Автор:

Видеоаналитика: мифы и реальность

Видеоаналитика вызывает сильные чувства у многих специалистов по видеонаблюдению.
Одни твердят, что с ней оператор становится совсем не нужным, а полная и окончательная безопасность наступает везде и навсегда. Другие доказывают, что компьютер никогда не заменит человека, и словосочетание «интеллектуальная система» — это лишь маркетинговый ход.
Сбавить накал таких споров и рассудить обе стороны, безусловно, поможет книга трёх немецких авторов — экспертов в области систем и средств автоматизированного анализа видеоизображения.
Авторы дают читателю понятие об алгоритмах, на которых основана видеоаналитика, рассказывают о том, где и для чего она применяется. Отдельного разговора удостоились правовые аспекты видеонаблюдения. Приведены в книге и практические примеры использования видеоанализа, которые не ограничиваются рамками охранных систем видеонаблюдения: это маркетинг, статистика, управление дорожным движением и др.
Иными словами, издание не только восполняет дефицит информации о предмете, но и призвано создать обоснованный спрос на средства машинного анализа живого и записанного видеоизображения. Книга адресована разработчикам и поставщикам программного обеспечения для систем безопасности, проектировщикам и продавцам этих систем, интеграторам и инсталляторам, а также заказчикам и вообще всем, кто интересуется ближайшим будущим отрасли видеонаблюдения.
Перевод книги на русский язык выполнен в издательстве Security Focus. Она стала одним из первых в нашей стране изданий, полностью посвящённых видеоаналитике. Немецкое название книги — Intelligente Videoanalyse: Handbuch für die Praxis, что в буквальном переводе означает «Интеллектуальная видеоаналитика: практическое руководство». По согласованию с авторами, русский вариант книги озаглавлен «Видеоаналитика: мифы и реальность».
Представляем вниманию читателей фрагмент книги.

Охрана периметра
Несмотря на то, что в области охраны периметра видеоаналитика является весьма действенным инструментом, подробное планирование защиты территории объекта от угроз не является целью этой главы. По данной теме имеется обширный перечень литературы, а также регулярно проводимые семинары и учебные курсы. Ниже речь пойдёт о том, как наиболее рационально вписать средства видеоаналитики в общую концепцию обеспечения безопасности объекта.

Охранные зоны
Для больших производственных территорий или отдельно стоящих зданий требования безопасности могут быть весьма строгими. При этом территория охраняемого объекта традиционно делится на несколько охранных зон (рис. 3.17):
1. Периметр (внешние границы — например, границы земельного участка)
2. Внешняя зона (границы здания, внешние двери и окна)
3. Внутренняя зона 1
4. Внутренняя зона 2
Наиболее важной с точки зрения безопасности частью объекта является внутренняя зона 2, поскольку здесь находятся не только сотрудники, материальные ценности и техника. Здесь могут находиться объекты, содержащие разного рода секретную информацию, например, данные исследований и разработок, которые желательно скрыть от посторонних глаз. Однако в подобных зонах видеонаблюдение применяется относительно редко, в основном — в критически важных местах. С технической точки зрения внутреннюю зону 2 контролировать наиболее просто. Поскольку располагается она, как правило, во внутренних помещениях, вероятность воздействия мешающих видеоаналитике факторов (погодных условий, естественного освещения, теней и т.п.) здесь минимальна, и алгоритмы работают в более «комфортной» обстановке. Во внутренней зоне 2 обычно не используется сложная видеоаналитика: здесь в большинстве случаев достаточно применить простые детекторы движения. Внутренняя зона 1 включает в себя, как правило, помещения, в которые могут иметь доступ посетители — к примеру, для встречи с сотрудниками организации. Посторонние лица должны непрерывно находиться под наблюдением. В отличие от зоны 1, на территорию внешней зоны (на рис. 3.17 выделена красным) вход может быть не ограничен — как минимум, это касается пространства между входной дверью и стойкой администратора.

Большая часть внутренней зоны 2 обычно не подвергается воздействию окружающей среды. Исключение составляют участки зоны 2, непосредственно примыкающие к зоне 1. Вблизи входных дверей и окон могут наблюдаться колебания освещённости от естественных источников света. Простые детекторы движения в таких местах стали бы постоянным источником ложных тревог — здесь всё зависит от алгоритма, расстановки камер и условий освещения. Само собой разумеется, ложные тревоги крайне нежелательны. Поэтому на всех участках охраняемой территории, имеющих «стеклянный контакт» с внешним миром, применяются традиционные датчики охранной сигнализации.

Классификация и локализация объектов
При любом обсуждении мер безопасности постоянно всплывает тема профилактики. Находясь в рамках технических и финансовых ограничений, желательно не допустить серьёзных инцидентов на объекте. Видеоаналитика может стать весьма ценным инструментом решения этой задачи. Наиболее важным моментом здесь является своевременное оповещение охраны о вторжениях на охраняемую территорию. Большинство объектов сегодня уже оборудовано средствами видеонаблюдения. А автоматизацию обнаружения вторжений может взять на себя видеоаналитика — в частности, алгоритмы, осуществляющие классификацию объектов.
В зависимости от конкретного используемого продукта, системы распознавания существенно отличаются друг от друга; мы уже упоминали об алгоритмах, способных классифицировать такие объекты, как «человек» и «транспортное средство». Приобретение такого рода аналитики может окупиться тем, что на охраняемом объекте тревоги станут «объектно-ориентированными»: скажем, обнаружив ночью на территории посторонних людей, система автоматически извещает об этом охрану и сообщает о вторжении в полицию. А, например, при обнаружении автомобиля система может автоматически запустить какой-либо иной сценарий реагирования. Наиболее важным элементом систем классификации объектов является сам алгоритм. Поэтому на возможности алгоритмов следует обращать особое внимание.

Тревожные датчики
По сути, факт обнаружения аналитикой постороннего человека или автомобиля в охраняемой зоне равносилен срабатыванию тревожного датчика охранной сигнализации. Чтобы тревожная сигнализация на объекте работала адекватно, в каждой системе должна быть предусмотрена поддержка тревожного расписания, предусматривающего генерирование определённых сигналов тревоги лишь в определённые дни и часы. С функциональной точки зрения ещё более важными являются так называемые триггеры (от английского trigger — спусковой механизм).
В качестве триггеров в некоторых системах предусмотрена возможность задания на экране линий или полей, представляющих собой «виртуальные ограждения» (рис. 3.18). Вблизи виртуальных ограждений трекинг объектов может проводиться по особым правилам. Если объект пересекает контрольную линию, система может, к примеру, автоматически вызвать следующие действия: объявление тревоги, включение записи видеоинформации, отсылку изображений по электронной почте заранее определённым адресатам и т.п.
Однако роль тревожных датчиков способны играть не только виртуальные ограждения. В системах может предусматриваться возможность контроля участков территории, называемых тревожными зонами (рис. 3.19).
Заданная тревожная зона может использоваться разными способами: тревога объявляется, если объект входит в неё, выходит из неё (охрана новых автомобилей на площадках хранения, контроль транспортных средств и техники на стройплощадках и т.п.) либо остаётся в тревожной зоне свыше допустимого времени (контроль соблюдения правил парковки автотранспорта).
Для контроля над ситуацией часто важны не только факты обнаружения движения объекта, но и данные о направлении его перемещения. Тревоги могут быть настроены таким образом, чтобы срабатывание датчика происходило при пересечении виртуального ограждения или тревожной зоны лишь объектами, движущимися в определённом направлении. Система может предоставлять возможность связывания событий (условий) в логические цепи, например: «Тревога объявляется, если объект пересекает линию 1 в направлении здания и входит в тревожную зону 2». Всегда следует в полной мере оценить возможности, которые предлагаются в каждом конкретном продукте видеоаналитики.

Правила и макросы
Один из мощных инструментов, поставляемых в комплекте с приложениями видеоаналитики, — набор правил и/или макрокоманд. Системы правил и команд позволяют связать срабатывание виртуальных тревожных датчиков с показаниями часов и перечнями разного рода условий. Поясним это на двух примерах.
Пример 1. Предусмотрен запрет пересечения виртуального ограждения в одном направлении — к зданию. Ограждение активно по следующему недельному расписанию: с понедельника по пятницу с 0.00 до 7.00 и с 18.00 до 24.00, а по субботам и воскресеньям — круглосуточно.
Дополнительно по тревоге осуществляется передача видеоизображения на пост охраны, а в выходные дни — на пульт работающего по контракту охранного агентства. Обратите внимание, что указанные правила предполагают передачу данных между различными подсистемами общей системы безопасности. В данном примере в будние дни тревога объявляется, если в нерабочее время обнаружено движение объекта по направлению к зданию. В выходные дни сигнал тревоги передаётся стороннему охранному агентству, уполномоченному принимать меры реагирования. Пример 2. В передней части здания имеется открытое пространство, используемое для парковки автомобилей. Определённый участок этой территории всегда должен оставаться свободным, чтобы не препятствовать доступу в здание персонала экстренных служб. Этот участок можно выделить в запретную зону. Поскольку это требование актуально в любое время суток, тревожная зона будет оставаться активной постоянно. При этом через неё могут беспрепятственно проходить пешеходы и проезжать автомобили: тревога объявляется лишь тогда, когда в зоне останавливается транспортное средство. Применение классифицирующего алгоритма позволяет избежать ложных срабатываний системы, которые были бы неминуемы при использовании простейшего датчика движения: здесь тревогу будут вызывать лишь объекты, отнесённые алгоритмом к определённому классу. Обычные датчики движения неспособны различать объекты по таким признакам, как, «остановившийся» или «начавший движение». Возможности классифицирующего анализа в сочетании с эффективным применением правил и макросов предоставляют пользователю мощный инструмент, способный решать весьма сложные задачи.



Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru