BriefCam將縮時影像結合搜尋功能,讓使用者不再遺漏任何細微資訊
 
監視攝影技術日益進步,監視人員要如何在短時間內,在茫茫大海中搜尋到自己所要的影像資料?對此,以色列在2008年研發出一套縮時影像軟體,將長達數小時的影像濃縮到10多分鐘,大幅縮短觀看影像的時間,且又不錯失重要資訊。
 
撰文:龔瑋 分享到 Facebook
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談到縮時影像,大多想到的是戲劇或電影中用來代替時間流逝的快轉影像,但這種利用快轉或是刪除不必要畫面的方法對監視人員來說,可能會因此錯失重要資訊。

人性化界面,讓工具回歸工具
「BriefCam的核心技術為影像抽離,將影片中會動與不會動的物件分離,在將所有會動的物件放在同一背景中。」方喬科技業務經理辜仲恩說。對BriefCam來說,每個會動的物件都是一個數值,之後再根據這些數值來做更近一步的分類、搜尋。

為了顧及到使用者可能是非專業的監視人員,因此在介面開發上,開發團隊以「人性化」為基礎,開放顏色、大小、速度、行徑方向、路徑,甚至是部分區域等單一或多項設定,讓使用者能更快、更方便搜尋目標。除了開放搜尋項目外,使用者亦可點選被縮時的物件來看該物件的原始影像;或甚至將可疑物件進行標示,並作為其他影片中首要著重的目標。

BriefCam可分辨的畫素最小可達1*1像素
在畫素方面,BriefCam可分辨的畫素最小可達1*1像素,就算影片裡的一張小紙片,也能精確分辨。由於BriefCam的獨特技術,許多人第一次看到BriefCam呈現出來的影像時,總覺得猶如看鬼片或恐怖片般,令人毛骨悚然。

BriefCam的縮時影像技術是以單一背景基礎,因此當遇到移動背景時,BriefCam會將背景視為移動物件,而無法做出精確辨別。但隨著快速球或是移動式攝影機的使用場域越來越多,BriefCam對此也進行調整,利用移動式攝影機短暫的拍攝時間做為基礎,進行影像抽離及分析技術。另外,對監視人員來說,原始影像是非常重要的。BriefCam在製作影像時,並非破壞原始影像,而是將影片複製儲存在資料庫中,進行影像處理。

除了單機版,也支援連線版
BriefCam在2016年推出進階版,不僅可與部分NVR連線,更導入Deep Learning,透過GPU運算來進行異常分析或是熱點分析。而這項熱點分析技術,大多應用於城市交通規劃。以韓國為例,當地利用BriefCam作為車流量統計,再依據統計結果做進一步的交通規劃。

除了韓國,位於中東的杜拜政府也將BriefCam用來維持當地交通安全。杜拜警方利用BriefCam來抓路上違規駕駛之車輛,例如違規迴轉、紅燈右轉等。如此一來,杜拜警方無需在第一時間對駕駛開單,更不擔心會為了抓違規而危及其他用路人安全。

BriefCam的應用範圍比你想像的要來得更多
談到BriefCam,多數人第一個想到的是2013年波士頓馬拉松爆炸案後,美國警方利用這套軟體在短時間內看完大量監視影片,而臺灣的應用大多在科偵單位。除了上述應用在城市交通規劃外,有生物研究團隊利用BriefCam的縮時影像及統計的特性,進行生物實驗,像是根據蜜蜂飛行方向及路徑來觀察蜜蜂的存活率。

結語
目前市場上針對縮時影像的軟體眾多,然而這些軟體不見得能將影片中各種細節完整呈現給使用者。透過BriefCam,使用者能清楚地了解影片中有多少物件,再利用篩選清單做進一步的搜尋,讓縮時不再是縮時,搜尋不再是搜尋,而是縮時與搜尋的結合。
 

 
   

 
 
 
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