System sztucznej inteligencji znajduje i przewiduje wzorce zachowań przestępczych w ogromnych zasobach nagrań z monitoringu
Na całym świecie organizacje i agencje ochrony stosują coraz większą liczbę systemów monitoringu wideo w celu monitorowania i ochrony ludzi, mienia oraz infrastruktury publicznej. Ilość dostępnych materiałów filmowych rośnie lawinowo za sprawą coraz większej liczby kamer pracujących w coraz wyższych rozdzielczościach, co utrudnia zespołom nadzorującym analizę całego materiału – zwłaszcza jeśli mają oprócz tego także inne obowiązki. Pomocny może być zautomatyzowany monitoring, który wymaga jednak zaawansowanej analizy, aby skutecznie pomagać w zwalczaniu przestępczości. Wiele organizacji dużo inwestuje w systemy nadzoru i chętnie wykorzysta zgromadzone w tym celu materiały wideo. W ramach finansowanego przez UE projektu SURVANT stworzono system umożliwiający realizację tego celu. „SURVANT rozwiązuje problemy związane ze skalowalnością systemu, które wynikają z eksplozji dostępnych materiałów wideo”, mówi Giuseppe Vella, koordynator projektu SURVANT. SURVANT analizuje odpowiednie nagrania z monitoringu w celu wyodrębnienia danych analitycznych z pojedynczych oraz różnych kamer, by potem wzbogacić te informacje o uzasadnienia i wnioski. Następnie pomaga śledczym skutecznie i sprawnie przeszukiwać archiwa wideo, aby odnaleźć w nich krytyczne elementy działalności przestępczej na wielu godzinach nagrań. Inteligentny monitoring System wykorzystuje algorytmy uczenia głębokiego – splotowych sieci neuronowych i rekurencyjnych sieci neuronowych – odpowiednio do analizy zawartości statycznej i dotyczącej ruchu. Algorytmy przeszukują dane monitoringu z różnych kamer i wykrywają powtarzające się i niebezpieczne obiekty, zachowując równowagę między szybkością a dokładnością tego procesu. System może zidentyfikować i śledzić kilka docelowych obiektów lub postaci, wykorzystując wiele warstw informacji. SURVANT wyodrębnia wcześniej zdefiniowaną listę obiektów istotnych dla dochodzenia, wraz z ich trajektoriami w czasie i przestrzeni. Znajduje cechy dotyczące wyglądu (np. osoba nosząca czerwone spodnie), a dla każdego obiektu może wykryć listę działań (np. osoba może chodzić, biegać lub wałęsać się). Pewne z góry określone przestępstwa, takie jak malowanie graffiti, bójki, kradzież kieszonkowa, również są automatycznie wykrywane. Model wnioskowania wykorzystuje wszystkie te informacje do wykrywania zdarzeń na wysokim poziomie, takich jak działalność przestępcza lub hipotezy śledcze. System może odtwarzać wydarzenia w formie narracyjnej, biorąc pod uwagę współrzędne przestrzenno-czasowe w celu stworzenia szerszego obrazu, śledzenia, a nawet przewidywania ewolucji przestępstwa. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi, którego obsługa wymaga zaledwie kilkugodzinnego przeszkolenia, użytkownicy mogą przeszukiwać nagrania wideo i otrzymywać wyniki uzyskane za pomocą zaawansowanych narzędzi wizualizacyjnych. Mogą wyszukiwać osoby noszące czerwoną bluzę w określonym miejscu i czasie (wybranym przez użytkownika). Albo też szukać kogokolwiek, kto wałęsa się obok samochodu. Rozwój w oparciu o sukces SURVANT jest kontynuacją wcześniejszego projektu badawczego ADVISE, który był współfinansowany przez UE. Celem było udowodnienie, że system jest gotowy do działania w środowisku operacyjnym. Podczas realizacji projektu zespół badał wszystkie aspekty analizy i indeksowania obrazu wideo i zdjęć: od wykrywania i śledzenia obiektów, przez rozpoznawanie osób, aż po ochronę danych i wymagania w zakresie ochrony prywatności. Szczegółowo badano również kwestie prawne i etyczne, koncentrując się na najlepszych praktykach w celu zapewnienia ochrony prywatności i danych osobowych – będącej integralną częścią systemu. „W projekcie SURVANT powstały inteligentny i rozszerzalny model do zautomatyzowanej analizy wideo i analityki, prowadzonej z poszanowaniem praw człowieka zgodnie z europejskimi ramami prawnymi dotyczącymi ochrony prywatności i danych, bez nadmiernego wykorzystywania danych osobowych”, mówi Vella. „Całe konsorcjum jest dumne z ogólnych wyników projektu”, dodaje.
Słowa kluczowe
SURVANT, monitoring, automatyzacja, sztuczna inteligencja, przestępczość, kamery, analiza, prywatność, ochrona danych
