Videoanalüütika: tegevuse tuvastamine – põhjalik juhend

Videoanalüütika muudab põhjalikult seda, kuidas me suhtleme ja mõistame iga päev loodavat tohutut videomaterjali hulka. Üks paljulubavamaid videoanalüütika rakendusi on tegevuse tuvastamine, valdkond, mis keskendub inimtegevuse automaatsele tuvastamisele ja kategoriseerimisele videomaterjalis. Sellel tehnoloogial on potentsiaal muuta tööstusharusid alates turvalisusest ja järelevalvest kuni tervishoiu ja tootmiseni, pakkudes enneolematuid teadmisi ja automatiseerimisvõimalusi.

Mis on tegevuse tuvastamine?

Tegevuse tuvastamine on sisuliselt arvutite õpetamine inimeste tegevusi videotes "nägema" ja mõistma. See kasutab algoritme, peamiselt arvutinägemise ja masinõppe valdkonnast, et analüüsida videokaadreid, tuvastada objekte ja inimesi, jälgida nende liikumist ja lõpuks klassifitseerida nende tegevusi õpitud mustrite põhjal. Mõelge sellest kui arvutile võime andmisest vaadata videot ja vastata automaatselt küsimustele nagu, "Kas keegi jookseb?" või "Kas töötaja kannab kaitsekiivrit?" või "Kas klient kukub?".

Erinevalt lihtsast objektituvastusest, mis tuvastab ainult objekti olemasolu, läheb tegevuse tuvastamine sammu võrra kaugemale, analüüsides liikumiste ja interaktsioonide jada, et mõista toimuvat tegevust.

Tegevuse tuvastamise põhimõisted:

Objektituvastus: Objektide (inimesed, autod, tööriistad jne) tuvastamine ja asukoha määramine videokaadrites.
Objektide jälgimine: Tuvastatud objektide liikumise jälgimine aja jooksul, luues nende asukohtade trajektoore.
Tunnuste eraldamine: Asjakohaste tunnuste, nagu liikumismustrid, kehahoiakud ja objektide interaktsioonid, eraldamine videokaadritest.
Klassifitseerimine: Masinõppemudelite kasutamine eraldatud tunnuste klassifitseerimiseks eelnevalt määratletud tegevuskategooriatesse (nt kõndimine, jooksmine, istumine, kukkumine).

Kuidas tegevuse tuvastamine töötab: süvaülevaade

Tegevuse tuvastamist toetav tehnoloogia on aastate jooksul oluliselt arenenud. Algselt kasutati lihtsamaid, käsitsi loodud tunnustel põhinevaid algoritme. Kuid süvaõppe tulek on valdkonda revolutsiooniliselt muutnud, viies palju täpsemate ja robustsemate süsteemideni. Siin on üldine ülevaade protsessist:

Andmete hankimine ja eeltöötlus: Protsess algab tuvastatavate tegevustega seotud videoandmete kogumisega. Seejärel eeltöödeldakse andmeid nende kvaliteedi parandamiseks ja analüüsiks ettevalmistamiseks. Eeltöötluse sammud võivad hõlmata video suuruse muutmist, heleduse ja kontrastsuse reguleerimist ning müra eemaldamist.
Tunnuste eraldamine süvaõppe abil: Süvaõppemudeleid, eriti konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN) ja rekurrentseid närvivõrke (RNN), kasutatakse videokaadritest automaatselt tunnuste eraldamiseks. CNN-id on suurepärased ruumiliste tunnuste eraldamisel, tuvastades objekte ja mustreid üksikutes kaadrites. RNN-id on seevastu loodud järjestikuste andmete töötlemiseks, jäädvustades kaadritevahelisi ajalisi seoseid ja mõistes tegevuste kulgu aja jooksul. Üha enam kasutatakse ka trafomudeleid nende võime tõttu modelleerida pikaajalisi sõltuvusi videos.
Mudeli treenimine: Eraldatud tunnused sisestatakse seejärel masinõppemudelisse, mida treenitakse tegevusi klassifitseerima. See hõlmab mudelile suure hulga märgistatud videote andmestiku sisestamist, kus iga video on märgistatud vastava tegevusega. Mudel õpib seostama eraldatud tunnuseid õige tegevuse sildiga.
Tegevuse klassifitseerimine: Kui mudel on treenitud, saab seda kasutada uutes, varem nägemata videotes tegevuste klassifitseerimiseks. Video eeltöödeldakse ja tunnused eraldatakse treenitud süvaõppemudeli abil. Need tunnused sisestatakse seejärel klassifikaatorisse, mis väljastab ennustatud tegevuse sildi.
Järeltöötlus (valikuline): Sõltuvalt rakendusest võib tulemuste täpsustamiseks rakendada järeltöötluse samme. See võib hõlmata ennustuste silumist aja jooksul, müraliste tuvastuste filtreerimist või mitme mudeli ennustuste kombineerimist.

Levinud süvaõppe arhitektuurid tegevuse tuvastamiseks:

2D CNN-id: Töötlevad iga kaadrit eraldi, sobivad peamiselt välimuse põhjal tegevuste tuvastamiseks.
3D CNN-id: Töötlevad otse videomahte, jäädvustades nii ruumilist kui ka ajalist teavet samaaegselt. Arvutuslikult kulukamad kui 2D CNN-id, kuid üldiselt täpsemad.
Rekurrentsed närvivõrgud (RNN-id): Töötlevad videokaadritest eraldatud tunnuste jadasid, jäädvustades ajalisi sõltuvusi. Pikk lühiajaline mälu (LSTM) ja väravdatud rekurrentne ühik (GRU) on tavalised RNN-i variandid, mida kasutatakse tegevuse tuvastamisel.
Trafovõrgud: Neid arhitektuure, mis on algselt välja töötatud loomuliku keele töötlemiseks, kasutatakse üha enam videoanalüüsiks nende võime tõttu modelleerida pikaajalisi sõltuvusi.
Hübriidlähenemised: Erinevate arhitektuuride kombineerimine (nt CNN-id ruumiliste tunnuste eraldamiseks ja RNN-id ajaliseks modelleerimiseks) võib sageli viia parema jõudluseni.

Tegevuse tuvastamise rakendused erinevates tööstusharudes

Tegevuse tuvastamise potentsiaalsed rakendused on laiaulatuslikud ja hõlmavad mitmeid tööstusharusid. Siin on mõned peamised näited:

1. Turvalisus ja järelevalve:

Tegevuse tuvastamine võib oluliselt parandada turva- ja järelevalvesüsteeme, tuvastades automaatselt kahtlaseid tegevusi, näiteks:

Sissetungi tuvastamine: Loata sisenemise tuvastamine piiratud aladele. Näiteks tuvastades kellegi, kes ronib üle aia või siseneb hoonesse pärast tööaega.
Vägivalla tuvastamine: Kakluste, rünnakute või muude vägivaldsete intsidentide tuvastamine avalikes kohtades. See on eriti kasulik kõrge kuritegevuse tasemega piirkondades või seal, kus turvatöötajad peavad hädaolukordadele kiiresti reageerima.
Anomaaliate tuvastamine: Ebatavalise või ootamatu käitumise tuvastamine, näiteks kellegi kahtlane jõlkumine hoone lähedal või paki järelevalveta jätmine.
Rahvahulga haldamine: Rahvahulga käitumise jälgimine, et tuvastada potentsiaalseid rüselusi või muid ohtlikke olukordi.

Näide: Suurlinna, näiteks Londoni, metroojaamas saaks tegevuse tuvastamise süsteeme kasutada, et tuvastada inimesi, kes hüppavad üle väravate (piletipettus), aidata kukkunud reisijaid või tuvastada järelevalveta jäetud kahtlaseid pakke, teavitades turvatöötajaid reaalajas.

2. Tervishoid:

Tegevuse tuvastamine pakub tervishoius mitmeid eeliseid, sealhulgas:

Patsientide jälgimine: Patsientide jälgimine haiglates või hooldusasutustes kukkumiste, krampide või muude meditsiiniliste hädaolukordade tuvastamiseks.
Taastusravi jälgimine: Patsientide edusammude jälgimine füsioteraapia seansside ajal ja tagasiside andmine terapeutidele.
Eakate hooldus: Iseseisvalt elavate eakate jälgimine kukkumiste, tegevusetuse või muude häda märkide tuvastamiseks.
Kirurgiline abi: Kirurgide abistamine protseduuride ajal nende tegevuste tuvastamise ja asjakohase teabe pakkumise kaudu.

Näide: Jaapanis, kus elanikkond vananeb, uuritakse tegevuse tuvastamist eakate elanike jälgimiseks hooldekodudes. Süsteem suudab tuvastada kukkumisi, ekslemist või muid häda märke, võimaldades personalil kiiresti reageerida ja abi osutada. See aitab parandada patsientide ohutust ja vähendada hooldajate koormust.

3. Jaekaubandus:

Tegevuse tuvastamine võib parandada jaekaubanduse kogemust ja tegevuse tõhusust mitmel viisil:

Poevarguste tuvastamine: Kahtlase käitumise tuvastamine, mis viitab poevargusele, näiteks kauba peitmine või turvaelementide rikkumine.
Klienditeeninduse jälgimine: Kliendiinteraktsioonide jälgimine teenuse kvaliteedi hindamiseks ja parendusvaldkondade tuvastamiseks.
Järjekordade haldamine: Kassajärjekordade jälgimine personalitaseme optimeerimiseks ja ooteaegade vähendamiseks.
Riiulite jälgimine: Riiulite piisava täituvuse ja toodete korrektse paigutuse tagamine.

Näide: Brasiilia suur supermarketikett võiks kasutada tegevuse tuvastamist iseteeninduskassade jälgimiseks. Süsteem suudab tuvastada kliente, kes üritavad tooteid valesti skannida (nt jätavad toote üldse skannimata), teavitades personali võimalikust vargusest. Samuti saab jälgida klientide interaktsioone iseteeninduskassadega, et tuvastada kohti, kus süsteem on segane või raskesti kasutatav, mis viib kasutajaliidese täiustamiseni.

4. Tootmine:

Tootmises saab tegevuse tuvastamist kasutada:

Ohutusjärelevalve: Töötajate ohutusprotseduuride järgimise tagamine, näiteks kiivrite kandmine ja õigete seadmete kasutamine.
Kvaliteedikontroll: Tootmisprotsesside jälgimine defektide või standardprotseduuridest kõrvalekallete tuvastamiseks.
Töövoogude analüüs: Töötajate liikumise analüüsimine töövoogude optimeerimiseks ja tõhususe parandamiseks.
Seadmete jälgimine: Seadmete rikete või võimalike rikete tuvastamine ebatavaliste liikumiste või vibratsioonide põhjal.

Näide: Saksamaa autotehas võiks kasutada tegevuse tuvastamist sõidukeid kokku panevate töötajate jälgimiseks. Süsteem saab tagada, et töötajad kasutavad õigeid tööriistu ja järgivad õigeid montaažietappe, vähendades vigade riski ja parandades toote kvaliteeti. Samuti saab tuvastada ohtlikke tegevusi, näiteks töötajaid, kes ei kanna kaitseprille või mööduvad ohutuslülititest, käivitades hoiatuse ja ennetades õnnetusi.

5. Targad linnad:

Tegevuse tuvastamisel on oluline roll targemate ja turvalisemate linnade ehitamisel:

Liikluse jälgimine: Liiklusõnnetuste, jalakäijate rikkumiste ja muude liiklusega seotud intsidentide tuvastamine.
Avalik turvalisus: Avalike kohtade jälgimine kuritegevuse, vandalismi või muude avaliku julgeoleku ohtude tuvastamiseks.
Jäätmekäitlus: Jäätmekogumisprotsesside jälgimine tõhususe tagamiseks ja parendusvaldkondade tuvastamiseks.
Infrastruktuuri jälgimine: Infrastruktuuri, näiteks sildade ja teede, kahjustuste või võimalike rikete tuvastamine.

Näide: Singapuris võiks targa linna algatus kasutada tegevuse tuvastamist ülekäiguradade jälgimiseks. Süsteem suudab tuvastada vales kohas tee ületamist või muid jalakäijate rikkumisi, väljastades automaatselt hoiatusi või trahve. See aitab parandada jalakäijate ohutust ja vähendada liiklusõnnetusi.

6. Spordianalüütika:

Tegevuse tuvastamist kasutatakse spordis üha enam:

Sportlaste soorituse analüüs: Mängijate liikumise ja tehnikate analüüsimine parendusvaldkondade tuvastamiseks.
Kohtunikuabi: Kohtunike abistamine täpsete otsuste tegemisel, tuvastades automaatselt vigu, penalteid või muid reeglite rikkumisi.
Fännide kaasamine: Fännidele täiustatud vaatamiskogemuste pakkumine reaalajas tegevuste tipphetkede ja analüüsi kaudu.

Näide: Jalgpallimatši ajal suudab tegevuse tuvastamine tuvastada vigu, suluseise ja muid reeglite rikkumisi täpsemalt kui ainult inimkohtunikud. See võib viia õiglasemate ja täpsemate tulemusteni, parandades mängu ausust. Andmeid saab kasutada ka fännidele täiustatud vaatamiskogemuste pakkumiseks, näiteks vastuoluliste otsuste reaalajas korduste ja mängijate soorituse analüüsi kaudu.

Väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi tegevuse tuvastamine on väga paljulubav, on mitmeid väljakutseid, millega tuleb tegeleda, et tagada selle edukas rakendamine:

Andmete kättesaadavus ja märgistamine: Täpsete tegevuse tuvastamise mudelite treenimine nõuab suurt hulka märgistatud videoandmeid. Nende andmete kogumine ja märgistamine võib olla aeganõudev ja kulukas.
Arvutuslik keerukus: Tegevuse tuvastamiseks kasutatavad süvaõppemudelid võivad olla arvutuslikult intensiivsed, nõudes märkimisväärset töötlemisvõimsust ja mälu. See võib olla takistuseks nende süsteemide reaalajas või piiratud ressurssidega seadmetes kasutuselevõtmisel.
Varjamine ja vaatepunkti varieeruvus: Tegevuse tuvastamise süsteemidel võib olla raske tegevusi täpselt klassifitseerida, kui objektid või inimesed on osaliselt varjatud või kui vaatepunkt oluliselt muutub.
Tegevuste sooritamise variatsioonid: Inimesed sooritavad tegevusi erinevalt ja need variatsioonid võivad raskendada tegevuse tuvastamise süsteemide üldistamist uutele olukordadele.
Eetilised kaalutlused: Tegevuse tuvastamise tehnoloogia kasutamine tekitab eetilisi muresid, eriti seoses privaatsuse ja võimaliku eelarvamusega. On ülioluline tagada, et neid süsteeme kasutatakse vastutustundlikult ja eetiliselt.

Väljakutsetega tegelemine:

Teadlased ja arendajad tegelevad aktiivselt nende väljakutsete lahendamisega erinevate tehnikate abil:

Andmete täiendamine: Sünteetiliste andmete loomine või olemasolevate andmete täiendamine treeningandmestiku suuruse ja mitmekesisuse suurendamiseks.
Ülekandeõpe: Suurtel andmestikel eelnevalt treenitud mudelite võimendamine, et parandada jõudlust väiksematel, spetsiifilisematel andmestikel.
Mudeli tihendamine: Tehnikate arendamine süvaõppemudelite suuruse ja arvutusliku keerukuse vähendamiseks ilma täpsust ohverdamata.
Robustne tunnuste eraldamine: Tunnuste eraldamise meetodite kavandamine, mis on vähem tundlikud varjamise, vaatepunkti varieeruvuse ja tegevuste sooritamise variatsioonide suhtes.
Seletatav tehisintellekt (XAI): Meetodite arendamine, et muuta tegevuse tuvastamise süsteemid läbipaistvamaks ja arusaadavamaks, võimaldades kasutajatel mõista, miks süsteem tegi konkreetse ennustuse.

Tegevuse tuvastamise tulevik

Tegevuse tuvastamise tulevik on helge ja lähiaastatel on oodata olulisi edusamme. Siin on mõned peamised suundumused, mida jälgida:

Parem täpsus ja robustsus: Süvaõppe arhitektuuride ja treeningtehnikate edusammud viivad täpsemate ja robustsemate tegevuse tuvastamise süsteemideni, mis suudavad toime tulla keeruliste reaalsete stsenaariumitega.
Reaalajas jõudlus: Tõhusamate algoritmide ja riistvara arendamine võimaldab reaalajas tegevuse tuvastamist laiemas seadmete valikus, sealhulgas mobiiltelefonides ja manussüsteemides.
Integratsioon teiste tehnoloogiatega: Tegevuse tuvastamist integreeritakse üha enam teiste tehnoloogiatega, nagu asjade interneti seadmed, robootika ja liitreaalsus, luues uusi ja uuenduslikke rakendusi.
Isikupärastatud tegevuse tuvastamine: Tegevuse tuvastamise süsteemid suudavad kohaneda üksikute kasutajatega, tuvastades nende unikaalseid liikumismustreid ja pakkudes isikupärastatud tagasisidet.
Eetiline ja vastutustundlik tehisintellekt: Suuremat rõhku pannakse eetiliste ja vastutustundlike tegevuse tuvastamise süsteemide arendamisele, mis kaitsevad privaatsust ja väldivad eelarvamusi.

Rakendatavad teadmised globaalsetele professionaalidele

Professionaalidele, kes soovivad tegevuse tuvastamise tehnoloogiat võimendada, kaaluge neid rakendatavaid teadmisi:

Tuvastage konkreetsed kasutusjuhud: Määratlege selgelt konkreetsed probleemid, mida soovite tegevuse tuvastamisega lahendada. Alustage väikeste, hästi määratletud projektidega ja laienege järk-järgult kogemuste kasvades.
Andmed on võtmetähtsusega: Investeerige oma kasutusjuhule vastavate kvaliteetsete videoandmete kogumisse ja märgistamisse. Mida rohkem andmeid teil on, seda paremini teie tegevuse tuvastamise mudel toimib.
Valige õige tehnoloogia: Hinnake hoolikalt erinevaid tegevuse tuvastamise algoritme ja platvorme, et leida oma vajadustele parim sobivus. Kaaluge selliseid tegureid nagu täpsus, arvutuslik keerukus ja integreerimise lihtsus.
Tegelege eetiliste muredega: Olge teadlik tegevuse tuvastamise tehnoloogia kasutamise eetilistest tagajärgedest ning astuge samme privaatsuse kaitsmiseks ja eelarvamuste vältimiseks.
Olge kursis: Hoidke end kursis tegevuse tuvastamise viimaste arengutega, osaledes konverentsidel, lugedes teadustöid ja jälgides valdkonna blogisid.

Kokkuvõte

Tegevuse tuvastamine on kiiresti arenev valdkond, millel on potentsiaal muuta paljusid tööstusharusid. Mõistes aluseks olevat tehnoloogiat, selle rakendusi ja väljakutseid, saate selle võimsust kasutada uuenduslike lahenduste loomiseks ning tõhususe, ohutuse ja turvalisuse parandamiseks globaalses kontekstis. Kuna tehnoloogia areneb edasi, võime oodata lähiaastatel veelgi põnevamaid ja mõjukamaid tegevuse tuvastamise rakendusi.

Võtke omaks videoanalüütika ja tegevuse tuvastamise potentsiaal, et edendada innovatsiooni ja luua targem, turvalisem ja tõhusam maailm.