Traffic Violation Detection
交通違規檢測
對於某些人來說，機器視覺是即將到來的技術。對於其他人來說，它已經在這裡了。儘管它仍然是 ITS 領域的一個相對較新的成員，但其影響似乎將是深遠而深遠的
僅僅用幾個簡短的詞，來概括複雜技術的顯著特徵，及其操作概念有時可能很困難。通常，它是最微妙的細微差別，它們既是最重要的，也是最容易丟失的。令人高興的是，在機器視覺的情況下，情況並非如此：這一切都是為了在精確的時刻，捕捉品質更好的全解析度圖像；從那裡，然後可以將某種形式的智慧應用於該圖像，從而提取比其他方式更多的可操作數據。機器視覺技術起源於過程控制領域，現已進入 ITS 領域已有數年之久。迄今為止，它主要用於收費和執法等高端/高價值應用，在這些應用中，可以為高於平均前期成本的系統製作商業案例。但是，根據主要系統供應商的說法，我們已經看到技術和標準的發展 —— 在後一種情況下，特別是 GigE Vision 攝影機介面標準 —— 這將導致更大的接受度和市場滲透率。
這種滲透到底能走多遠還有待商榷；在一個非常注重成本的環境中，試圖讓市場相信更昂貴的解決方案是正確的，這似乎很魯莽。然而，在某些應用中，只有極少數（更昂貴的）技術是合適的。然後是那些細微差別；機器視覺系統往往在網路邊緣，擁有大量智慧和處理能力，例如，單個單位成本和通信支出之間存在重大影響。
這使得同類比較變得更加困難，但作為 ITS 領域的新人，機器視覺專家傾向於接受，他們應該在技術和經濟上，為潛在客戶提供案例。 Stemmer Imaging 的 Steve Hearn 說，首先，在網路上安裝功能更強大、更智慧的攝影機，可以顯著減少所需的數量，從而極大地影響單位成本論點。
特點和趨勢
「嘗試使用一台相機做很多事情是一個明顯的趨勢，如果你可以對圖像應用更多的智慧，從而提取更多的數據，你會獲得更多的收益。」實際上，我們談論的是帶有嵌入式 PC 的攝影機，相比之下，較舊的類比和更新的 IP 安控攝影機，產生的圖像解析度要低得多。「是的，IP 攝影機可能會達到百萬像素解析度，但圖像壓縮會去除細節。此外，他們傾向於使用 CMOS 感測器，因此像素很小，靈敏度也不是很好。也就是說，在機器視覺方面，我們開始看到使用具有全局，而非滾動快門的高性能 CMOS 感測器。這些提供有競爭力的價格，但不是絕對的品質。」
隨著技術邊緣的模糊化，應用程序的限制也變得模糊了：「以前機器視覺和安全類應用，曾經非常分離，我們現在看到混合系統的出現，它們非常適合交通管理。」
主要市場
SurVision 的首席執行官 Jacques Jouannais 認為，近期機器視覺有兩個主要市場：執法和電子收費。他的公司使用索尼的 EX20 攝影機模組，為法國警方實現了一個基於 ANPR 的被盜車輛檢測系統。他說，該裝置具有創新性，因為它具有隱蔽性。
「以前法國市場沒有類似的東西。在過去的三到四年裡，英國和義大利都有嵌入式安裝，最近幾年在美國有嵌入式安裝，但最大的區別在於，這些都是簡單的車載攝影機，通常是手動操作，或外部系統具有大型且高度可見的屋頂安裝解決方案，具有相關的安裝和維護問題。」
「車輛的燈條是一個非常具有侵略性的環境。我們希望看到高達 90% 的濕度和 -20 到 +80℃ 的溫度範圍，但最大的創新是在燈條中，整合了多達八個攝影機 —— 前後左右和後部的 ANPR 攝影機，以及五個更多的攝影機提供 360 ° 影像覆蓋。從正面看，更高的解析度意味著能夠看到更遠的距離。攝影機足夠小，可以有效地隱形，並且處理技術全部整合到燈條中，這意味著該系統幾乎可以安裝在任何車輛上。一切都與 IP 相容，因此佈線和安裝要簡單得多。車內所需要的只是一台標準的 PC。」
ANPR 有效地成為標準的自主應用，他繼續說道：「檢測率接近 95%，系統不需要車載團隊採取任何行動。僅當檢測到被盜車輛時才會發出警報，然後決定採取適當的應對措施。」大約五年前開始測試，目前配備了大約 400 輛汽車，有可能達到大約 1,000 輛。一開始，每輛配備了車輛的車輛平均每天被逮捕一次，但隨著成功和不可避免地隨著小偷的適應而減少。一輛汽車每天可以監控大約 8,000 輛汽車。相比之下，以前基於步行巡邏的解決方案，需要 30 名操作員在 12 個月內，才能實現相同的生產力。
對於電子收費，SurVision 主要應用固定攝影機。同樣，它使用索尼攝影機，因為 Jouannais 說，它們是唯一可以掌握一切的高品質頭。他補充說，機器視覺是固定通道和自由流動龍門應用的理想選擇。「出於執法目的的和解，光學技術是目前唯一可行的解決方案。汽車製造商可能會在未來嵌入辨識技術，但我們現在擁有的是 ANPR。」我們使用工業品質的機器視覺相機，因為它們堅固耐用。56,000 小時的 MTBF 相當於連續使用六年。使用傳統的攝影機和後台電腦將時間縮短到兩年。傳統的解決方案要脆弱得多，部分原因是與機器視覺操作相關的瓦數要低得多，
「當一條道路被封鎖並重新開放時，隧道中一個小時的維護可能會花費 10,000 歐元的特許權，而可靠性是收費行業的關鍵。攝影機內處理意味著網路上的佔用空間幾乎為零。一個執法數據包，包括一個 JPEG 圖像，可能只有 40kb，而「普通」攝影機的大小為 4-6Mb。低頻寬需求意味著低頻寬和潛在的無線網路是真正的可能性。」
「當你將一台攝影機連接到一台 PC 時，處理來自基於 IP 的攝影機的壓縮 25-30fps 輸入很好，但是當你嘗試處理來自數百甚至數千台攝影機的圖像時，這是一個完全不同的主張。有了機器視覺，以及它所帶來的非常高品質的圖像捕獲，就有可能大幅減少所需的攝影機數量。」
儘管機器視覺提供了非常高的性能，但它直到最近一直在交通管理應用方面苦苦掙扎。主要是因為它歷來被應用在非常嚴格控制的環境中，通常是室內，在那裡光線和其他因素得到充分理解。
「早期的機器視覺產品在戶外環境中表現不佳，但較新的混合系統提供了非常可靠的性能特徵，」Hearn 說。「對於明亮的天氣來說非常重要的自動光圈功能，以及變焦和對焦功能，都得到了顯著改善。即使在去年，控制算法也得到了顯著改進。」
「這是過去兩三年的趨勢，每家瞄準交通管理市場的機器視覺製造商，現在都在生產系統上提供自動曝光和鏡頭控制技術。」一些與 ITS 相關的機器視覺產品正在推出，帶有兩個或更多來自攝影機的串流。一個流可以是壓縮流，例如，發送到收集影像證據的伺服器。另一個串流可以提供未壓縮的高解析度劇照或一系列劇照。」
在某種程度上，這些發展來自與其他垂直領域的合作夥伴的合作。一些機器視覺公司，已經與安全領域的公司建立了合作夥伴關係；他指出，「純粹的」機器視覺專家，在滿足交通管理市場的需求方面最為努力。
「我們遇到了一個奇怪的情況，機器視覺從閉路電視類型的產品開始，然後開始變得更加可控。現在我們看到它重新回到閉路電視類型的應用中。機器視覺會接管嗎？也許，在某些情況下。標準閉路電視攝影機和圖像，仍然可以提供很多好處，如果你仍然可以使用標準閉路電視和適當的算法，為什麼要使用機器視覺？」
「機器視覺真正得分的地方，在於所需攝影機數量的減少和真正的規模經濟。它還提供穩健性；借助機器視覺技術，還能夠確保通過網路發送的每個數據包，都傳送到主機 PC。GigE Vision 標準包括檢測丟失數據包，並重新發送它們的功能。標準閉路電視系統只會傳輸數據流 —— 如果某些數據丟失，將無法恢復。」
「交通管理中的機器視覺市場正在成長，但這是在一個也在成長的整體市場中。就應用而言，我仍然將它放在最頂端 —— 任何觸發是關鍵的東西，例如 ANPR。過去，Stemmer 曾研究過在進入隧道的車輛上定位危險品標誌等應用。」
「成本和能力總是會影響到它的，這必須根據具體情況來看待。」例如，單位成本和數據傳輸之間存在附加值。前端的智慧應用範圍可以從捕獲「一個」圖像以進行車牌定位和提取，例如，到監控非法交通活動。
學習過程
Aldis 的 Brian Shockley 將未受過教育的組織，而非未受過教育的個人，視為機器視覺更廣泛採用的主要癥結之一。他說，即使在營運的第一年，機器視覺也可以為客戶節省資金，他以他公司的 Gridsmart 超廣角視頻檢測系統為例，其占地面積顯著減少。
「單一需求客戶，將繼續對一次性解決方案感到非常滿意」。不過，你仍然會看到收斂。還涉及一個學習過程 —— 隨著功能的增加，意識增加並導致更廣泛的採用。「這是有道理的，因為許多產品具有相同的安裝、通信和電源需求。我們正在與合作夥伴合作，並參與我們自己的研發，以結合系統和功能。」
在世界的某些地方，立法規定在某些應用中使用一次性技術 —— 例如，執法。肖克利指出，由於機器視覺適用於如此多的任務，未來存在潛在問題。
「這是一個目前在英國和歐洲更為普遍的問題，因為技術往往在那裡得到更廣泛的採用。目前在美國這不是一個問題，但我們認為這不會發生是愚蠢的。」
在 ITS 世界大會上，Aldis 推出 Gridsmart 3.0。Shockley 表示，這將進一步提高與單感測器交叉路口監控解決方案相關的價值和吸引力。「我們必須克服由多攝影機解決方案，引起的對影像性能的看法，」他繼續說道。「有了 Gridsmart，我們就不會遇到多攝影機設置會出現的陰影、眩光、陽光、雪和霧問題。」
「Gridsmart 3.0 將具有 SCATS 相容的數據收集功能，以及用於事件響應的整合歷史查看器，這將允許用戶查看圖像以了解發生了什麼。對於 TMC，還將有一個控制站級狀態查看器，可提供有關嚴重延遲、事故和任何系統中斷的資訊。」
「從現在起五年後，我認為我們將看到更加全面和針對特定應用的產品。」這反映了機器視覺的總體趨勢：品質更好的圖像，允許提取品質更好的數據。
「剩下的一個很大的挑戰，是如何從客戶那裡提取他們想要的東西。我們可以很容易地告訴潛在客戶機器視覺的工業應用，雖然它們與交通管理的相關性可能並不明顯，但它們展示了機器視覺的能力。我們需要開發能夠實現這一點的論壇。」
「交通管理中的機器視覺市場正在成長，但這是在一個也在成長的整體市場中。就應用而言，我仍然將它放在最頂端 —— 任何觸發是關鍵的東西，例如 ANPR。過去，Stemmer 曾研究過，在進入隧道的車輛上定位危險品標誌等應用。」
「成本和能力總是會影響到它的，這必須根據具體情況來看待。例如，單位成本和數據傳輸之間存在附加值。前端的智慧應用範圍，可以從捕獲「一個」圖像，以進行車牌定位和提取，例如，到監控非法交通活動。」
圖像品質和應用
Point Grey 產品行銷經理 Mike Gibbons 表示，圖像品質主導著機器視覺客戶的思維。
「我們的產品銷往全球市場，但目前成長最大的地區是亞洲，尤其是中國。這不僅僅是因為我們在那裡，看到了巨大的基礎設施支出；我們也看到願意在持續的品質系統上，花費額外的錢。仍然存在成本意識，但我們看到的規格與機器視覺的能力非常匹配。」
「對於機器視覺公司現在瞄準運輸市場的原因，規模是一個簡單的答案：數量巨大，特別是對於像 Point Grey 這樣的公司來說，它的銷售範圍從低成本 USB 攝影機到高端 2,500 美元。還有很多整合商，所以從供應商的角度來看，有很多優點，但缺點很少。
「低端攝影機功能較少，但仍具有 CCD 級別的圖像品質和通用 I/O 連接器。USB 攝影機直接連接到嵌入式 PC。閉路電視仍然有市場，但我們變得越來越有競爭力。此外，如果已經有一個系統，假設一個使用類比攝影機的系統，這些可以很容易地替換為，提供 HD-SDI 接口的更先進的攝影機。
更光明、更清晰的未來
「了解應用很重要 —— 高端監控與標準監控不同，具有更高的衝擊和振動要求、更好的 S/N 水平和更大的溫度範圍，」全球業務總監 Tue Mørck 說與 JAI 一起開發。
「交通應用差異很大。一些交通管理可以透過簡單的攝影系統完成，但高端收費系統的效率取決於實際的車牌讀取率。」
「今天應用的攝影機是逐行掃描百萬像素攝影機，取代了通常是遵循 CCIR 或 EIA 標準的標準影像攝影機，隔行掃描的低解析度攝影機。攝影機方面的挑戰，是要以顯著更小的像素結構，實現相同或更好的信噪比 [S/N]。擁有百萬像素成像器和使用經濟實惠的高品質鏡頭，已經成為可能 —— 成像器越小，鏡頭就越小、體積越小。更低的噪音和更高的靈敏度，使得獲得有用的圖像成為可能，而這在幾年前是不可能的。
「此外，成像器的功能，如更好的光暈抑制和顯著降低的拖尾水平 —— 通常從前燈和強烈反射中看到的效果 —— 在更好的交通和安全成像系統的開發中，發揮了重要作用。CCD 和 CMOS 成像器都得到了改進，但隨著 CMOS 感測器品質的提高，幾乎沒有快門洩漏，並且幾乎沒有拖尾，因此也可以實現更高的幀速率。這為新應用開闢了道路，因為圖像之間的時間變得更長，或者因為你可以在短時間內，抓取多個圖像。
「這就是我們的立場 - 出色的圖像顯示出清晰的色彩，如果是彩色的，高解析度，很少的拖尾和泛光，具有出色的白平衡，和比以往任何時候都更好的 S/N。」成像器技術的未來，將是更高的解析度、更高的單位面積靈敏度、更小的像素和更高的幀率，以更低的價格，所有這些都為最終用戶帶來好處。攝影機技術的未來是更多功能，如時間協議適應、壓縮、高級色彩轉換、內置觸發和測光。標準接口技術簡化了接口，這個過程將繼續處理更廣泛的頻寬需求和更多的圖像數據。從長遠來看，從現在起 5 到 10 年，成像儀的光譜預計將在兩端擴大，靈敏度將急劇增加。
「因此，ITS 攝影機子系統將能夠覆蓋更廣的區域，例如更多車道或信號交叉口，同時仍能以更低的價格檢測細節。成像器的尺寸會縮小，光學元件會變得更小、更好、更便宜，而處理能力也同樣重要。」在 3D 中觀看將可以確定車輛的大小、位置、速度和方向，更高的靈敏度和擴展的光譜，也將使夜間觀看更便宜。
「對於消費者來說，一切都朝著正確的方向發展。但是很好地使用這些像素很重要。」
這種需求的蔓延導致了整個地圖的應用：我們看到了許多收費和停車門應用，其中需要車牌捕獲和司機。我們還看到高速公路應用，需要非常高的快門速度和低失真 —— 這方面的一個很好的例子，是基於軟體的車速分析，它可以準確地測量速度，而無需花費硬體觸發器（如地面環路）。
「監控和交通管理之間越來越多的灰色地帶。」
他說，機器視覺可以通過多種不同的方式增加價值，並降低成本。
「連接到 USB 或 HD-SDI 攝影機的成本非常低的 PC，導致非常緊湊的交通管理系統可以安裝在一個位置，並且由於攝影機具有通用 I/O 連接器，因此需要外部觸發器來觸發閃光燈和閃光燈淘汰了。」
進一步的改進將進一步降低照明需求和成本：「更高品質的 CCD 允許整合商減少他們需要的照明量，但即使是許多具有全局快門的新型 CMOS 感測器（通常更便宜），還提供更好的靈敏度。我們可以期待在靈敏度上看到一些真正的提升，達到感測器不需要外部照明的程度。這將帶來一些巨大的節省。
「攝影機中〈智能〉的數量也會增加。我可以很容易地看到攝影機上的黑白/彩色轉換和 ANPR。再過幾年，我們可能會看到的一件事是 3D 圖像。在某些情況下，可以從單個攝影機中獲得 3D，但我希望看到的是具有大大減少的攝影機陣列的 3D。我們已經向 GIS 製圖公司提供機器視覺攝影機，我懷疑未來的交通管理應用，將使用他們已經使用的大部分資訊。」
工業級，非消費級
索尼的 Stephane Clauss表示，系統成本的一個驅動因素是使用工業級而非消費級技術，但這對於驗證很重要，以表明設備提供準確的數據。
「這個市場正在成熟，但技術仍然比消費產品更昂貴。可靠性和穩健性推動平衡，因此我們可以看到電子收費和安全應用的案例。另一方面，決策者被產生收入的應用所說服，而商業模式仍在不斷發展。」例如，如果你與運輸行業的一些主要參與者，討論機器視覺，他們會確認機器視覺的性能，但會告訴你成本太高，因為沒有從交通管理中產生收入的商業模式。
「作為製造商，我們正在努力。我們意識到價格是一個滲透問題。我們是一家攝影機供應商，但我們也採用垂直市場方法，努力了解整合商的需求」。例如，我們不提供「ANPR 攝影機」。
「ITS 是我們的重點領域，但我們並不局限於某些類型的應用；例如，我們看到了智慧城市的發展，並肩負著向用戶證明在攝影機內，添加軟體功能是前進的方向的使命。」
一個通過階段
Teledyne Dalsa 的 Manny Romero 認為，任何關於機器視覺高成本的討論，已經過時了幾年，這迫使人們重新思考產品定位、功能和價格點。「在未來的發展路徑上，我認為我們已經有了‘顛簸’，我們現在進入了穩步發展的階段。我可以看到在攝影機端添加了更多的預處理，從而減少了 PC 端的壓力。這將使數據處理更容易。」
「機器視覺價格是三個組成部分的乘積：攝影機本身；鏡頭；和光源。」
「對於攝影機，我們看到了向提供直接連接到 PC，圖像採集卡攝影機解決方案的巨大轉變。這克服了 USB 的頻寬和 FireWire 的距離問題。過去幾年引入的 GigE Vision 標準導致了專有標準的轉變。較舊的技術使用數據採集卡，這增加了成本，但可插拔的 IP 標準攝影機已經消除了該成本。」
「鏡片組件仍然很貴，而且價格似乎不太可能下降，因為它取決於稀有和原材料的價格。對於照明組件，我們已經看到 LED 類型光源的轉變，其價格也在下降。對於相同的照明強度，價格可能比三年前低 50%。」
「不斷下降的成本和更新的網路技術，使攝影機能夠完全遠離視覺採集系統，因此我們看到了諸如警車頂上的監控攝影機，以及平板電腦遠端數據訪問等應用。」軍事，另一個機器視覺市場，正在以通用方式，使用商業現成技術並實現供應商獨立。這導致了一些非常低成本的解決方案。
「最大的開發成本實際上是在軟體層面。大多數組件都提供通用軟體編程 API，因此我們看到了軟體方面的差異化。例如，在交通領域，ANPR 提供商正在使用通用攝影機，但在軟體方面仍然非常封閉。」
GigE Video 標準可能是他眼中最大的突破：「包括光源在內的許多設備，現在都符合這一標準，這不僅僅是即插即用，而是真正的互操作性；它是關於真正的溝通，而不僅僅是將一切聯繫起來並讓事情〈工作〉。這意味著多台 PC 可以同時看到相同的圖像，而不會中斷數據流 —— 數據實際上是‘廣播’的。」
扶著門打開
Allied Vision Technologies 的產品經理 Paul Kozik，也將 GigE Vision 視為交通運輸領域機器視覺的重要開啟者。
「數位快門和數位媒體減少了處理違規所需的時間，已經產生了我認為處於能力需求高端的應用」，例如收費和執法。基本上，機器視覺可以解決任何需要移動車輛靜止圖像的應用，以及某種類型的圖像處理，例如車牌辨識或車輛檢測。
「但正是 GigE Vision 標準真正為機器視覺，進入其他交通管理領域開闢了道路，而這些領域此前證明成本過高。」
GigE Vision 標準已經商品化了機器視覺。它減少了用戶提出專有接口的需求，並且透過允許成像庫和攝影機更輕鬆地相互通信，來顯著降低成本。「 GigE Vision 的批評者指責它是一個〈俱樂部〉，因為使用該標準的人必須簽署該標準，但 Kozik 對此不予理會。」
「我可以理解這種觀點的來源，」但 GigE Vision 不是會員制機構。目前使用該技術解決的解決方案是高端的；我們為那些知道如何使用 C++， 或其他編程語言開發應用的人提供服務，這與通常為安全部門開發的最終用戶解決方案不同。就機器視覺是一項先進技術而言，需要有一定程度的註冊，但僅限於開發人員 —— 用戶只需要知道他們購買的系統是相容和可互操作的。
「這在機器視覺世界中很容易理解，但 ITS 世界並不熟悉這種高端接口。機器視覺行業需要使銷售主張適應運輸行業，並克服此類誤解。」
目前，他仍然認為基於 CCD 的系統具有優勢。「有些公司正在推動 CMOS 技術，該技術在可能發生光暈或拖尾的明亮條件下表現良好，但我仍然認為 CCD 具有可用光有限，且感測器靈敏度非常重要的優勢。」
機器視覺的適應性和即時能力，很容易透過與運輸相關和無關的大量應用來證明。
例如，Firstsight Vision 的視覺專家與食品加工系統公司 AEW Delford 密切合作，AEW Delford 現在是 Marel Food Systems 的一部分，應用先進的電腦和視覺技術，來查看和測量產品的橫截面，例如培根。切片。這使得後者的食品切片機，能夠以一致的包裝重量生產更大體積的更準確的切片，以達到更緊密的容差。
結果是傳統機器視覺技術無法實現的專利、靈活和極其精確的測量解決方案，已被一系列商用高速、大容量、連續進給切片機產品採用。
對於培根切片，切片前使用高速攝影機掃描產品的正面。該系統測量面積、瘦肉/脂肪比和瘦肉/脂肪結構，並在調整下一個切片的厚度之前，考慮它們的不同密度，並為生產線的標籤技術提供分級資訊。這一切都有助於最大限度地提高重量百分比，並最大限度地減少贈品。
對於奶酪和火腿等產品，視覺系統與激光輪廓一起使用。這與切割面的輪廓非常接近，幾乎可以檢測到產品成分的任何變化，無論多麼不規則。奶酪中的孔洞、火腿中的空隙、脂肪面積，甚至瘦肉/脂肪比例，都在刀片上逐片仔細準確地測量。這意味著高重量、極低的贈品、始終如一的準確分級、高產量和出色的產品展示，而人工干預最少。
索尼專有的 ExView 技術代表了最先進的技術，他繼續說道：「最初採用 ICX285，可以說是收費行業最常用的 CCD 設備，ExView HAD 提供出色的靈敏度和近紅外響應；在夜間成像期間，近紅外波長通常與閃光燈一起使用。ExView 現在提供 3MP 和 6MP 版本，在需要監控多條車道的情況下，一台攝影機可以取代多台攝影機。所有三款設備都包含在 Prosilica GT 系列中，這是由 Allied Vision Technologies 為交通市場設計的 GigE Vision 相機系列。」
「精密光圈鏡頭控制是另一個值得注意的發展領域，尤其是 Kowa 憑藉其 P-Iris 產品和 IP 攝像機公司 Axis 所做的事情。兩者都是有利於數位成像的安全市場發展。視頻虹膜等現有解決方案不支持異步觸發，已被要求更高的流量應用所拒絕。」相比之下，精確的光圈允許用戶將光圈調整到固定的光圈值，而不會產生額外的漂移，優化系統以獲得最佳景深，最大限度地減少暈染或拖尾現象，並提高陰天時的系統靈敏度。
「同樣重要的是 IEEE 1588，一種類似於 NTP 的時鐘同步協議，但對於即時設備具有微秒級精度。也稱為 PTP [精確時間協議]，這已被電網行業採用。對於交通成像，PTP 允許透過相同的時基辨識一系列事件。這種能力可以消除系統組件，並降低系統複雜性。」
展望未來，我們將看到機器視覺變得更加普及。Kozik 認為，在過去幾年經濟困難的情況下，市場的持續成長證明了這一點。
「事情變得更加具有互操作性，現在它們可以很好地‘玩’在一起。機器視覺供應商瞄準運輸行業是有原因的：全球擁有龐大且不斷成長的客戶群。從區域來看，我們作為一家公司在北美看到了更多的業務，那裡的收費做得很好，但執法不那麼普遍，但目前主要的成長市場是亞洲和歐洲。」
從閉路電視中獲得更多
雖然有些人專注於推進機器視覺的事業，在機器視覺和傳統閉路電視之間，取得正確的組合，或者研究如何從捕獲的圖像中提取最大可能的數據，但英國公司 Visimetrics 一直致力於整合最大可能，將資訊轉換為儲存的圖像，以創建 FiND（法醫調查網絡數據庫），這是一種智慧事後分析系統。
傳統上，影像分析已被用作事件工具，檢測以某種方式移動的個人或物體，會觸發警報。然而，這種方法意味著操作員通常在某些事情發生之前，不知道他們在尋找什麼。相比之下，FiND 是即時工作的；所有記錄圖像的元數據，以文本形式儲在數據庫中，以生成所有相關資訊點的「索引」。這有助於非常快速地搜索和辨識車輛分類、人員分類、使用閉路電視攝影機的車牌辨識、文本/標誌檢測、行李檢測、複雜的背景處理和 PTZ 補償。
「由於你持有個人、車輛等的興趣點數據，因此可以顯著縮小對由大型攝影機網路，生成的大量數據的搜索範圍，」商務總監 Craig Howie 說。「例如，涉及 300 個攝影機網路的搜索，通常可能需要數天時間，但可以將搜索壓縮為只需幾分鐘，即可搜索極少數攝影機圖像。當你掃描數據而不是影像時，每個攝影機的搜索時間，實際上可能需要幾秒鐘。一套獨特的算法允許標準化，例如顏色 —— 閉路電視攝影機在顏色標準化方面存在問題，所以我們的解決方案是在任何分析之前先這樣做。」
FiND 是 Visimetrics 和英國拉夫堡大學之間，為期三年的合作開發項目的主題，Howie 看到了該產品的巨大潛在市場。「從本質上講，我們談論的是任何有大規模影像佈署的地方，」他繼續說道。「數位影像的最大問題之一是缺乏相容性，FiND 背後的開發工作，一直在尋求創建一個標準，允許使用任何形式的影像，來生成可搜索的元數據輸出。例如，這對於警方對重大事件的回顧性分析很有用，他們可以從任一側 24 小時拍攝影像，並在大量攝影機的輸出中，快速找到他們正在尋找的內容。
「英國正在進行試驗，我們正處於 Beta 測試階段。」目前我們正在優化，使用更廣泛的測試基礎來考慮天氣的影響 —— 例如，雨水對鵝卵石的視覺效果，對汽車顏色的影響是什麼？我們正在收集大量數據，接近允許用戶使用該系統的地步，並期望投放市場的系統完全成熟。」 他補充說，FiND 背後的理念源於 Visimetrics 作為數據儲存提供商的背景。
「人們傾向於關注視頻分析的‘聰明’程度，並將其作為一種警報工具出售。在實踐中，我們相信現實生活中的事情，往往會有所不同。它通常是破案的最晦澀的證據。我們提出的是一種有效的索引工具，它可以通過一鍵搜索來識別整個 CCTV 系統中的關鍵興趣點。」
儘管具體細節尚未確定，但 FiND 很可能作為軟體產品獲得許可，可以將其整合到其他製造商的系統中。它計劃在年底前投入市場。
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