Перейти к содержанию

Архитектура

Архитектура Системы#

NeuroVision - модульный набор компонентов, который позволяет автоматизировать работу СКУД или пропускного пункта, а также предоставляет широкие возможности по видеоаналитике. При этом система имеет возможность масштабирования и гибкой настройки, в конечную установку продукта включаются только необходимые Заказчику модули.

Перечень модулей системы:#

  1. NV-watcher - “опросник камер”
    NV-watcher - модуль опроса камер по протоколам RTSP, RTP, Mjpeg, который выполняет предобработку изображений для дальнейшей аналитики. Модуль позволяет конвертировать видеопоток, получаемый с камер, в требуемый формат для последующей обработки алгоритмами компьютерного зрения. Данный модуль учитывает практически все возможные преобразования, связанные с задачами видеообработки и аналитики:
    • трансформация изображений:
      • кадрирование по ROI (region of interest) - кадрирование изображения для дальнейшей аналитики по заданным координатам относительно изначального кадра;
      • поворот изображения - поддерживается поворот вокруг оси с шагом 1 градус против или по часовой стрелке - удобно для ситуаций, когда требуется скорректировать ракурс камеры относительно горизонта, но при этом нет возможности изменить его физически;
      • корректировка уровней контрастности/яркости изображения - подходит для сглаживания пограничных ситуаций при работе с ночной подсветкой;
    • возможность подключать опциональные легкие модели для первичной фильтрации изображения (например: детектор наличия авто в кадре).
    • оптимизированный алгоритм сбора изображений с камер и обработки ROI при использовании одного источника данных, который поддерживает разделение одной физической камеры на множество виртуальных, что часто требуется для ситуаций, когда с одной камеры сразу видно несколько проездов или, если в область видимости камеры попадают сразу несколько отдельных непересекающихся областей, в которых требуется видеоаналитика. При подобных сценариях использования, камеры задаются в конфигурации, как несколько отдельных (хотя физически это и одна) - в конфигурации у них будут отличаться координаты ROI. В процессе работы модуль будет отправлять только один запрос на камеру для получения текущего кадра, который в дальнейшем уже будет разделен на несколько изображений, каждое согласно своему ROI. Данный подход позволяет увеличить скорость работы и оптимизирует утилизацию аппаратных ресурсов.
  2. NV-ml-car-plates - модуль обнаружения и распознавания номера
    Алгоритм по обнаружению автомобильных номеров обладает высочайшей скоростью и точностью. Способен обнаружить неограниченное количество номеров в кадре, что делает его идеальным решением для внедрения в реальных условиях эксплуатации. На данный момент, этот модуль распознает номера гражданского транспорта, соответствующие ГОСТ Р 50577-93. Распознавание номеров использует интеллектуальную подмену с использованием масок для точного распознавания, в случае если номера грязные или стоит отражатель. Все правила пропускной системы настраиваются и обсуждаются с Заказчиком. Гибкая система настроек с редактированием порога точности распознавания позволяет увеличить эффективность работы Системы.
  3. NV-ml-car-type - модуль классификации транспорта
    Данный модуль позволяет производить опознание транспорта по различным категориям. Данный модуль обеспечивает беспрепятственный проезд таких служб как скорая помощь, полиция, пожарная служба, МЧС и т.д, что позволяет не нарушать законы и постановления. Данный модуль классификации транспорта является важной частью пропускной системы с шлагбаумом, обеспечивая эффективность и безопасность проезда.
  4. Модуль анализа данных
    Данный модуль сбора и агрегации данных является ключевым элементом системы мониторинга транспортного потока. Он позволяет собирать и обрабатывать полученные от других компонентов данные, и преобразовывать их в нужный формат для дальнейшего анализа. Гибкость модуля обеспечивается за счет настройки под конкретные запросы и нужды пользователя. Например, его можно настроить на сбор данных о количестве автомобилей определенной марки, модели или цвета, о скорости движения автомобилей, о времени пребывания на участке дороги и многом другом.
  5. Модуль интеграции
    Модуль интеграции предназначен для обеспечения связи между компонентами Системы и внешними устройствами или Системами. NeuroVision способен быть интегрирован по API. А также можно использовать в качестве отдельной библиотеки python. Во втором случае, необходимо обсуждение вопроса об АП.

Схема работы NeuroVision.#