Вокорд. Системы видеонаблюдения, распознавания лиц, фотофиксации нарушений ПДД, аудиорегистрации

Часто задаваемые вопросы

Этот вопрос нам задают очень часто, но ответить на него однозначно так же сложно, как и на вопрос: «Перестали ли вы пить коньяк по утрам?».
У любой системы или ПО для распознавания лиц не существует точности распознавания в виде абсолютной цифры или процента. Когда мы говорим о точности распознавания, всегда нужно уточнять, в каких условиях проводились измерения.
Есть 2 важных параметра: какая эталонная база данных использовалась и какие фотографии или видео поступали «на вход» для сравнения.
Например, можно сказать, что наши алгоритмы распознавания работают с точностью 80%, сравнивая лица из базы данных Megaface. На текущий момент это лучший результат в мире. При этом наши сотрудники будут распознаваться при входе в демо-зал с достоверностью 99-100%. Алгоритм один и тот же, но условия, в которых работает система, разные.
В базе данных Megaface приходится распознавать лица по примерно таким фотографиям:

-115003_695_69501650@N00_46407370_1.jpg

В демо-зале - по таким:

788.jpg

Во втором случае за счет использования специализированных камер VOCORD NetCam4 и их грамотной установки мы получаем высококачественные фотографии лица. Причем камера непрерывно снимает человека, пока он находится в ее «поле зрения», и система автоматически выбирает из этих снимков лучшие ракурсы. В базе данных эталонных изображений также находятся фотографии лучшего качества: четкие, с фронтальным ракурсом.
В случае работы с фотографиями, как в первом примере, мы распознаем лица примерно в 80% случаев. С фотографиями, как во втором примере – в 100%.
Поэтому для того, чтобы сравнить эффективность работы двух разных алгоритмов либо систем распознавания, необходимо поставить их в одинаковые условия: либо дать им на обработку одну и ту же базу данных, либо установить в одном и том же месте. Еще можно ориентироваться на уже проведенные независимые и объективные испытания, например, на вышеупомянутый конкурс Вашингтонского университета.
На нашем сайте и в других рекламных материалах мы иногда пишем: «Достоверность распознавания – выше 97%». Эти цифры относятся к усредненной практике применения и означают, что обычно у наших клиентов на их реальных объектах распознавание работает в среднем с такой достоверностью. Цифры эти мы берем из протоколов тестирования или протоколов приемо-сдаточных испытаний.

Тот же принцип оценки достоверности работает и для распознавания номеров.

Достоверность распознавания будет хуже. Насколько? В вашем конкретном случае – не знаем.
Но вот несколько примеров из практики: мы тестировали один и тот же алгоритм распознавания на одинаковом видео с одной и той же камеры. Только в первом случае использовали несжатый RAW-поток, во втором – сжатый. Достоверность распознавания в случае сжатого потока уменьшилась на 20%. Вот почему в наших специализированных камерах для распознавания лиц VOCORD NetCam4 мы всегда работаем с несжатым потоком.
Также мы сравнивали работу наших камер и других камер известных производителей из ценового сегмента USD 1000-1200 за камеру. Камеры работали в абсолютно одинаковых условиях с одним и тем же алгоритмом распознавания. Достоверность распознавания отличалась почти на 50%.

Разницу вы можете увидеть, посмотрев видеоролик.

Однако в ряде случаев для распознавания лиц достаточно обычных камер: во-первых, если распознавание идет в кооперативном режиме (человек подходит к камере и смотрит в нее), во-вторых, если в зоне распознавания контролируемое постоянное освещение от 300 люкс и выше. В случае же некооперативного распознавания в реальных условиях вокзалов, стадионов, аэропортов и подобных мест, экономия на камерах приведет к значительному ухудшению эффективности работы системы распознавания, а разница в процентах достоверности может стать разницей между пойманным и пропущенным преступником.
Тот же принцип работает и для систем распознавания номеров.

Можно, если на изображении видно лицо и оно отвечает минимальным требованиям к разрешению: 40-50 пикселей между глазами. К сожалению, подавляющее большинство дорожных камер не отвечают данным требованиям, потому что их устанавливали для решения других задач.

Вот пример изображения высокого качества с дорожной камеры VOCORD NetCam4 c разрешением 4,1 Мп.

Netcam4_Traffic

Такой вид характерен для дорожных камер, не все из которых формируют такое же четкое и качественное изображение, как представленное выше. Но даже здесь ширина лица на изображении – всего 22 пикселя. Этого недостаточно для автоматического распознавания.

2016-12-27_18-18-06.png

Однако, при использовании специализированных камер и иной установке можно распознавать лица водителей и через лобовое стекло.

Ориентируйтесь на простое правило: если вы видите номер глазами, то и система сможет его распознать. Также принимайте во внимание, что в темноте система видит лучше вас, благодаря ИК-освещению, поэтому без проблем распознает номер безлунной ночью на неосвещенной трассе. Специальные "магические" наклейки и спреи не помогают.

Этот вопрос нам задают очень часто, но ответить на него однозначно так же сложно, как и на вопрос: «Перестали ли вы пить коньяк по утрам?».
У любой системы или ПО для распознавания лиц не существует точности распознавания в виде абсолютной цифры или процента. Когда мы говорим о точности распознавания, всегда нужно уточнять, в каких условиях проводились измерения.
Есть 2 важных параметра: какая эталонная база данных использовалась и какие фотографии или видео поступали «на вход» для сравнения.
Например, можно сказать, что наши алгоритмы распознавания работают с точностью 80%, сравнивая лица из базы данных Megaface. На текущий момент это лучший результат в мире. При этом наши сотрудники будут распознаваться при входе в демо-зал с достоверностью 99-100%. Алгоритм один и тот же, но условия, в которых работает система, разные.
В базе данных Megaface приходится распознавать лица по примерно таким фотографиям:

-115003_695_69501650@N00_46407370_1.jpg

В демо-зале - по таким:

788.jpg

Во втором случае за счет использования специализированных камер VOCORD NetCam4 и их грамотной установки мы получаем высококачественные фотографии лица. Причем камера непрерывно снимает человека, пока он находится в ее «поле зрения», и система автоматически выбирает из этих снимков лучшие ракурсы. В базе данных эталонных изображений также находятся фотографии лучшего качества: четкие, с фронтальным ракурсом.
В случае работы с фотографиями, как в первом примере, мы распознаем лица примерно в 80% случаев. С фотографиями, как во втором примере – в 100%.
Поэтому для того, чтобы сравнить эффективность работы двух разных алгоритмов либо систем распознавания, необходимо поставить их в одинаковые условия: либо дать им на обработку одну и ту же базу данных, либо установить в одном и том же месте. Еще можно ориентироваться на уже проведенные независимые и объективные испытания, например, на вышеупомянутый конкурс Вашингтонского университета.
На нашем сайте и в других рекламных материалах мы иногда пишем: «Достоверность распознавания – выше 97%». Эти цифры относятся к усредненной практике применения и означают, что обычно у наших клиентов на их реальных объектах распознавание работает в среднем с такой достоверностью. Цифры эти мы берем из протоколов тестирования или протоколов приемо-сдаточных испытаний.

Тот же принцип оценки достоверности работает и для распознавания номеров.

Достоверность распознавания будет хуже. Насколько? В вашем конкретном случае – не знаем.
Вот пример из практики: мы тестировали один и тот же алгоритм распознавания лиц на одинаковом видео с одной и той же камеры. Только в первом случае использовали несжатый RAW-поток, во втором – сжатый. Достоверность распознавания в случае сжатого потока уменьшилась на 20%. Вот почему в наших специализированных камерах для распознавания лиц VOCORD NetCam4 мы всегда работаем с несжатым потоком. При распознавании номеров происходит примерно то же самое.

К тому же системы распознавания номеров чаще всего работают в неконтролируемых погодных условиях, да еще и быстро движущимися объектами. Получить четкое и контрастное изображение в таких условиях - не самая простая задача для камеры. Как мы добиваемся качественного изображения.

Да, это возможно. Но для разработки такого алгоритма понадобится большое количество видеозаписей или фотографий водителей и пассажиров, пристегнутых и не пристегнутых ремнем безопасности.

В любой новой системе VOCORD по умолчанию установлен пароль: 1. Вы можете сменить его на ваш собственный при настройке системы. Имя пользователя по умолчанию: admin.

Задать вопрос

Поля, обязательные для заполнения *
*
*
*
*