Procesare clipuri video de la camere de supraveghere, prin crowdsourcing
Beneficiarul proiectului detine o retea de magazine fizice in Bucuresti si in tara, specializate in vanzarea de flori. Din motive de securitate, au fost instalate in cadrul fiecarui magazin camere de supraveghere care se activeaza la miscare. Una dintre aceste camere inregistreaza zona casei de marcat.
Problema: Camera de supraveghere in cauza produce aproximativ 900 de fisiere video pe zi. Lungimea unui astfel de fisier variaza intre 15 secunde si 4 minute, iar unele actiuni/ miscari sunt prinse in mai multe fisiere consecutive. In proiect au fost incluse 3 magazine, ceea ce inseamna aproximativ 2.700 fisiere video pe zi de procesat. In cursul unei saptamani (cu magazinele deschide 6 zile) s-au strans 16.892 fisiere video de analizat.
S-a dorit verificarea acestor inregistrari, pentru confruntarea numarului de tranzactii care apar in casa de marcat cu numarul de tranzactii realizate efectiv in magazin. Obiectivul demersului a fost identificarea eventualelor diferente si a prejudiciului astfel adus companiei ca urmare a nefiscalizarii respectivelor vanzari.
Clipurile video trebuiesc verificate manual pentru identificarea tranzactiilor, un algoritm de analiza video in acest sens nefiind disponibil.
Solutia clasica pentru rezolvarea acestei probleme presupune alocarea unei persoane care sa vizualizeze clipurile si sa identifice tranzactiile. La un program de lucru de 8 ore, cu 5 zile lucratoare pe saptamana, acea persoana ar trebui sa vizualizeze zilnic 3.378 de fisiere video pentru a tine pasul cu rata de generare a acestora. Practic, vorbim de vizualizarea a 422 de clipuri video pe ora (7 clipuri pe minut), lucru foarte dificil, chiar si cu echipament specializat (afisarea simultana a mai multor fluxuri video).
Solutia noastra: analiza datelor prin intermediul unei platforme de crowdsourcing.
Mod de lucru: cele 16.892 fisiere video au fost preluate de la client, redimentionate si incarcate pe un server, fiind obtinute astfel URL-uri precum cele de mai jos, accesibile intr-un player online, de tipul YouTube:
https://dwf.ro/z_video.php?z=26&v=Ch01%2020150626084233-8.m4v https://beta.dwf.ro/z_video.php?z=26&v=Ch01%2020150626090351-50.m4v
Aceste URL-uri au fost incarcate in platforma de crowdsourcing si distribuite oamenilor, cu urmatoarele doua intrebari (a doua intrebare fiind afisata numai daca raspunsul la prima este afirmativ):
- In [Zona Client] definita pe film, exista o persoana?
- Clientul ii ofera bani Vanzatorului, pentru achizitia de flori?
La job s-a inceput lucrul imediat ce a fost introdus in platforma, fiecare video fiind verificat de 3 utilizatori diferiti, pentru obtinerea unui rezultat cu un grad cat ai mare de certitudine. Mai mult, pentru job au fost selectati doar utilizatorii cu un scor de reputatie mai mare de 80% in cadrul sistemului, adica oameni care au raspuns corect in trecut la cel putin 80% din proiectele in care au lucrat.
Rezultatele obtinute prin procesarea in crowd
Toate cele 16.892 fisiere video au fost procesate de crowd in 4 ore si 32 de minute (timpul trecut intre primul si ultimul raspuns inregistrat in sistem). Jobul a fost alocat la 2.435 de oameni, dintre care 2.316 au dat cel putin un raspuns (au procesat cel putin un clip video). In medie, fiecare persoana a procesat 7 clipuri video.
Analiza datelor obtinute (50.000+ raspunsuri, pentru ca fiecare video a fost analizat de cel puitn 3 persoane) a fost realizata de specialistul nostru in statistica. Dupa procesarea informatiilor, a fost generata lista cu clipurile video in care se realizeaza tranzactii (un client ofera bani vanzatorului), impreuna cu zilele si orele exacte (la nivel de minut si secunda).
Costul proiectului a fost de 300$ (procearea efectiva a clipurilor in crowd), plus 200$ sub forma de one-time Setup-fee, date fiind provocarile tehnice initiale: preluare automata fisiere video din DVR client, gazduire pe server dedicat etc.
Ai un proiect ce implica procesarea manuala a unui volum mare de date? Contacteaza-ne si vom cauta impreuna o solutie. Pentru mai multe detalii despre crowdsourcing si aplicatiile pe care le are tehnologia, viziteaza sectiunea dedicata din cadrul site-ului DWF.
