Vaizdo analitika: veiksmų atpažinimas – išsamus vadovas

Vaizdo analitika keičia mūsų sąveikos su didžiuliais kasdien generuojamais vaizdo duomenų kiekiais būdus ir jų supratimą. Viena perspektyviausių vaizdo analitikos pritaikymo sričių yra veiksmų atpažinimas – sritis, orientuota į automatinį žmogaus veiksmų identifikavimą ir klasifikavimą vaizdo įrašuose. Ši technologija gali transformuoti pramonės šakas nuo saugumo ir stebėjimo iki sveikatos apsaugos ir gamybos, suteikdama beprecedentes įžvalgas ir automatizavimo galimybes.

Kas yra veiksmų atpažinimas?

Veiksmų atpažinimas iš esmės yra procesas, kurio metu kompiuteriai mokomi „matyti“ ir suprasti žmonių veiksmus vaizdo įrašuose. Tam naudojami algoritmai, daugiausia iš kompiuterinės regos ir mašininio mokymosi sričių, kurie analizuoja vaizdo kadrus, aptinka objektus ir žmones, seka jų judesius ir galiausiai klasifikuoja jų veiksmus pagal išmoktus šablonus. Įsivaizduokite, kad suteikiate kompiuteriui galimybę žiūrėti vaizdo įrašą ir automatiškai atsakyti į klausimus, tokius kaip: „Ar kas nors bėga?“, „Ar darbuotojas dėvi apsauginį šalmą?“ arba „Ar klientas parkrito?“.

Skirtingai nuo paprasto objektų aptikimo, kuris tik identifikuoja objekto buvimą, veiksmų atpažinimas žengia žingsnį toliau, analizuodamas judesių ir sąveikų seką, kad suprastų vykstančią veiklą.

Pagrindinės veiksmų atpažinimo sąvokos:

Objektų aptikimas: objektų (žmonių, automobilių, įrankių ir kt.) identifikavimas ir lokalizavimas vaizdo kadruose.
Objektų sekimas: aptiktų objektų judėjimo sekimas laikui bėgant, sukuriant jų padėties trajektorijas.
Požymių išgavimas: svarbių požymių išgavimas iš vaizdo kadrų, tokių kaip judesio modeliai, kūno pozos ir objektų sąveikos.
Klasifikavimas: mašininio mokymosi modelių naudojimas išgautiems požymiams klasifikuoti į iš anksto nustatytas veiksmų kategorijas (pvz., ėjimas, bėgimas, sėdėjimas, kritimas).

Kaip veikia veiksmų atpažinimas: išsami analizė

Veiksmų atpažinimą palaikanti technologija per daugelį metų labai išsivystė. Iš pradžių buvo naudojami paprastesni algoritmai, pagrįsti rankiniu būdu sukurtais požymiais. Tačiau giluminio mokymosi atsiradimas sukėlė revoliuciją šioje srityje, leidusį sukurti daug tikslesnes ir patikimesnes sistemas. Štai bendra proceso apžvalga:

Duomenų rinkimas ir pirminis apdorojimas: Procesas pradedamas renkant vaizdo duomenis, susijusius su veiksmais, kuriuos norite atpažinti. Tada šie duomenys yra apdorojami, siekiant pagerinti jų kokybę ir paruošti analizei. Pirminio apdorojimo etapai gali apimti vaizdo dydžio keitimą, ryškumo ir kontrasto reguliavimą bei triukšmo šalinimą.
Požymių išgavimas naudojant gilųjį mokymąsi: Giliojo mokymosi modeliai, ypač konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) ir rekurentiniai neuroniniai tinklai (RNN), naudojami automatiškai išgauti požymius iš vaizdo kadrų. CNN puikiai išgauna erdvinius požymius, identifikuodami objektus ir modelius atskiruose kadruose. RNN, kita vertus, yra skirti apdoroti nuoseklius duomenis, fiksuojant laiko ryšius tarp kadrų ir suprantant veiksmų eigą laikui bėgant. Vis dažniau naudojami ir transformerių modeliai dėl jų gebėjimo modeliuoti ilgo nuotolio priklausomybes vaizdo įrašuose.
Modelio apmokymas: Išgauti požymiai perduodami į mašininio mokymosi modelį, kuris yra apmokomas klasifikuoti veiksmus. Tai apima didelio žymėtų vaizdo įrašų duomenų rinkinio pateikimą modeliui, kur kiekvienas vaizdo įrašas yra anotuotas su atitinkamu atliekamu veiksmu. Modelis išmoksta susieti išgautus požymius su teisinga veiksmo žyma.
Veiksmų klasifikavimas: Kai modelis yra apmokytas, jis gali būti naudojamas klasifikuoti veiksmus naujuose, anksčiau nematytuose vaizdo įrašuose. Vaizdo įrašas pirmiausia apdorojamas, o požymiai išgaunami naudojant apmokytą giluminio mokymosi modelį. Šie požymiai tada perduodami klasifikatoriui, kuris pateikia numatomą veiksmo žymą.
Papildomas apdorojimas (pasirinktinai): Priklausomai nuo taikymo, gali būti taikomi papildomo apdorojimo veiksmai rezultatams patikslinti. Tai galėtų apimti prognozių išlyginimą laikui bėgant, triukšmingų aptikimų filtravimą arba kelių modelių prognozių sujungimą.

Įprastos giluminio mokymosi architektūros veiksmų atpažinimui:

2D CNN: Apdoroja kiekvieną kadrą atskirai, tinka atpažinti veiksmus, pagrįstus daugiausia išvaizda.
3D CNN: Tiesiogiai apdoroja vaizdo apimtis, vienu metu fiksuodami tiek erdvinę, tiek laiko informaciją. Skaičiavimo požiūriu brangesni nei 2D CNN, bet paprastai tikslesni.
Rekurentiniai neuroniniai tinklai (RNN): Apdoroja požymių sekas, išgautas iš vaizdo kadrų, fiksuodami laiko priklausomybes. Ilgos trumpalaikės atminties (LSTM) ir valdomo rekurentinio vieneto (GRU) yra įprasti RNN variantai, naudojami veiksmų atpažinimui.
Transformerių tinklai: Šios architektūros, iš pradžių sukurtos natūralios kalbos apdorojimui, vis dažniau naudojamos vaizdo analizei dėl jų gebėjimo modeliuoti ilgo nuotolio priklausomybes.
Hibridiniai metodai: Skirtingų architektūrų derinimas (pvz., CNN erdvinio požymių išgavimui ir RNN laiko modeliavimui) dažnai gali pagerinti našumą.

Veiksmų atpažinimo taikymas įvairiose pramonės šakose

Galimi veiksmų atpažinimo taikymai yra didžiuliai ir apima daugybę pramonės šakų. Štai keletas pagrindinių pavyzdžių:

1. Saugumas ir stebėjimas:

Veiksmų atpažinimas gali žymiai pagerinti saugumo ir stebėjimo sistemas automatiškai aptikdamas įtartiną veiklą, pavyzdžiui:

Įsibrovimo aptikimas: Neteisėto patekimo į riboto patekimo zonas identifikavimas. Pavyzdžiui, aptinkant, kad kas nors lipa per tvorą arba įeina į pastatą po darbo valandų.
Smurto aptikimas: Peštynių, užpuolimų ar kitų smurtinių incidentų aptikimas viešose erdvėse. Tai ypač naudinga didelio nusikalstamumo zonose arba ten, kur saugumo personalas turi greitai reaguoti į avarines situacijas.
Anomalijų aptikimas: Neįprasto ar netikėto elgesio identifikavimas, pavyzdžiui, kai kas nors įtartinai slankioja prie pastato arba palieka paketą be priežiūros.
Minios valdymas: Minios elgesio stebėjimas siekiant aptikti galimas spūstis ar kitas pavojingas situacijas.

Pavyzdys: metro stotyje dideliame mieste, pavyzdžiui, Londone, veiksmų atpažinimo sistemos galėtų būti naudojamos aptikti žmones, šokančius per turniketus (mokesčio vengimas), padėti parkritusiems keleiviams arba identifikuoti paliktus įtartinus paketus, realiu laiku įspėjant saugumo personalą.

2. Sveikatos apsauga:

Veiksmų atpažinimas suteikia daug naudos sveikatos apsaugai, įskaitant:

Pacientų stebėjimas: Pacientų stebėjimas ligoninėse ar slaugos įstaigose siekiant aptikti kritimus, priepuolius ar kitas medicinines avarijas.
Reabilitacijos stebėjimas: Pacientų pažangos sekimas fizinės terapijos seansų metu ir grįžtamojo ryšio teikimas terapeutams.
Pagyvenusių žmonių priežiūra: Savarankiškai gyvenančių pagyvenusių žmonių stebėjimas siekiant aptikti kritimus, neveiklumą ar kitus nelaimės požymius.
Chirurginė pagalba: Pagalba chirurgams procedūrų metu atpažįstant jų veiksmus ir teikiant atitinkamą informaciją.

Pavyzdys: Japonijoje, kurioje gyventojai senėja, veiksmų atpažinimas tiriamas siekiant stebėti pagyvenusius gyventojus slaugos namuose. Sistema gali aptikti kritimus, klaidžiojimą ar kitus nelaimės požymius, leisdama personalui greitai reaguoti ir suteikti pagalbą. Tai padeda pagerinti pacientų saugumą ir sumažinti naštą slaugytojams.

3. Mažmeninė prekyba:

Veiksmų atpažinimas gali pagerinti mažmeninės prekybos patirtį ir veiklos efektyvumą keliais būdais:

Vagysčių iš parduotuvių aptikimas: Įtartino elgesio, rodančio vagystę, pvz., prekių slėpimo ar apsaugos žymių gadinimo, identifikavimas.
Klientų aptarnavimo stebėjimas: Klientų sąveikų stebėjimas siekiant įvertinti aptarnavimo kokybę ir nustatyti tobulintinas sritis.
Eilių valdymas: Eilių stebėjimas prie kasų siekiant optimizuoti personalo lygį ir sumažinti laukimo laiką.
Lentynų stebėjimas: Užtikrinimas, kad lentynos būtų tinkamai užpildytos ir produktai būtų teisingai išdėstyti.

Pavyzdys: Didelis prekybos centrų tinklas Brazilijoje galėtų naudoti veiksmų atpažinimą savitarnos kasų stebėjimui. Sistema gali aptikti klientus, bandančius netinkamai nuskenuoti prekes (pvz., visai nenuskenuojant prekės), įspėdama personalą apie galimą vagystę. Ji taip pat gali stebėti klientų sąveikas su savitarnos aparatais, kad nustatytų sritis, kur sistema yra paini ar sudėtinga naudoti, o tai leistų pagerinti vartotojo sąsają.

4. Gamyba:

Gamyboje veiksmų atpažinimas gali būti naudojamas:

Saugos stebėjimas: Užtikrinimas, kad darbuotojai laikytųsi saugos procedūrų, pavyzdžiui, dėvėtų šalmus ir naudotų tinkamą įrangą.
Kokybės kontrolė: Gamybos procesų stebėjimas siekiant aptikti defektus ar nukrypimus nuo standartinių procedūrų.
Darbo eigos analizė: Darbuotojų judesių analizė siekiant optimizuoti darbo eigas ir pagerinti efektyvumą.
Įrangos stebėjimas: Gedimų ar galimų įrangos gedimų aptikimas remiantis neįprastais judesiais ar vibracijomis.

Pavyzdys: Automobilių gamykla Vokietijoje galėtų naudoti veiksmų atpažinimą, kad stebėtų darbuotojus, surenkančius transporto priemones. Sistema gali užtikrinti, kad darbuotojai naudoja teisingus įrankius ir laikosi tinkamų surinkimo etapų, mažindama klaidų riziką ir gerindama produkto kokybę. Ji taip pat gali aptikti nesaugią praktiką, pavyzdžiui, darbuotojus, nedėvinčius apsauginių akinių ar apeinančius saugos blokatorius, suaktyvindama įspėjimą ir užkirsdama kelią nelaimingiems atsitikimams.

5. Išmanieji miestai:

Veiksmų atpažinimas atlieka lemiamą vaidmenį kuriant protingesnius ir saugesnius miestus:

Eismo stebėjimas: Eismo įvykių, pėsčiųjų pažeidimų ir kitų su eismu susijusių incidentų aptikimas.
Visuomenės saugumas: Viešųjų erdvių stebėjimas siekiant aptikti nusikalstamą veiklą, vandalizmą ar kitas grėsmes visuomenės saugumui.
Atliekų tvarkymas: Atliekų surinkimo procesų stebėjimas siekiant užtikrinti efektyvumą ir nustatyti tobulintinas sritis.
Infrastruktūros stebėjimas: Infrastruktūros, pvz., tiltų ir kelių, pažeidimų ar galimų gedimų aptikimas.

Pavyzdys: Singapūre, vykdant išmaniojo miesto iniciatyvą, veiksmų atpažinimas galėtų būti naudojamas pėsčiųjų perėjų stebėjimui. Sistema gali aptikti ėjimą per gatvę neleistinoje vietoje ar kitus pėsčiųjų pažeidimus, automatiškai išduodama įspėjimus ar baudas. Tai padeda pagerinti pėsčiųjų saugumą ir sumažinti eismo įvykių skaičių.

6. Sporto analitika:

Veiksmų atpažinimas vis dažniau naudojamas sporte:

Sportininkų pasirodymų analizė: Žaidėjų judesių ir technikos analizė siekiant nustatyti tobulintinas sritis.
Pagalba teisėjams: Pagalba teisėjams priimant tikslius sprendimus automatiškai aptinkant pražangas, nuobaudas ar kitus taisyklių pažeidimus.
Fanų įtraukimas: Gerbėjams suteikiamos patobulintos žiūrėjimo patirtys per realaus laiko veiksmo akcentus ir analizę.

Pavyzdys: Futbolo rungtynių metu veiksmų atpažinimas gali aptikti pražangas, nuošales ir kitus taisyklių pažeidimus tiksliau nei vien tik žmonės teisėjai. Tai gali lemti teisingesnius ir tikslesnius rezultatus, gerinant žaidimo sąžiningumą. Duomenys taip pat gali būti naudojami suteikti gerbėjams patobulintas žiūrėjimo patirtis, pavyzdžiui, realaus laiko ginčytinų sprendimų pakartojimus ir žaidėjų pasirodymų analizę.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors veiksmų atpažinimas žada daug, yra keletas iššūkių, kuriuos reikia išspręsti siekiant užtikrinti sėkmingą jo įdiegimą:

Duomenų prieinamumas ir anotavimas: Tikslių veiksmų atpažinimo modelių apmokymui reikia didelio kiekio žymėtų vaizdo duomenų. Šių duomenų rinkimas ir anotavimas gali būti daug laiko ir pinigų reikalaujantis procesas.
Skaičiavimo sudėtingumas: Giliojo mokymosi modeliai, naudojami veiksmų atpažinimui, gali būti skaičiavimo požiūriu intensyvūs, reikalaujantys didelės apdorojimo galios ir atminties. Tai gali būti kliūtis diegiant šias sistemas realiu laiku arba įrenginiuose su ribotais ištekliais.
Uždengimas ir požiūrio taško kaita: Veiksmų atpažinimo sistemos gali susidurti su sunkumais tiksliai klasifikuoti veiksmus, kai objektai ar žmonės yra iš dalies uždengti arba kai požiūrio taškas žymiai pasikeičia.
Veiksmų atlikimo skirtumai: Žmonės veiksmus atlieka skirtingai, ir šie skirtumai gali apsunkinti veiksmų atpažinimo sistemų gebėjimą apibendrinti naujose situacijose.
Etiniai svarstymai: Veiksmų atpažinimo technologijos naudojimas kelia etinių problemų, ypač susijusių su privatumu ir galimu šališkumu. Būtina užtikrinti, kad šios sistemos būtų naudojamos atsakingai ir etiškai.

Iššūkių sprendimas:

Mokslininkai ir kūrėjai aktyviai dirba spręsdami šiuos iššūkius naudodami įvairias technikas:

Duomenų augmentacija: Sintetinių duomenų kūrimas arba esamų duomenų papildymas siekiant padidinti mokymo duomenų rinkinio dydį ir įvairovę.
Perkeltinis mokymasis: Iš anksto apmokytų modelių naudojimas dideliuose duomenų rinkiniuose siekiant pagerinti našumą mažesniuose, labiau specializuotuose duomenų rinkiniuose.
Modelių suspaudimas: Metodų kūrimas, siekiant sumažinti giluminio mokymosi modelių dydį ir skaičiavimo sudėtingumą neprarandant tikslumo.
Patikimas požymių išgavimas: Požymių išgavimo metodų kūrimas, kurie būtų mažiau jautrūs uždengimui, požiūrio taško kaitai ir veiksmų atlikimo skirtumams.
Paaiškinamas dirbtinis intelektas (XAI): Metodų kūrimas, kad veiksmų atpažinimo sistemos taptų skaidresnės ir suprantamesnės, leidžiant vartotojams suprasti, kodėl sistema priėmė tam tikrą sprendimą.

Veiksmų atpažinimo ateitis

Veiksmų atpažinimo ateitis yra šviesi, artimiausiais metais tikimasi didelių pažangų. Štai keletas pagrindinių tendencijų, kurias verta stebėti:

Pagerintas tikslumas ir patikimumas: Giliojo mokymosi architektūrų ir apmokymo metodų pažanga lems tikslesnes ir patikimesnes veiksmų atpažinimo sistemas, kurios galės susidoroti su sudėtingais realaus pasaulio scenarijais.
Veikimas realiuoju laiku: Efektyvesnių algoritmų ir aparatinės įrangos kūrimas leis realiu laiku atpažinti veiksmus platesniame įrenginių spektre, įskaitant mobiliuosius telefonus ir įterptines sistemas.
Integracija su kitomis technologijomis: Veiksmų atpažinimas bus vis labiau integruojamas su kitomis technologijomis, tokiomis kaip daiktų interneto (IoT) įrenginiai, robotika ir papildytoji realybė, sukuriant naujas ir inovatyvias programas.
Personalizuotas veiksmų atpažinimas: Veiksmų atpažinimo sistemos galės prisitaikyti prie individualių vartotojų, atpažindamos jų unikalius judesio modelius ir teikdamos personalizuotą grįžtamąjį ryšį.
Etiškas ir atsakingas DI: Didesnis dėmesys bus skiriamas etiškų ir atsakingų veiksmų atpažinimo sistemų kūrimui, kurios apsaugotų privatumą ir vengtų šališkumo.

Praktinės įžvalgos pasaulio profesionalams

Profesionalams, norintiems pasinaudoti veiksmų atpažinimo technologija, apsvarstykite šias praktines įžvalgas:

Nustatykite konkrečius naudojimo atvejus: Aiškiai apibrėžkite konkrečias problemas, kurias norite išspręsti naudojant veiksmų atpažinimą. Pradėkite nuo mažų, gerai apibrėžtų projektų ir palaipsniui plėskitės, kaupdami patirtį.
Duomenys yra svarbiausia: Investuokite į aukštos kokybės vaizdo duomenų, susijusių su jūsų naudojimo atveju, rinkimą ir anotavimą. Kuo daugiau duomenų turėsite, tuo geriau veiks jūsų veiksmų atpažinimo modelis.
Pasirinkite tinkamą technologiją: Atidžiai įvertinkite skirtingus veiksmų atpažinimo algoritmus ir platformas, kad rastumėte geriausiai atitinkančius jūsų poreikius. Atsižvelkite į tokius veiksnius kaip tikslumas, skaičiavimo sudėtingumas ir integracijos paprastumas.
Spręskite etinius klausimus: Būkite atidūs etinėms veiksmų atpažinimo technologijos naudojimo pasekmėms ir imkitės veiksmų privatumui apsaugoti ir šališkumui išvengti.
Būkite informuoti: Sekite naujausius pasiekimus veiksmų atpažinimo srityje dalyvaudami konferencijose, skaitydami mokslinius straipsnius ir sekdami pramonės tinklaraščius.

Išvada

Veiksmų atpažinimas yra sparčiai besivystanti sritis, turinti potencialą transformuoti daugybę pramonės šakų. Suprasdami pagrindinę technologiją, jos taikymus ir iššūkius, galite panaudoti jos galią kurdami inovatyvius sprendimus ir gerindami efektyvumą, saugumą ir apsaugą pasauliniame kontekste. Technologijai toliau tobulėjant, ateinančiais metais galime tikėtis dar įdomesnių ir paveikesnių veiksmų atpažinimo taikymų.

Pasinaudokite vaizdo analitikos ir veiksmų atpažinimo potencialu, kad skatintumėte inovacijas ir kurtumėte protingesnį, saugesnį ir efektyvesnį pasaulį.