TR201702177A2 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
TR201702177A2
TR201702177A2 TR2017/02177A TR201702177A TR201702177A2 TR 201702177 A2 TR201702177 A2 TR 201702177A2 TR 2017/02177 A TR2017/02177 A TR 2017/02177A TR 201702177 A TR201702177 A TR 201702177A TR 201702177 A2 TR201702177 A2 TR 201702177A2
Authority
TR
Turkey
Prior art keywords
video
time
feature
analysis system
filter
Prior art date
Application number
TR2017/02177A
Other languages
English (en)
Inventor
Eki̇n Aki̇f
Original Assignee
Akif Ekin
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Akif Ekin filed Critical Akif Ekin
Priority to TR2017/02177A priority Critical patent/TR201702177A2/tr
Priority to US16/481,494 priority patent/US11056150B2/en
Priority to PCT/TR2018/050049 priority patent/WO2019013729A2/en
Publication of TR201702177A2 publication Critical patent/TR201702177A2/tr

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
    • G11B27/102—Programmed access in sequence to addressed parts of tracks of operating record carriers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/71—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73—Querying
    • G06F16/735—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/75—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/783—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/7837—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using objects detected or recognised in the video content
    • G06F16/784—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using objects detected or recognised in the video content the detected or recognised objects being people
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/44—Event detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625—License plates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/178—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions estimating age from face image; using age information for improving recognition

Abstract

Başvuru konusu buluş; etkin arama ve video veri tabanını kullanarak akıllı video indeksleme yapan çok zamanlı tarama analiz sistemi(multi-time search analytics) ile ilgilidir.

Description

TARIFNAME ÇOK ZAMANLI TARAMA ANALIZ SISTEMI Bulusun Ilgili Oldugu Teknik Alan Basvuru konusu bulus; etkin arama ve video veri tabanlElEkulIanarak akIJJBIideo Indeksleme yapan çok zamanIEiiarama analiz sistemi(multi-time search analytics) ile ilgilidir.
Bulusla Ilgili Teknigin Bilinen Durumu (Önceki Teknik) Günümüzde, yollarda, sirketlerde, alisveris merkezlerinde magazalarda vb. birçok yerde genelde güvenlik amaçlüullanüân, sirket çallghnlarII verimliligi tespit etmek ya da sirket vb. kurum kuruluslarla ilgili görüntülere ulasmak amaclüa CCTV (kapalEldevre televizyon) kameralarEl ile izlemeler yapilBwaktadlEl Ancak görüntüleme sistemleri ve kaydedilen görüntülerin analizleri oldukça zor ve pahaIElsistemlerdir. Sürekli olarak yapilân kayiflbr dosya büyüklügü olarak veri tabanIa yer kaplamaktadlE] Bu durum dosyalarI depolanmasElile ilgili sorunlar olusturup belirli periyotlarla silinmesi ve yeni kaylflhrl yapilBialeia neden olmaktadlB AyrlEa karsllâsilân diger bir problem ise video uzunluklarII çok olmasEhedenier herhangi bir vakada ya da herhangi bir zamandaki kayiîibra gitmek kayifilarülzlemek oldukça güç olmaktadiE] Bu islemler ilgili analizler ve izlemeler yapiIiElken çok zaman harcanmaktadlü Zaman harcanmasII yanEBlBa çok hassas olmayan sistemlerde video kareleri atlanmlg) gözden kaçlîllfhlgl olmaktadlEi Mevcut sistemlerde video kayEibrIEI özet seklinde sunan indeksleme yapan BRIEFCAM firmasIiE Ancak “BRIEFCAM” firmasII çalisma prensibi ve isleyis mekanizmasüsöz konusu bulusumuz olan multi-time search analytics' den oldukça farkl- Teknigin bilinen durumunda mevcut BRIEFCAM firmas- ait US 8,311,277 82 System for Producing a Video Synopsis” ve US 7,852,370” 82 “Method and System for Spatio-Temporal Video Warping” patent dokümanlarE] incelendiginde; indeksleme mekanizmasIEframeIer üzerinden yürütmekte frame degisikliklerine zaman damgaslloyup bunlarEiindekslemektedir. Frame zamanElçok da önemli olmamaktadlEl Söz konusu olan bulusumuzda ise temel olarak ilk frame zamanEbelirIeyici olmaktadiEI Bu dokümanlardaki diger bir problem ise kayiElesnasIa frame farkliIJIZlarIÜ/e renk degisikliklerini takip etmek zorunda olmas|ZIBu durumunda ciddi islemci gücü harcamasi neden olmaktadlü Diger bir problem ise bütün kamera kayitibrIEtek bir dosya üzerinde tutmaktaleiar. Dosya limitleri düsünüldügünde, kayitliarI aktarn SÜS-a yani network aç-an ve depolanmasIZI aç-an oldukça silýb sebebiyet vermektedir.
Mevcut sistemlerde karsllâsilân bir diger sorun ise kamera kayiflhrIIZtek bir dosya üzerinde tutarak isletim sistemlerinde sorun çilZhrmas- neden olmaktadE Ayrlîla Mevcut dosya sistemlerinde çok büyük dosyalarI bir noktadan bir noktaya tasli-Jtnaslîçok büyük kaynak tüketmesine neden olmaktadlEl Teknigin bilinen durumunda yer alan mevcut uygulamalar göz önünde bulunduruldugunda bulus konusu çok zamanlEltarama analiz sistemi(multi-time search analytics) ile aynEözelliklerde bir uygulama bulunmadlgllîgörülmektedir.
Bulusun KlEla Açülamasüie AmaçlarEl Bulus konusu; Multi-Time playback and filtre fonksiyonlarlîlsayesinde birden fazla operatör yerine tek bir operatör kullanarak devasal boyuttaki saatler alan playback video verileri playback yapamaya gerek kalmadan çallglan çok zamanlEllarama analiz sistemi(multi- time search analytics) ile ilgilidir.
Bulusun amacÇI video arama zamanlßzaltan bir sistem ortaya koymaktlB Bulusun bir diger amacü farklElalt bilesenler ile (Yüz tanla, Plaka tanla, Hareket Dedektörü) %100 uyumlu olarak çallgbilen ve ilgili kaylflhrEkullanabilen bir sistem ortaya koymaktlEl Bulusun bir diger amaclZlaraç ve veya kisi o andan itibaren neler yaptlglÜ/ideoda aynllnda üst üste binmis sekilde izlenebilmesini saglayan bir sistem ortaya koymaktlîl YukarlElb bahsedilen ve asaglâlaki detayllîlanlatldan ortaya çllîbcak tüm amaçlarEl gerçeklestirmek üzere mevcut bulus multi-time search analytics ile ilgilidir.
Bulusun tercih edilen bir yapilânmaslÇlyön filtresi, araç ve insanlar için aklgloranElliltresi, insan sayEIJIItresi, hareket filtresi, ileri düzey yüz alg [lâma filtresi, ileri düzey araç algilâma filtresi içeren tek bas. ve birden fazla filtre birlikte çalisan filtrelere sahip olmasIB Bulusun tercih edilen bir diger yapllânmasübütün olay zamanlarlüasleyerek filtreler ve aynEl zamanda tek bir ekranda playback yapmaslßaglayan yön filtresine sahip olmasIlE Bulusun tercih edilen bir diger yapllânmasüfiltre tabanlEl/e hlZandlElIIhlg olmak üzere iki sekilde yer alan video özetine sahip olmasIlEl Bulusun tercih edilen bir diger yapilânmasÇlSadece hareketleri ya da sadece filtreleri multi- time olarak sunan video özete sahip olmasIlEl Bulusun tercih edilen bir diger yapiEnmaslÇlmulti-time playback, filtreler, filtre sonuçlarÜ/e video yönetim sistemi arsiv yasland lElna fonksiyonlarübermesidir.
Bulusun tercih edilen bir diger yapilânmasü kaydedilen videolarElaynElanda 10 kez görüntülenmesini saglayan Multi-time playback sahip olmasIlEl Bulusun tercih edilen bir diger yaplßnmasü kaylEl motoru, indeksleme motoru ve arama motoru içermesidir.
Bulusun tercih edilen bir diger yapllânmaslÇlindeksleme motorundan bagIislZ bir sekilde çallgian kayiElmotoruna sahip olmasIlB Bulusun tercih edilen bir diger yapllânmasÇl avi, mp4, ts, mkv raw-frame, raw-h264 formatIaki dosyalarülestekleyen arama motoruna sahip olmasi.
Bulusun tercih edilen bir diger yapllânmasÇlsürekli kaydedilen dosya uzunlugunu hesaplama ve indeksleme ile kaydedilen kayifllar üzerinde çallgan indeksleme motoruna sahip olmas- Bulusun tercih edilen bir diger yapilânmasüBirçok farkIlZbIatformda, sirket networklerinde, intranet veya internet üzerinde çallsian bir sisteme sahip olmasIE Bulusun tercih edilen bir diger yapllânmasü Enterprise seviyesinde çalgan, kompleks, ölçeklenebilen daglElIB1l$komponent tabanlüiiir sisteme sahip olmasIlB Bulusun tercih edilen bir diger yapilânmaslZlveri tabanIaki daha olaylar gerçeklestigi anda konulan isaretleri kullanan, islemci gücüne minimum yük bindirerek filtreleme yapan bir sisteme sahip olmasIlB Bulusun tercih edilen bir diger yapUânmasÇlfarkllZhlt bilesenler ile %100 uyumlu çallgian ve kayifihrlîilutan bir sisteme sahip olmasIlE Bulusun tercih edilen bir diger yapilânmasüIlk frame zamanEindeksleyen ve nanosaniye hassasiyetinde video uzunlugu indekslenme islemi yapan bir sisteme sahip olmasi& Bulusun tercih edilen bir diger yapilânmasüArama sonuçlarIZkaman ve alarm türü olarak video görüntü üzerinde overlay olarak gösteren bir sisteme sahip olmasIlE Bulusu AçEElayan Sekillerin TanlBilarEl Bu bulusla gelistirilen multi-time search analytics daha iyi açlEJanabilmesi için hazlEIlanan sekiller asagi aç[lZlanmaktadlEl Sekil 1 Multi-time search analytics aklglsemaslîl Bulusun AyrItmJÇEIillamasEl Bu detaylßçllîlamada bulus konusunun yenilik sadece konunun daha iyi anlaslßias- yönelik hiçbir sIlElbylEDetki olusturmayacak örneklerle açilZlanmaktadlü Buna göre çok zamanlEltarama analiz sistemi(multi-time search analytics) meydana getiren unsurlar anlatllIhaktadlEl Sistem video arama zamanlljazaltmaktadlü Operatör ayünda pek çok ilgili videoyu birbiri üzerine geçmis katmanlar seklinde aynlânda oynatarak hlîlEihceleme yapabilmektedir.
Söz konusu bulus veri tabanIaki daha olaylar gerçeklestigi anda konulan isaretleri kullandfgllîiçin oldukça hlîlEalEl'nakta ve islemci gücüne minimum yük bindirerek filtreleme yapabilmektedir.
Sistem farkllîlalt bilesenler (Yüz tanIia, Plaka tanIia, Hareket Dedektörü) ile %100 uyumlu olarak çallglabilmekte ve ilgili kayElhrlîlkullanabilmektedir. Mesela bir yüz tanIia kriterine uyan tüm video kayElhrIlZlaynlZhnda tek video üzerinde oynatabilme yetenegine sahiptir. Veya aynü3lakaya sahip araçlarI videolarIEfiltreleyip zaman belirterek aynljanda oynatabilmektedir. Bu sekilde tetik anIan itibaren ilgili araç ve veya kisi o andan itibaren neler yapt[gll:l/ideoda aynEbnda üst üste binmis sekilde izlenebilmektedir. Bu operatörün arama için harcad [giüamanmramatik olarak azaltmaktadlEl Söz konusu olan multi-time search analytics özet olarak ilk frame zamanEbaz alarak çallglnaktadE Ilk frame zamanElindekslenir, ardIan nanosaniye hassasiyetinde video uzunlugu indekslenme islemi yapHJB Ciddi bir sekilde enterprise seviyesinde çallglnaslîlve birçok klstasa sahip olmaslýla fark yaratmaktadlB Sistem CPU'yu çok verimli bir sekilde kullanabilmektedir. Çünkü veri tabania füzyon için ve entegresyon için hazlElolan yüklenmis olan Video Yönetim Sisteminin çogu verisini paylasabilmektedir. Sistem bir birinden farkllîl kayllîldosyalarIlIbynEtaman düzleminde bir birlerine baglama imkanllunmaktadE Sadece bir dosya ile bagIEkaImaylpl daha verimli ve hlîlEbir sekilde iletilen çok say. dosyaylZl kullanan bir sistemdir.
Sistem Enterprise seviyesinde çallglan, kompleks, ölçeklenebilen daglfllßîlglkomponent tabanlüle kritik isler için dizayn edilmistir.
Sistem pek çok farkllîplatformda (windows ve linux), sirket networklerinde, intranet veya internet üzerinde çalElabilmektedir. Sistem veri merkezlidir, kullanlElJdostudur ve güvenlik, yönetim ve bakl için katlîs`artlarljrerine getirmektedir.
Sistemin sahip oldugu kayit] motoru Indeksleme motorundan bagIislîl bir sekilde çallglabilmektedir. KaylEl motorunun amacElsadece kaylplslîl olarak kareleri kaydetmektir.
Indeksleme motoru ise sürekli kaydedilen dosya uzunlugunu hesaplama ve indeksleme ile kaydedilen kaylflhr üzerinde çallgnaktadlü Bu yöntemin en büyük avantajEise; eger kaylfllar kaybolmamlglise bütün veri tabanIEtistem tekrar endeksleyebilmesidir. Arama motorunun diger bir avantajübe veri tabani video dosyalarElkolayca içeri aktarllâbilmektedir. Avi, mp4, ts, mkv raw-frame, raw-h264 formatIaki dosyalarEtlestekleyebilmektedir. Böylece sistem, farklEformattaki kayIEklasör/dosyalarIüynEhatta içe aktarabilmekte ve kullanabilmektedir.
Sistem bütün bu islemleri gerçeklestirirken Video Yönetim Sistemi içinde hazlElbulunan büyük veriyi kullanmaktadlE Arama sonuçlarElzaman ve alarm türü olarak video görüntü üzerinde overlay olarak gösterilir ve kolayca anlaslElE Operatör üst üste geçmis bir sekilde gösterilen bu kaylflhrdan arad [glßlayl oldugu kayd Etek tllZlama ile odaklanlöl normal gösterime geçebilir.
Bulus Yüz tanIia, plaka tarima, hareket dedektörü gibi sistemleri tek bir ortak ve entegre veritaban a toplayarak arama yapar ve görsel olarak operatöre sunar.
Söz konusu olan multi-time search analytics sayesinde; . Ikinci bir kamera yayi., . Ikinci bir büyük veri indeksine, . Ek sunuculara, o Indeksleme ve analiz için ek üçüncü bir yazllIEJla, . Ek olarak üçüncü bir Yüz algllâma plaka okuma ve nesne tanllamaya, . Yeni donanIilar için ek bir ag bant genisligine, ihtiyaç duymadan sistem çallgtnaktadlü Sistem çallglîlken, Multi-Time Search Analytics de birçok bilesenler kullanilB'iaktadE Bu bilesenler; Multi-Time Search Analytics motoru, Video Yönetim Sistemi, Yüz algllâma algoritmasüPlaka okuma alg ilâma algoritmasljle veritabanßeklindedir.
Multi-Time Search Analytics motoru: Video Yönetim Sistemi veritabanIElkullanlB Mevcut var olan verilere filtreler uygular ve degerli sonuçlar çlKhrtB Video Yönetim Sistemi: Ana fonksiyonu indeksleme ve video içerigini kayitîletmektir.
Sistem müdürü, sunucu yazliiiîilîlve müsteri yaziIJEJlIan olusmaktadlE SunucularElve veritabanIlZlyönetmektedir. Yetkilendirme ve kayit] girislerini yönetimi ve kontrolünü saglamaktadE Entegre edilen yüz algilâma, plaka numaraslîlalgllâma, nesne tanIilama algoritmalarlîlile çaIlSIEl Araç marka ve model algilâma algoritmasü OCR algoritmasElise kamera sahnesinde algilânan herhangi bir yazmkur.
Yüz algllâma algoritmaslîl Yüzlerin algllânmasIlZbaglayan ve bunlarlZl/eri tabanlýla karsllâstlüin, yas, cinsiyet ve baski olan renkleri resimde belirleyen, veri tabani yazan bir algoritmad [El Plaka okuma algllâma algoritmaslîlOCR'dan geçirerek resimdeki plaka numaralarIEl okur. Araç marka ve modelini, araçtaki baskI rengi belirler, sifllandlElEl ve veritabani VeritabanlîlSlflbndElIhlgl ve aranmlgl verilerin ve ayrlEia analizlerin tutuldugu bütün kullanllâbilir verilerin oldugu yerdir.
Multi-time search analytics; multi-time playback, filtreler, filtre sonuçlarEl/e video yönetim sistemi arsiv yaslandlîilna fonksiyonlarIEla sahiptir.
Multi-time playback: Sistem kaydedilen videolarEbynüanda 10 kez görüntülenmesini saglamaktadlE OpaklilZJ seviyesi özel olarak belirli periyotlarla ayarlanabilmektedir. Playback slüsIa operatör durdurup opakllk`l zaman periyotlarIEldegistirebilir. Ilgilenilen alan. üzerine tiklayarak kaydedilmis bütün videoda zlîilamalarüumps) yapabilmesine imkan sunar.
Filtreler: Sistemde, Filtreler tek bas. ve birden fazla filtre birlikte çallgiacak sekilde programlanmEtlEl Sistem entegre edilmis oynatülârdaki sonuçlarIElgörüntüleyebilir veya video dosyasElolarak dlglarlîlaktarabilme özelligine sahiptir. Sistemde birden çok filtre kullanHB1aktadE Bunlar ise; Yön Filtresi: sisten belirli zaman periyodunda 10 a kadar aynElzamanda yön için filtreler. Örnegin; kisi bir kaplîlian dlghrlîçilîlarken, bir magazaya girerken veya araba kuzeye giderken yön belirlenmesi aç-an bu filtre kullanDIhaktadE Sistem, bütün olay zamanlarIIZI esleyerek filtreler ve ayri Bamanda tek bir ekranda playback yapmasIlEaglar.
Arac ve insanlar icin aklîloranElFiltresi: Sistem, eger aklgoranljhet limitin üzerinde ise algllâr ve filtreler. Yogun zamanlara veya kaylîlarsivinde bulunan kosusturmalarI oldugu zamanlara odaklanlEl Ayrü sistem tam tersi olarak, aklgl oranülurdugunda ya da alt limitin alt. düstügünde operatörün odaklanmaslîtaglanlE Operatör bir ekranda bu zamanlarünlüa olarak playback yapabilir. asagEdüstügü zamanlar için Filtreleme Islemi ayarlanabilmektedir. Operatör bu zamanlara odaklanabilir ve ayn Bamanda bir ekranda bütün filtrelenmis videolarmlayback yapabilir.
Hareket Filtresi: Kamera sahnesinin herhangi bir bölümü, yüzdesi ve hassasiyet seviyesi ayarlarMa arama fonksiyonu tetiklemek amaclsîla isaretlenebilmektedir. Örnegin, magazada ki herhangi bir ürün, herhangi bir araba ya da sahnede hareket eden herhangi bir sey tetiklenerek programlanabilir. Filtreye gelen bütün hareket uyarllârEbelirlenir ve aynEl zamanda playback yapl[[El Ileri düzev vüz alqllâma Filtresi: Yüz algllâma algoritmaslîlsürekli yüzleri algllâr, cinsiyetleri ayI eder, baskI renkleri, tahmini yasÇlaynleisileri isimli ya da isimsiz olarak algllâr. Ve bütün bu verileri ilerideki arama analizlerinde kullanmak için veri taban. yazar.
Multi-Time Playback Search Analytics, bu sllfllandIBlBilgl ve aranmlS bilgileri Multi-Time Search results için kullanlE Örnegin, künlîlîilengin baskI oldugu 30'lu yaslarI üzerinde olan bir kiside zaman periyodu filtrelenir ve çok hlîllîlbir sekilde arastEllIhak üzere video sahnesinde playback baslatlIIEl Ileri düzey arac alqüâma filtresi: Araç rengi, markasül/e modeli, araba mEya da tlEmEl olarak araç sIEIhndlElnasÇlvarsa araç plaka bilgisi gibi bütün veriler kameranI pozisyonuna göre filtre olarak kullan llâbilmektedir.
Filtre sonuçlarEl/e Video Yönetim Sistemi arsiv yaslandlîilna: Video Yönetim Sistemi Archive Aging (arsiv YaslandlEna) yaparken filtrelere öncelik vermektedir. Filtrelere tabi olan Filte sonuçlarlîlve kaylflbrlZlöncelikli olarak silinmeyen veya yaslandlElna tüm karelere uygulanmlglolmayacak seklindedir.
Yüksek öncelikli kayIIJIar olarak algüânan yüzler, plakalarI numaralarElJyarEtetikleri seklindedir. Öncelik durumu özel olarak programlanabilmektedir. Örnegin, süpheli kisi veya süpheli bir nesne belirlenen zaman içerisinde, mekan veya net kamera ile tehlikeli isaret olabilir.
Video özeti: Sistem de video özeti filtre tabanlüle hlZandlElBwEolmak özere iki sekilde yer almaktadlEl Filtre tabanllîlSadece hareketleri ya da sadece filtreleri multi-time özet video olarak sistem hazlElbmaktadlEl HlîlandlEllmlgl Sistem multi-time özet videolarElsteniIen hlîlandlElna ayarlarIElnulti- time video özetini hazlElbyabilmektedir.
Sekil 1'e atfen Multi-time search analytics aklglsemasügiösterilmektedir. Çok zamanlEllarama analiz sistemi(Multi-time search analytics) olup özelligi; Görüntü sensörleri ile nesneler (yüz algllâma, plaka tanIia, güvenlik) tanIiIanmasÇI YazHJEl bilesenlerinden ve/veya gelen alarmlar(FD, ANPR güvenlik ve filtreler) aktif olmasÇl Alarmlar, alarm veri tabanlîlliavuzunda toplanmaslZl Alarm veri tabanEEhavuzunda aynlîilizunlukta video çllîlarilîýapllîl'iasü H264/H265 ile hareket alg ilâma gerçeklesmesi, Video içerik kaydedici Algllânan hareketleri daha sonra kullanIi için kaylEl alt- allEl'nasÇl Algllânan hareketler, Alpha zamana göre degistiren zaman çizgisi ayarlaylElE gönderilmesi, Video blenderdan video çllîlglâllülnasü Çok katmanllîliideo blenderdan, orijinal alarm ve video blenderdan(karl$tlElEmçllZlan datayüçeren tek video allElnasÇl Video özeti çlKhrma algoritmasü Lapse) dataylîçeren tek video elde edilmesi islem adIiIlarüçermesidir.
Görüntü Sensörleri Güvenlik, Yüz Yazilim bilesenlerinden ve veya Sensörlerden Alarm Havuzu gelen alarrnlar. (FD.
Algilfaaririieiisnlglaka ANPR güvenlik ve Veritabani filtreler) a Zaman çizgisi Video Çikarim Hareket Algilama : ayarlayici .
(Same Lenglli) ' (HZöd/HZGS) : (Alpha &imana Video Blender > Çikis Video Orijinal Alarm ve Video Blender ÇoK Katmanli Video Blender Video Içerik Kaydedici algilanan hareketleri daha "günesli sonra kullanim için Kayit . altina alir. Algorilmasi > kanslinci) dan çikan datayi içeren tek video Filtre Tabanli veya Zaman MULTI-TIME SEACRH ANALYTICS içeren tek video

Claims (18)

ISTEMLER
1. Çok zamanlEllarama analiz sistemi olup özelligi; Ikinci bir kamera yayi., Ikinci bir büyük veri indeksine, Ek sunuculara, Indeksleme ve analiz için ek üçüncü bir yaz[[lEla, Ek olarak üçüncü bir Yüz algllâma plaka okuma ve nesne tannlamaya, Yeni donanllar için ek bir ag bant genisligine, ihtiyaç duymadan çallgbn sistemin; Görüntü sensörleri ile nesneler (yüz algllâma, plaka tania, güvenlik) tanIilanmasÇl YazlIllîli bilesenlerinden ve/veya gelen alarmlar(FD, ANPR güvenlik ve filtreler) aktif olmasü Alarmlar, alarm veri tabanEliiavuzunda toplanmasü Alarm veri tabanlilhavuzunda aynlîizunlukta video çlKlarIÜaplIBwaslZl H264/H265 ile hareket algllâma gerçeklesmesi, Video içerik kaydedici Algllânan hareketleri daha sonra kullan! için kayiüalt. allEh'iasü Algllânan hareketler, Alpha zamana göre degistiren zaman çizgisi ayarlaylîlýia gönderilmesi, Video blenderdan video çlElgBllEmasü Çok katmanlülideo blenderdan, orijinal alarm ve video blenderdan(karl$tüElIl çlEbn dataylleren tek video allElnasÇl Video özeti çikarma algoritmasERullanilârak filtre tabanlüleya zaman atlamalEl (Time Lapse) datayEiçeren tek video elde edilmesi islem adIiIIarübermesidir.
2. Istem 1'e göre çok zamanlEflarama analiz sistemi olup özelligi; Video Yönetim Sistemi veritabanIIJkullanan, mevcut var olan verilere filtreler uygulayan ve degerli sonuçlar çlKlarmaylEaglayan Multi-Time Search Analytics indeksleme ve video içerigini kaylEletmeyi saglayan Video Yönetim Sistemi, Yüzlerin algllânmasIElsaglayan ve bunlarlîlveri tabanlýla karsllâstlüin, yas, cinsiyet ve baski olan renkleri resimde belirleyen, veri tabani yazan Yüz algllâma algoritmaslIJOCR'dan geçirerek resimdeki plaka numaralarlübkuyan, araç marka ve modelini, araçtaki baskI rengi belirlerleyen, sIElhndlBin ve veritabani yazan plaka okuma alg ilâma algoritmaslîJ SIElbndlEllIhE ve aranmlg verilerin ve ayrlîla analizlerin tutuldugu, bütün kullanüâbilir verilerin oldugu veritabanlîl bilesenleri içeren bir yaplýla sahip olmas-E
3. Istem 1'e göre çok zamanlEtarama analiz sistemi olup özelligi; yön filtresi, araç ve insanlar için aklgl oranEfiltresi, insan saylîlZfiltresi, hareket filtresi, ileri düzey yüz alg llâma filtresi, ileri düzey araç algilâma filtresi içeren tek bas. ve birden fazla filtre birlikte çallglan Hltrelere sahip olmasIlE
4. Istem 3'e göre çok zamanlEitarama analiz sistemi olup özelligi; bütün olay zamanlarIIZlesleyerek filtreler ve aynüamanda tek bir ekranda playback yapmasIü saglayan yön Hitresine sahip olmasIE
5. Istem 1'e göre çok zamanllîtarama analiz sistemi olup özelligi; filtre tabanlElve hlZanleBqlglolmak üzere iki sekilde yer alan video özetine sahip olmasIlEl
6. Istem 5' e göre çok zamanlEtarama analiz sistemi olup özelligi; Sadece hareketleri ya da sadece filtreleri multi-time olarak sunan video özete sahip olmasi&
7. Istem 1'e göre çok zamanlEliarama analiz sistemi olup özelligi; multi-time playback, filtreler, filtre sonuçlarlîlve video yönetim sistemi arsiv yaslandlElna fonksiyonlarIZI içermesidir.
8. Istem 1'e göre çok zamanIEtarama analiz sistemi olup özelligi; kaydedilen videolarEl aynlßnda 10 kez görüntülenmesini saglayan Multi-time playback sahip olmasIlE
9. Istem 1'e göre çok zamanllîltarama analiz sistemi olup özelligi; kayit] motoru, indeksleme motoru ve arama motoru içermesidir.
10.Istem 9'a göre çok zamanlEltarama analiz sistemi olup özelligi; indeksleme motorundan bagIslîlbir sekilde çallglan kaylfîlmotoruna sahip olmasIlEl
11.Istem 9'a göre çok zamanlEtarama analiz sistemi olup özelligi; avi, mp4, ts, mkv raw-frame, raw-h264 formatIaki dosyalarlîldestekleyen arama motoruna sahip
12.Istem 9'a göre çok zamanIEtarama analiz sistemi olup özelligi; sürekli kaydedilen dosya uzunlugunu hesaplama ve indeksleme ile kaydedilen kaylflbr üzerinde çallgn indeksleme motoruna sahip olmasIlEl
13.Istem 1'e göre çok zamanlEltarama analiz sistemi olup özelligi; Birçok farklü platformda, sirket networklerinde, Intranet veya internet üzerinde çallglan bir sisteme sahip olmasIlB
14.Istem 1'e göre çok zamanlEltarama analiz sistemi olup özelligi; Enterprise seviyesinde çallglan, kompleks, ölçeklenebilen daglfllîhlg komponent tabanlEl bir sisteme sahip olmasIlB
15.Istem 1'e göre çok zamanlEliarama analiz sistemi olup özelligi; veri tabanIaki daha olaylar gerçeklestigi anda konulan isaretleri kullanan, islemci gücüne minimum yük bindirerek filtreleme yapan bir sisteme sahip oImasIiEl
16.Istem 1'e göre çok zamanlEllarama analiz sistemi olup özelligi; farkllîilt bilesenler ile
17.Istem 1'e göre çok zamanIEtarama analiz sistemi olup özelligi; Ilk frame zamanEl indeksleyen ve nanosaniye hassasiyetinde video uzunlugu indekslenme islemi yapan bir sisteme sahip olmasIB
18.Istem 1'e göre çok zamanlEtarama analiz sistemi olup özelligi; Arama sonuçlarEl zaman ve alarm türü olarak video görüntü üzerinde overlay olarak gösteren bir sisteme sahip olmasIE
TR2017/02177A 2017-02-14 2017-02-14 TR201702177A2 (tr)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2017/02177A TR201702177A2 (tr) 2017-02-14 2017-02-14
US16/481,494 US11056150B2 (en) 2017-02-14 2018-02-08 Multi-time search analytics
PCT/TR2018/050049 WO2019013729A2 (en) 2017-02-14 2018-02-08 MULTI-TIME RESEARCH ANALYSIS

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2017/02177A TR201702177A2 (tr) 2017-02-14 2017-02-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TR201702177A2 true TR201702177A2 (tr) 2018-09-21

Family

ID=64559260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TR2017/02177A TR201702177A2 (tr) 2017-02-14 2017-02-14

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11056150B2 (tr)
TR (1) TR201702177A2 (tr)
WO (1) WO2019013729A2 (tr)

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7852370B2 (en) 2004-11-05 2010-12-14 Yissum Research Development Company Of The Hebrew University Of Jerusalem Method and system for spatio-temporal video warping
JP4972095B2 (ja) 2005-11-15 2012-07-11 イッサム リサーチ ディベロップメント カンパニー オブ ザ ヘブライ ユニバーシティー オブ エルサレム 映像概要を生成する方法およびシステム
JP5355422B2 (ja) 2007-02-01 2013-11-27 イッサム・リサーチ・デヴェロップメント・カンパニー・オヴ・ザ・ヘブルー・ユニヴァーシティ・オヴ・イェルサレム ビデオの索引付けとビデオシノプシスのための、方法およびシステム
US20110221895A1 (en) * 2010-03-10 2011-09-15 Vinay Sharma Detection of Movement of a Stationary Video Camera
US9418153B2 (en) 2014-07-29 2016-08-16 Honeywell International Inc. Video search and playback interface for vehicle monitor
GB2552511A (en) * 2016-07-26 2018-01-31 Canon Kk Dynamic parametrization of video content analytics systems
US10223590B2 (en) * 2016-08-01 2019-03-05 Qualcomm Incorporated Methods and systems of performing adaptive morphology operations in video analytics

Also Published As

Publication number Publication date
US11056150B2 (en) 2021-07-06
US20210125641A1 (en) 2021-04-29
WO2019013729A3 (en) 2019-04-11
WO2019013729A2 (en) 2019-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7760908B2 (en) Event packaged video sequence
US7801328B2 (en) Methods for defining, detecting, analyzing, indexing and retrieving events using video image processing
US10701321B2 (en) System and method for distributed video analysis
US20110228984A1 (en) Systems, methods and articles for video analysis
US20080303902A1 (en) System and method for integrating video analytics and data analytics/mining
JP2010181920A (ja) エリア管理システム
US20140240455A1 (en) System and Method to Create Evidence of an Incident in Video Surveillance System
JP2019186777A (ja) 映像処理装置、映像処理システム及び映像処理方法
US11698928B2 (en) System and method for intelligent prioritization of media related to an incident
DE112013005195T5 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Auswahl eines Videoanalyse-Algorithmus, basierend auf historischen Ereignisdaten
CN111429304A (zh) 一种食品安全监管平台
WO2018037355A1 (en) A system and method for automated vehicle and face detection and their classification
Dašić et al. Improving patient safety in hospitals through usage of cloud supported video surveillance
KR101033238B1 (ko) 영상 감시 장치와 영상 감시 프로그램이 기록된 기록매체
WO2006060889A1 (en) Method and system for assessing viewership of a medium
TR201702177A2 (tr)
CN110544334B (zh) 门禁管理的数据处理方法、装置、电子设备与存储介质
KR101926510B1 (ko) 광각카메라를 이용한 안면인식 기반의 광역 감시 시스템
WO2015173836A2 (en) An interactive system that enhances video surveillance systems by enabling ease of speedy review of surveillance video and/or images and providing means to take several next steps, backs up surveillance video and/or images, as well as enables to create standardized intelligent incident reports and derive patterns
Gorodnichy et al. Recognizing people and their activities in surveillance video: technology state of readiness and roadmap
TW201220211A (en) designed to completely replace analog monitoring image systems with a resolution lower than VGA
Gorodnichy et al. Video Analytics technology: the foundations market analysis and demonstrations
CN109165637B (zh) 一种基于动态视频分析的身份识别方法及系统
KR101926435B1 (ko) 시간압축방식을 이용한 객체 추적 시스템
CN116453098A (zh) 一种基于区块链的广告监播分析方法及系统