Milvus/Zilliz + Sorveglianza: come i database vettoriali trasformano il tracciamento multi-camera
Nel mondo della videosorveglianza, il tracciamento degli oggetti su più telecamere è stato tradizionalmente uno dei problemi più difficili da risolvere. Quando le persone si spostano tra le visuali delle telecamere in spazi come negozi al dettaglio, magazzini e aeroporti, mantenere la loro identità diventa sempre più difficile. I database vettoriali, in particolare Milvus, stanno aiutando questo settore consentendo ricerche di similarità rapide e accurate sui dati visivi, cambiando radicalmente il modo in cui operano i sistemi di tracciamento multi-telecamera.
Le sfide persistenti del tracciamento multi-telecamera
Chiunque abbia lavorato con sistemi di sorveglianza in grandi spazi comprende le sfide fondamentali:
Identificazione tra telecamere: Abbinare lo stesso soggetto su più flussi di telecamere con angolazioni e visuali diverse richiede algoritmi sofisticati e modelli di IA.
Preservazione dell’identità: Mantenere identità coerenti mentre gli oggetti si spostano tra le visuali delle telecamere è fondamentale: senza questo, il tracciamento si interrompe completamente.
Occlusione e scomparsa: Gli oggetti scompaiono spesso temporaneamente o diventano parzialmente oscurati, rendendo difficile il tracciamento continuo.
Requisiti di elaborazione in tempo reale: Una sorveglianza efficace richiede latenza inferiore al secondo e throughput elevato per lo streaming di dati live, la fusione multi-stream e il rilevamento di anomalie.
Preoccupazioni relative alla privacy: I sistemi devono anonimizzare i dati personali consentendo comunque un monitoraggio efficace per conformarsi alle normative.
Scalabilità: Man mano che gli spazi diventano più grandi, il sistema deve scalare per gestire migliaia di telecamere e soggetti tramite elaborazione distribuita e architettura cloud-native.
Gli approcci tradizionali che utilizzano il tracciamento basato su regole o il semplice abbinamento di caratteristiche falliscono frequentemente in ambienti complessi, portando a un tracciamento frammentato e a identità incoerenti.
Come i database vettoriali trasformano il problema
I database vettoriali come Milvus affrontano queste sfide attraverso un approccio fondamentalmente diverso all’identità degli oggetti. Invece di utilizzare semplici regole o l’abbinamento di metadati, i database vettoriali consentono l’abbinamento dell’identità basato sulla similarità con filtraggio dei metadati, ricerca full text e altro ancora:
Il vantaggio della rappresentazione vettoriale
Quando un oggetto appare nel campo visivo di una telecamera, i modelli di deep learning estraggono caratteristiche visive distintive e le codificano come vettori ad alta dimensionalità. Queste "impronte digitali" matematiche (tipicamente 128-2048 dimensioni) catturano le caratteristiche visive essenziali dell’oggetto. Anche quando l’aspetto cambia drasticamente tra le telecamere, la rappresentazione vettoriale sottostante mantiene la similarità. Questo approccio crea una potente base per la re-identificazione su diverse visuali delle telecamere.
Milvus: progettato appositamente per la ricerca di similarità
Milvus eccelle nel contesto del tracciamento multi-telecamera per diversi motivi chiave: Ricerca di similarità ultra-rapida: Strutture di indicizzazione specializzate (HNSW, IVF, Nvidia cuVS, ecc.) consentono query in meno di un secondo anche con milioni di vettori; Algoritmi Approximate Nearest Neighbor (ANN): Bilanciano accuratezza e prestazioni per applicazioni in tempo reale; Architettura scalabile: Le capacità di elaborazione distribuita gestiscono le esigenze computazionali del confronto dei vettori tra numerose telecamere; Opzioni di metriche flessibili: Supporto per diverse metriche di distanza (euclidea, coseno, prodotto scalare) per ottimizzare l’abbinamento per specifiche caratteristiche visive.
Milvus: un database vettoriale completo per la sorveglianza
Open Source Milvus fornisce una potente suite di funzionalità che lo rendono ideale per i sistemi di tracciamento multi-telecamera:
Archiviazione vettoriale e ricerca di similarità: Archivia vettori di caratteristiche ad alta dimensionalità e gestisce ricerche di similarità per mantenere l’identità tra le visuali delle telecamere
Liste di embedding: Supporta liste di embedding che possono rappresentare sequenze di posizioni, sequenze temporali o qualsiasi insieme di embedding con forti relazioni interne, perfette per preservare le sequenze temporali nell’analisi video
Ricerca per intervallo: migliora la pertinenza dei risultati definendo una "regione anulare" con limiti interni ed esterni, consentendo ai sistemi di trovare aspetti "simili ma non identici", fondamentale per abbinare la stessa persona da diverse angolazioni della telecamera
Ricerca filtrata: combina la similarità vettoriale con vincoli di metadati (come edifici, piani o zone delle telecamere) per restringere i risultati ai vettori che corrispondono a criteri specifici
Ricerca con raggruppamento: aggrega i risultati per campi specificati per migliorare la diversità dei risultati, assicurando che il sistema identifichi individui unici anziché più apparizioni della stessa persona
Ricerca ibrida: combina i risultati provenienti da più campi vettoriali, consentendo una ricerca multimodale che può integrare caratteristiche facciali, attributi dell’abbigliamento e schemi di movimento per un’identificazione più robusta
Questo insieme completo di funzionalità consente a Milvus di gestire i complessi requisiti del tracciamento multi-telecamera, dal mantenimento delle relazioni temporali tra fotogrammi sequenziali al filtraggio dei risultati in base ai vincoli fisici di come le persone si muovono negli spazi.
Capacità di tracciamento avanzate con Milvus
Le diverse capacità di ricerca di Milvus sbloccano scenari di tracciamento sofisticati che in precedenza erano impossibili con i sistemi tradizionali:
Mantenimento dell’identità attraverso transizioni difficili
Quando una persona esce dal campo visivo di una telecamera ed entra in quello di un’altra, il suo aspetto può cambiare drasticamente a causa di illuminazione, angolazione e distanza. Milvus affronta questo problema con: Ricerca per intervallo: definendo soglie di similarità appropriate, il sistema può trovare corrispondenze simili ma non identiche, adattandosi alle variazioni di aspetto; Ricerca multi-vettore: la combinazione di diversi vettori di caratteristiche (viso, abbigliamento, andatura) consente l’identificazione anche quando alcune caratteristiche sono oscurate o cambiate.
Tracciamento sensibile al tempo
I movimenti delle persone attraverso gli spazi fisici seguono vincoli fisici. Milvus sfrutta questo aspetto con Ricerca filtrata: applica vincoli di finestra temporale per considerare solo le apparizioni che potrebbero realisticamente essere la stessa persona in base alla velocità di camminata; le Liste di embedding tracciano apparizioni sequenziali per stabilire schemi di movimento che aiutano a distinguere tra individui dall’aspetto simile. Le liste di embedding arriveranno in Milvus 2.6 tra poche settimane!
Risoluzione dell’identità in scene affollate
In ambienti affollati, il tracciamento tradizionale spesso si interrompe. Milvus fornisce Ricerca con raggruppamento: raggruppa i risultati di ricerca in base ai valori in un campo specificato, migliorando la diversità restituendo l’entità più simile da ciascun gruppo anziché più risultati dallo stesso gruppo; Ricerca filtrata: applica condizioni di filtraggio dei metadati (come finestre temporali, colori dell’abbigliamento o oggetti trasportati) per restringere l’ambito della ricerca prima di eseguire ricerche ANN, assicurando che vengano considerate solo le entità che corrispondono ai criteri specificati. Queste capacità consentono ai team di sicurezza di mantenere un tracciamento continuo anche in ambienti impegnativi con folle dense, layout di telecamere complessi e condizioni di illuminazione variabili.
Applicazioni e vantaggi nel mondo reale
Questo approccio al tracciamento multi-telecamera crea opportunità in diversi settori:
Analisi retail: traccia gli acquirenti dall’ingresso all’uscita, anche mentre si spostano tra piani e reparti, consentendo un’analisi completa del percorso del cliente. L’analisi dei percorsi identifica schemi comuni e aiuta a ottimizzare i layout dei negozi in base al movimento effettivo dei clienti. Gli insight di conversione consentono ai retailer di confrontare gli schemi di navigazione tra clienti che acquistano e che non acquistano, rivelando cosa influenza le decisioni di acquisto.
Ottimizzazione del magazzino: l’analisi dei movimenti dei lavoratori identifica schemi inefficienti e aiuta a ottimizzare il flusso di lavoro nelle operazioni della struttura. Il tracciamento delle attrezzature monitora gli schemi di utilizzo di carrelli elevatori e attrezzature in grandi strutture, migliorando l’allocazione delle risorse e la pianificazione della manutenzione. Il monitoraggio della sicurezza rileva accessi non autorizzati o schemi di comportamento insoliti, migliorando la sicurezza della struttura e proteggendo l’inventario.
Hub di trasporto: l’ottimizzazione dei flussi riduce la congestione comprendendo come le persone si muovono attraverso le strutture, creando esperienze più efficienti per i passeggeri. Il potenziamento della sicurezza mantiene il tracciamento continuo degli individui di interesse attraverso più zone di telecamere senza lacune nella copertura. Il miglioramento del servizio identifica i colli di bottiglia e aiuta a ottimizzare il personale in base ai modelli di movimento dei passeggeri, portando a tempi di attesa ridotti e a una maggiore soddisfazione dei clienti.
Creare il tuo sistema di tracciamento basato su Milvus
Se sei interessato a implementare il tracciamento basato su vettori con Milvus, il workflow di riferimento per il tracciamento multi-camera di NVIDIA offre un eccellente punto di partenza. La loro soluzione completa dimostra come integrare Milvus in un’architettura di tracciamento completa.
Il workflow mostra come:
Elaborare i feed delle telecamere per estrarre le caratteristiche degli oggetti e convertirle in vettori
Archiviare e interrogare questi vettori in Milvus per la corrispondenza dell’identità
Sfruttare le nuove funzionalità di Milvus per il tracciamento spazio-temporale
Visualizzare i risultati del tracciamento attraverso interfacce intuitive
Puoi trovare la guida completa all’implementazione di NVIDIA presso il loro sito di documentazione Metropolis, che include istruzioni di distribuzione, dettagli sull’architettura e opzioni di personalizzazione.
Conclusione: il futuro della videosorveglianza è basato sui vettori
I database vettoriali come Milvus rappresentano un cambiamento fondamentale nel modo in cui affrontiamo il tracciamento multi-camera. Sfruttando le capacità di ricerca complete di Milvus, dalla ricerca per intervallo alla ricerca multi-vettore, dalla ricerca con raggruppamento alla ricerca filtrata, i sistemi di videosorveglianza possono mantenere un’identità continua in ambienti complessi con un’accuratezza senza precedenti.
Ciò che rende Milvus particolarmente potente per le applicazioni di videosorveglianza è la combinazione di queste capacità. La ricerca per intervallo aiuta ad adattarsi alle variazioni di aspetto tra le telecamere. Gli elenchi di embedding preservano le sequenze temporali per l’analisi del movimento. La ricerca filtrata applica vincoli fisici per restringere le corrispondenze candidate. La ricerca con raggruppamento garantisce la diversità dei risultati per un conteggio accurato delle persone. Insieme, queste funzionalità creano una soluzione completa per le sfide uniche del tracciamento multi-camera.
Con il continuo avanzamento della tecnologia dei database vettoriali, possiamo aspettarci applicazioni di videosorveglianza ancora più sofisticate che combinano queste diverse capacità di ricerca per una precisione e una comprensione ancora maggiori. Per le organizzazioni che gestiscono grandi spazi fisici, Milvus fornisce le fondamenta per una nuova generazione di sistemi di tracciamento che possono finalmente mantenere la promessa di un’identificazione fluida tra telecamere.
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