Alexandra Instituttet A/S // Aktuelt // Nyheder // Nyheder 2019 // Sådan får du værdi ud af overvågningskameraer med deep learning

Sådan får du værdi ud af overvågningskameraer med deep learning

Artikel

13-09-2019

Sådan får du værdi ud af overvågningskameraer med deep learning

I Danmark optager både private virksomheder og offentlige institutioner dagligt masser af video fra fastmonterede kameraer. De her videoer bliver ofte kun brugt i tilfælde af ulykker eller indbrud, og det er en skam, fordi videoerne indeholder en masse nyttig information, som man kan bruge til at skabe værdi, hvis man havde det i et mere lettilgængeligt format.

Ifølge Kristian Tølbøl Sørensen fra Alexandra Instituttet er det dog lidt af en hønen og ægget-situation, da det kræver et stort antal billeder, hvor det allerede er angivet, hvor objekterne befinder sig, hvilket er et stort stykke arbejde.

For at løse den her udfordring udvikler Alexandra Instituttet et stykke software, som gør den her proces meget nemmere. Kristian Tølbøl Sørensen, Visual Computing Engineer i Visual Computing Lab på Alexandra Instituttet, forklarer:

Konkret så udtrækker softwaren objekter, der bevæger sig, og analyserer dem og derefter grupperer dem efter billeder, der ligner hinanden. På den måde kan man lynhurtigt få sig et stort datasæt, som softwaren så i næste trin automatisk bruger til at træne et neuralt netværk, der kan genkende den her type af objekter.

Der er ifølge Kristian Tølbøl Sørensen masser af muligheder for at udnytte de her videoer. Det kan være, at man har et kamera monteret i en skov eller under vandet. Her kan moderne neurale netværk nemlig trænes til at skelne forskellige dyrearter og i nogle tilfælde vurdere dyrenes køn og alder.

“Det kunne også være, at man har et kamera placeret i en produktion og kunne tænke sig at spotte fejl i produktionen for at øge ens kvalitet eller effektivitet. Eller måske har man kameraer, der overvåger et område, hvor man kunne tænke sig at følge trafikale mønstre. Det kan være vejnettet, på havet eller i lagerhal,” forklarer han.

Visual Computing Engineer
+45 53 37 14 44
Åbogade 34, 8200 Aarhus N
Nygaard bygningen, 3. etage lokale 305
.