A piacon lévő kamerás rendszerek többnyire viszonylag egyszerűbb mozgásdetekciós mechanizmusokkal működnek, éppen ezért komoly többletmunkát jelent az észlelések manuális validálása. Ebben kíván előrelépést hozni a hazai fejlesztésű U-Alarm, amely a gépi tanulás alkalmazásával jelentős mértékben csökkenti a téves riasztások számát.
Nemrég jelentette be új szoftververziójának kereskedelmi indulását az Ultinous Zrt. A 2017-ben indult startup vállalkozás saját platformján a gépi tanulás módszerével fejlesztette új üzleti alkalmazását. Az U-Alarm magyar fejlesztőmérnökök nemzetközileg is elismert szoftvere, amely hatékonyan elemzi a videomegfigyelő rendszerek képeit. Ennek megfelelően szinte valós időben képes megkülönböztetni az emberek mozgását a tárgyakétól, meg tudja számolni a képen lévő személyeket és a felismert objektumokat, illetve azonnali riasztás indít az elemzés eredményéről a megtanult szabályrendszer alapján – írta az IoT Zóna.
„Akár nemzetközi szinten, akár hazai szinten nézzük, a biztonságtechnika egy igen konzervatív iparágnak számít. A mesterséges intelligencia legújabb eredményeinek alkalmazása a videomegfigyelő rendszerekben jelenleg még csak egy-két százalék körül van. Ugyanakkor az elmúlt évek látványos trendje, hogy szinte exponenciális fejlődés zajlik a képfeldolgozás terén. Ma már elérhetők olyan pontosságú programok, amelyek négy-öt évvel ezelőtt még elképzelhetetlenek voltak. Éppen ezért arra számítok, hogy már idén áttörést hozhat a mesterséges intelligencia a videoanalitika területén" – mondta Balogh György, az Ultinous Zrt. ügyvezető igazgatója.
Az általuk alkalmazott gépi tanulás lényege, hogy az algoritmus nagy adathalmazok alapján tanul. „3 millió kép megtanításával kimagasló pontosságot értünk el a humán detekció terén, és platformunkon gyorsan taníthatóak más objektumok – például járművek, hajók – észlelése is, de rendszerünk képes akár annak a felismerésére, ha az építkezés területén tartózkodók nem viselnek munkavédelmi sisakot. Az U-Alarm eddigi éles tesztjeink alapján 300 méteres távolságból kiemelkedően nagy megbízhatósággal ismeri fel az emberi mozgást akár éjszakai körülmények között is, álló és mozgó kamerák esetében egyaránt" – részletezte Balogh György.
Fejlesztésük úgynevezett deep learning – mélytanulási – modelleket és mesterséges neuronhálót is alkalmaz. „Ezt úgy képzeljük el, mint egy olyan elemzést, amely az emberi agyhoz hasonlóan működik, tehát nagyon sok rétegen, egyre absztraktabb formában megy keresztül az információ. A számítási komplexitást érzékelteti, hogy napjainkban már nagyon nagy – akár 500 millió – paraméterszámú modellekről is beszélhetünk. Ezeknek a mélytanuló algoritmusoknak az osztályozási pontossága is folyamatosan javul, így a gép már van, amiben jobban teljesít, mint az ember, vagy megközelíti az emberi percepció szintjét" – fejtette ki az ügyvezető igazgató.
Az U-Alarm alkalmazást jelenleg partnercégeik 6 országban – Magyarország mellett Svédországban, Angliában, Izraelben, Olaszországban és Görögországban – tesztelik.
További részleteket az itt olvashat.
