SMP Robotics Systems Poland ®

Inteligentny nadzór i
rozpoznawanie twarzy

Inteligentny nadzór i rozpoznawanie twarzy

Inteligentny system nadzoru robota bezpieczeństwa wykrywa ludzi i ich twarze.

  • Rozpoznawanie ludzi przez chmurowe rozpoznawanie twarzy;
  • Alarmy w przypadku wtargnięcia człowieka do ograniczonego bezzałogowego obszaru;
  • Kamera PTZ śledząca poruszające się osoby; 
  • Zapisywanie zdjęć twarzy i nagrywanie filmów poruszających się ludzi.

Aby zapewnić pełne rozpoznawanie ludzi, każdy robot bezpieczeństwa musi być podłączony do serwera dostawcy rozpoznawania twarzy.

Rozpoznawanie twarzy na ulicy 

Rozpoznawanie twarzy na ulicy

Pierwszy rodzaj robotów wykrywa ludzi na niewielkich odległościach, tj. na ulicach iw parkach. Wbudowany superkomputer umożliwia jednoczesne rozpoznawanie ludzi na obrazach z sześciu wbudowanych kamer. Kamery są ustawione w taki sposób, aby tworzyły pełny okrąg i mogą rozpoznawać ludzkie twarze we wszystkich kierunkach, bez względu na to, gdzie porusza się główny przepływ ludzi.

Robot jest tak wysoki, jak osoba średniego wzrostu. Jego kamery wideo odpowiadają poziomowi twarzy chodzących ludzi. Takie ustawienie kamer pozwala uzyskać optymalne do rozpoznania obrazy ludzkie. Wbudowany superkomputer wykonuje zdjęcia z przodu. Dzięki przesyłaniu zdjęć tylko z przodu, robot bezpieczeństwa minimalizuje ruch w kanałach komunikacji bezprzewodowej i zmniejsza obciążenie serwerów do rozpoznawania twarzy w chmurze .  

SMP Robotics jest otwarty na integrację z kompletnymi systemami rozpoznawania ludzi.  

Śledzenie ludzi i wykrywanie twarzy

Śledzenie ludzi i wykrywanie twarzy

Wraz z sześcioma kamerami 360-stopniowego panoramicznego systemu CCTV drugi typ robota jest wyposażony w kamerę PTZ . Kamera PTZ pod kontrolą oddzielnego pokładowego superkomputera umożliwia wszechstronne skanowanie terytorium znajdującego się obok robota. W przypadku wykrycia człowieka aparat śledzi go przez określony czas lub do momentu zrobienia zdjęcia przedniej twarzy.  

Oddzielny pokładowy superkomputer zapewnia rozpoznawanie twarzy / ludzi, śledząc za pomocą kamery PTZ na każdej klatce strumienia wideo. Wysoka prędkość przetwarzania klatek kamery umożliwia pełny obrót kamery PTZ w mniej niż dwie minuty. Pracując w tym trybie, robot może rozpoznawać osoby w zasięgu do 100 metrów.   

Oba typy robotów wyszukują ludzi w bazie danych w chmurze. Takie rozwiązanie pozwala na użycie jednego serwera dla grupy robotów. Co więcej, każdy robot jest aktywnym inicjatorem zapytania i podejmuje niezależną decyzję, czy włączyć alarm po otrzymaniu odpowiedzi.

OKREŚL JAKIE OBJEKTY CHCESZ ROZPOZNAWAĆ OPRÓCZ LUDZI?

YouTube video

Deep Learning

Oparty na inteligentnym systemie nadzoru

Zgodnie z przeznaczeniem robota pojawienie się osoby w polu widzenia kamer robota jest postrzegane jako zdarzenie alarmowe wymagające uwagi operatora. Dlatego celem inteligentnej analizy wideo jest wykrywanie osób na obrazach z kamer systemu nadzoru wideo.

Aby zrealizować to zadanie, opracowano oprogramowanie wykorzystujące głębokie uczenie się w nawracających sieciach neuronowych. Takie sieci neuronowe zapewniają solidne możliwości wystarczające do użytku w świecie rzeczywistym. Nawet w skomplikowanych warunkach wyładowań atmosferycznych, gdy robot patroluje ten obszar, sieć neuronowa wyszkolona na wielu przykładach może rozpoznać ludzi wśród wielu obiektów otaczających robota.

Sieci neuronowe z możliwością głębokiej nauki oferują nieograniczone możliwości wykrywania innych obiektów, takich jak samochody, za pomocą algorytmów uczenia wzmacniającego.

Inteligentny nadzór i <br>rozpoznawanie twarzy

Sieci neuronowe na komputerach wbudowanych

System nadzoru wideo robota zawiera dedykowany superkomputer T9 oparty na module procesora Jetson TX2. Jetson TX2 firmy NVIDIA oferuje wysoką wydajność wystarczającą do jednoczesnego przetwarzania 6 streamów wideo w wysokiej rozdzielczości przy dość niskim zużyciu energii. Zużycie energii jest kluczową cechą autonomicznego robota mobilnego, który musi polegać na wbudowanych akumulatorach. Im mniej energii potrzebuje system nadzoru wideo, tym dłużej robot może pracować bez ładowania. Pobór mocy superkomputera opartego na Jetson TX2 wynosi zaledwie 15 W, więc można go wykorzystać do długoterminowego autonomicznego nadzoru robota mobilnego.

Architektura procesora została zaprojektowana do pracy z głębokimi uczącymi się sieciami neuronowymi. Zapewnia to wysoką wydajność niezbędną do wykrywania ludzi w wideo streamach.

Wbudowany superkomputer jest doskonałym rozwiązaniem do wykrywania nie tylko ludzi, ale także innych obiektów będących przedmiotem zainteresowania ze względów bezpieczeństwa. Na przykład materiały budowlane są często kradzione przy użyciu pickupów. Sieć neuronowa zdolna do rozpoznania samochodu w niebezpiecznej odległości od strzeżonego obiektu będzie mogła ostrzegać o potencjalnie niebezpiecznej sytuacji. Aby ta funkcja działała, wystarczy przeszkolić sieć neuronową, aby rozpoznawała określony typ pojazdu, a następnie dodać tę sieć neuronową do oprogramowania działającego na komputerze pokładowym inteligentnego systemu nadzoru wideo robota. Takie podejście nie wymaga aktualizacji sprzętu, a wraz z rozwojem nowego oprogramowania infrastrukturalnego pozwala szybko rozszerzyć dostępne funkcje robotów bezpieczeństwa.

Wykrywanie ludzi w systemie nadzoru wideo

Detekcja ludzi na obrazach uzyskanych z sześciu 360-stopniowych kamer odbywa się za pomocą jednego wbudowanego komputera. Zasięg wykrywania zależy od wielu czynników: wielkości osoby w kadrze, tego, czy można zobaczyć jej pełną wysokość, flasha, tła, czy też inne obiekty częściowo zasłaniają tę osobę. Niemniej jednak, w najbardziej ogólnym przypadku, zasięg wykrywania w obecnych modelach robotów wynosi około 40-50 metrów. Obraz z każdej kamery jest analizowany z częstotliwością kilku klatek na sekundę, co jest wystarczające do niezawodnego działania systemu.

Aby zwiększyć odległość wykrywania ludzi, na przykład podczas patrolowania wzdłuż ogrodzeń, potencjalne zagrożenie można zlokalizować w większej odległości za pomocą kamery PTZ. Ta kamera może wykryć człowieka w odległości około 200 m. Aparat działa w trybie skanowania. Wykonuje nadzór 360 stopni, płynnie obracając się wokół swojej osi pionowej. Obraz z kamery PTZ jest przetwarzany przez dodatkowy dedykowany superkomputer Jetson TX2, który analizuje strumień wideo w wysokiej rozdzielczości przy 25 klatkach na sekundę. Tryb wykrywania skanowania można zawiesić, pozwalając kamerze PTZ podążać za określonym obiektem.

Wykrywanie ludzi w systemie nadzoru wideo
Prozessormodul NVIDIA Jetson TX2
Moduł procesoraNVIDIA Jetson TX2
Pamięć8 GB LPDDR4
PrzechowywanieDysk SSD 2,5 ″
KompresjaH.265/H.264
Wideo8 kanałów AHD, 720p; SMA
Audio2 kanały; Hirose HR10
InterfejsyRS232, CAN; Hirose HR10
USB 3.0, USB 2.0, HDMI 2.0
Ethernet 10/100/1000 Mbps
Napięcie wejściowe mocy2 V DC (10 … 16 V DC)
Pobór energii7 W maks
Wymiary185×110×55
Inteligentny nadzór i <br>rozpoznawanie twarzy

Zestaw programistyczny do inteligentnego nadzoru wideo

Zestaw uruchomieniowy T9

Opracowanie inteligentnych systemów nadzoru wideo i analityki wideo
Zestaw uruchomieniowy T9

Komputer wbudowany T9

Zestaw uruchomieniowy PROMT

Opracowanie inteligentnych systemów analizy wideo dla robota S5.2 PROMT
Zestaw uruchomieniowy PROMT

Wbudowany komputer T9 +
System kamer z widokiem 360 stopni

Zestaw uruchomieniowy PICARD

Opracowanie inteligentnych systemów analizy wideo dla robota S5.2 PICARD
Zestaw uruchomieniowy PICARD

2 wbudowane komputery T9 +
Systemy kamer 360 ° +
kamera IP PTZdiv>

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja

oraz Big Data w systemie bezpieczeństwa 5.2 +

Roboty patrolujące strzeżone pomieszczenia gromadzą dane o miejscach, w których najczęściej napotykają potencjalne zagrożenia. Dane te są przetwarzane i analizowane przez długi czas. W rezultacie mapa intensywności zagrożeń składa się na podstawie czynników zewnętrznych, pory dnia, pogody i różnych innych informacji, które dostarczają nam Big Data. Przetwarzanie tych danych może pomóc w przewidywaniu zagrożeń i usprawnić automatyczne patrolowanie w potencjalnie niebezpiecznych czasach. Możliwe jest również użycie funkcji AI na etapie przetwarzania danych, aby automatycznie skupić patrolujące roboty na potencjalnie niebezpiecznych kierunkach. Ponadto, analizując Big Data zgromadzone podczas użytkowania robotów, możemy ponownie przypisać trasy patrolowania i zmienić harmonogram robotów.

SMP Robotics Systems Poland ®