CCTV güvenlik kamera sistemleri ve video içerik analizi uygulamaları; Güvenlik amaçlı ip kamera sistemleri ya da diğer adıyla video gözetim sistemlerinde video içerik analizi veya akıllı video analitiği olarak da bilinen “Video Analizi” son yıllarda hem güvenlik sistemleri endüstrisinde hem de akademik dünyada artan bir ilgi görmektedir.
Deep Learning / Derin Öğrenme teknolojilerindeki kaydedilen muazzam ilerlemeler sayesinde insanlar tarafından yapılan görevlerin birçoğunda otomasyon sağlamıştır. Öyle ki video analizindeki son gelişmeler; mağazalar, tren garları, havalimanları, alışveriş merkezleri vb. birçok yerde giren/çıkan insanları sayan uygulamalardan(people counting), otomatik plaka tanımaya(LPRS) veya yüz tanıma sistemleri, akıllı araç park etme yönetimi gibi daha yaygın birçok ihtiyaç uygulamasında oyun değiştirici bir rol oynamaktadır.
Akıllı Video Analiz Nedir?
CCTV Güvenlik Kameraları temel amacı ile elde edilen video görüntülerindeki “zamana bağlı geçici ve uzamsal olayları” otomatik bir şekilde tanımak/ tanımlamak olan video analiz sistemleri, örneğin şüpheli hareketleri olan kişileri, uyulmayan trafik işaretlerini, aniden ortaya çıkan alev ve duman gibi durumları video analitik yazılımları ile algılayabilmektedir.
Gerçek Zamanlı Video İçerik Analizi ve Video Madenciliği
Gerçek zamanlı video içerik analizi ve video madenciliği sistemleri çoğunlukla; nesnelerin, nesnelerin özelliklerinin, hareket kalıplarını ya da izlenen ortamla ilişkili davranışların belirlendiği gerçek zamanlı izlemeler gerçekleştirmektedir. Bunun yanında “video içerik analizi” bir içgörü çıkarabilmek için geçmiş verileri analiz etmek (nesne ya da durum için anlam oluşturmak ) amacıyla da kullanılabilmektedir. Bu analiz görevi ile aşağıdaki örneklerde olduğu gibi işle ilgili soruları yanıtlayabilen eğilim ve kalıplar tespit edilebilmektedir.
*Mağazamdaki müşteri sayısı ne zaman zirvede oluyor ve bunun yaş dağılımı nedir?
*Kırmızı ışık ihlali kaç kez oldu ve bunu yapan araçların plakaları nedir?
İnsan gücü ve dikkati ile sınırlı sayıda işlemlerin gerçekleşmesi ve çok sayıda kameranın takibinin operatörler tarafından yapılabilmesinin zorluğu nedeniyle Video Analiz Yazılımları büyük miktardaki bilgiyi değerlendirmenin ve bunu kullanarak çalışan güvenlik kamera sistemlerinin performansını önemli ölçüde artırmıştır.
Akıllı Şehirler ve Ulaşımda Video Analiz Çözümleri
Video Analitiği akıllı şehirlerin geliştirilmesi yolunda muazzam bir yardımcı olduğunu kanıtlamıştır. Özellikle kentlerdeki trafik artışına paralel olarak yeterli trafik önlemlerinin alınmadığı hallerde, kazalarda ve trafik sıkışıklığında artışlar olmaktadır. Akıllı video analiz çözümleri işte burada devreye girmektedir.
Trafik analizi, trafik ışıkları kontrol sistemlerinin dinamik olarak ayarlanmasında ve trafik sıkışıklığının izlenmesinde kullanılabilmektedir. Otoyolda izinsiz yerde duran araçların, yanlış yönde giden birinin, düzensiz hareketler yapan araçların veya kaza geçirmiş bir aracın tespitinde tehlikeli durumların gerçek zamanlı olarak belirlenmesinde yararlı olabilmektedir. Bunun yanı sıra herhangi bir kaza durumunda bu sistemler geçmişe dönük delil toplanmasında yardımcı olmaktadır.
Araç saymak veya kamyon, minibüs, otobüs, otomobil vb. araçlar arasında ayrım yapmak, trafik hakkında içgörüler elde etmek için gereken çok değerli istatistiki bilginin oluşturulmasında kullanılması mümkün olmaktadır. Hız tespit kameralarının kurulması tüm sürücülerin toplu halde hassas bir şekilde kontrol edilmesini sağlayabilmektedir. Otomatik plaka tanıma sistemleri herhangi bir ihlal yapan veya bir suç sebebiyle aranan araçların tespit ve tanımlanmasına yardımcı olmaktadır.
Kapalı otopark alanlarında, sensör kullanarak yapılan park yeri çözümleri yerine, video analize dayalı akıllı park sistemleri ile otopark içerisindeki güvenlik kamera görüntüleri gerçek zamanlı analiz edilerek sürücülere boş park yeri yönlendirmesi yapılabilmektedir.Bu çözüm sayesinde güvenlik kameraları ile akıllı park otomasyonun yanı sıra park alanı güvenliği de sağlanmaktadır. Tüm bunlar video analiz teknolojisinin, içinde yaşaması keyifli ve güvenli şehirler oluşmasındaki katkılarından sadece bazılarıdır.
Parakende Sektöründe Video Analiz Çözümleri
Günümüzde gelişmiş teknolojiyi kullanan bazı parakende firmaları, müşterilerinin kim olduğunu ve nasıl davrandığını anlamak için video analiz çözümlerinden yararlanmaktadır.
Son teknoloji video analiz algoritmaları yüzleri tanıyabilmekte, insanların yaş ve cinsiyet gibi temel özelliklerini belirleyebilmektedir. Bu algoritmalar müşterilerin mağaza veya alışveriş merkezi içindeki yolculuklarını izleyip yürüyüş modellerini ve rotalarını analiz edebilmektedir. Bunların yanında ve bunlara ek olarak, video analiz yazılımları, müşterilerin hangi ürünlere / raflara ne kadar süreyle baktığını belirleyebilir ve parakendeciliği geliştirmek amaçlı bu bilgileri kullanabilmektedir. Satışları en üst düzeye çıkarmak ve müşteri deneyimini iyileştirmek amacıyla ürünlerin yerleşimi için en iyi yerlerin saptanması kolaylaşmaktadır.
Video Analiz Yazılımları ile müşteri sayısı, müşteri özellikleri, ziyaret süresi ve mağaza/avm içerisindeki yürüyüş rotaları gibi birçok önemli veri toplanıp kullanılarak mağazaların organizasyonları iyileştirilebilmektedir. Yılın mevsimlerine, haftanın günlerine veya tatillere göre zaman periyotları dikkate alınarak çıkarılan sonuçlar ile parakendecilik faaliyetleri optimize edilebilmektedir.
Özetle video analiz yöntemlerini kullanan bir parakendeci müşterisinin kim olduğunu, mağazasını ne zaman ziyaret ettiğini veya içeri girdiğindeki davranışını en doğru şekilde mağazasından öğrenebilmektedir.
Hırsızlık Önlemede Video Analiz
Yüz tanıma algoritmaları sayesinde bilinen hırsızları tespit etmek mümkün olmakta veya örnek olarak mağaza içerisinde sırt çantasında bir eşya taşıyan kişiler hakkında gerçek zamanlı uyarılar oluşturulabilmektedir.
Güvenlik ve Video Analiz Çözümleri
Video Gözetim Sistemleri ya da diğer adıyla Kapalı Devre Güvenlik Kamera Sistemleri, uzun zamandır güvenlik amacıyla kullanılan ve insanlar tarafından takip edilen sistemler olmuştur. Ancak video analizine dayalı güvenlik kamera sistemleriyle beraber güvenlik seviyesi çok farklı bir noktaya ulaşmıştır.
Yüz ve plaka tanıma sistemleri; insanları ve araçları gerçek zamanlı olarak tanımlamak ve gelişen durumlarda uygun kararlar vermek amacıyla kullanılabilmektedir. Örneğin bir şüphelinin yüzünü hem gerçek zamanlı olarak aramak hem de geçmiş kayıt görüntüleri üzerinde arattırmak mümkün olmakta ya da bir tesisteki yetkili personelin yüzünü yabancılardan ayırt edip güvenli tesisler oluşturmak mümkün olabilmektedir.
Gerçek hayattan bir örnek olarak Danimarka’da bir futbol kulübü olan Brondby stadı 2019 yılında yasaklı kişilerin stadyuma girişini engellemek amacıyla yüz tanıma teknolojiisini kullanan ilk resmi futbol kulübü olmuştur.
İnsan Yoğunluğu (Kalabalık) Yönetimi
Alışveriş merkezi, hastane, tren garı, stadyum ve havaalanı gibi toplu halde insanların bulunduğu yerlerde video analiz yazılımları ve ip kameralar sayesinde gerçek zamanlı olarak tahmini bir insan yoğunluğu sayımı yapılabilmekte belli bir limite ulaştığında uyarılar verdirilebilmektedir. Bunun yanı sıra istenmeyen veya yasaklı yerlerdeki insan yoğunluğu algılanabilmektedir. Her gün geçen ortalama insan sayısı / hareketi geçmiş verilere göre oluşturulup haftanın günleri veya günün saatleri gibi daha detaylı analizlere göre yoğunlukların akışı yönetilebilmektedir.
İzlenen bölge/alan sadece yayalara yönelik bir alansa izinsiz girmiş bir motosiklet veya araba gibi nesneler için algılama ve uyarı oluşturulabilmektedir.
Yangın ve Video Analiz Çözümleri
Aniden ortaya çıkmış bir alev veya duman durumunda video analiz algoritmaları; izlenen bölge içesindeki gerçekleşen ve henüz daha başlangıç aşamasında olan yangını veya dumanı erken evrede tespit edebilmekte ve gerekli alarm uyarıları oluşturabilmektedir. Özellikle insanın bulunmadığı veya bulunmasının sakıncalı olabileceği ortamlarda, yangın algılama dedektörleri ile algılamanın geç ve zor olabileceği kağıt fabrikalarında, yüksek tavanlı depo ve antrepolarda, kirliliğin yüksek olduğu ve bu sebeple yangın alarm dedektörlerinin kısa sürede kirlendiği ortamlarda video analiz destekli ip kamera sistemleri ideal çözüm olmaktadır.
Video Analiz Sistemleri Nasıl Çalışır?
Özel kullanım durumlarına göre değişiklik göstermekle birlikte Video İçerik Analiz çözümleri; gerçek zamanlı olarak o anda veya işlem sonrası ortaya çıkan belirli olay ve uyarıları tetikleyecek şekilde yapılandırılarak adli analiz görevlerini kolaylaştırmak için gelişmiş aramalar yaparlar.
Sistemin Beslenmesi
Analiz edilen video görüntüleri çeşitli kaynaklardan gelebilir. Bunların içinde en yaygın olanları CCTV Güvenlik Kamera Sistemi, trafik kameraları ve çevrimiçi video beslemeleridir. Bununla birlikte uygun protokolü kullanan (örneğin RTSP-Gerçek Zamanlı Akış Protokolü veya HTTP ) herhangi bir video kaynağı çözüme entegre edilebilmektedir. Buradaki kilit nokta izlenen alanın değişik açılardan mümkün olduğunca net bir görüşe sahip olunması gerekliliğidir. İşlenebilen ne kadar çok net veri olursa o kadar iyi sonuç alınır.
Merkezi ve Kenar Veri İşleme
Genellikle merkezi izleme istasyonundaki sunucular üzerinde çalışan Video Analiz Yazılımları bazen kameraların üzerinde de çalışabilmektedir. Son yıllarda hem merkezi sunucular üzerinde hem de IP kameralar üzerinde çalışan kenar işleme yapabilen hibrit sistemler yaygınlaşmaktadır. Uygulamadaki verimlilik açısından bakıldığında IP kameralar üzerinde gerçek zamanlı veri(video) analizi işleme, merkezi sunucularda ise adli analiz işlevlerine konsantre olmak daha doğru olmaktadır. Hibrit çözümlerde IP kamera üzerinde yapılan gerçek zamanlı veri işleme (video analiz) merkez tarafındaki sunucuların yaptığı işleri hafifletecek, kamera sayısı arttıkça bu durum bant genişliği açısından çok daha önemli hale gelecektir. Ağ trafiği ve depolama ihtiyacını azaltmak bakımından yalnızca şüpheli olaylar ile ilgili verilerin merkeze gönderilmesi ağ üzerinde oluşacak yavaşlamayı azaltacaktır.
Senaryolar ve Çalışma Modelleri
Temel fiziksel mimari yapı planlanıp kurulduktan sonra odaklanması istenilen senaryolar tanımlanmalı ve hedef olayları tespit edecek modellere uygun çalışma kurgulanmalıdır.
Araba kazaları? İnsan kalabalığı akışı? Bilinen hırsızların yüz tanıma sistemi ile mağaza içinde tespiti?
Her senaryo beraberinde bir dizi göreve yol açacaktır ve sistem nasıl bir nasıl bir sonuç alınacağını bilmelidir.
Örnek: Araç algıla ve onun tipini tanı (motosiklet, araba, kamyon vb) daha sonra onun olası kazaları tespit etmek için muhtemel güzergahlarını görüntüler üzerinde tara.
Video Analizde En Sık Rastlanan Temel Görevler
Görüntü Sınıflandırma: Önceden tanımlanmış kategorilerin içerisinden kategori seçilmesi (ör. Araba, insan, makas, heykel )
Yerini Belirleme(Localization): Nesneyi görüntü içerisinde bul (Genellikle görüntü içerisindeki nesnenin etrafını kutucuk içerisine alarak )
Nesne Algılama: Resim/görüntü içerisindeki nesneyi bul ve sınıflandır.
Nesne Tanımlama: Hedef nesne verildiğinde, bir görüntüdeki tüm örnekleri tanımlayın ( örneğin görüntüdeki tüm futbolcuları bul)
Nesne Takibi : Videoda zaman içerisinde hareket eden bir nesneyi izlemek(takip etmek)
Sonuç
Video Analiz Çözümleri günlük görevlerimize yardımcı olması açısından oldukça değerlidir.Özellikle son yıllarda potansiyel uygulamaların karmaşıklığı arttığı için bu teknolojiden yararlanabilecek pek çok sektör bulunmaktadır.
Akıllı şehirlerden, stadyumlar, hastaneler ve havalimanlarındaki güvenlik kontrollerine, parakende satış mağazaları ve alışveriş merkezleri için müşteri trafik analizi gibi alanlarda insanlar için daha etkili ve daha az sıkıcı, şirketler için daha ucuz olan süreçleri mümkün kılar.