AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun 17 saylı şöbəsinin növbəti elmi seminarı “Zoom Meeting” proqramı vasitəsilə onlayn keçirildi.
AMEA-nın vitse-prezidenti, institutun direktoru, şöbənin rəhbəri, akademik Rasim Əliquliyev elmi seminarın “Videotəsvirlərin intellektual analizi əsasında sosial münasibətlərin aşkarlanması üçün bir yanaşma haqqında” mövzusunun müzakirəsinə həsr olunduğunu diqqətə çatdırdı.
Məruzəni təqdim edən şöbənin baş mütəxəssisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru İradə Ələkbərova problemin aktuallığından söz açdı. Bildirdi ki, e-dövlətin səmərəli idarə olunması, ölkədə sosial-iqtisadi inkişafın və sabitliyin təmini üçün cəmiyyətdə baş verən demoqrafik proseslərin və sosial münasibətlərin analizi və proqnozlaşdırılması mühüm məsələlərdəndir. Sosial münasibətlərin analizi cəmiyyətdə baş verən sosial-iqtisadi və siyasi proseslərə aydınlıq gətirir, vətəndaşların davranışlarında və başqalarına qarşı münasibətlərində əsas xüsusiyyətləri ortaya çıxarır.
İ.Ələkbərovanın sözlərinə görə, bu gün videomüşahidə kameraları və üztanıma qurğuları təhlükəsizliyin təmini və nəzarətin gücləndirilməsinin vacib olduğu bütün yerlərdə quraşdırılır. Cinayətkarlığın vaxtında aşkarlanması, insanların çoxluq təşkil etdiyi ictimai yerlərdə baş verən qanunsuzluqların və ya bədbəxt hadisələrin müşahidə olunması və təhlili hər bir dövlətin və şirkətin təhlükəsizliyinin mühüm istiqamətlərindəndir.
Məruzəçi İKT-nin sürətlə inkişaf etdiyi, süni intellekt və Əşyaların İnternetinin insanların gündəlik həyatına daxil olduğu müasir dövrdə sosial münasibətləri aşkarlamaq və proqnozlaşdırmaq üçün intellektual analiz metodları ilə təchiz olunmuş qurğulardan istifadə etməyin daha məqsədəuyğun olduğunu nəzərə çatdırdı. Qeyd etdi ki, intellektual analiz metodları ilə sosial münasibətlərin yaranması və dəyişməsi səbəbləri, həmçinin bu münasibətlərdə istifadə olunan xarakterik verilənlər yığımı haqqında daha dəqiq təsəvvür əldə etmək, e-dövlət mühitində sosial münasibətləri forma və tipinə görə təsnifatlandırmaq, onların xarakterik xüsusiyyətlərini müəyyənləşdirmək mümkündür.
O, videomüşahidə kameralarından əldə olunan videotəsvirlərin intellektual analizinin vacibliyindən söz açdı. Bildirdi ki, davamlı videoizləmə operator üçün çətin və yorucudur. İctimai yerlərdə izdihamın analizi, obyektin və anomal hadisələrin aşkarlanması vacibdir, lakin olduqca mürəkkəb prosesdir. Obyektin tanınmasında maksimum dəqiqlik tələb olunur. Cinayət, bədbəxt hadisə kimi fövqəladə hallarda müəyyən hadisələri əvvəlcədən proqnozlaşdırmaq çox vacibdir. Real zamanda izdiham daxilində baş verən hadisənin və sosial münasibətlərin sürətli analizi tələb olunur. Videomüşahidə kameralarından toplanan məlumatların Big Data təşkil etməsi və əksəriyyətinin strukturlaşmamış olması sosial münasibətlərin analizində süni intellekt və Big Data texnologiyalarından istifadəni aktual edir.
“Videoanalitika real zamanda videomüşahidə sistemləri vasitəsilə monitorinq aparmaqla, müşahidə məkanına bağlı obyektləri, hadisələri və davranışları aşkarlayır. Videoanalitikaya videomonitorinq və insanın müdaxiləsi olmadan video tipli verilənlərin analizini yerinə yetirən maşın görməsinə (Machine Vision) aid kompleks alqoritmlər aiddir. Videomüşahidə sistemlərinə əsaslanan müasir videoanalitika iki istiqamətdə mövcuddur: Kadrda hərəkətin qeyd edilməsi əsasında məlumatın toplanması və emalı, anomal hadisənin aşkarlanması nəticəsində məlumatın toplanması və emalı”, – deyə bildirən mütəxəssis videoanalitikada mövcud bəzi yanaşmalar barədə danışdı. Dərin təlim modeli, şablon üzrə dinamik ardıcıl axtarış mexanizmi, hədəfin aşkarlanması metodu, video-funksiyaların təsviri metodu, aktivliyin aşkarlanması modeli, anomal hadisənin qaydalara əsasən aşkarlanması modeli, real zaman rejimində izdihamda davranışın təyini, bu yanaşmalar arasındakı fərqlər, onların üstünlükləri və çatışmazlıqları haqqında ətraflı məlumat verdi.
İ.Ələkbərovanın sözlərinə görə, dünya təcrübəsinin araşdırılması göstərir ki, videomüşahidə kameralarından əldə olunan verilənlərin analizində neyroşəbəkə (Neural Network), DayaqVektor Maşın (Support Vector Machine), genetik alqoritm (Genetic Algorithm), qeyri-səlis texnologiyadan (Fuzzy Technology) geniş istifadə olunmaqdadır. Videomüşahidə kameralarından əldə olunan məlumatlar əsasında aparılan analizlərdə məqsəd izdihamdakı insanların sayının, eləcə də izdihamın xüsusiyyətinin müəyyən olunması, izdihamdakı insanların davranışlarının təhlili, izdihamda lazımi obyektin (insanın) və anomal hadisələrin aşkarlanmasıdır.
Məruzəçi tədqiqat zamanı izdihamda çoxlu insanın olması, izdihamdakı insanların hərəkətdə olması, onlar arasında məsafənin müxtəlif olması, insanın xarici görünüşündə sabitliyin olmaması, təsvirin müəyyənləşdirilməsində müxtəlif texniki xətaların olması kimi səbəblərdən bir sıra çətinliklərin yarandığını bildirdi. Qeyd etdi ki, əsas problem böyük həcmli məlumatların (Big Data) emalı məsələsidir, həmçinin videomüşahidə kameralarından əldə edilən verilənlərin paylanmış şəkildə və strukturlaşdırılmamış olmasıdır.
İ.Ələkbərova sosial münasibətlərin aşkarlanmasının mərhələli həllindən danışdı. Qeyd etdi ki, videomüşahidə kamerası ilə əldə olunan verilənlərin analizini obyektlərin tanınması, obyekt ətrafındakı insanların müəyyən olunması (klasterləşdirmə), siyahının tərtib olunması, sosial münasibətlərin aşkarlanması kimi mərhələlərə bölmək olar. Yalnız obyektlərin tanınması məsələsi yerinə yetirildikdən sonra sosial münasibətlər aşkarlanır.
Sonra çıxış edən şöbənin rəhbəri, akademik Rasim Əliquliyev məruzəyə dair təkliflərini səsləndirdi. Tədqiqat işinin aktuallığından söz açan akademik, müasir texnologiyalar vasitəsilə videotəsvirlərin intellektual analizi əsasında sosial münasibətlərin aşkarlanması, eləcə də cinayətkarların tanınmasının və onların kimliyinin müəyyənləşdirilməsinin mühüm məsələlər olduğunu bildirdi. Müvafiq istiqamətdə aparılan araşdırmaların daha da intensivləşdirilməsi və dərinləşdirilməsini tövsiyə etdi.
Sonda məruzəyə dair fikir mübadiləsi aparıldı, çoxsaylı suallar cavablandırıldı.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
