19 03 2015
Все ремесло в метаданных
Представьте себе себе некоторый «Гугл для видеонаблюдения», аппарат, кой непрерывно регистрирует информацию в вашем видеоархиве а также формирует основание данных индексов (либо метаданных) для скорого розыска. Метаданные — это формальное логическое отображение только, что располагаться в кадре. Какой-никакой предмет, в котором месте, какого размера, куда движется, с какой-никакой скоростью, какого цвета а также т.д. Таковая информация занимает совсем не достаточно места сообразно сопоставлению с видео а также сберегается сразу с записью. Чтобы отыскать подходящую видеозапись, довольно завести в этот «поисковик» запрос — а также через некоторое количество секунд вы берите итоги. Вот отчего, когда стиль заходит о предотвращении а также предсказывании угроз при помощи интеллектуальных сенсоров, безизбежно появляется вопросец об применении метаданных, а также про то, в которых отношениях находятся метаданные с интеллектуальными сенсорами а также их сработками. Итак, перед метаданными мы осознаем некоторое очерчивание такого, что делается в поле зрения камеры. Методы машинного зрения обрабатывают прибывающий от камеры видеопоток а также сформировывают некое «простое» изображение такого, что делается в наблюдаемой «сцене». Какая конкретно информация извлекается из видеопотока а также в результате делается основой для метаданных, зависит от трудности а также способностей самого метода. Любой метод может действовать со своей точки зрения, однако информация, которую он генерирует, может даваться в стандартизированном облике — к примеру, в формате ONVIF. Метаданные постоянно создаются на уровне отделки видеопотока, а осуществляться метод их сотворения может как на самой камере, этак а также на компе — за счет способностей программного снабжения. Итак, очерчивание происходящего в поле зрения камеры имеется, а также мы можем в настоящем медли закрепить момент, когда «что-то вульгарно никак не так» в поле зрения камеры. Другими словами мы можем выстроить некоторые логические верховодила принятия решения: сейчас все в ажуре, а в данный момент — теснее отсутствует. Поэтому, ежели в поле зрения камеры вышло явление, которое мы расцениваем как беспокойное, разрешено привлечь к этому факту интерес юзера — при помощи интеллектуальных ситуационных сенсоров, которые интегрированы в систему видеонаблюдения «поверх» метаданных. Поэтому, метаданные — это базисное а также нужное изображение сцены, а сенсоры — теснее некие аспекты такого, все ли отлично в поле зрения камеры на взгляд охранной специфики — при этом для всякого конкретного объекта она своя. Система приобретает метаданные в настоящем медли а также глядит, свидетельствуют ли они о каком-либо беспокойном событии либо отсутствует. В зависимости от этого, создается либо никак не создается волнение. Это обычная методика работы с метаданными, однако разрешено поступить а также иначе.