O projekcie Beneficjenci Zamówienia
 
 


Ośrodek Badawczo Rozwojowy Urządzeń Mechanicznych "OBRUM" sp. z o.o. ma zaszczyt zaprosić na konferencję podsumowującą projekt:

System inteligentnej analizy video do rozpoznawania zachowań i sytuacji w sieciach monitoringu

Konferencja będzie wyjątkowym wydarzeniem, podczas którego można będzie zapoznać się z funkcjonowaniem systemu na przykładzie monitoringu w Gliwicach. Odbędzie się ona 16 maja (wtorek) w godzinach 10:00-13:00 w Gliwicach, w Centrum Edukacyjno-Kongresowym Politechniki Śląskiej przy ul. Stanisława Konarskiego 18B.

W programie konferencji przewidziane są prezentacje systemu i możliwości wykorzystania.

Jego uniwersalność pozwala na analizę zachowań zarówno w standardowych okolicznościach, jak i podczas okazjonalnych zgromadzeń.

Zgłoszenia i rejestracji uczestnictwa można dokonać na stronie:

http://www.pjatk.kongresy.com.pl



 

Koncepcja


Koncepcją projektu SAVA jest budowa i weryfikacja w warunkach rzeczywistych prototypowego systemu inteligentnej analizy wideo (IVA), który będzie w stanie rozpoznawać i klasyfikować zachowania i akcje osób oraz grup, oraz identyfikować sytuacje wymagające alertu.

Efekt projektu


Efektem końcowym projektu będzie prototyp, który pozwoli na demonstrację, testowanie i weryfikację technologii w warunkach rzeczywistych, używając ogromnych ilości danych z kamer wideo.

Identyfikacja zachowań


Wyniki analizy i rozpoznawania zachowań będą przetwarzane przez dodane metody identyfikacji sytuacji, które będą generować alerty zgodnie z parametrami użytkownika, oraz metody uczące się rozpoznawania sytuacji z podanych przykładów.

Cel projektu


System SAVA przyczyni się do wypełnienia luki związanej z nieadekwatnością istniejącej technologii do rozpoznawania złożonych zachowań i brakiem metod uczących się w systemach IVA.

Komercjalizacja


Realizacja projektu ma na celu wzmocnienie współpracy światem nauki i biznesu oraz zintensyfikuje komercjalizację efektów badań naukowych.

 
  1. Akwizycja danych wizyjnych z systemów monitoringu
  2. Post - processing danych wizyjnych
  3. Budowa bazy wiedzy w postaci hierarchicznej struktury zdarzeń, ich klasyfikacji oraz powiązania typu zdarzenia z pożądaną reakcją systemu
  4. Anonimizacja danych
  5. Wyszukiwanie sekwencji wideo z różnych perspektyw: czasowej, obszarowej i zdarzeniowej
  6. Edycja i wizualizacja danych wideo pod kątem tworzenia i prezentacji dodatkowych warstw informacyjnych dla operatora