Afwijsend gedrag, real-time herkenning met OpenMV

In kritieke gebieden is het vaak niet de ‘binnentredende persoon’, maar de ‘lopende persoon’ die daadwerkelijk risico’s met zich meebrengt. Menselijke bewaking kan moeilijk continu beoordelen of gedrag afwijkt, terwijl het achteraf bekijken van opnames het optimale moment voor ingrijpen vaak mist. OpenMV stelt het systeem in staat om te ‘kijken naar gedrag’, en niet alleen naar ‘beelden’.

Op locaties zoals toegangspoorten van wooncomplexen, scholen, bedrijfsterreinen en parken kan 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 video-opnamen kunnen maken, zijn zij voornamelijk afhankelijk van menselijke bewaking in realtime of van het achteraf bekijken van opnames. 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 ontdekt.

Op basis van 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 apparaat zelf 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 verlagen.

Zodra de relevante gedragsindicatoren de vooraf ingestelde drempelwaarde bereiken, kan het systeem onmiddellijk de herkenningsergebnissen aan de edgezijde genereren, lokaal geluid- en lichtwaarschuwingen activeren of samenwerken met het beveiligingssysteem, waardoor een snelle reactie en directe interventie ter plaatse mogelijk zijn, zonder dat er cloudgebaseerde verwerking nodig is.

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