सार्वजनिक परिवहन के लिए वीडियो एनालिटिक्स: बिग डेटा - आइसबर्ग का पानी के नीचे का हिस्सा

सार्वजनिक बुनियादी ढांचे के बड़े पैमाने पर निर्माण के कारण परिवहन में वीडियो निगरानी का बौद्धिककरण उद्योग के सबसे आशाजनक क्षेत्रों में से एक है। इसलिए, केवल मास्को में 188 मौजूदा मेट्रो स्टेशनों को फिर से लैस करने, रेलवे के स्मॉल रिंग में 64 नए भूमिगत स्टेशन, 31 ग्राउंड स्टेशन बनाने और स्टेशन पर टोल भुगतान के साथ 5 प्रकाश रेल लाइनों का निर्माण करने की योजना है। प्रत्येक भूमिगत स्टेशन में कम से कम 50 कैमरे होंगे, जिन पर स्थितिजन्य और बायोमेट्रिक वीडियो एनालिटिक्स काम करेंगे, जिन्हें भीड़-भाड़ वाली जगहों के लिए अनुकूलित किया जाएगा।



यह महत्वपूर्ण है कि परिवहन सुरक्षा पर संघीय कानून के स्तर पर बौद्धिक वीडियो निगरानी का परिचय अनिवार्य है, परिवहन में आबादी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए व्यापक कार्यक्रम की मंजूरी पर रूसी संघ के सरकार के आदेश और परिवहन वस्तुओं की परिवहन सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए आवश्यकताओं के अनुमोदन के लिए परिवहन मंत्रालय के आदेश ( परिवहन पर नियामक ढांचे के बारे में अधिक )। ।


सिचुएशनल वीडियो एनालिटिक्स को सीलिंग कैमरा के लिए ट्रैकिंग एल्गोरिदम के आधार पर लागू किया जा सकता है जो लोगों के साथ "सिर पर" होता है। स्थिति डिटेक्टर प्राप्त प्रक्षेपवक्र और सुरक्षा सेवा द्वारा निर्धारित नियमों के आधार पर काम करते हैं। इस प्रकार, भीड़ (भीड़) के डिटेक्टर , प्रवाह के खिलाफ आंदोलन, तेज गति (दौड़) को कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। स्वचालित रूप से रेल पर गिरने वाले लोगों के तथ्यों, परित्यक्त वस्तुओं की उपस्थिति और टर्नस्टाइल के माध्यम से एक डबल मार्ग का पता लगाने के लिए विशेष डिटेक्टरों का उपयोग करना संभव है।

वीडियो एनालिटिक्स उदाहरण





बायोमेट्रिक वीडियो एनालिटिक्स बायोमेट्रिक फेशियल फीचर्स के आधार पर फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी पर निर्भर करता है। सबसे सरल मामले में, संदिग्ध व्यक्तियों की तलाश "ब्लैक लिस्ट" पर की जाती है। अधिक जटिल परिदृश्यों में, जो अभी तक अभ्यास में व्यापक नहीं हुए हैं, बायोमेट्रिक्स स्थितिजन्य वीडियो एनालिटिक्स और एक फेस ट्रैकिंग सिस्टम के साथ एकीकृत करता है। उदाहरण के लिए, टर्नस्टाइल के माध्यम से कूदने वाले "हार्स" को स्वचालित रूप से ब्लैकलिस्ट किया जाता है और बार-बार उल्लंघन के लिए देरी और जुर्माना लगाया जा सकता है।
प्रॉस्पेक्टिव मल्टी-चैंबर बायोमेट्री है, जिसमें भौगोलिक रूप से वितरित निगरानी नेटवर्क की विभिन्न सीमाओं के बीच व्यक्तियों की कई तुलनाएं शामिल हैं। इस तरह की प्रणाली हमें सार्वजनिक परिवहन नेटवर्क पर न केवल संदिग्ध व्यक्तियों के आंदोलन का विश्लेषण करने की अनुमति देती है, बल्कि इसके संतुलित विकास के लिए यात्री प्रवाह पर विस्तृत आंकड़े एकत्र करने के लिए भी ( मल्टी-कैमरा ट्रैकिंग भी देखें)।

आँकड़ों को एकत्र करने और प्रबंधन के निर्णय लेने के लिए परिवहन वीडियो विश्लेषण का उपयोग सुरक्षा सेवा के बाहर तेजी से किया जा रहा है। इस तरह के विश्लेषणात्मक सिस्टम यात्री प्रवाह के प्रबंधन , सेवा की गुणवत्ता और कर्मचारियों की उत्पादकता में सुधार के लिए आवश्यक हैं।

यदि आप सामान्य रूप से आधुनिक आईटी रुझानों के दृष्टिकोण से परिवहन के लिए विश्लेषणात्मक प्रणालियों को देखते हैं, तो आने वाले काम का "पानी के नीचे का हिस्सा" हिमखंड का खुल जाता है। वीडियो एनालिटिक्स और बायोमेट्रिक्स आज सबसे अधिक बार ऑब्जेक्ट स्तर पर काम करते हैं, और एकत्रित मेटाडेटा का उपयोग केवल ऑपरेटर का ध्यान आकर्षित करने के लिए किया जाता है। मेटाडेटा का एक संग्रह जो बहुत सारी उपयोगी जानकारी छुपाता है, एकत्र या विश्लेषण नहीं किया जाता है।

2013 के लिए गार्टनर द्वारा पहचानी गई दस रणनीतिक तकनीकों में से कम से कम तीन को ट्रांसपोर्ट एनालिटिक्स के कार्यों के साथ दृढ़ता से संबंधित किया गया है: रणनीतिक बिग डेटा, रणनीतिक बिग डेटा, एक्शनेबल एनालिटिक्स और मोबाइल ऐप। इसी तरह के पूर्वानुमान IMS रिसर्च द्वारा किए गए हैं : मेटाडेटा बिग डेटा के रूप में (वीडियो मेटा डेटा "बिग डेटा") और वीडियो सर्विलांस गोयर्स वर्टिकल।

इस प्रकार, परिवहन में वीडियो एनालिटिक्स के पूर्ण कार्यान्वयन में बड़ी मात्रा में मेटाडेटा के भंडारण और विश्लेषण के लिए मौलिक रूप से नए तरीकों का उपयोग शामिल है। यहां विशेष कार्य एक वितरित वीडियो संग्रह में वस्तुओं और स्थितियों की खोज, फ़िल्टरिंग और रैंकिंग की घटनाओं , उनकी प्रासंगिकता को ध्यान में रखते हुए रिपोर्ट के लिए डेटा एकत्र करना और विज़ुअलाइज़ करना है।