Виявлення аномалій (англ. anomaly detection) є важливою функцією відеоаналітики в системах відеоспостереження.
Воно дозволяє автоматично виявляти поведінку, яка відрізняється від нормальної та може бути пов'язана з порушенням безпеки, виникненням аварій, крадіжок та іншими проблемами.
Основні функції виявлення аномалій у системах відеоспостереження включають:
Виявлення незвичайного руху: система може виявляти рухи, які відрізняються від типових та можуть бути пов'язані з крадіжкою, вандалізмом, нападами тощо.
Виявлення залишених предметів: система може виявляти предмети, які залишилися на тривалий час, що може свідчити про потенційну загрозу.
Виявлення людей у неправильних місцях: система може виявляти людей, які перебувають у заборонених чи неправильних місцях, наприклад, у зонах із високою концентрацією небезпечних речовин, на висоті без відповідного обладнання тощо.
Виявлення відсутності руху: система може виявляти відсутність руху в зонах, де він повинен бути, що може свідчити про проблеми, наприклад, поломку обладнання, нещасні випадки, лиха і т.д.
Виявлення аномальних звуків: система може виявляти звуки, які можуть свідчити про проблеми, наприклад постріли, крики, вибухи і т.д.
Виявлення зміни навколишнього середовища: система може виявляти зміни у навколишньому середовищі, наприклад дим, пожежа, розлив небезпечних речовин тощо.
Виявлення аномалій може бути використане для різних завдань, наприклад, для забезпечення безпеки в громадських місцях, моніторингу виробничих об'єктів, запобігання крадіжкам і т.д.
Аналіз емоцій (англ. emotion analysis), також відомий як розпізнавання емоцій чи аналіз настрою, є однією з функцій відеоаналітики у системах відеоспостереження. Він дозволяє автоматично визначати емоції, які виражаються на обличчі людей, виявлених у кадрах відеоспостереження.
Аналіз емоцій у системах відеоспостереження може використовуватися для різних завдань, включаючи:
Забезпечення безпеки: Аналіз емоцій може допомогти визначити поведінку людей, які можуть становити загрозу безпеці, наприклад, якщо людина перебуває у збудженому стані, можливо, вона готується до насильства.
Маркетинг: Аналіз емоцій може допомогти визначити ефективність рекламних кампаній та контенту, виявляючи настрій та реакцію людей на відеоролики та рекламні оголошення.
Поліпшення досвіду покупця: Аналіз емоцій може допомогти визначити емоційний стан покупців у магазинах та торгових центрах, дозволяючи покращити обслуговування та створити комфортнішу атмосферу для покупців.
Медицина: Аналіз емоцій може бути використаний для визначення емоційного стану пацієнтів, що може допомогти у діагностиці та лікуванні деяких захворювань, пов'язаних з емоційними розладами.
Освіта: Аналіз емоцій може бути використаний для оцінки емоційного стану учнів у класі, що може допомогти вчителям визначити, які навчальні матеріали та методи краще працюють із кожним учнем.
Аналіз емоцій може ґрунтуватися на аналізі міміки, мікроекспресії, голосу та інших фізіологічних проявів емоцій. Для цього використовуються технології машинного навчання та комп'ютерного зору, такі як нейронні мережі та алгоритми розпізнавання образів.