Устройство и способ для анализа импортированного видео



Устройство и способ для анализа импортированного видео
Устройство и способ для анализа импортированного видео

Владельцы патента RU 2688757:

ООО "Ай Ти Ви групп" (RU)

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат − повышение скорости поиска необходимого события или объекта в импортированном видео, полученном от стороннего устройства. Устройство для анализа импортированного видео содержит: память, базу данных для хранения метаданных, графический пользовательский интерфейс и устройство обработки данных, причем устройство обработки данных сконфигурировано для загрузки видео в общедоступном формате в память и импорта загруженного видео в программное обеспечение (ПО) устройства для анализа импортированного видео, причем ПО позволяет выполнять декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных. 3 н. и 30 з.п. ф-лы, 2 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Изобретение относится к области анализа видеоданных при помощи методов компьютерного зрения, а более конкретно к технологиям, направленным на поиск необходимых объектов или событий в проанализированном видео, изначально полученном от стороннего устройства.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Анализ видео с использованием методов компьютерного зрения сопряжен с высокими требованиями к производительности и соответственно цене оборудования. В результате во многих существующих системах видеонаблюдения видео записывается при помощи простых дешевых устройств, у которых нет средств и возможностей проводить анализ записанного видео с необходимой точностью и скоростью.

Основная задача заявляемого технического решения - обеспечить быстрый поиск интересующего события или объекта в видео, если неизвестно конкретного времени или конкретного объекта. Для решения этой задачи в предшествующем уровне техники оператору такой системы пришлось бы просматривать весь видеоархив и визуально выявлять требуемые события, что занимает очень много времени и не отличается высоким качеством выполняемой задачи. С другой стороны, для решения поставленной задачи можно закупить более новое и дорогое оборудование, способное анализировать видео и выполнять поиск достаточно быстро и качественно, однако экономически это очень невыгодно, особенно если задача поиска возникает не слишком часто или если предприятие не имеет достаточного количества средств на обновление всей системы видеонаблюдения.

Из уровня техники известно решение, раскрытое в патенте US 6718336, B1, G06F 17/30, опубл. 06.04.2004, в котором описана система импорта данных, обеспечивающая доступ к данным нескольких типов из нескольких источников данных и предоставляющая интерфейс для импорта данных в систему анализа данных. Интерфейс позволяет пользователю настраивать форматирование данных по мере импорта данных в систему анализа данных. Пользователь может выбирать первые пользовательские параметры для работы с первым набором данных, полученным во время процесса импорта данных.

Данная технология хоть и характеризует импорт данных для последующего анализа, однако в данном решении очень обобщенно идет речь о любых данных, а также вообще не подразумевается анализ именно видео и дальнейшее выполнение поиска событий или объектов по полученным проанализированным данным.

Наиболее близким по технической сущности является известное решение, раскрытое в патенте US 7460149, B1, H04N 7/18, опубл. 02.12.2008, в котором описана система видеонаблюдения, содержащая: камеры видеонаблюдения для захвата видеоданных; одну или несколько областей хранения видеоданных; область хранения метаданных; область хранения атрибутов; и процессор, адаптированный для выполнения программного кода для того, чтобы: захватывать видеоданные с одной или нескольких камер наблюдения; генерировать метаданные путем проведения видеоанализа на видеоданных из камер наблюдения; определять вес атрибутов, представляющий информацию об актуальности метаданных; хранить видеоданные в области хранения видео; хранить метаданные, индексированные по дате и отметке времени для видеоданных, в области хранения метаданных; а также хранить вес атрибутов в области хранения атрибутов. Кроме того, в данном решении также описан способ поиска и извлечения видеоданных из системы видеонаблюдения, причем способ содержит: ввод критериев поиска; поиск метаданных, связанных с видеоданными; получение метаданных, соответствующих критериям поиска, из модуля метаданных; извлечение видеоданных, индексированных метаданными из модуля хранения видео.

Недостатком данной группы изобретений является отсутствие возможности импортировать видео в специализированное программное обеспечение для последующего анализа. То есть в данном случае вообще не идет речи о такой проблеме, как невозможность проведения поиска на имеющемся оборудовании и, следовательно, все операции выполняются не над предварительно импортированным видео из более простой системы.

РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Заявляемое техническое решение направлено на устранение недостатков, присущих предшествующему уровню техники и на развитие уже известных решений.

Техническим результатом заявленной группы изобретений является повышение скорости поиска необходимого события или объекта в импортированном видео, полученном от стороннего устройства.

Данный технический результат достигается за счет того, что устройство для анализа импортированного видео содержит: память, выполненную с возможностью хранения данных; базу данных для хранения метаданных; графический пользовательский интерфейс; по меньшей мере, одно устройство обработки данных, сконфигурированное для: загрузки видео в общедоступном формате в память, причем упомянутое видео было записано сторонним устройством захвата изображений; импорта загруженного видео в программное обеспечение (ПО) устройства для анализа импортированного видео, причем упомянутое ПО позволяет устройству для анализа импортированного видео выполнять: декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных; получение запроса от пользователя через графический пользовательский интерфейс или через интерфейс прикладного программирования (API), а также параметров и/или критериев поиска, для выполнения поиска, по меньшей мере, одного события или объекта в видео; выполнение поиска, по меньшей мере, одного запрашиваемого пользователем события или объекта в проанализированном видео с использованием сформированных метаданных и параметров и/или критериев поиска, заданных пользователем.

Указанный технический результат также достигается за счет способа анализа импортированного видео, реализуемого, по меньшей мере, одним устройством обработки данных, причем способ содержит этапы, на которых: загружают видео в общедоступном формате в память, причем упомянутое видео было записано сторонним устройством захвата изображений; импортируют загруженное видео в программное обеспечение (ПО) устройства для анализа импортированного видео; выполняют посредством упомянутого ПО декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных; получают запрос от пользователя через графический пользовательский интерфейс или через интерфейс прикладного программирования (API), а также параметры и/или критерии поиска, для выполнения поиска, по меньшей мере, одного события или объекта в видео; выполняют поиск, по меньшей мере, одного запрашиваемого пользователем события или объекта в проанализированном видео с использованием сформированных метаданных и параметров и/или критериев поиска, заданных пользователем.

В одном частном варианте заявленного решения сторонним устройством захвата изображений является видеокамера или сетевой видеорегистратор (NVR).

В еще одном частном варианте заявленного решения при импорте загруженного видео в ПО, указанное видео привязывается к конкретному времени на основании временной метки.

В другом частном варианте заявленного решения временная метка является именем загруженного видео, если оно указано в формате ISO 8601, или датой создания загруженного видео.

В еще одном частном варианте заявленного решения на этапе загрузки видео можно добавить сразу папку с несколькими видеозаписями, при этом если в имени папки есть временная метка, то она будет являться временной меткой первой видеозаписи по алфавитному порядку в указанной папке.

В другом частном варианте заявленного решения импорт, декомпрессия и анализ видео осуществляются по требованию пользователя или по расписанию, или в реальном времени по мере поступления данных в память.

В еще одном частном варианте заявленного решения поиск выполняется по всему загруженному видео или по определенному промежутку времени.

В другом частном варианте заявленного решения поиск выполняется по алгоритму визуального поиска событий или объектов в архиве, который основан на отображении синтетических кадров, в каждом из которых могут быть совмещены объекты, зарегистрированные в разных исходных кадрах.

В еще одном частном варианте заявленного решения поиск выполняется по лицам, с применением алгоритма распознавания лиц.

В другом частном варианте заявленного решения поиск выполняется по номерам транспортных средств.

В еще одном частном варианте заявленного решения выполняется поиск движущихся объектов.

В другом частном варианте заявленного решения критерием поиска движущихся объектов является, по меньшей мере, одно из: движения, по меньшей мере, одного объекта в определенной области; длительного пребывания, по меньшей мере, одного объекта в определенной области; одновременного пребывания в определенной области N объектов, когда N больше предварительно заданного пользователем числа.

В еще одном частном варианте заявленного решения критерием поиска движущихся объектов является переход, по меньшей мере, одного объекта из одной заданной области в другую или пересечение, по меньшей мере, одним объектом заданной пользователем линии в данных видео.

В другом частном варианте заявленного решения перед выполнением поиска можно дополнительно задавать фильтрацию по одному или нескольким параметрам движущихся объектов.

В еще одном частном варианте заявленного решения параметрами движущихся объектов являются: направление движения, максимальный и минимальный размер объекта, максимальная и минимальная скорость движения объекта, цвет объекта, тип объекта.

В другом частном варианте заявленного решения к типам объекта относятся: человек, группа людей, транспортное средство или оставленный предмет.

Данный технический результат также достигается за счет считываемого компьютером носителя данных, содержащего исполняемые, по меньшей мере, одним процессором компьютера инструкции для осуществления вариантов способов анализа импортированного видео.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Фиг. 1 - блок-схема устройства для анализа импортированного видео;

Фиг. 2 - блок-схема одного из вариантов реализации способа анализа импортированного видео.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Ниже будет приведено описание примерных вариантов осуществления заявленной группы изобретений. Однако заявленная группа изобретений не ограничивается только этими вариантами осуществления. Специалистам в данной области техники будет очевидно, что под объем заявленной группы изобретений, описанной в формуле, могут попадать и другие варианты реализаций.

Заявляемое техническое решение в различных своих вариантах осуществления может быть выполнено в виде устройств и способов для анализа импортированного видео, а также в виде считываемого компьютером носителя данных.

На фиг. 1 представлена блок-схема одного из вариантов реализации устройства для анализа импортированного видео. В базовой комплектации устройство включает в себя: память (10); базу данных для хранения метаданных (20); графический пользовательский интерфейс (30); и, по меньшей мере, одно устройство обработки данных (40, …, 4n).

В данном контексте под устройствами понимаются любые вычислительные устройства, построенные на базе программно-аппаратных средств, например, такие как: персональные компьютеры, смартфоны, ноутбуки, планшеты и т.д.

В качестве устройства обработки данных может выступать процессор, микропроцессор, ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ПЛК (программируемый логический контроллер) или интегральная схема, сконфигурированные для исполнения определенных команд (инструкций, программ) по обработке данных. Процессор может быть многоядерным, для параллельной обработки данных.

В роли устройства памяти могут выступать, но, не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флеш-память, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), твердотельные накопители (SSD) и т.д.

Графический пользовательский интерфейс (GUI) представляет собой систему средств, для взаимодействия пользователя с вычислительным устройством, основанную на представлении всех доступных пользователю системных объектов и функций в виде графических компонентов экрана (окон, значков, меню, кнопок, списков и т.п.). При этом пользователь имеет произвольный доступ ко всем видимым экранным объектам - блокам интерфейса, которые отображаются на дисплее.

Следует отметить, что в указанное устройство могут входить и любые другие известные в данном уровне техники устройства, например, такие как датчики, устройства ввода/вывода данных, устройства отображения (дисплеи) и т.п.

Устройство ввода/вывода данных может представлять собой, но не ограничиваться, например, манипулятор мышь, клавиатуру, тачпад, стилус, джойстик, трекпад и т.п.

Далее будет описан пример работы вышеупомянутого устройства для анализа импортированного видео.

Предположим для примера, что есть предприятие, которое имеет охранную систему, состоящую из нескольких простых устройств захвата изображений, размещенных на охраняемой территории. Устройством захвата изображений может являться видеокамера или сетевой видеорегистратор (NVR). Указанные устройства записывают видеоданные и сохраняют их в свою память.

Если у оператора такой охранной системы возникает потребность определить, в какой именно момент времени на территорию проник человек и получить видеоданные, показывающие все его действия на территории, то оператор должен просмотреть весь видеоархив. Однако такой подход займет много времени, за счет чего вероятность привлечь к ответственности этого человека будет уже невелика. В случае совершения кражи вопрос времени становится важным. Тогда оператор охранной системы принимает решение выполнить анализ видео с использованием более быстрых методов компьютерного зрения. Посколько охранная система рассматриваемого предприятия не содержит необходимых технических средств для анализа видеоданных, то предприятие обращается к поставщику программного обеспечения и приобретает необходимое ПО, позволяющее оператору загружать и анализировать видео быстро и с высокой точностью.

После загрузки и установки ПО на свое компьютерное устройство оператор охранной системы загружает видео, изначально полученное устройством захвата изображений, в любом общедоступном формате (таком, как AVI, MPEG, MKV и т.п.) в память упомянутого устройства. Следует напомнить, что полученное таким образом устройство для анализа импортированного видео и устройство захвата изображений никак не связаны между собой. Видео может быть загружено абсолютно с любого устройства.

Далее выполняется импорт загруженного видео в программное обеспечение (ПО) упомянутого устройства для его последующего анализа. При этом указанное видео привязывается к конкретному времени на основании временной метки. Временной меткой может являться дата создания загруженного видео. Или же имя загруженного видео может являться временной меткой, в том случае если оно указано в формате ISO 8601 (ГГГГММДДТЧЧММСС).

Например, если имя видео файла 20160719T100000.avi, то видео привяжется на интервал [19 июля 2016 года, 10:00:00; 19 июля 2016 года, 10:00:00 + длительность видео (Т)].

Следует отметить, что на этапе загрузки видео пользователь может добавить сразу папку с несколькими видеозаписями, при этом если в имени папки содержится временная метка, то она будет являться временной меткой первой видеозаписи по алфавитному порядку в указанной папке.

Далее упомянутое ПО позволяет выполнять декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео. Метаданными в данном случае являются подробные сведения обо всех объектах, перемещающихся в поле зрения устройста захвата изображений (траектории движений, описатели лиц, распознанные номера ивтомобилей и т.п.). Полученные метаданные записываются в базу данных. Впоследствии, полученные метаданные могут использоваться для неограниченного количества операций поиска.

Следует отметить, что импорт, декомпрессия и анализ видео осуществляются по требованию пользователя или по расписанию, предварительно заданному пользователем, или в реальном времени по мере поступления данных в память.

Следующим этапом является получение запроса от пользователя. Упомянутый запрос устройство получает либо через графический пользовательский интерфейс либо через интерфейс прикладного программирования (API) - в таком случае в качестве пользователя может выступать сторонняя программная система.

На данном этапе пользователь указывает, что именно его интересует: определенные события или объекты в видео. Например, пользователь может хотеть найти момент времени в видеоданных, на котором происходит кража. При этом пользователь не знает, кто именно и когда совершил эту кражу. Далее пользователь задает параметры и/или критерии поиска. Благодаря высокой скорости работы устройства поиск можно произвести несколько раз, уточняя параметры и/или критерии поиска для более точного выполнения поиска.

Далее устройство анализа импортированного видео выполняет поиск, по меньшей мере, одного запрашиваемого пользователем события или объекта в проанализированном видео с использованием сформированных ранее метаданных и параметров и/или критериев поиска, заданных пользователем. Первые результаты поиска появляются на экране уже через несколько секунд после начала поиска.

Следует отметить, что поиск может выполняться либо по всему загруженному видео, либо по определенному промежутку времени, если пользователь задал его в качестве параметра поиска. Такой вариант актуален, если пользователь точно знает, что кража была совершена, например, с 18:00 до 23:30. Этот промежуток времени характеризует моменты времени, когда охраняемый объект был еще на месте и соответственно момент, когда была обнаружена его пропажа. Поиск по определенному промежутку времени производится гораздо быстрее, нежели по всему видео.

Заявляемое решение подразумевает выполнение поиска любым доступным средством или способом, способным повысить скорость упомянутого поиска. Например, поиск может выполняться по лицам. В таком случае дополнительно применяется алгоритм распознавания лиц. Или же поиск может осуществляться по номерам транспортных средств, также с применением алгоритмов распознавания и верификации/сравнения.

Кроме того, в контексте данной заявки поиск может выполняться по алгоритму визуального поиска событий или объектов в архиве, который основан на отображении синтетических кадров, в каждом из которых могут быть совмещены объекты, зарегистрированные в разных исходных кадрах. Подробности и конкретные характеристики данного алгоритма раскрыты в патенте на изобретение RU 2471231, C1, G06K 9/00, опубл. 27.12.2012.

Однако чаще всего пользователь не знает, какой конкретно объект нужно найти (человека или транспортное средство). Следовательно, наиболее распространенным и востребованным способом поиска в данной области техники является поиск движущихся объектов.

Для выполнения такого поиска пользователь выбирает один из критериев поиска движущихся объектов, например, такие как:

- движение, по меньшей мере, одного объекта в определенной области;

- длительность пребывания, по меньшей мере, одного объекта в определенной области;

- одновременное пребывание в определенной области N объектов, причем N положительное целое число, большее предварительно заданного пользователем числа.

Более точными критериями поиска являются такие критерии, как:

- переход, по меньшей мере, одного объекта из одной заданной области в другую или

- пересечение, по меньшей мере, одним объектом заданной пользователем линии в данных видео.

Кроме того, перед выполнением поиска можно дополнительно задавать фильтрацию по одному или нескольким параметрам движущихся объектов. Причем, параметрами движущихся объектов являются: направление движения, максимальный и минимальный размер объекта, максимальная и минимальная скорость движения объекта, цвет объекта или диапазон цветов объекта, тип объекта. При этом, к типам объекта относятся: человек, группа людей, транспортное средство или оставленный предмет.

Чем больше критериев и параметров задано, тем выше будет точность результатов поиска.

Дополнительно необходимо отметить, что все упомянутые выше действия (импорт, декомпрессия, анализ, поиск) могут выполняться параллельно либо на нескольких ядрах процессора, либо на нескольких процессорах, либо на нескольких серверах. В результате такого подхода скорость анализа будет значительно быстрее реального времени и, следовательно, время ожидания завершения анализа будет очень маленьким.

Подводя итог, применение программного обеспечения для анализа импортированного видео дополнительно позволяет снизить финансивые затраты на необходимые вычислительные мощности специализированного для анализа оборудования. При этом обеспечивается достижение технического результата, заключающегося в повышении скорости поиска необходимого события или объекта в импортированном видео, полученном от стороннего устройства.

На фиг. 2 представлена блок-схема одного из вариантов реализации способа анализа импортированного видео. Указанный способ реализуется, по меньшей мере, одним устройством обработки данных и содержит этапы, на которых:

(100) загружают видео в общедоступном формате в память, причем упомянутое видео было записано сторонним устройством захвата изображений;

(200) импортируют загруженное видео в программное обеспечение (ПО) устройства для анализа импортированного видео;

(300) выполняют посредством упомянутого ПО декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных;

(400) получают запрос от пользователя через графический пользовательский интерфейс или через интерфейс прикладного программирования (API), а также параметры и/или критерии поиска, для выполнения поиска, по меньшей мере, одного события или объекта в видео;

(500) выполняют поиск, по меньшей мере, одного запрашиваемого пользователем события или объекта в проанализированном видео с использованием сформированных метаданных и параметров и/или критериев поиска, заданных пользователем.

Следует еще раз отметить, что данный способ реализуется средствами описанного ранее устройства для анализа импортированного видео и, следовательно, может быть расширен и уточнен всеми теми же частными вариантами исполнения, которые уже были описаны выше для реализации устройства для анализа импортированного видео.

Кроме того, варианты осуществления настоящей группы изобретений могут быть реализованы с использованием программного обеспечения, аппаратных средств, программной логики или их комбинации. В данном примере осуществления программная логика, программное обеспечение или набор инструкций хранятся на одном или более из различных традиционных считываемых компьютером носителе данных.

В контексте данного описания «считываемым компьютером носителем данных» может быть любая среда или средство, которые могут содержать, хранить, передавать, распространять или транспортировать инструкции (команды) для их использования (исполнения) вычислительным устройством, например, таким как компьютер. При этом носитель данных может являться энергозависимым или энергонезависимым машиночитаемым носителем данных.

При необходимости, по меньшей мере, часть различных операций, рассмотренных в описании данного решения, может быть выполнена в отличном от представленного порядке и/или одновременно друг с другом.

Хотя данное техническое решение было описано подробно в целях иллюстрации наиболее необходимых в настоящее время и предпочтительных вариантов осуществления, следует понимать, что данное изобретение не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления и более того, предназначено для модификации и различных других комбинаций признаков из описанных вариантов осуществления. Например, следует понимать, что настоящее изобретение предполагает, что в возможной степени, один или более признаков любого варианта осуществления могут быть объединены с другим одним или более признаками любого другого варианта осуществления.

1. Устройство для анализа импортированного видео, содержащее:

память, выполненную с возможностью хранения данных;

базу данных для хранения метаданных; графический пользовательский интерфейс;

по меньшей мере, одно устройство обработки данных, сконфигурированное для:

загрузки видео в общедоступном формате в память, причем упомянутое видео было записано сторонним устройством захвата изображений;

импорта загруженного видео в программное обеспечение (ПО) устройства для анализа импортированного видео, причем упомянутое ПО позволяет устройству для анализа импортированного видео выполнять:

декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных;

получение запроса от пользователя через графический пользовательский интерфейс или через интерфейс прикладного программирования (API), а также параметров и/или критериев поиска для выполнения поиска, по меньшей мере, одного события или объекта в видео;

выполнение поиска, по меньшей мере, одного запрашиваемого пользователем события или объекта в проанализированном видео с использованием сформированных метаданных и параметров и/или критериев поиска, заданных пользователем.

2. Устройство по п. 1, в котором сторонним устройством захвата изображений является видеокамера или сетевой видеорегистратор (NVR).

3. Устройство по п. 1, в котором при импорте загруженного видео в ПО указанное видео привязывается к конкретному времени на основании временной метки.

4. Устройство по п. 3, в котором временная метка является именем загруженного видео, если оно указано в формате ISO 8601, или датой создания загруженного видео.

5. Устройство по п. 1, в котором на этапе загрузки видео можно добавить сразу папку с несколькими видеозаписями, при этом если в имени папки есть временная метка, то она будет являться временной меткой первой видеозаписи по алфавитному порядку в указанной папке.

6. Устройство по п. 1, в котором импорт, декомпрессия и анализ видео осуществляются по требованию пользователя или по расписанию, или в реальном времени по мере поступления данных в память.

7. Устройство по п. 1, в котором поиск выполняется по всему загруженному видео или по определенному промежутку времени.

8. Устройство по п. 1, в котором поиск выполняется по алгоритму визуального поиска событий или объектов в архиве, который основан на отображении синтетических кадров, в каждом из которых могут быть совмещены объекты, зарегистрированные в разных исходных кадрах.

9. Устройство по п. 1, в котором поиск выполняется по лицам с применением алгоритма распознавания лиц.

10. Устройство по п. 1, в котором поиск выполняется по номерам транспортных средств.

11. Устройство по п. 1, в котором выполняется поиск движущихся объектов.

12. Устройство по п. 11, в котором критерием поиска движущихся объектов является, по меньшей мере, одно из: движения, по меньшей мере, одного объекта в определенной области; длительного пребывания, по меньшей мере, одного объекта в определенной области; одновременного пребывания в определенной области N объектов, когда N больше предварительно заданного пользователем числа.

13. Устройство по п. 11, в котором критерием поиска движущихся объектов является переход, по меньшей мере, одного объекта из одной заданной области в другую или пересечение, по меньшей мере, одним объектом заданной пользователем линии в данных видео.

14. Устройство по любому из пп. 11-13, в котором перед выполнением поиска можно дополнительно задавать фильтрацию по одному или нескольким параметрам движущихся объектов.

15. Устройство по п. 14, в котором параметрами движущихся объектов являются: направление движения, максимальный и минимальный размер объекта, максимальная и минимальная скорость движения объекта, цвет объекта, тип объекта.

16. Устройство по п. 15, в котором к типам объекта относятся: человек, группа людей, транспортное средство или оставленный предмет.

17. Способ анализа импортированного видео, реализуемый, по меньшей мере, одним устройством обработки данных, причем способ содержит этапы, на которых:

загружают видео в общедоступном формате в память, причем упомянутое видео было записано сторонним устройством захвата изображений;

импортируют загруженное видео в программное обеспечение (ПО) устройства для анализа импортированного видео;

выполняют посредством упомянутого ПО декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных;

получают запрос от пользователя через графический пользовательский интерфейс или через интерфейс прикладного программирования (API), а также параметры и/или критерии поиска для выполнения поиска, по меньшей мере, одного события или объекта в видео;

выполняют поиск, по меньшей мере, одного запрашиваемого пользователем события или объекта в проанализированном видео с использованием сформированных метаданных и параметров и/или критериев поиска, заданных пользователем.

18. Способ по п. 17, в котором сторонним устройством захвата изображений является видеокамера или сетевой видеорегистратор (NVR).

19. Способ по п. 17, в котором при импорте загруженного видео в ПО указанное видео привязывается к конкретному времени на основании временной метки.

20. Способ по п. 19, в котором временная метка является именем загруженного видео, если оно указано в формате ISO 8601, или датой создания загруженного видео.

21. Способ по п. 17, в котором на этапе загрузки видео можно добавить сразу папку с несколькими видеозаписями, при этом если в имени папки есть временная метка, то она будет являться временной меткой первой видеозаписи по алфавитному порядку в указанной папке.

22. Способ по п. 17, в котором импорт, декомпрессия и анализ видео осуществляются по требованию пользователя или по расписанию, или в реальном времени по мере поступления данных в память.

23. Способ по п. 17, в котором поиск выполняется по всему загруженному видео или по определенному промежутку времени.

24. Способ по п. 17, в котором поиск выполняется по алгоритму визуального поиска событий или объектов в архиве, который основан на отображении синтетических кадров, в каждом из которых могут быть совмещены объекты, зарегистрированные в разных исходных кадрах.

25. Способ по п. 17, в котором поиск выполняется по лицам с применением алгоритма распознавания лиц.

26. Способ по п. 17, в котором поиск выполняется по номерам транспортных средств.

27. Способ по п. 17, в котором выполняется поиск движущихся объектов.

28. Способ по п. 27, в котором критерием поиска движущихся объектов является, по меньшей мере, одно из: движения, по меньшей мере, одного объекта в определенной области; длительного пребывания, по меньшей мере, одного объекта в определенной области; одновременного пребывания в определенной области N объектов, когда N больше предварительно заданного пользователем числа.

29. Способ по п. 27, в котором критерием поиска движущихся объектов является переход, по меньшей мере, одного объекта из одной заданной области в другую или пересечение, по меньшей мере, одним объектом заданной пользователем линии в данных видео.

30. Способ по любому из пп. 27-29, в котором перед выполнением поиска можно дополнительно задавать фильтрацию по одному или нескольким параметрам движущихся объектов.

31. Способ по п. 30, в котором параметрами движущихся объектов являются: направление движения, максимальный и минимальный размер объекта, максимальная и минимальная скорость движения объекта, цвет объекта, тип объекта.

32. Способ по п. 31, в котором к типам объекта относятся: человек, группа людей, транспортное средство или оставленный предмет.

33. Считываемый компьютером носитель данных, содержащий исполняемые, по меньшей мере, одним процессором компьютера инструкции для осуществления способов по любому из пп. 17-32.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к передающему устройству для непрерывной передачи видеопотоков множества услуг, в особенности неподвижных изображений стандарта высокоэффективного кодирования видеоизображений (HEVC).

Изобретение раскрывает устройство декодирования. Технический результат - улучшение возможности исправления ошибок устройства декодирования в процессе декодирования.

Изобретение относится к кодированию и декодированию видео. Техническим результатом является обеспечение эффективного способа сжатия видео на основе внутреннего предсказания.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования изображений. Технический результат изобретения заключается в повышении скорости кодирования и декодирования.

Изобретение относится к области декодирования цифровых изображений HDR. Технический результат заключается в уменьшении нежелательных артефактов при декодировании изображений HDR и снижении возможности хеш-конфликтов.

Изобретение относится к области декодирования видео через взаимное прогнозирование. Технический результат заключается в повышении эффективности процесса определения опорного изображения для взаимного прогнозирования.

Способ декодирования относится к области обработки цифрового сигнала, в частности к области сжатия видеосигнала с использованием компенсации движения для снижения пространственных и временных избыточностей в видеопотоках.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования изображений. Технический результат – обеспечение улучшенного кодирования/декодирования изображения с широким динамическим диапазоном.

Изобретение относится к способам скрытой маркировки потока данных цифрового телевизионного сигнала (встраиванию цифровых "водяных знаков" (ЦВЗ)). Техническим результатом является улучшение целостности передаваемого контента, повышение скрытности ЦВЗ, упрощение процесса вставки ЦВЗ.

Изобретение относится к анализу и обработке цифровых изображений, точнее видеоконтроля качества идентичных объектов. Технический результат заключается в улучшении качества контроля.

Группа изобретений относятся к медицинской технике, а именно к средствам медицинской диагностики, реализуемым с помощью компьютеров. Способ ранжирования случаев заболеваний пациентов в соответствии с уровнями сложности диагностирования содержит: извлечение из базы данных визуализирующего исследования пациента, установление патологии на изображении, анализ демографических и клинических данных, расчет показателя компьютерной стратификации для каждого случая заболевания в зависимости от установленной патологии и демографических и клинических данных и выдачу ранжированного списка случаев заболеваний пациентов согласно соответствующим оценкам стратификации, присвоенным каждому случаю заболевания, хранение ранее диагностированных случаев заболеваний в базе данных, оценку точности ранее установленного диагноза, выполнение классификатора, который генерирует показатель точности, указывающий на точность диагноза, прием информации о типе каждого случая заболевания и генерацию показателя стратификации.

Изобретение относится к средствам виртуальной реальности игровых устройств. Технический результат заключается в расширении арсенала средств игровых устройств.

Изобретение относится к способу и устройству для сравнения схожих элементов высокоразмерных признаков изображений. Технический результат заключается в повышении скорости и точности определения схожих элементов изображений.

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для диагностики меланомы кожи. Предложен способ ранней автоматизированной дистанционной диагностики меланомы кожи, заключающийся в выполнении цифровых фотографий, компьютерном картрировании кожных покровов пациента с созданием базы данных всех выявленных пигментных новообразований кожи, при этом выявляются очаги, подозрительные на меланому, отличающийся тем, что анализируют исходные изображения подозрительных участков кожи, производят уменьшение изображений до размера 512×512 пикселей, проводят автоматическую диагностику меланомы по исходным изображениям участков кожи с помощью трехслойной компьютерной программы типа «нейронные сети», предварительно обученной различать меланому кожи на основе эталонных изображений, включающей предобработчик, автоматически выделяющий на основе анализа спектра Фурье исходные изображения существенных признаков, позволяющих разделить эти изображения на два класса, соответствующие наличию диагноза меланомы кожи или его отсутствию; с помощью данной компьютерной программы каждому эталонному изображению обучающей выборки ставят в соответствие нейрон третьего слоя; в пространстве преобразованных изображений нейроны третьего слоя оценивают эвклидово расстояние от каждого эталонного изображения обучающей выборки до тестируемого изображения, при этом полученным оценкам присваивают положительный или отрицательный знак в зависимости от класса - наличие или отсутствие меланомы, к которому отнесено эталонное изображение; среди 70-ти нейронов первого слоя в каждом из двух классов выявляют «победителей» по минимуму эвклидова расстояния от эталонного изображения до тестируемого; с помощью 20-ти нейронов второго слоя суммируют обратные величины эвклидовых расстояний, взятых с соответствующим знаком, в группах «победителей» и на основе сравнения суммы с нулевой пороговой величиной определяют класс тестируемого изображения, соответствующий диагнозу меланомы кожи либо его отсутствию.

Группа изобретений относится к медицине, а именно к системе и способу анализа изображения структуры аортального клапана. Рабочая станция и устройство визуализации содержат систему для реализации способа, причем система содержит интерфейс визуализации для получения изображения структуры аортального клапана, содержащей створки аортального клапана и аортальную луковицу; подсистему сегментации для разбиения структуры аортального клапана на сегменты на изображении для получения разбивки структуры аортального клапана на сегменты; подсистему распознавания для распознавания кальциноза на створках аортального клапана посредством анализа изображения структуры аортального клапана; - подсистему анализа, выполненную с возможностью: i) определения срединной линии аортальной луковицы посредством анализа разбивки структуры аортального клапана на сегменты; ii) проецирования кальциноза от срединной линии на аортальную луковицу, с получением, таким образом, проекции, отображающей местоположение кальциноза, спроецированное на аортальную луковицу, после замещения клапана; блок вывода для выработки данных, представляющих проекцию, причем изображение структуры аортального клапана представляет собой трехмерное изображение, с получением, таким образом, трехмерной проекции в качестве указанной проекции.

Группа изобретений направлена на обнаружение взгляда на основе нескольких камер и/или источников света вместе с моделью адаптивного гомографического сопоставления.

Изобретение относится к вычислительной технике для определения и приведения к заданным значениям параметров видеокамер. Техническим результатом является обеспечение возможности совмещения изображений камер видимого и инфракрасного диапазонов, не требующего механической юстировки.

Изобретение относится к области обработки данных. Технический результат заключается в уменьшении задержки обработки ввода жеста.

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат – обеспечение эффективного выбора подходящего устройства интерфейса пациента для пациента за счет 3D моделируемой визуализации устройства интерфейса пациента в соответствии с лицом пациента.

Изобретение относится к способу и системе аутентификации людей, объектов, сервисных систем или компьютерных программ. Техническим результатом является повышение защиты от фальсификации при аутентификации людей, объектов, сервисных систем или компьютерных программ.

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат − повышение скорости поиска необходимого события или объекта в импортированном видео, полученном от стороннего устройства. Устройство для анализа импортированного видео содержит: память, базу данных для хранения метаданных, графический пользовательский интерфейс и устройство обработки данных, причем устройство обработки данных сконфигурировано для загрузки видео в общедоступном формате в память и импорта загруженного видео в программное обеспечение устройства для анализа импортированного видео, причем ПО позволяет выполнять декомпрессию и анализ импортированного видео для формирования метаданных, характеризующих данные обо всех объектах в видео, и для записи упомянутых метаданных в базу данных. 3 н. и 30 з.п. ф-лы, 2 ил.

Наверх