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Protection Platform
03
C O M P U T E R
V I S I O N
Azienda
4© 2019 Leonardo - Società per azioni
Leonardo – Attività
Altre attività 1%
5© 2019 Leonardo - Società per azioni
Una Divisione Leonardo per la Sicurezza e la Digital Transformation
Garantiamo la sicurezza e la resilienza di infrastrutture pubbliche, private attraverso soluzioni tecnologiche innovative,
contribuendo a migliorare la qualità della vita del cittadino
Circa 1500 addetti tra Italia e UK
Cyber Protection
Analysis & Intelligence
Secure ICT Infrastructures
Government & Enterprise
secure digital platform
Professional Communications
Control Rooms,
Platforms & Sensors
Transportation
Solutions
Rom
a
Napo
li
Lamezia
Terme
Chiet
i
Genova
Firenze
Siena
Milano
Southampton
Bristol
Struttura Persone e presidio geografico
Cyber
Security
Division
Homeland
Security &
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Infrastructures
Cyber
Security &
ICT
Solutions
Staff
ProForma Key
data (Mln€): 400
orders
Catania
C O M P U T E R
V I S I O N
Contesto
9© 2019 Leonardo - Società per azioni
Le infrastrutture critiche sono un sistema, una risorsa, un processo, un insieme, la cui distruzione, interruzione o anche parziale o momentanea
indisponibilità ha l'effetto di indebolire in maniera significativa l'efficienza e il funzionamento normale di un Paese, ma anche la sicurezza e il
sistema economico-finanziario e sociale, compresi gli apparati della pubblica amministrazione centrale e locale.
Le caratteristiche principali sono l’elevata distribuzione geografica e la molteplicità ed eterogeneità di asset da proteggere quali data center,
persone, software, componenti meccaniche, asset.
Scenario
WORKER
SOCIAL CHANNEL
MECHANICAL COMPONENT
DATA CENTER
ASSET
INFRASTRUCTURE
CRITICAL
INFRASTRUCTURE
10© 2019 Leonardo - Società per azioni
Le infrastrutture critiche sono soggette ad attacchi provenienti da canali fisici, logici, sociali e ambientali
La sicurezza delle infrastrutture critiche dipende da molteplici operatori che lavorano con singoli obiettivi per raggiungere risultati comuni.
Una visione integrata migliora la capacità di una infrastruttura critica di affrontare i problemi consentendo la convergenza tra gli operatori
Critical Infrastructure Attack
WORKER INJURY
SOCIAL REPUTATION
ATTACK
MECHANICAL WEAR &
MALFUNCTIONAL
CYBER ATTACK
PHYSICAL ATTACK
ENVIRONMENTAL THREATS
CRITICAL
INFRASTRUCTURE
11© 2019 Leonardo - Società per azioni
La soluzione Leonardo per la protezione di infrastrutture critiche è la Sala Situazioni Multidominio, una piattaforma integrata che elabora una
grande quantità di dati per analizzare e correlare tramite tecniche di intelligenza artificiale anche i segnali deboli
Critical Infrastructure Protection Platform
WORKER SAFETY
SOCIAL ALERT
DEVICE TWIN &
PREDICTIVE MAINTENANCE
CYBER
PROTECTION
PHYSICAL
CONTROL
EARLY
WARNING
CRITICAL
INFRASTRUCTURE
12© 2019 Leonardo - Società per azioni
Critical Infrastructure Protection Platform: Architettura
Una piattaforma integrata a supporto della sicurezza e della protezione logica e fisica
Integration & Elaboration Platform
Workflow
Rule Engine
Real-time analysis
What-if Forecast Correlation
Anti-intrusion
systems
Video
Access Control
Systems
IoT devices
Open & Social
Data
Environment
Sensors
SCADA
Energy
Sensors
Early Warning
& Emergency
Management
Energy Efficiency Access Control Video Analytics
Interoperability
Comms
Big Data &
Analytics
Artificial
Intelligence
Edge Computing
& Edge AI
Blockchain RFID
ENABLING TECHNOLOGIES
Social Analytics
Device Twin
& Predictive
Maintenance
C O M P U T E R
V I S I O N
Critical Infrastructure
Protection Platform
14© 2019 Leonardo - Società per azioni
• Sensor:
• Raccolta dati per temperatura, dir/velocià vento,
radiazìoni, pressione atmosferica, umidità, qualità aria
• Estensimetri
• Data Visualization:
• Mappa geografica
• Grafici acqua accumulata, temperatura, dir/velocità
vento, pressione atmosferica, umidità
• Radiazioni
• Qualità aria
• Traffico
• Early Warning:
• Motore a regole/correlazione eventi
• Real-time Alerting - Early Warning: generazione
automatica di eventi di allenamento per: allagamenti
latenti, “bombe d’acqua”/nubifragi, qualità dell’aria,
social network (analisi semantica)
• Predizione frane (Fukuzono/Bayes)
Lo strumento di supporto all'Early Warning permette il monitoraggio eterogeneo e per tutti i centri di competenza di aree sensibili e a
maggior rischio idrologico, idrogeologico, geologico, sismico, tramite la disponibilità di dati, validati provenienti da diverse sorgenti e
aggregati da un centro di elaborazione dati integrato per la generazione automatica multiprovider di allarmi georiferiti.
Critical Infrastructure Protection Platform: Early Warning & Emergency Management
15© 2019 Leonardo - Società per azioni
Critical Infrastructure Protection Platform : Device Twin & Predictive Maintenance
EasyConfiguration
Possibilità di aggiungere
nuovi device in pochi click
CustomProperties
Possibilità di creare e
impostare proprietà
personalizzate
RuleDefinition
L’operatore può creare
regole custom in tempo
reale, al fine di ricevere
allarmi /segnali
Alert
Alert avanzati con notifica
push, sms, telefonata
Monitoring
Creazione interattiva di
dashboard utilizzando
dati live
Plant
Possibilità di creare e
gestire il plant aziendale
Details
Visualizzazione dei
dettagli della macchina e
della telemetria
Customization
Possibilità di personalizzare
dashboard e visualizzazione
Security
Sicurezza integrata con
active directory
Search
Ricerca di dati di
telemetria anomali
16© 2019 Leonardo - Società per azioni
Critical Infrastructure Protection Platform : Device Twin & Predictive Maintenance
Obiettivo: modellazione tridimensionale di
strutture e infrastrutture al fine di monitorarne lo
stato conservativo nel tempo.
(presenza di fuori piombo, collassi, fessurazione,
ecc.)
Modellazione 3D:
• Fotogrammetria
• Laser a scansione
Restituzione di nuvole di punti 3D a partire da
misure di angoli e distanze
Restituzione di nuvole di punti 3D a partire
dall’acquisizione di fotogrammi
Nuvola di punti
Insieme di punti con posizione nota (X,Y,Z) in un
sistema di riferimento locale o globale
• Utilizzo di RPAS per la scansione delle nuvole
di punti
• Utilizzo di algoritmi di confronto immagini per
generare indicatori di stabilità strutturale
Visualizzazione 3D &
Holografica:
17© 2019 Leonardo - Società per azioni
Motori di regole per la generazione di
allarmi e/0 azioni, appicati agli algoritmi
di pre/post calcolo.
Algoritmi per la identificazione di
anomalie con il supporto dell’analisi di
sequenze storiche di dati
Algoritmi per il clustering e la
classificazione dei dati
Stream - Rule Engine
Anomaly
Clustering
Modelling
Algoritrmi di analisi delle previsioni
basati su ARIMA, ANN, logistic
regression e deep learning
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Piattaforma per la Gestione e Analisi Dati
Data Collection – Validation - Integration –
Enrichment
• Gestione Data Lake
• Analytics
• Data Visualization
Critical Infrastructure Protection Platform : Device Twin & Predictive Maintenance
Overall Equipment Effectiveness:
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• Qualità della Produzione
• Performance della Produzione
• Integrazioni con il Manufacturing Execution
System
Predictive Maintenance:
Correlation: Correlazione Telemetrie
RUL: Vita Utile Residuale
Model: possibilità di creare modelli digitali
18© 2019 Leonardo - Società per azioni
• Collection: recupero dati da fonti web aperte (social, blog,
news)
• Processing & Exploitation: arricchimento dei dati
recuperati, estrazione di metadati, organizzazione e fusione
dei dati arricchiti disponibili per ulteriori analisi
• Analysis: analisi di una specifica area basandosi sui dati
raccolti
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Critical Infrastructure Protection Platform : Social Analysis
19© 2019 Leonardo - Società per azioni
Critical Infrastructure Protection Platform: Video Analytics
Sistema basato su eventi distribuiti per l’ingestion e il
processamento parallelo e distribuito di dati video,
strutturati e non strutturati
Event& BigData
Possibilità di orchestrare sequenze di analisi di machine
learning e di deep learning per object classification, face
identification, clustering e sentiment analysis
AI
E’ possibile ottenere scenari di Behaviural Analisys, Land
Surveillance and traffic analysis
Capability
Behavioural
Analysis
LandSuirveillance TrafficAnalisys
Sistema di Video Sorveglianza Smart, usa un un set di servizi innovativi basati sull’elaborazione in real
time di sorgenti video.
20© 2019 Leonardo - Società per azioni
Big Data Layer
AI Layer
Application Layer
Web Portal
Notification
Back-EndFront-End
Stream
Services
Micro Service
Sentiment
Analysis
Classification
Clustering
Micro Service
Batch
Services
Infrastructure
Web API
Persistence
Cluster
Services
Visualization
Serices
Trasformation/
Enritchment/
Rule
Object
identification
Micro Service
Face
Identification
Emotion
Micro Service
Training
Operator
Radar
Camera
Video Analytics – Architettura Big Data
21© 2019 Leonardo - Società per azioni
Kafka
SOLR
(search)
HBase
Kudu
Distributed stream queue
Spark
streaming
Mini-batch Stream
HA
Security
Management
Cluster services
Persistence
BATCHSERVICESTREAMSERVICE
Very low latency Stream
Flink
Storm
Kafka streams
Akka streams
VISUALIZATION
SERVICE
BI Tools
Dashboards
Visualization / Data interfaces
SQL Interface (Impala)
Notebook
Auditing
HDFS
Spark
H2O
Batch Job
MapReduce
SQL Engine (Hive)
REST
JDBC
FTP
Batch
NIFI
STREAMSERVICEBATCHSERVICE
AI LAYER
Video Analytics – Architettura Big Data
22© 2019 Leonardo - Società per azioni
Imported data
Training dataset
R
Python
Machine learning tools Deep Learning tools
Tensorflow
CNTK
Keras
Bayesian & BOW
SVM
Classification / Clusterization
K-Mean
Random Forest
BIG DATA LAYER
External data
Decision tree
Rule classifier
Sentiment analysis
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Emotion
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Video Analytics – Architettura Big Data - AI
23© 2019 Leonardo - Società per azioni
Stage1 Stage2 Stagen
…………….....……..
Persistence Layer
Rest API Layer
Video Analytics – Distribuited & Parallel Pipeline
24© 2019 Leonardo - Società per azioni
Video Analytics – Traditional Deep Learning Architecture
25© 2019 Leonardo - Società per azioni
Unified Storage
Parallel Engine Spark (Training + Inference)
Microsoft Machine Learning
for Apache Spark
DL ModelData
Unified Resource Management (CPU + GPU)
Video Analytics – Distributed Deep Learning on Big-Data
26© 2019 Leonardo - Società per azioni
Rete neurale Open source per il Real Time Object
Detection
YOLO
Libreria open source per il Riconoscimento delle
targhe
OpenALPR
Framework opensource per l’elaborazione delle
immagini.
OpenCV
Deep Learning tools Machine learning tools
Libreria Python per l’implementazione di algoritmi di
machine learning (Clustering) e tracking oggetti,
Scikit-learn
Video Analytics – AI Layer
27© 2019 Leonardo - Società per azioni
Feature Extractor Object Classifier
Video Analytics – YOLO - Real-Time Object Detection
28© 2019 Leonardo - Società per azioni
COCO (Common Objects in Context)
• Object segmentation
• Recognition in context
• Superpixel stuff segmentation
• 330K images (>200K labeled)
• 1.5 million object instances
• 80 object categories
• 91 stuff categories
• 5 captions per image
• 250,000 people with keypoints
Video Analytics – YOLO Trained Model
29© 2019 Leonardo - Società per azioni
OpenALPR is an open source library:
• written in C++
• with bindings in C#, Java,
Node.js, Go, and Python
Detection Binarization Char Analysis Plate Edges
Deskew
Character
Segmentation
OCR Post Processing
Video Analytics – Automatic License Plate Recognition
30© 2019 Leonardo - Società per azioni
Video Analytics: Hierachical Approach
YOLO
DPI & Face IDALPR
CAR PERSON
Streaming Source
To Cosmos DB and Redis Cache
31© 2019 Leonardo - Società per azioni
Video Analytics: Hierachical Approach
32© 2019 Leonardo - Società per azioni
Critical Infrastructure Protection Platform: Video Analytics
Sistema per il riconoscimento di oggetti: veicoli,
zaini, persone
Objectidentification
Sistema per la classificazione di oggetti: tipo del
veicolo, modello del veicolo, etc.
Objectclassification
Possibilità di identificazione di volti su un dataset di
soggetti ritenuti sensibili
Faceidentification
Possibilità di identificare emozioni e tratti visive di un
individuo
FaceEmotionDetection
Classificazione dei comportamenti tramite schemi di
frequenza e identificazione di comportamenti anomali
Pattern& BehaviourAnalysis
Possibilità di avere una stima precisa del numero di
persone e il livello di congestion in una folla.
CrowdCountingandCrowdDensityLevelClassification
Classificazione del comportamenti delle persone , anche all’interno
di una folla, per identificare comportamenti violenti
ViolentBehaviourDetection
Sistema per la tracciatura di oggetti/entità su flussi video
Distribuitedtracking
Sistema per la verifica della presenza dei dispositivi di
protezione individuale
DPIDetector
33© 2019 Leonardo - Società per azioni
Background Extractor
Direction ClusteringHeat Map Traffic
Video Analytics: Pattern Analysis & Machine Learning
Grazie!
Head of Cloud & Intelligence Technical Unit
Andrea Busà
Mobile: 366 9126324
Mail: andrea.busa@leonardocompany.com
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  • 4. 4© 2019 Leonardo - Società per azioni Leonardo – Attività Altre attività 1%
  • 5. 5© 2019 Leonardo - Società per azioni Una Divisione Leonardo per la Sicurezza e la Digital Transformation Garantiamo la sicurezza e la resilienza di infrastrutture pubbliche, private attraverso soluzioni tecnologiche innovative, contribuendo a migliorare la qualità della vita del cittadino Circa 1500 addetti tra Italia e UK Cyber Protection Analysis & Intelligence Secure ICT Infrastructures Government & Enterprise secure digital platform Professional Communications Control Rooms, Platforms & Sensors Transportation Solutions Rom a Napo li Lamezia Terme Chiet i Genova Firenze Siena Milano Southampton Bristol Struttura Persone e presidio geografico Cyber Security Division Homeland Security & Critical Infrastructures Cyber Security & ICT Solutions Staff ProForma Key data (Mln€): 400 orders Catania
  • 6. C O M P U T E R V I S I O N Contesto
  • 7. 9© 2019 Leonardo - Società per azioni Le infrastrutture critiche sono un sistema, una risorsa, un processo, un insieme, la cui distruzione, interruzione o anche parziale o momentanea indisponibilità ha l'effetto di indebolire in maniera significativa l'efficienza e il funzionamento normale di un Paese, ma anche la sicurezza e il sistema economico-finanziario e sociale, compresi gli apparati della pubblica amministrazione centrale e locale. Le caratteristiche principali sono l’elevata distribuzione geografica e la molteplicità ed eterogeneità di asset da proteggere quali data center, persone, software, componenti meccaniche, asset. Scenario WORKER SOCIAL CHANNEL MECHANICAL COMPONENT DATA CENTER ASSET INFRASTRUCTURE CRITICAL INFRASTRUCTURE
  • 8. 10© 2019 Leonardo - Società per azioni Le infrastrutture critiche sono soggette ad attacchi provenienti da canali fisici, logici, sociali e ambientali La sicurezza delle infrastrutture critiche dipende da molteplici operatori che lavorano con singoli obiettivi per raggiungere risultati comuni. Una visione integrata migliora la capacità di una infrastruttura critica di affrontare i problemi consentendo la convergenza tra gli operatori Critical Infrastructure Attack WORKER INJURY SOCIAL REPUTATION ATTACK MECHANICAL WEAR & MALFUNCTIONAL CYBER ATTACK PHYSICAL ATTACK ENVIRONMENTAL THREATS CRITICAL INFRASTRUCTURE
  • 9. 11© 2019 Leonardo - Società per azioni La soluzione Leonardo per la protezione di infrastrutture critiche è la Sala Situazioni Multidominio, una piattaforma integrata che elabora una grande quantità di dati per analizzare e correlare tramite tecniche di intelligenza artificiale anche i segnali deboli Critical Infrastructure Protection Platform WORKER SAFETY SOCIAL ALERT DEVICE TWIN & PREDICTIVE MAINTENANCE CYBER PROTECTION PHYSICAL CONTROL EARLY WARNING CRITICAL INFRASTRUCTURE
  • 10. 12© 2019 Leonardo - Società per azioni Critical Infrastructure Protection Platform: Architettura Una piattaforma integrata a supporto della sicurezza e della protezione logica e fisica Integration & Elaboration Platform Workflow Rule Engine Real-time analysis What-if Forecast Correlation Anti-intrusion systems Video Access Control Systems IoT devices Open & Social Data Environment Sensors SCADA Energy Sensors Early Warning & Emergency Management Energy Efficiency Access Control Video Analytics Interoperability Comms Big Data & Analytics Artificial Intelligence Edge Computing & Edge AI Blockchain RFID ENABLING TECHNOLOGIES Social Analytics Device Twin & Predictive Maintenance
  • 11. C O M P U T E R V I S I O N Critical Infrastructure Protection Platform
  • 12. 14© 2019 Leonardo - Società per azioni • Sensor: • Raccolta dati per temperatura, dir/velocià vento, radiazìoni, pressione atmosferica, umidità, qualità aria • Estensimetri • Data Visualization: • Mappa geografica • Grafici acqua accumulata, temperatura, dir/velocità vento, pressione atmosferica, umidità • Radiazioni • Qualità aria • Traffico • Early Warning: • Motore a regole/correlazione eventi • Real-time Alerting - Early Warning: generazione automatica di eventi di allenamento per: allagamenti latenti, “bombe d’acqua”/nubifragi, qualità dell’aria, social network (analisi semantica) • Predizione frane (Fukuzono/Bayes) Lo strumento di supporto all'Early Warning permette il monitoraggio eterogeneo e per tutti i centri di competenza di aree sensibili e a maggior rischio idrologico, idrogeologico, geologico, sismico, tramite la disponibilità di dati, validati provenienti da diverse sorgenti e aggregati da un centro di elaborazione dati integrato per la generazione automatica multiprovider di allarmi georiferiti. Critical Infrastructure Protection Platform: Early Warning & Emergency Management
  • 13. 15© 2019 Leonardo - Società per azioni Critical Infrastructure Protection Platform : Device Twin & Predictive Maintenance EasyConfiguration Possibilità di aggiungere nuovi device in pochi click CustomProperties Possibilità di creare e impostare proprietà personalizzate RuleDefinition L’operatore può creare regole custom in tempo reale, al fine di ricevere allarmi /segnali Alert Alert avanzati con notifica push, sms, telefonata Monitoring Creazione interattiva di dashboard utilizzando dati live Plant Possibilità di creare e gestire il plant aziendale Details Visualizzazione dei dettagli della macchina e della telemetria Customization Possibilità di personalizzare dashboard e visualizzazione Security Sicurezza integrata con active directory Search Ricerca di dati di telemetria anomali
  • 14. 16© 2019 Leonardo - Società per azioni Critical Infrastructure Protection Platform : Device Twin & Predictive Maintenance Obiettivo: modellazione tridimensionale di strutture e infrastrutture al fine di monitorarne lo stato conservativo nel tempo. (presenza di fuori piombo, collassi, fessurazione, ecc.) Modellazione 3D: • Fotogrammetria • Laser a scansione Restituzione di nuvole di punti 3D a partire da misure di angoli e distanze Restituzione di nuvole di punti 3D a partire dall’acquisizione di fotogrammi Nuvola di punti Insieme di punti con posizione nota (X,Y,Z) in un sistema di riferimento locale o globale • Utilizzo di RPAS per la scansione delle nuvole di punti • Utilizzo di algoritmi di confronto immagini per generare indicatori di stabilità strutturale Visualizzazione 3D & Holografica:
  • 15. 17© 2019 Leonardo - Società per azioni Motori di regole per la generazione di allarmi e/0 azioni, appicati agli algoritmi di pre/post calcolo. Algoritmi per la identificazione di anomalie con il supporto dell’analisi di sequenze storiche di dati Algoritmi per il clustering e la classificazione dei dati Stream - Rule Engine Anomaly Clustering Modelling Algoritrmi di analisi delle previsioni basati su ARIMA, ANN, logistic regression e deep learning RUL - Forecast Piattaforma per la Gestione e Analisi Dati Data Collection – Validation - Integration – Enrichment • Gestione Data Lake • Analytics • Data Visualization Critical Infrastructure Protection Platform : Device Twin & Predictive Maintenance Overall Equipment Effectiveness: • Disponibilità della Macchine • Qualità della Produzione • Performance della Produzione • Integrazioni con il Manufacturing Execution System Predictive Maintenance: Correlation: Correlazione Telemetrie RUL: Vita Utile Residuale Model: possibilità di creare modelli digitali
  • 16. 18© 2019 Leonardo - Società per azioni • Collection: recupero dati da fonti web aperte (social, blog, news) • Processing & Exploitation: arricchimento dei dati recuperati, estrazione di metadati, organizzazione e fusione dei dati arricchiti disponibili per ulteriori analisi • Analysis: analisi di una specifica area basandosi sui dati raccolti • Alarm: creazione di allarmi in specifiche aree geografiche Critical Infrastructure Protection Platform : Social Analysis
  • 17. 19© 2019 Leonardo - Società per azioni Critical Infrastructure Protection Platform: Video Analytics Sistema basato su eventi distribuiti per l’ingestion e il processamento parallelo e distribuito di dati video, strutturati e non strutturati Event& BigData Possibilità di orchestrare sequenze di analisi di machine learning e di deep learning per object classification, face identification, clustering e sentiment analysis AI E’ possibile ottenere scenari di Behaviural Analisys, Land Surveillance and traffic analysis Capability Behavioural Analysis LandSuirveillance TrafficAnalisys Sistema di Video Sorveglianza Smart, usa un un set di servizi innovativi basati sull’elaborazione in real time di sorgenti video.
  • 18. 20© 2019 Leonardo - Società per azioni Big Data Layer AI Layer Application Layer Web Portal Notification Back-EndFront-End Stream Services Micro Service Sentiment Analysis Classification Clustering Micro Service Batch Services Infrastructure Web API Persistence Cluster Services Visualization Serices Trasformation/ Enritchment/ Rule Object identification Micro Service Face Identification Emotion Micro Service Training Operator Radar Camera Video Analytics – Architettura Big Data
  • 19. 21© 2019 Leonardo - Società per azioni Kafka SOLR (search) HBase Kudu Distributed stream queue Spark streaming Mini-batch Stream HA Security Management Cluster services Persistence BATCHSERVICESTREAMSERVICE Very low latency Stream Flink Storm Kafka streams Akka streams VISUALIZATION SERVICE BI Tools Dashboards Visualization / Data interfaces SQL Interface (Impala) Notebook Auditing HDFS Spark H2O Batch Job MapReduce SQL Engine (Hive) REST JDBC FTP Batch NIFI STREAMSERVICEBATCHSERVICE AI LAYER Video Analytics – Architettura Big Data
  • 20. 22© 2019 Leonardo - Società per azioni Imported data Training dataset R Python Machine learning tools Deep Learning tools Tensorflow CNTK Keras Bayesian & BOW SVM Classification / Clusterization K-Mean Random Forest BIG DATA LAYER External data Decision tree Rule classifier Sentiment analysis Feature extraction Polarity FFN CNN Object identification RNN / LSTM Emotion Identification Face (SDK) Gender Hair Training Inference Micro services Infrastructure Video Analytics – Architettura Big Data - AI
  • 21. 23© 2019 Leonardo - Società per azioni Stage1 Stage2 Stagen …………….....…….. Persistence Layer Rest API Layer Video Analytics – Distribuited & Parallel Pipeline
  • 22. 24© 2019 Leonardo - Società per azioni Video Analytics – Traditional Deep Learning Architecture
  • 23. 25© 2019 Leonardo - Società per azioni Unified Storage Parallel Engine Spark (Training + Inference) Microsoft Machine Learning for Apache Spark DL ModelData Unified Resource Management (CPU + GPU) Video Analytics – Distributed Deep Learning on Big-Data
  • 24. 26© 2019 Leonardo - Società per azioni Rete neurale Open source per il Real Time Object Detection YOLO Libreria open source per il Riconoscimento delle targhe OpenALPR Framework opensource per l’elaborazione delle immagini. OpenCV Deep Learning tools Machine learning tools Libreria Python per l’implementazione di algoritmi di machine learning (Clustering) e tracking oggetti, Scikit-learn Video Analytics – AI Layer
  • 25. 27© 2019 Leonardo - Società per azioni Feature Extractor Object Classifier Video Analytics – YOLO - Real-Time Object Detection
  • 26. 28© 2019 Leonardo - Società per azioni COCO (Common Objects in Context) • Object segmentation • Recognition in context • Superpixel stuff segmentation • 330K images (>200K labeled) • 1.5 million object instances • 80 object categories • 91 stuff categories • 5 captions per image • 250,000 people with keypoints Video Analytics – YOLO Trained Model
  • 27. 29© 2019 Leonardo - Società per azioni OpenALPR is an open source library: • written in C++ • with bindings in C#, Java, Node.js, Go, and Python Detection Binarization Char Analysis Plate Edges Deskew Character Segmentation OCR Post Processing Video Analytics – Automatic License Plate Recognition
  • 28. 30© 2019 Leonardo - Società per azioni Video Analytics: Hierachical Approach YOLO DPI & Face IDALPR CAR PERSON Streaming Source To Cosmos DB and Redis Cache
  • 29. 31© 2019 Leonardo - Società per azioni Video Analytics: Hierachical Approach
  • 30. 32© 2019 Leonardo - Società per azioni Critical Infrastructure Protection Platform: Video Analytics Sistema per il riconoscimento di oggetti: veicoli, zaini, persone Objectidentification Sistema per la classificazione di oggetti: tipo del veicolo, modello del veicolo, etc. Objectclassification Possibilità di identificazione di volti su un dataset di soggetti ritenuti sensibili Faceidentification Possibilità di identificare emozioni e tratti visive di un individuo FaceEmotionDetection Classificazione dei comportamenti tramite schemi di frequenza e identificazione di comportamenti anomali Pattern& BehaviourAnalysis Possibilità di avere una stima precisa del numero di persone e il livello di congestion in una folla. CrowdCountingandCrowdDensityLevelClassification Classificazione del comportamenti delle persone , anche all’interno di una folla, per identificare comportamenti violenti ViolentBehaviourDetection Sistema per la tracciatura di oggetti/entità su flussi video Distribuitedtracking Sistema per la verifica della presenza dei dispositivi di protezione individuale DPIDetector
  • 31. 33© 2019 Leonardo - Società per azioni Background Extractor Direction ClusteringHeat Map Traffic Video Analytics: Pattern Analysis & Machine Learning
  • 32. Grazie! Head of Cloud & Intelligence Technical Unit Andrea Busà Mobile: 366 9126324 Mail: andrea.busa@leonardocompany.com Linkedin: https://www.linkedin.com/in/andreabusa/