посетителей торговой точки и составляет «белые» и «черные» списки, информируя сотрудников магазина о их появлении в магазине. Также она в автоматическом режиме распознает пол и возраст людей, подсчитывает количество посетителей. Таким образом, владельцы и менеджеры магазинов смогут узнать, сколько человек посещают торговую точку, кто новые и постоянные клиенты, в какое время совершается больше и меньше всего визитов.

Компания «Мобильные видеорешения» создала сервис видеонаблюдения через интернет Ivideon. Он позволяет отслеживать соблюдение режима рабочего дня, контролировать качество обслуживания клиентов, обеспечивать сохранность имущества, а также быстро решать спорные ситуации.

Интеллектуальный видеосчетчик Ivideon Counter позволяет анализировать посещаемость охраняемого объекта. Он также интегрирован с облачным сервисом видеонаблюдения Ivideon, благодаря чему пользователи могут отслеживать статистику посещаемости и просматривать видео онлайн и из архива на любом устройстве, которое подключено к интернету.

Кроме того, Ivideon интегрировала видеонаблюдение с кассовыми системами iiko. Теперь пользователи в личном кабинете могут просматривать события с касс и их видеозаписи. Пока решение «Ivideon Кассы» предназначено в основном для ресторанного бизнеса.

Комплекс видеоаналитики  «Кассиопея» имеет широкий набор модулей, если быть точным, то более 5 различных модулей, которые выдают более 10 типов отчетов об объектах, их поведении и т.д. Это многосерверное решение, работающее даже на медленных каналах связи. Комплекс разработан с учетом потребностей розничной торговли. Пользователь получает своего рода Google Analytics для офлайн-магазинов с богатым функционалом. Высокого уровня аналитика сочетается с проработанным пользовательским интерфейсом, что позволяет получать максимум полезной информации для анализа и принятия решений.

Компания Элвис-НеоТек представила технологию видеоаналитики, которая не использует компьютер или сервер, а производится в вычислительном боксе. Она осуществляет подсчет посетителей и позволяет разместить одну сигнальную линию под одной камерой. Однако данное решение имеет и минусы. Это трудоемкое обновление софта и алгоритмов видеоаналитики, отсутствие возможности централизовано собирать статистику.

Система видеоаналитики Macroscop и AxxonNext также пока только осуществляет подсчет людей.

Российская инновационная компания «Сателлит Инновация», также создала систему аналитики, но пока она еще не доведена до окончательной фазы разработки.

С помощью модулей распознавания номеров и видеоаналитики российская система VOCORD Tahion способна отслеживать движение транспорта на погрузочно-разгрузочных площадках и автоматически контролировать процесс погрузки каждого конкретного грузовика. При этом, если при погрузке производится взвешивание, то с помощью специально разработанных алгоритмов система контролирует корректность процесса взвешивания.

Как видим, программное обеспечение для видеоаналитики в России уже есть и стремительно развивается. Мы перечислили далеко не всех создателей софта. Однако пока мы все же отстаем от США. Тем не менее все понимают, что за аналитикой в видеонаблюдении — будущее.

Вызвано это тем, что в сравнении с обычным видеонаблюдением, видеоаналитика позволяет уменьшить стоимость всей системы видеонаблюдения за счет уменьшения количество операторов, улучшить безопасность объектов, поднять параметры всех показателей бизнеса. К тому же нет пресловутого человеческого фактора, когда оператор что-то недоглядел, отвлекся, или специально закрыл глаза. Видеоаналитика беспристрастна и превышает возможности человека во много раз.

Мало того, большинство видео, снятое камерами абсолютно не представляет интереса для безопасности или улучшения бизнеса. Видеоаналитика выявляет только важное, благодаря чему снижает нагрузку на всю систему видеонаблюдения и на обслуживающий ее персонал.

Тайваньская компания 42Ark и американский производитель «умных» кормушек CatFi Box используют камеры видеонаблюдения для распознавания кошачьего лика
Немецкий электротехник Вальтер Брух в 1941 году установил CCTV-систему (Сlosed Circuit Television — система телевидения замкнутого контура) на полигоне, где испытывали ракеты «Фау-2». Это первый известный в истории случай использования видеонаблюдения на практике. Оператор должен был неотлучно сидеть перед монитором. Так продолжалось до 1951 года, пока не появились первые VTR (VideoTape Recorder) устройства, записывающие изображение на магнитную ленту. Запись на носитель не избавила оператора от необходимости участвовать в процессе. Опознание лиц, определение местоположения объектов, даже детекция движения – все эти функции выполнял человек, сидящий перед монитором в режиме реального времени или изучающий постфактум архив видео. Колесо прогресса катится дальше. Видеонаблюдение получило видеоаналитку, полностью изменившую процесс работы с системой. Помните историю про кота и нейросеть глубокого обучения? Да, это тоже часть видеоаналитики, но крохотная. Сегодня расскажем о технологиях, которые кардинально меняют мир CCTV-систем. Детекция очередей и бета-тест
Первая IP-камера в мире Neteye 200, созданная в 1996 году компанией Axis
Видеонаблюдение зарождалось как охранная замкнутая система, предназначенная только для решения вопросов безопасности. Ограничения аналогового видеонаблюдения не позволяли использовать оборудование как-то иначе. Интеграция видеонаблюдения с цифровыми системами открыла возможность автоматизировано получать различные данные, анализируя последовательность изображений. Важность трудно переоценить: в обычном случае после 12 минут непрерывного наблюдения оператор начинает пропускать до 45% событий. И до 95% потенциально тревожных событий будет пропущено уже после 22 минут непрерывного наблюдения (по результатам исследования IMS Research, 2002). Появились сложные алгоритмы анализа видео: подсчет посетителей, подсчет конверсии, статистика кассовых операций и многое другое. В этой системе исчезает оператор наблюдения – мы оставляем компьютеру возможность «смотреть» и делать выводы. Самой простой пример умного видеонаблюдения – детекция движения. Не так важно есть ли встроенный детектор в самой камере – если вы установите на компьютер, к примеру, софт Ivideon Server, то детекор движения будет использоваться программный. Один детектор способен заменить сразу несколько операторов видеонаблюдения. А уже в 2000-е начали появляться первые системы видеоаналитики, способные распознавать объекты и события в кадре. У Ivideon сейчас в разработке несколько модулей видеоаналитики – с тех пор, как мы выпустили OpenAPI, дело пошло быстрее за счет интеграции с партнерами. Часть проектов пока в закрытом тестировании, но кое-что уже готово. Это, во-первых, интеграция с кассами для контроля за кассовыми операциями (пока на базе iiko и Штрих-М). Во-вторых, разработан детекор очередей. У нас был счетчик Ivideon Counter, определявший количество клиентов в зале. Аналитика позволила уйти от специального оборудования в сторону облачных вычислений. Теперь нам не нужна специфическая камера – подойдет любая камера видеонаблюдения с разрешением 1080p+. Сейчас мы хотим не просто считать людей, а определять очереди. Поэтому готовы любому магазину, ТЦ или офису, где ходят и стоят люди, образуя очереди, предоставить бесплатную камеру для теста детекции очереди. Напишите нам, чтобы принять участие в проекте. Кроме того, Ivideon работает с технологиями распознавания лиц. Кто и как распознает
Технология DeepFace проходит проверку Facebook на примере распознавания эмоционального лица Сильвестра Сталлоне
Над решениями в этой области работают Apple, Facebook, Google, Intel, Microsoft и другие технологические гиганты. Комплексы видеонаблюдения с автоматическим распознаванием лиц пассажиров установлены в 22 аэропортах США. В Австралии занимаются разработкой биометрической системы распознавания лиц и отпечатков пальцев в рамках программы, призванной автоматизировать паспортный и таможенный контроль. Крупнейшая китайская интернет-компания Baidu провела успешный эксперимент по отказу от билетов с помощью технологии распознавания лиц с точностью 99,77%, при длительности съемки и распознавания – 0,6 секунды. На входах в парк установлены стенды с планшетами и специальные рамки, которые ведут съемку. Когда турист приходит в парк впервые, система его фотографирует, чтобы в дальнейшем использовать функцию распознавания лиц по фото. Новые снимки сравниваются с фото из базы данных – так система определяет, есть ли у человека право на посещение. В Китае с технологиями вообще все очень хорошо. В 2015 году Alipay, оператор платформы онлайн-платежей, входящий в состав холдинга Alibaba, ввел в действие систему верификации платежей на базе Face++, облачной платформы распознавания лиц, созданной китайским стартапом Megvii. Система получила название Smile to Pay — она дает возможность пользователям Alipay платить за онлайн-покупки путем съемки селфи (Alipay определяет владельца по улыбке). UBER в Китае стал применять систему распознавания лиц водителей на базе Face++, чтобы противостоять мошенничеству, краже персональных данных и обеспечить дополнительную безопасность пассажиров. Но интереснее посмотреть не на зарубежные решения, а на сервисы, созданные в России. Эти технологии находятся гораздо ближе к конечному пользователю (если он из нашей страны), с ними можно познакомиться, в перспективе объединиться для использования в собственном продукте. Компаний, занимающихся распознаванием лиц, вокруг немало. Вспомним несколько, остающихся на слуху. Компания «Вокорд», основанная еще в 1999 году, в программе FaceControl 3D работает с синхронными изображениями со стереокамер, строит 3D-модель лица в кадре и автоматически ищет совпадение полученной модели с моделями в имеющейся базе данных. В 2016 году «Вокорд» стал использовать собственный математический алгоритм распознавания лиц, в основе которого лежат сверточные нейронные сети, благодаря чему их алгоритмы теперь работают с любой камерой видеонаблюдения. В компании утверждают, что могут распознавать лица (в размере 128х128 пикселей) людей, следующих в потоке. В конце 2016 года алгоритм Vocord DeepVo1 показал лучшие результаты в мировом тестировании идентификации, правильно распознав 75,127% лиц. Компания VisionLabs, основанная в 2012 году, победила в крупнейшем в России и Восточной Европе конкурсе технологических компаний GoTech, вошла в список финалистов европейской программы «Challenge UP!», призванной ускорить вывод на рынок решений и сервисов на базе концепции интернета вещей, привлекла многомиллионные инвестиции и уже внедряет свои продукты в коммерческий сектор. Недавно банк «Открытие» запустил систему распознавания лиц от VisionLabs с целью оптимизации обслуживания и времени ожидания клиентов в очереди. Ну и стоит прочитать замечательную историю, как специалисты из КРОК с помощью VisionLabs кота ловили. VisionLabs, показавшая один из лучших результатов по распознаванию и уровню ошибок, также работает с нейронными сетями, выявляющими специфические черты каждого лица, такие как разрез глаз, форма носа, рельеф ушной раковины и т.д. Их система Luna позволяет найти все эти особенности лица по фото в архивах. Другое решение компании, Face Is, распознав лицо клиента в магазине, находит его профиль в CRM-системе, узнает из нее историю покупок и интересы покупателя, и отправляет на телефон уведомление с персональным предложением о скидке на его любимую категорию товаров. Стартап Skillaz, занимающийся автоматизацией процесса найма сотрудников, и VisionLabs собираются в конце 2017 года представить систему компьютерного распознавания, которая будет оценивать поведение соискателей при найме. Проанализировав полученные данные, система будет делать выводы о профессиональных качествах человека и пригодности к должности. Полные характеристики системы «машинного найма» компании не раскрывают. Известно лишь, что будет оцениваться коммуникабельность кандидата, исходя из его ответов на определенный набор вопросов, задаваемых системой online-интервью. Нейросеть будет искать взаимосвязь поведения кандидата на картинке с камеры видеонаблюдения и степень выраженности у него той или иной компетенции. Сетка, представляющая собой доктора Лайтмана и Шерлока Холмса в одном лице, будет учитывать мимику кандидата, его жестикуляции, а также физиогномику. Тут стоит заметить, что метод определения типа личности человека, его душевных качеств, исходя из анализа внешних черт лица и его выражения, в современной психологической науке считается классическим примером псевдонауки. Как с этим противоречием справятся в новом продукте пока неясно.Слайд из презентации NTechLab, угнетающий Салмана Радаева
NTechLab начинали с приложения, которое определяло породу собак по фотографии. Позже они написали алгоритм FaceN, с которым осенью 2015 года приняли участие в международном конкурсе The MegaFace Benchmark. NTechLab одержала победу в двух номинациях из четырех, обойдя и команду Google (через год в этом же конкурсе победит «Вокорд», а NTechLab сместится на 4-ю позицию). Успех позволил им быстро реализовать сервис FindFace, ищущий людей по фотографиям во ВКонтакте. Но это не единственный способ применения технологии. На фестивале Alfa Future People, организованном «Альфа-Банком», с помощью FindFace посетители могли найти свои фотографии среди сотен других, отправив селфи чат-боту. Кроме того, NTechLab показали систему, способную в режиме реального времени распознавать пол, возраст и эмоции, используя изображение с видеокамеры. Система способна оценить реакцию аудитории в режиме реального времени, благодаря чему можно определить эмоции, которые испытывают посетители во время презентаций или трансляций рекламных сообщений. Все проекты NTechLab строятся на самообучающихся нейронных сетях. Путь Ivideon к видеоаналитике
Распознавание лиц – одна из самых сложных задач в области видеоаналитики. С одной стороны, вроде все понятно и давно используется. С другой стороны, решения идентификации в толпе людей все еще стоят очень дорого и не дают абсолютной точности. В 2012 году в Ivideon начали работу с алгоритмами видеоанализа. В тот год мы выпустили приложения для iOS и Android, вышли на зарубежные рынки, запустили децентрализованные сети CDN с серверами в США, Нидерландах, Германии, Кореи, России, Украине, Казахстане и стали единственным международным сервисом видеонаблюдения, работающим одинаково хорошо во всем мире. В общем, казалось, что сделать свою аналитику с блэк-джеком и распознаванием будет просто и быстро… мы были молоды, трава казалась зеленее, а воздух – сладким и томительным. [На тот момент мы рассматривали классические алгоритмы. Для начала нужно детектировать и локализовать лица на изображении: используем каскады Хаара, поиск регионов с текстурой, похожей на кожу и т.п. Допустим, нам надо найти первое попавшееся лицо и сопровождать только его в видеопотоке. Тут можно воспользоваться алгоритмом Лукаса-Канаде. Находим алгоритмом лицо и далее определяем в нём характерные точки. Сопровождаем точки с помощью алгоритма Лукаса-Канаде; после их пропадания считаем, что лицо исчезло из поля зрения. Получив характерные признаки лица, мы сможем сравнить его с признаками, заложенными в базе данных. Для сглаживания траектории движения объекта (лица), а также для предсказания его положения на следующем кадре используем фильтр Кальмана. Тут необходимо отметить, что фильтр Кальмана предназначен для линейных моделей движения. Для нелинейного же используется алгоритм Particle Filter (как вариант Particle Filter + алгоритм Mean Shift). Можно также использовать алгоритмы вычитания фона: библиотека с примерами реализации алгоритмов по вычитанию фона + статья по реализации легкого алгоритма вычитания фона ViBe. Кроме того, не стоит забывать один из самых распространенных методов Виолы-Джонса, реализованный в библиотеке компьютерного зрения OpenCV.
] Простое распознавание лиц – хорошо, но недостаточно. Нужно еще обеспечить устойчивое слежение за несколькими объектами в кадре даже в случае их совместного пересечения или временного «пропадания» за препятствием. Считать любое количество объектов, пересекающих определенную зону и учитывать направления пересечения. Знать, когда появляется и исчезает предмет/объект в кадре – навести мышкой на грязную чашку на столе и найти момент в видеоархиве, когда она там появилась и кто её оставил. В процессе слежения объект может измениться достаточно сильно (с точки зрения преобразований). Но от кадра к кадру эти изменения будут такими, что можно будет идентифицировать объект. Кроме того, мы хотели сделать универсальное облачное решение, доступное для всех – из самых требовательных пользователей. Решение должно было быть гибким и масштабируемым, поскольку мы сами не могли знать, за чем хочет следить и что хочет считать пользователь. Вполне возможно, что кто-нибудь предполагал бы сделать на базе Ivideon трансляцию тараканьих бегов с автоматическим определением победителя. Только спустя пять лет мы приступил к тестированию отдельных компонентов видеоаналитики – подробнее об этих проектах расскажем в новых статьях. P.S. Итак, мы ищем добровольцев для тестов детектора очередей. А также пользователей системы ШТРИХ-М для теста новой системы контроля кассовых операций. Пишите на почту или в комментариях.