Abnormaal dwalgedrag, real-time herkenning met OpenMV

In de kritieke zones is het vaak niet de ‘binnentredende persoon’ die werkelijk risico’s met zich meebrengt, maar eerder de ‘persoon die rondwaartelt’. Menselijke bewaking kan moeilijk continu beoordelen of gedrag afwijkt, en bij terugkijken op de opnames wordt het optimale moment vaak gemist. OpenMV stelt het systeem in staat om te ‘observeren wat er gebeurt’, en niet alleen om ‘de beelden te bekijken’.

Op locaties zoals toegangspoorten van wooncomplexen, scholen, bedrijfsterreinen en parken kan een langdurig verblijf, herhaald heen-en-weer gaan of dwalen in gevoelige gebieden vaak wijzen op een potentieel veiligheidsrisico. Voorbeelden hiervan zijn verkenningsactiviteiten, ongeautoriseerde toegang en verdachte observatie; indien deze niet tijdig worden opgemerkt en aangepakt, kan dit leiden tot latere veiligheidsincidenten.

Hoewel traditionele beveiligingssystemen videobeelden kunnen opnemen, zijn ze voornamelijk afhankelijk van menselijke bewaking in real-time of van het naspelen van opnames achteraf. Menselijke bewaking is niet alleen arbeidsintensief, maar maakt het ook moeilijk om tijdig en nauwkeurig te beoordelen of een gedrag ‘abnormaal’ is; vaak is het optimale moment voor interventie al voorbij voordat het probleem wordt opgemerkt.

Gebaseerd op de intelligente OpenMV-camera van SingTown Technology kan het systeem gedrag van personen continu detecteren en analyseren aan de camerazijde, waardoor abnormaal dwalen automatisch wordt herkend en onmiddellijk wordt gereageerd.

Nadat de camera op een vaste locatie is geïnstalleerd, verzamelt OpenMV continu beeldmateriaal van het bewaakte gebied en voert op het apparaatniveau mensendetectie, doelvolging en trajectregistratie uit, waardoor personen die het gebied betreden continu worden geobserveerd.

Door een geïntegreerde analyse van gedragskenmerken zoals verblijftijd, activiteitsgebied, bewegingspad en herhaalde routes kan OpenMV bepalen of personen zich opvallend afwijken van normale doorgangsregels door te dwalen, en kan dit gedrag onderscheiden van dagelijkse gedragspatronen om het aantal valse alarmen te verminderen.

Wanneer de relevante gedragsindicatoren een vooraf ingestelde drempelwaarde bereiken, kan het systeem onmiddellijk de herkenningsresultaten aan de edgezijde genereren, wat een lokaal geluids- en lichtalarm activeert of een beveiligingssysteem aansluit, waardoor een snelle reactie en directe interventie ter plaatse mogelijk zijn, zonder dat er cloudgebaseerde verwerking nodig is.

Door het verplaatsen van de vermoeite analyse naar de camera zelf, verleent OpenMV beveiligingssystemen een intelligente, lokale waarnemingscapaciteit met lage latentie, lage bandbreedte en hoge stabiliteit, waardoor veiligheidsbeheer wordt geüpgraded van ‘passieve opname’ naar ‘actieve waarschuwing’.