Intelligentes' Überwachungssystem kann verdächtige oder verlorene Personen markieren

Intelligentes' Überwachungssystem kann verdächtige oder verlorene Personen markieren
Intelligentes' Überwachungssystem kann verdächtige oder verlorene Personen markieren
Anonim

Ingenieure hier entwickeln ein computergestütztes Überwachungssystem, das nach seiner Fertigstellung versucht zu erkennen, ob sich eine Person auf der Straße verdächtig verhält oder verloren zu sein scheint.

Intelligente Videokameras, große Videobildschirme und Georeferenzierungssoftware gehören zu den Technologien, die Strafverfolgungs- und Sicherheitsbehörden bald zur Verfügung stehen werden.

In den jüngsten Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance berichten James W. Davis und der Doktorand Karthik Sankaranarayanan, dass sie die ersten drei Phasen des Projekts abgeschlossen haben: Sie haben einen Softwarealgorithmus das ein Weitwinkel-Videopanorama einer Straßenszene erstellt, ein weiteres, das das Panorama auf ein hochauflösendes Luftbild der Szene abbildet, und ein Verfahren zum aktiven Verfolgen eines ausgewählten Ziels.

Das ultimative Ziel ist ein vernetztes System „intelligenter“Videokameras, mit denen Überwachungsbeamte schnell und effizient ein weites Gebiet beobachten können. Computer werden einen Großteil der Arbeitslast tragen.

"In meinem Labor haben wir immer versucht, Technologien zu entwickeln, die das Situationsbewusstsein der Beamten verbessern würden, und jetzt wollen wir Computern dieselbe Art von Bewusstsein vermitteln", sagte Davis, ein außerordentlicher Professor für Informatik und Ingenieurwesen an der Ohio State University.

Die Forschung dient nicht dazu, spezifische Informationen über Einzelpersonen zu sammeln, erklärte er.

"In unserer Forschung interessiert uns, was Sie tun, nicht wer Sie sind. Unser Ziel ist es, die Verh altensmuster von Menschen und Fahrzeugen, die sich durch die Szene bewegen, zu analysieren und zu modellieren, anstatt zu versuchen, die Identität von Menschen zu bestimmen. Wir versuchen, automatisch zu lernen, welche typischen Aktivitätsmuster in dem überwachten Bereich vorhanden sind, und lassen das System dann nach atypischen Mustern suchen, die eine interessierende Person signalisieren könnten - vielleicht jemand, der sich an schändlichem Verh alten beteiligt oder eine Person, die Hilfe benötigt."Die erste Software erweitert das kleine Sichtfeld, das herkömmliche Schwenk-Neige-Zoom-Überwachungskameras bieten.

Wenn Überwachungsbeamte durch eine dieser Videokameras schauen, erh alten sie nur ein winziges Bild – was manche als „Soda-Strohhalm“-Ansicht der Welt bezeichnen. Wenn sie die Kamera herumbewegen, verlieren sie leicht das Gefühl dafür, wohin sie in einem größeren Zusammenhang schauen.

Die Ohio State Software nimmt eine Reihe von Schnappschüssen aus allen Richtungen innerhalb des Sichtfelds einer Kamera auf und kombiniert sie zu einem nahtlosen Panorama.

Im Handel erhältliche Software kann überlappende Fotos in ein flaches Panorama umwandeln, erklärte Davis. Aber diese neue Software erstellt eine hochauflösende 360-Grad-Ansicht des gesamten Sichtbereichs einer Kamera, als würde jemand die gesamte Szene auf einmal betrachten. Die Ansicht ähnelt der eines großen Fischaugenobjektivs.

Die Fischaugenansicht ist kein Live-Videobild; Die Herstellung dauert einige Minuten. Aber sobald es auf einem Computerbildschirm angezeigt wird, können die Bediener mit der Maus irgendwo darauf klicken, und die Kamera schwenkt und neigt sich zu dieser Stelle für eine Live-Aufnahme.

Oder sie könnten eine Linie auf dem Bildschirm zeichnen, und die Kamera richtet sich entlang dieser bestimmten Route aus - zum Beispiel eine bestimmte Straße hinunter. Davis und sein Team möchten dem System auch eine Touchscreen-Fähigkeit hinzufügen.

Eine zweite Software bildet Orte innerhalb der Fischaugenansicht auf einer Luftbildkarte der Szene ab, beispielsweise einer detaillierten Google-Karte. Ein Computer kann diese Informationen verwenden, um zu berechnen, wo sich die Sichträume aller Überwachungskameras in einem Bereich überschneiden. Dann kann es die georeferenzierten Koordinaten – Längen- und Breitengrad – jedes Bodenpixels im Panoramabild bestimmen.

In der dritten Softwarekomponente wird die Kombination Karte/Panorama zum Tracking verwendet. Wenn eine Person über eine Szene geht, kann der Computer genau berechnen, wo sich die Person auf der Panorama- und Luftbildkarte befindet. Diese Informationen können dann verwendet werden, um eine Kamera anzuweisen, ihm oder ihr mithilfe der Schwenk- und Neigesteuerung der Kamera automatisch zu folgen. Mit diesem System wird es dem Computer möglich sein, die Verfolgungsaufgabe zwischen den Kameras zu „übergeben“, wenn sich die Person in das Sichtfeld verschiedener Kameras hinein- und herausbewegt.

"Das ist der Vorteil, wenn man alle Kameras in einem System miteinander verbindet - man könnte der Flugbahn einer Person nahtlos folgen", sagte Davis.

Sein Team arbeitet nun am nächsten Schritt der Forschung: der Bestimmung, wem gefolgt werden soll.

Das System stützt sich nicht auf traditionelle Profiling-Methoden, sagte er. Die Rasse, das Geschlecht oder das allgemeine Erscheinungsbild einer Person spielt keine Rolle. Entscheidend ist, wohin die Person geht und was sie tut.

"Wenn du etwas Seltsames machst, wollen wir das erkennen und herausfinden, was los ist", sagte er.

Um zunächst festzustellen, was normales Verh alten ausmacht, planen sie, den Wegen vieler Menschen zu folgen, die über einen langen Zeitraum durch eine bestimmte Szene gehen. Eine Linie, die die Flugbahn jeder Person verfolgt, wird in einer Datenbank gespeichert.

"Sie können sich vorstellen, dass Sie in ein paar Monaten anfangen werden, aufzugreifen, wohin die Leute zu bestimmten Tageszeiten gehen - Trends", sagte er.

Personen, die an einer ungewöhnlichen Stelle anh alten oder einen Gegenstand wie ein Paket oder eine Büchertasche zurücklassen, könnten von den Strafverfolgungsbehörden als verdächtig angesehen werden.

Aber Davis wollte schon immer sehen, ob diese Technologie verlorene oder verwirrte Menschen finden kann. Er vermutet, dass dies möglich ist, da er leicht verlorene Personen selbst ausfindig machen kann, während er sich Videomaterial von dem experimentellen Kamerasystem ansieht, das sein Gebäude im Bundesstaat Ohio umgibt.

Es schlägt nie fehl - während der ersten Woche des Herbstquartals, wenn die meisten Schüler direkt zum Unterricht eilen, werden einige den Raum zwischen den Gebäuden umrunden. Sie werden anh alten, sich vielleicht umsehen und viel hin und her gehen.

"Menschen können eine verlorene Person wirklich gut erkennen", sagte er. "Ich glaube, Sie könnten einen Algorithmus bauen, der das auch kann."

Er untersucht nun die Möglichkeit, mithilfe ihrer Forschungsergebnisse ein großes Testsystem im Bundesstaat Ohio einzusetzen. Hier könnten die Strafverfolgungsbehörden Videokameras in den Großstädten verbinden, Videopanoramen auf öffentlich zugängliche Luftbildkarten abbilden (wie die vom Ohio Geographically Referenced Information Program verw alteten) und ihre Software verwenden, um ein höheres Maß an „Standortbewusstsein“für die Überwachung bereitzustellen.

Drei Studenten aus dem Bundesstaat Ohio arbeiten derzeit an diesem Projekt. Der Doktorand Karthik Sankaranarayanan wird von der National Science Foundation gefördert. Und zwei Studenten im Grundstudium – Matthew Nedrich und Karl Salva – werden vom Air Force Research Laboratory finanziert.

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