Loitering Detector

うろつき検出

このモジュールは、一部のオブジェクトが指定された時間にこのゾーンにあるときにトリガーされます。検出ゾーン、オブジェクトサイズなど、必要な設定を選択した「オブジェクト検出器」モジュールの後に、このモジュールをチェーンに接続します。うろつき検出器の設定では、トリガ時間を設定します。


現代のビデオ監視が目指す課題は防犯です。店の監視については既に話題に触れてきましたしかし、これは公的地域が少ないことにも関係している。犯罪を予防することは、しばしばそれを予見して予防する能力に依存し、疑わしい行動を認識することに依存する。制限されたゾーンに隣接するエリア内で、法的またはその他の理由がなくても、多くの時間を費やしている人を考えてみましょう。当然ながら、これは経験豊かな警備員の目を引くものです。たとえ借り手がすぐに拘束されないとしても(ほとんどの司法制度は、罰せられる犯罪として意図的に徘徊していることを認識します。最終的に判断を下すことができます)潜在的な侵入者に特別な注意が払われます。その結果、重大な価値のあるセキュリティシステムは、この典型的な種類の疑わしい行為に目を向けるべきではありません。

別の例を考えてみましょう。そうでなければ目に見えない個人があなたの正面玄関を熱心に見ていて、あまり離れすぎることはありません。よく知られていないストリートブロックを見つけようとしている観光客?ストーカー?または、おそらく、あなたが去るのを待っている泥棒でしょうか?いずれにしても、これはあなたが間違いなく見過ごされて予防措置を講じることのないものです。このような例は数多くあり、悲しいことに、今日は珍しくありません。

徘徊は逮捕の根拠ではないかもしれないが、確かに疑惑の原因である。最近まで、この種の行動に注意を払うことができる唯一の目は、人間のものでした。しかし、カメラの目を見張ることは、クリエイターから学び、それに追いつくことです。オートメーションオプションは、現代のセキュリティシステムにとって重要な要素です。ソフトウェアを搭載したカメラやコンピュータは過失が許されません。Xeomaがガードの義務を果たすことができるかどうかを見てみましょう。


"Loitering Detector"は"Object Detector"(最初の"Cross-Line Detector")のパートナーであるため、共通チェーンは次のようになります。

実際の製品は日本語化されています。
実際の製品は日本語化されています。

"オブジェクト検出器" は、ライブフィード上のオブジェクト (できれば移動するもの) を探し、それらに一意の id を割り当て、このデータを "つきまとい検出器" に送信します。後者は、これらのオブジェクトがフレーム内で費やす時間をカウントし、それが長すぎるとトリガーされます。

実際の製品は日本語化されています。
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微調整を必要とするモジュールは、オブジェクトとしてカウントするものを決定するので、「オブジェクト検出器」であることに注意してください。では、上記の例にこのシステムを適用し、意図を持ってうろつきを識別できるかどうかを見てみましょう。まず、制限されたゾーン-このようなチェーンは、タイトなセキュリティを提供する必要があります:

実際の製品は日本語化されています。
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これは制限されたアクセス機能であるため、我々は、アーカイブが特定の時間にのみ必要であると仮定-それゆえ、"スケジューラ"。"つきまとい検出器" のタイマが限界に達すると、それは "サウンドアラーム" をトリガし、"ポップアップウィンドウ" と "HTTP リクエスト送信者" は、いくつかの外部デバイス (例えば、さらなる分析のための集中ロギングシステム) に通知します。必要に応じて、「放棄されたオブジェクトの検出器」をチェーンに追加して、別のアラームをトリガすることもできます。これは、何かが彼らの注意を逃れる場合には、当番の警備員をバックアップします。

Docokame@VSSはあなたの財産を監視しないようにしたくないので、24/7の映像をアーカイブします。後で、アーカイブを見ながら簡単にビデオを早送りすることができます。 「Loitering Detector」に何か報告があると、すぐに通知するために「SMS送信」がトリガーされます。第2の防衛線は「顔検出器」です。フレーム内の顔をカウントし、一定の制限(例えば4)を超えると、SMSも送信します:あなたのドアの近くには騒ぎがありますそれが無害であるか、または意図的に徘徊していることに注意してください。イベントの写真やビデオを取得したい場合は、チェーンに「Eメールを送信する」を追加できます。必要な情報がメッセージに添付されます。このようにして、疑わしい行動が存在するかどうかを知ることができます。

 

科学のようなビデオコンテンツの分析は、この10年を劇的に飛躍させ、ソフトウェアがパターンを認識するための新しい効率的な方法を見つけ出しました。次の刺激的なステップは、物体認識と識別である。