Видеоаналитика: Распознавание действий — подробное руководство

Видеоаналитика производит революцию в том, как мы взаимодействуем с огромными объемами видеоданных, генерируемых ежедневно, и как мы их понимаем. Одним из самых многообещающих применений видеоаналитики является распознавание действий — область, сфокусированная на автоматической идентификации и категоризации человеческих действий на видеозаписях. Эта технология способна трансформировать отрасли от безопасности и видеонаблюдения до здравоохранения и производства, предлагая беспрецедентные инсайты и возможности автоматизации.

Что такое распознавание действий?

Распознавание действий, по своей сути, — это процесс обучения компьютеров «видеть» и понимать человеческие действия в видео. Оно использует алгоритмы, в основном из областей компьютерного зрения и машинного обучения, для анализа видеокадров, обнаружения объектов и людей, отслеживания их движений и, в конечном итоге, классификации их действий на основе изученных паттернов. Представьте, что вы даете компьютеру возможность посмотреть видео и автоматически ответить на вопросы вроде: «Кто-то бежит?», «На работнике надета защитная каска?» или «Падает ли покупатель?».

В отличие от простого обнаружения объектов, которое лишь идентифицирует наличие объекта, распознавание действий идет на шаг дальше, анализируя последовательность движений и взаимодействий, чтобы понять происходящую деятельность.

Ключевые концепции в распознавании действий:

• Обнаружение объектов: Идентификация и определение местоположения объектов (людей, машин, инструментов и т. д.) в видеокадрах.
• Отслеживание объектов: Прослеживание движения обнаруженных объектов во времени, создание траекторий их положений.
• Извлечение признаков: Извлечение релевантных признаков из видеокадров, таких как паттерны движения, позы тела и взаимодействия объектов.
• Классификация: Использование моделей машинного обучения для классификации извлеченных признаков по заранее определенным категориям действий (например, ходьба, бег, сидение, падение).

Как работает распознавание действий: глубокое погружение

Технология, лежащая в основе распознавания действий, значительно эволюционировала за последние годы. Изначально применялись более простые алгоритмы, основанные на созданных вручную признаках. Однако появление глубокого обучения произвело революцию в этой области, приведя к созданию гораздо более точных и надежных систем. Вот общий обзор процесса:

1. Сбор и предварительная обработка данных: Процесс начинается со сбора видеоданных, относящихся к действиям, которые вы хотите распознать. Затем эти данные предварительно обрабатываются для улучшения их качества и подготовки к анализу. Шаги предварительной обработки могут включать изменение размера видео, настройку яркости и контрастности, а также удаление шума.
2. Извлечение признаков с помощью глубокого обучения: Модели глубокого обучения, в частности сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), используются для автоматического извлечения признаков из видеокадров. CNN отлично справляются с извлечением пространственных признаков, идентифицируя объекты и паттерны в отдельных кадрах. RNN, с другой стороны, предназначены для обработки последовательных данных, улавливая временные связи между кадрами и понимая течение действий во времени. Все чаще используются и модели на основе трансформеров из-за их способности моделировать дальнодействующие зависимости в видео.
3. Обучение модели: Извлеченные признаки затем подаются в модель машинного обучения, которая обучается классифицировать действия. Это включает в себя подачу в модель большого набора данных с размеченными видео, где каждое видео аннотировано соответствующим выполняемым действием. Модель учится ассоциировать извлеченные признаки с правильной меткой действия.
4. Классификация действий: После обучения модель можно использовать для классификации действий в новых, ранее не виденных видео. Видео сначала предварительно обрабатывается, и признаки извлекаются с помощью обученной модели глубокого обучения. Затем эти признаки подаются в классификатор, который выдает предсказанную метку действия.
5. Постобработка (опционально): В зависимости от приложения могут применяться шаги постобработки для уточнения результатов. Это может включать сглаживание предсказаний во времени, фильтрацию зашумленных обнаружений или объединение предсказаний от нескольких моделей.

Распространенные архитектуры глубокого обучения для распознавания действий:

• 2D CNN (Сверточные нейронные сети): Обрабатывают каждый кадр независимо, подходят для распознавания действий, основанных в первую очередь на внешнем виде.
• 3D CNN: Напрямую обрабатывают видео объемы, захватывая как пространственную, так и временную информацию одновременно. Более затратны в вычислительном плане, чем 2D CNN, но, как правило, более точны.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): Обрабатывают последовательности признаков, извлеченных из видеокадров, улавливая временные зависимости. Долгая краткосрочная память (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU) — распространенные варианты RNN, используемые в распознавании действий.
• Трансформерные сети: Эти архитектуры, первоначально разработанные для обработки естественного языка, все чаще используются для видеоанализа благодаря их способности моделировать дальнодействующие зависимости.
• Гибридные подходы: Сочетание различных архитектур (например, CNN для извлечения пространственных признаков и RNN для временного моделирования) часто может привести к улучшению производительности.

Применение распознавания действий в различных отраслях

Потенциальные области применения распознавания действий огромны и охватывают множество отраслей. Вот несколько ключевых примеров:

1. Безопасность и видеонаблюдение:

Распознавание действий может значительно улучшить системы безопасности и видеонаблюдения за счет автоматического обнаружения подозрительных действий, таких как:

• Обнаружение вторжений: Идентификация несанкционированного доступа в запретные зоны. Например, обнаружение человека, перелезающего через забор или входящего в здание в нерабочее время.
• Обнаружение насилия: Обнаружение драк, нападений или других насильственных инцидентов в общественных местах. Это особенно полезно в районах с высоким уровнем преступности или там, где службам безопасности необходимо быстро реагировать на чрезвычайные ситуации.
• Обнаружение аномалий: Идентификация необычного или неожиданного поведения, например, когда кто-то подозрительно слоняется возле здания или оставляет пакет без присмотра.
• Управление толпой: Мониторинг поведения толпы для выявления потенциальных давок или других опасных ситуаций.

Пример: На станции метро в крупном городе, таком как Лондон, системы распознавания действий могут использоваться для обнаружения людей, перепрыгивающих через турникеты (безбилетный проезд), помощи упавшим пассажирам или выявления подозрительных пакетов, оставленных без присмотра, оповещая службу безопасности в реальном времени.

2. Здравоохранение:

Распознавание действий предлагает множество преимуществ в здравоохранении, в том числе:

• Мониторинг пациентов: Наблюдение за пациентами в больницах или учреждениях по уходу для обнаружения падений, приступов или других неотложных медицинских состояний.
• Мониторинг реабилитации: Отслеживание прогресса пациентов во время сеансов физиотерапии и предоставление обратной связи терапевтам.
• Уход за пожилыми людьми: Наблюдение за пожилыми людьми, живущими самостоятельно, для обнаружения падений, бездействия или других признаков бедствия.
• Хирургическая помощь: Помощь хирургам во время операций путем распознавания их действий и предоставления релевантной информации.

Пример: В Японии, с ее стареющим населением, распознавание действий изучается для мониторинга пожилых жителей в домах престарелых. Система может обнаруживать падения, блуждание или другие признаки бедствия, позволяя персоналу быстро реагировать и оказывать помощь. Это помогает повысить безопасность пациентов и снизить нагрузку на опекунов.

3. Розничная торговля:

Распознавание действий может улучшить покупательский опыт и операционную эффективность несколькими способами:

• Обнаружение краж в магазинах: Идентификация подозрительного поведения, указывающего на кражу, например, сокрытие товара или взлом защитных меток.
• Мониторинг обслуживания клиентов: Наблюдение за взаимодействием с клиентами для оценки качества обслуживания и выявления областей для улучшения.
• Управление очередями: Мониторинг очередей у касс для оптимизации численности персонала и сокращения времени ожидания.
• Мониторинг полок: Обеспечение достаточного запаса товаров на полках и правильной выкладки продукции.

Пример: Крупная сеть супермаркетов в Бразилии может использовать распознавание действий для мониторинга касс самообслуживания. Система может обнаруживать попытки клиентов неправильно сканировать товары (например, не сканировать товар вообще), предупреждая персонал о потенциальной краже. Она также может отслеживать взаимодействие клиентов с автоматами самообслуживания, чтобы выявить места, где система непонятна или сложна в использовании, что приведет к улучшению пользовательского интерфейса.

4. Производство:

В производстве распознавание действий может использоваться для:

• Мониторинг безопасности: Обеспечение соблюдения работниками процедур безопасности, таких как ношение касок и использование надлежащего оборудования.
• Контроль качества: Мониторинг производственных процессов для выявления дефектов или отклонений от стандартных процедур.
• Анализ рабочих процессов: Анализ движений работников для оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности.
• Мониторинг оборудования: Обнаружение неисправностей или потенциальных сбоев в оборудовании на основе необычных движений или вибраций.

Пример: Автомобильный завод в Германии может использовать распознавание действий для наблюдения за рабочими, собирающими автомобили. Система может гарантировать, что рабочие используют правильные инструменты и следуют правильным этапам сборки, снижая риск ошибок и улучшая качество продукции. Она также может обнаруживать небезопасные действия, такие как неиспользование рабочими защитных очков или обход блокировок безопасности, вызывая оповещение и предотвращая несчастные случаи.

5. Умные города:

Распознавание действий играет решающую роль в создании более умных и безопасных городов:

• Мониторинг дорожного движения: Обнаружение дорожно-транспортных происшествий, нарушений со стороны пешеходов и других инцидентов, связанных с дорожным движением.
• Общественная безопасность: Мониторинг общественных мест для выявления преступной деятельности, вандализма или других угроз общественной безопасности.
• Управление отходами: Мониторинг процессов сбора отходов для обеспечения эффективности и выявления областей для улучшения.
• Мониторинг инфраструктуры: Обнаружение повреждений или потенциальных сбоев в инфраструктуре, такой как мосты и дороги.

Пример: В Сингапуре, в рамках инициативы «умный город», распознавание действий может использоваться для мониторинга пешеходных переходов. Система может обнаруживать переход в неположенном месте или другие нарушения со стороны пешеходов, автоматически выписывая предупреждения или штрафы. Это помогает повысить безопасность пешеходов и сократить количество дорожно-транспортных происшествий.

6. Спортивная аналитика:

Распознавание действий все чаще используется в спорте для:

• Анализ производительности спортсменов: Анализ движений и техник игроков для выявления областей для улучшения.
• Помощь судьям: Помощь судьям в принятии точных решений путем автоматического обнаружения фолов, нарушений правил или других нарушений.
• Вовлечение болельщиков: Предоставление болельщикам улучшенного опыта просмотра с помощью ярких моментов и анализа действий в реальном времени.

Пример: Во время футбольного матча распознавание действий может обнаруживать фолы, офсайды и другие нарушения правил точнее, чем одни лишь судьи. Это может привести к более справедливым и точным результатам, повышая честность игры. Данные также могут использоваться для предоставления болельщикам улучшенного опыта просмотра, такого как повторы спорных моментов в реальном времени и анализ игры спортсменов.

Проблемы и соображения

Хотя распознавание действий имеет огромный потенциал, существует несколько проблем, которые необходимо решить для его успешного внедрения:

• Доступность и аннотирование данных: Для обучения точных моделей распознавания действий требуются большие объемы размеченных видеоданных. Сбор и аннотирование этих данных могут быть трудоемкими и дорогостоящими.
• Вычислительная сложность: Модели глубокого обучения, используемые для распознавания действий, могут быть вычислительно интенсивными, требуя значительной вычислительной мощности и памяти. Это может стать препятствием для развертывания этих систем в реальном времени или на устройствах с ограниченными ресурсами.
• Окклюзия и изменение точки обзора: Системы распознавания действий могут испытывать трудности с точной классификацией действий, когда объекты или люди частично перекрыты или когда точка обзора значительно меняется.
• Вариации в выполнении действий: Люди выполняют действия по-разному, и эти вариации могут затруднить обобщение систем распознавания действий на новые ситуации.
• Этические соображения: Использование технологии распознавания действий вызывает этические опасения, особенно в отношении конфиденциальности и потенциальной предвзятости. Крайне важно обеспечить ответственное и этичное использование этих систем.

Решение проблем:

Исследователи и разработчики активно работают над решением этих проблем с помощью различных методов:

• Аугментация данных: Создание синтетических данных или аугментация существующих данных для увеличения размера и разнообразия обучающего набора.
• Трансферное обучение: Использование предварительно обученных моделей на больших наборах данных для улучшения производительности на меньших, более специализированных наборах данных.
• Сжатие моделей: Разработка методов для уменьшения размера и вычислительной сложности моделей глубокого обучения без ущерба для точности.
• Надежное извлечение признаков: Разработка методов извлечения признаков, которые менее чувствительны к окклюзии, изменению точки обзора и вариациям в выполнении действий.
• Объяснимый ИИ (XAI): Разработка методов, делающих системы распознавания действий более прозрачными и понятными, позволяя пользователям понимать, почему система сделала тот или иной прогноз.

Будущее распознавания действий

Будущее распознавания действий выглядит светлым, и в ближайшие годы ожидаются значительные достижения. Вот несколько ключевых тенденций, на которые стоит обратить внимание:

• Повышенная точность и надежность: Прогресс в архитектурах глубокого обучения и методах обучения приведет к созданию более точных и надежных систем распознавания действий, способных справляться со сложными реальными сценариями.
• Производительность в реальном времени: Разработка более эффективных алгоритмов и аппаратного обеспечения позволит осуществлять распознавание действий в реальном времени на более широком спектре устройств, включая мобильные телефоны и встраиваемые системы.
• Интеграция с другими технологиями: Распознавание действий будет все больше интегрироваться с другими технологиями, такими как устройства IoT, робототехника и дополненная реальность, создавая новые и инновационные приложения.
• Персонализированное распознавание действий: Системы распознавания действий смогут адаптироваться к отдельным пользователям, распознавая их уникальные паттерны движений и предоставляя персонализированную обратную связь.
• Этичный и ответственный ИИ: Большее внимание будет уделяться разработке этичных и ответственных систем распознавания действий, которые защищают конфиденциальность и избегают предвзятости.

Практические выводы для глобальных профессионалов

Для профессионалов, стремящихся использовать технологию распознавания действий, рассмотрите эти практические выводы:

1. Определите конкретные сценарии использования: Четко определите конкретные проблемы, которые вы хотите решить с помощью распознавания действий. Начните с небольших, четко определенных проектов и постепенно расширяйтесь по мере накопления опыта.
2. Данные — это ключ: Инвестируйте в сбор и аннотирование высококачественных видеоданных, относящихся к вашему сценарию использования. Чем больше у вас данных, тем лучше будет работать ваша модель распознавания действий.
3. Выберите правильную технологию: Тщательно оцените различные алгоритмы и платформы для распознавания действий, чтобы найти наиболее подходящее решение для ваших нужд. Учитывайте такие факторы, как точность, вычислительная сложность и простота интеграции.
4. Учитывайте этические проблемы: Помните об этических последствиях использования технологии распознавания действий и предпринимайте шаги для защиты конфиденциальности и избежания предвзятости.
5. Будьте в курсе: Следите за последними достижениями в области распознавания действий, посещая конференции, читая научные статьи и следя за отраслевыми блогами.

Заключение

Распознавание действий — это быстро развивающаяся область, способная трансформировать множество отраслей. Понимая основную технологию, ее применение и проблемы, вы можете использовать ее мощь для создания инновационных решений и повышения эффективности, безопасности и защищенности в глобальном контексте. По мере дальнейшего развития технологии мы можем ожидать появления еще более захватывающих и значимых применений распознавания действий в ближайшие годы.

Используйте потенциал видеоаналитики и распознавания действий для стимулирования инноваций и создания более умного, безопасного и эффективного мира.