Система событийного мониторинга для автоматизированного обнаружения инцидентов

В настоящее время пользуются повышенным интересом технологии компьютерного зрения, применяемые в системах событийного мониторинга для решения задач обеспечения безопасности в сфере транспорта, медицины, защиты данных. Системы видеонаблюдения ежедневно формируют петабайты данных, а в процессе обработки используется лишь малая их часть. Использование видеоаналитики избавит от необходимости хранения и обработки лишних данных, их ручного просмотра, что напрямую повлияет на стоимость, трудоемкость и скорость решения оперативных производственных задач реагирования на инциденты. Данные с видеокамер и другая информация, собранная из разных источников, совместно использованные для анализа, позволили бы более эффективно и оперативно выявлять и предупреждать различные нежелательные события. Автоматизировать анализ сложноструктурированных данных, снижая влияние человеческого фактора, исключая ошибки и злоупотребления, можно с помощью методов искусственного интеллекта, нейронных сетей. Но современные интеллектуальные системы видеоаналитики не лишены недостатков. Многие системы ориентированы на распознавание какого-то определенного типа изображений, могут работать в ограниченных предметных областях и с определенными условиями внешней среды. Алгоритмы распознавания связаны с большим количеством ложных срабатываний, особенно в условиях стремительного увеличения объема данных, степени неопределенности входной информации, поэтому предлагается дополнять системы событийного мониторинга. Системы содержат большое количество настроек, правил, что тоже усложняет понимание работы системы. Описываются сложности использования биометрических данных в системах распознавания в связи с правовыми ограничениями, основные этапы проектирования системы событийного мониторинга, представлена ее модель, объединяющая в себе элементы нечеткой логики и методов распознавания образов.