בהשראת המצוד אחרי המחבל שהסתובב ברחובות תל אביב – פותחה מערכת אוטומטית לאיסוף וניתוח נתונים ממספר מצלמות, המאפשרת זיהוי מסלול תנועה של אנשים ואובייקטים.
עבור אזרחים ואנשי ביטחון רבים, התמונות והסרטונים של המרדף הארוך אשר התקיים ברחובות תל אביב בחודש אפריל האחרון, אחרי המחבל אשר ביצע פיגוע ברחוב דיזינגוף בעיר, עדיין מעוררים אימה, גם במרחק הזמן שחלף. למרות שמדובר בעיר המרושתת במצלמות רבות, עדיין עלה קושי גדול לאתר את המחבל, והמצוד אחריו נמשך שעות רבות.
בהשראתו של אותו האירוע, פותחה במסגרת האקתון GreatMinds של מרכז היזמות לב-טק של המרכז האקדמי לב, מערכת אשר מבקשת להעניק מענה למצבים אלה. המערכת, אשר זכתה במקום הראשון בתחרות, מנתחת באופן אוטומטי את המידע המגיע ממספר מצלמות במקביל, באופן המאפשר לזהות תנועה של אנשים ואובייקטים בין המצלמות.
"ההערכה היא שכיום ישנן מעל מיליארד מצלמות אבטחה פרושות בעולם, ואם מתחשבים גם במצלמות רגילות, אז המספר מגיע למעל 45 מיליארד מצלמות, אשר כוללות כמות מידע בהיקף אסטרונומי" מסביר יהודה שני, סטודנט שנה ג' למדעי המחשב במרכז האקדמי לב וחבר בקבוצת MappyLoc אשר פיתחה את המערכת. "לא זאת בלבד, על פי מחקר שנערך, 83% מהפשעים מתועדים במצלמות מעקב. אולם, למרות מספר המצלמות הגדול, כדי לשאוב מהן נתונים, נדרש כיום ניתוח פרטני של המידע הקיים בכל מצלמה, פעולה המבוצעת על ידי גורם אנושי ולוקחת זמן רב" מציין שני.
הפיתוח של קבוצת MappyLoc, מבקש להפוך את תהליך איסוף וניתוח הנתונים לאוטומטיים, תוך הצלבת מידע בין מספר מצלמות שונות. המערכת, אשר פותחה במסגרת אתגר שנוצר על ידי חברת רפאל מערכות לחימה מתקדמות בע"מ עבור ההאקתון, עובדת במספר שלבים. ראשית, המערכת מזהה אובייקט או אדם מסוים בפריים ומאפיינת אותו באמצעות פיצ'רים הייחודיים לו, באמצעים דוגמת תוכנת זיהוי פנים, צבע חולצה וכו', והמידע נשמר בתוך ID מיוחד. בשלב זה, מבצעים הצלבה של המידע הקיים לגבי אותו ID במצלמות נוספות הקיימות באותו האזור, על מנת לאתר באיזה מהן הוא מופיע גם כן.
באופן זה, ניתן לאתר באיזה מצלמות צולם אותו אדם או אובייקט, ולייצור בצורה סדרתית ומאוד מדויקת את המסלול שלו, בבלו-פרינט של האזור המדובר. לאחר יצירת המסלול, של אובייקט אחד או יותר, המערכת אף מאפשרת לבחור נקודה מסוימת על המסלול ולצפות בפריים של המצלמה אשר צילמה את האובייקט הנבחר באותה נקודה.
ישנן כיום חברות שמפתחות תוכנות דומות המסוגלות לזהות אובייקטים בצילום, אולם ייחודיותה של המערכת שפיתחו הסטודנטים של קבוצת MappyLoc הינה בעצם שיתוף המידע הקיים בין מצלמות שונות באופן המאפשר יצירת מיפוי, ניתוח והסקת מסקנות בצורה אוטומטית.
"הפיתוח יכול לשמש לצרכי ביטחון, דוגמת מעקב אחרי אדם חשוד אשר רוצים לגלות מה המסלול שעשה" מסביר שני, "בנוסף, המערכת יכולה לשמש גופים וארגונים מגוונים נוספים דוגמת בתי חולים שרוצים לדעת באיזה אזורים בהם עוברים יותר חולים, או לחלופין קניונים וסופרים שרוצים מידע לגבי תנועת קהל הלקוחות בהם כדי לבחון הרגלי קנייה או היכן יש צורך לבצע ניקיון בתכיפות גבוהה יותר וכו'".
"ההברקה של המערכת שהקבוצה פיתחה, היא בניצול סיטואציות של ריבוי מצלמות אשר מכסות שטח אחד וביכולת למפות את המידע מהמצלמות ולזהות מסלול שעובר אדם או אובייקט מסוים בתוך מרחב גדול" מציין מנהל מרכז היזמות לב-טק של המרכז האקדמי לב, ערן יומטוביאן. "מדובר ביכולת שיכולה לסייע לתעשיות ביטחוניות אך גם לתעשיות עסקיות, ויש פה פוטנציאל אדיר. אנחנו נהיה כאן כדי לתת לסטודנטים את התמיכה ולעזור להם".
האקתון GreatMinds של מרכז היזמות לב-טק נערך זו הפעם השביעית, בהשתתפות סטודנטים הלומדים במרכז האקדמי לב לתארים בהנדסת תוכנה, מדעי המחשב, אלקטרו-אופטיקה, מנהל עסקים, הנדסת תעשייה וניהול ועוד. המשתתפים התמודדו במשך 48 שעות עם אתגרים טכנולוגיים מורכבים, שהציבו בפניהם חברות וארגונים מובילים במשק הישראלי, ביניהם רסיני, רפאל, אלביט, איחוד הצלה ועוד.