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VTrack

Video Analisi per la videosorveglianza automatica


La tecnologia VTrack è la piattaforma di Video Analisi creata da TechnoAware per la realizzazione di prodotti e soluzioni per la videosorveglianza automatica.

Nata dai risultati di oltre 25 anni di attività di ricerca del gruppo ISIP40 del DIBE di Genova, la tecnologia VTrack raccoglie in librerie software tutte le tecniche, le metodologie e gli algoritmi più aggiornati per l’analisi automatica e in tempo reale di flussi video.

A partire da telecamere e architetture PC standard, grazie alla tecnologia VTrack è possibile rilevare, classificare, inseguire automaticamente e in tempo reale soggetti (persone, veicoli, oggetti, …) o eventi di interesse, per applicazioni quali:

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Sicurezza pubblica
Stazioni, aeroporti, musei, luoghi di culto, strutture pubbliche, aree urbane, difesa, …

Sicurezza privata
Aree residenziali, appartamenti, parcheggi, aree industriali e commerciali, magazzini, …

Viabilità e Infomobilità
Analisi flussi veicolari, velocità medie, code, incidenti, manovre anomale, transiti proibiti, …

Marketing e Retail
Monitoraggio flussi clienti, controllo aree sensibili, affluenza ai reparti, analisi di comportamenti, …

Domotica
Controllo accessi, monitoraggio persone anziane, guida virtuale, …

Monitoraggio ambientale
Monitoraggio aree naturali, rilevazione incendi, isole ecologiche, controllo flussi di animali, …

Intrattenimento
Analisi eventi sportivi, giochi interattivi, …

Scritte in linguaggio C++, indifferentemente per ambienti Windows o Linux, le librerie VTrack sono nate per essere integrate in qualsiasi prodotto, soluzione o piattaforma software di terze parti.

Grazie alla tecnologia VTrack e alla competenza ed esperienza del team TechnoAware è possibile realizzare prodotti per funzionalità standard o personalizzare moduli ad hoc per specifiche applicazioni.

Vantaggi della tecnologia VTrack

  • Piattaforma software modulare e flessibile, sviluppata in linguaggio C++ e disponibile per ambienti Windows e Linux
  • Integrabile con qualsiasi architettura per video sorveglianza pre-esistente
  • Compatibile con telecamere analogiche, digitali, IP, flussi video offline
  • Compatibile con piattaforme software per videosorveglianza di terze parti
  • Segnalazione automatica e in tempo reale dei soli eventi di interesse
  • Robusto e affidabile, in grado di ridurre al minimo falsi allarme dovuti a variazioni di luminosità, sfondi dinamici, fenomeni atmosferici, soggetti non di interesse, …
  • Soglia di attenzione costante nel tempo
  • Privacy maggiormente tutelata, essendo per gran parte del tempo un elaboratore elettronico l’unico spettatore degli avvenimenti della scena
  • Possibilità di personalizzare moduli ad hoc per specifiche applicazioni

Requisiti tecnici

  • Acquisizione flussi video da telecamere analogiche attraverso schede di acquisizione video DirectX o VideoForLinux compatibili
  • Acquisizione flussi video da telecamere IP o videoserver compatibili (Milestone, Axis, Acti, Lumenera)
  • Acquisizione di flussi video compressi in tutti i formati standard (JPEG, MPEG4, H264, …)
  • Area minima del soggetto di interesse per essere rilevato con la massima efficacia: 50-70pixel
  • Frame rate minimo per prestazioni ottimali: 5-10fps*
  • Onere computazionale**:

    * Non si riscontrano miglioramenti sensibili delle prestazioni per frame rate superiori a 10-12fps
    ** Valori di riferimento basati su dati sperimentali per un modulo di media complessità

Metodi ed algoritmi

La tecnologia VTrack può essere immaginata come una grande biblioteca nella quale è raccolto e costantemente aggiornato tutto lo stato dell’arte dell’elaborazione di immagini per la comprensione automatica di scene. Per questo VTrack, al contrario dei classici moduli basati su semplice “motion detection”, è in grado di garantire funzionalità e prestazioni fino a ieri non possibili.

Alcuni esempi di metodi e algoritmi utilizzati:

Algoritmi di basso livello (segnale, feature): acquisizione flussi analogici e IP, calibrazione di telecamere (p.e. metodo di Tsai), algoritmi per filtraggi lineari e non lineari, estrazione sottoimmagini, trasformata di Hough per linee, ellissi, cerchi e generalizzata, corners, contorni (p.e. metodo di Cunny), differenza di immagini semplice e con background non stazionario, foreground segmentation basato su livelli di colore e/o su gradienti, aggiornamento dello sfondo dinamico (p.e. gaussian mixtures), morfologia, ricampionamento, connected components, conversione spazi colore, stabilizzazione, detezione e rimozione ombre e ghost, segmentazione colore, gamma correction, contour enhancement, ..

Algoritmi di medio livello (focalizzazione dell’attenzione, classificazione, tracking): classificatori supervisionati e non supervisionati, k-medie, fuzzy c-medie, support vector machines, multi-layer perceptron, self-organizing maps, inseguimento di oggetti in movimento tramite algoritmi di calcolo della sovrapposizione dei rettangoli d’ingombro, mean shift, condensation, corners tracking (nlse tracker), traiettorie, crowd analysis, KLT tracking, hidden markov model, grafi, minimum spanning trees, kalman filter, particle filter, shoslif, multiple gaussian decomposition, …

Algoritmi di alto livello (eventi): modelli di eventi di interesse, analisi comportamenti, analisi eventi, funzionalità specifiche.