Видеонаблюдение избавляется от операторов
Организация видеонаблюдения с настройкой режима работы необходимого количества видеокамер, обеспечением воспроизведения видеозаписи в режиме реального времени и формированием архива данных — один из эффективных и доступных способов обеспечения безопасности, признанный специалистами и широко используемый на самых различных объектах. Основным "продуктом" работы систем видеонаблюдения являются большие объемы данных, которые нужно обработать для решения задач обеспечения безопасности людей, сохранности материальных ценностей, охраны зданий и территорий. Поступающая от сети видеокамер видеоинформация должна просматриваться оператором. Однако, сконцентрировавшись на отдельных событиях, он не всегда способен проанализировать их пространственно-временную связь для выявления и предотвращения опасных ситуаций. В отличие от традиционных систем видеонаблюдения, их интеллектуальные "родственники" не только обеспечивают доступ к информации о текущей или ретроспективной обстановке, но также осуществляют обработку видеопотока, извлекая из него информацию, необходимую для решения конкретной задачи. Тем самым они решают актуальные, с точки зрения обеспечения безопасности, задачи распознавания подозрительного поведения, обнаружения предметов, представляющих потенциальную угрозу, или людей, чье присутствие нежелательно. Показать только нужное Интеллектуальные системы "говорят" на понятном человеку языке, предоставляя ему не пугающие размером объемы данных, а выделяя из них только информацию, имеющую конкретный смысл, важную с точки зрения обеспечения безопасности. Эти "умные" системы отличат природные изменения в кадре, естественные движения деревьев, вызванных порывами ветра, от событий, происходящих в поле зрения видеокамеры и представляющих угрозу безопасности — например, несанкционированное проникновение человека на охраняемую территорию. Эти системы могут определить разницу между природными изменениями условий освещенности (день/ночь; тень от тучи и др.) и целенаправленным загрязнением или закрытием злоумышленниками объектива видеокамеры. Они вовремя заметят отклонение от установленной траектории движения автомобиля или появление человека, присутствие которого запрещено на объекте. Данные системы выделяют из общего видеопотока только необходимые для каждого частного случая составляющие: например, регистрационный номер автомобиля при контроле транспортного потока, лицо человека при осуществлении face-контроля, объект определенных размеров, подозрительную ситуацию. Основа работы этих систем — сложные технологии, уникальные математические алгоритмы, предусматривающие многоэтапный процесс обработки видеоизображения. На основе предварительного "обучения" интеллектуальные системы обеспечат анализ видеопотока в соответствии с заложенными моделями, шаблонами, программами. Не только достижение прогресса К интеллектуальным системам, представленным на рынке средств безопасности на сегодняшний день и получившим наибольшее распространение, можно отнести системы распознавания лиц, автомобильных номеров и номеров железнодорожных вагонов. Долгое время такие решения рассматривались как достижение технического прогресса, итог научных исследований, имеющий весомое имиджевое значение для компании-разработчика. Однако их практическая применимость оставалась на втором плане. Возможно, это было обусловлено недостаточной маркетинговой "пропагандой", непониманием, как самими производителями, так и потенциальными потребителями всех преимуществ использования продуктов подобного класса, плюс к этому — склонность к приобретению и установке дешевых (не важно, что менее качественных и надежных) средств безопасности. Сегодня ситуация изменилась: приоритетом стал высокий уровень безопасности, использование для его достижения новейших технических средств и программного обеспечения. Существенно возрос уровень осведомленности заказчиков о новинках в области безопасности и высоких технологий, повысились требования к качеству реализуемых решений и функциональности устанавливаемых систем видеонаблюдения. Заказчик ставит сложные задачи, ожидает максимальный эффект от внедрения на объекте комплекса технических и программных средств. Все эти тенденции свидетельствуют о том, что рынок повернулся лицом к высокотехнологичным интеллектуальным системам видеонаблюдения, практический потенциал которых с каждым днем будет, несомненно, все более и более востребован. Системы распознавания часто являются единственно возможным решением ряда задач, связанных с обеспечением безопасности.Дополнительным аргументом в пользу интеллектуальных разработок является поддержка их средствами широкого круга прикладных задач. Оператор больше не нужен Система распознавания автомобильных номеров — основа решений контроля транспортных и грузопотоков предприятий. Ее использование снимет необходимость ручного ввода оператором в электронную базу данных (а в некоторых случаях и записи в бумажный архив) номера въезжающего транспортного средства, даты, времени его нахождения на территории склада, завода, комбината. При этом качество работы не будет зависеть от ответственности сотрудников контрольно-пропускного пункта предприятия, их желания выходить к шлагбауму в темное время суток или холодный сезон года. Система распознавания автоматически выделит регистрационный номер автомобиля из видепотока, занесет его вместе с другими необходимыми параметрами в базу данных. При интеграции системы с весовым оборудованием в архив попадут и соответствующие данные о массе ввозимого сырья или вывозимой продукции. Настроенная необходимым образом система обеспечит оповещение дежурного оператора о недогрузе или перегрузе транспортного средства. Таким образом, данное решение гарантирует не только экономическую безопасность предприятия, но и станет составной частью организации производства. Аналогично для контроля грузов, доставляемых на промышленные предприятия по железной дороге, можно успешно использовать систему распознавания номеров железнодорожных вагонов. Она автоматически учитывает проходящие через пункт контроля составы, осуществляет подсчета вагонов, заносит в базу данных регистрационного номера каждого из них, формирует видеоархив. При этом большим преимуществом станет ее интеграция с собственными базами данных предприятия, технологическим оборудованием, электронными весами и исполнительными устройствами. Система распознавания автомобильных номеров — современный способ организации работы автомобильных стоянок и паркингов. Установленная на подобных объектах, она обеспечит регистрацию въезжающих автомобилей, сохранение в базе данных его номера, времени проезда, соответствующего видеокадра, сопоставление данных при выезде транспортного средства с охраняемой территории. Система позволить настроить режим работы автоматических ворот, шлагбаумов по результатам сравнения регистрационного номера автомобиля с данными, предоставляемыми автоматическими системами расчетов об оплате или выдаче парковочного талона. В результате — учет и обеспечение сохранности автомобилей, исключение махинаций персонала при расчетах и обслуживании "неучтенных" клиентов, сокращение времени при регистрации на въезде и при осуществлении контроля оплаты на выезде. Возможности системы распознавания позволяют использовать ее как в пределах отдельных объектов, так и в масштабах города. Контролировать въезжающий в город транспортный поток, оперативно выявлять в нем автомобили, занесенные в специализированные базы данных, реализовать по результатам работы с ними оповещение дежурных операторов — задачи, успешно решаемые, благодаря установке видеокамер на магистралях и соответствующего программного обеспечения на постах ДПС. Кроме того, использование системы распознавания номеров автомобилей может стать решением для обеспечения дифференцированного въезда в определенные зоны города, на территорию отдельных объектов, а также для организации системы "платных" дорог. При этом исчезнет необходимость оборудования и обслуживания специальных пропускных пунктов, шлагбаумов, что, кроме снижения финансовых затрат, позволит избавиться от образования очередей на въезд на ограниченные участки магистралей, исключит махинации с пропусками и въездными талонами. На сегодняшний день в России производством систем распознавания автомобильных номеров занимаются фирмы DSSL, ISS, ITV, SIAMS, "КорнетПром", концерн "Знак", концерн "Росси". Разработка этих сложных продуктов требует штата высококвалифицированных программистов, серьезного научного задела, проведения постоянных исследований и отработанного процесса производства. Вот примерное описание технологии распознавания автомобильных номеров, позволяющей создать систему с широким перечнем возможностей, гарантирующую практически стопроцентный показатель распознавания в самых разных условиях освещенности и установки видеокамер, легко интегрируемую с внешними базами данных и уже установленным на объекте оборудованием. На начальном этапе для обеспечения надежной работы и максимально возможной точности распознавания осуществляется удаление в видеопотоке шумов, нивелирование эффектов потери фокуса, неравномерного распределения яркости. Далее на основе анализа заранее заложенных в программу масштабных характеристик пластины номерного знака осуществляется выделение областей, по рисунку потенциально содержащих номер. Затем следует перевод графического изображения номера в векторную форму, выделение отдельных символов. Во избежание ошибок, ложного распознавания, артефактов, определения неправильного количества символов в номере, для корректного распознавания близких сходных по написанию символов производится уточнение результатов распознавания на основе заданных шаблонов. В заключение полученный результат экспортируется в собственную или внешнюю базу данных для сопоставления с имеющейся информацией и реализации заданной реакции системы или оповещения оператора, например, при выявлении номера автомобиля, находящегося в розыске. Система распознавания лиц является эффективным инструментом для предотвращения прохода "нежелательных людей", например, на объекты с пропускным режимом, по результатам идентификации допущенных персон. Средствами системы будут обеспечены бесконтактная регистрация лиц, их сравнение с изображениями из базы данных для определения полномочий человека на проход. В случае выявления посетителя, не имеющего прав доступа в определенное помещение, автоматически будет реализована заданная реакция составляющих комплексной системы безопасности здания, например, блокирование дверей или включение сирены, а также оперативное оповещение охранного подразделения. Система оптимально подходит для контроля посетителей, учета рабочего времени сотрудников предприятий, банков, офисов: в архиве сохраняется и может быть мгновенно найдена информация о дате, времени, направлении прохода человека, видеокадр с изображением его лица. Правоохранительные органы могут эффективно использовать систему совместно с собственными базами данных для мониторинга мест повышенной криминальной активности или скопления большого количества людей: ее возможности обеспечат идентификацию террористов, преступников, нарушителей, а, следовательно, предоставят необходимые для реагирования представителей силовых структур данные. Для служб пограничного и паспортного контроля, иммиграционных служб система обеспечит автоматическое сравнение фотографии на документе с "живым" лицом, поиск и предоставление информации из собственных баз данных. Ее использование — высокотехнологичное решение задачи контроля миграционных процессов, борьбы с террористами, контрабандистами. Надо отметить, что такие системы не обладают биометрической точностью — это прерогатива совершенно иных решений. Однако они могут работать с потоком людей, и даже 20%-ная вероятность верного распознавания может значительно облегчить работу тех же правоохранительных органов. Если же совместить такую систему с системой контроля доступа, то точность распознавания значительно повышается, и в этом случае интегрированное решение представляет большую ценность, нежели просто СКУД на основе одних только смарткарт — ведь появляется возможность блокировать проход по чужой карте. Будущее за интеллектом Только приобретая систему непосредственно у разработчика, использующего собственные проверенные технологии, можно быть уверенным в ее последующем стабильном функционировании, получении необходимых консультаций при установке и грамотной технической поддержке при эксплуатации. Только в этом случае можно рассчитывать на индивидуальную доработку системы, адаптацию к области внедрения, дальнейшее развитие продукта. Только компания-разработчик обеспечит регулярный выпуск новых версий систем с улучшенными техническими характеристиками, реализацию в них алгоритмов, которые позволят существенно повысить качество и стабильность работы в самых сложных внешних условиях. Интеллектуальные системы видеонаблюдения — следующий этап эволюции средств обеспечения безопасности в ответ на требования общества и новые стандарты, существующие угрозы. Видеопоток можно смело назвать наиболее информативным видом данных с точки зрения обеспечения безопасности, однако далеко не полный его объем востребован для оценки и принятия решения в частной ситуации, для контроля того или иного процесса. Сколько времени потребуется человеку для выделения именно значимой информации, сможет ли он вовремя заметить события, изменения, которые потребуют его мгновенной реакции, сможет ли он качественно выполнить свои обязанности в сложных внешних условиях? Возможно, в будущем при реализации городских программ обеспечения безопасности будут вводить в эксплуатацию не просто сетевые системы видеонаблюдения, а внедрять интеллектуальные системы. Благодаря реализованным в них математическим методам прогнозирования поведения людей, они могут применяться для автоматической регистрации случаев нарушения общественного порядка, выявления лиц, поведение которых отличается от стандартного в той или иной ситуации — задачи крайне актуальные для контроля ситуации в местах большого скопления людей, во время проведения массовых мероприятий. Видеокамера просто зафиксирует перемещение людей, а интеллектуальная система "оповестит" оператора о появлении в их потоке какого-либо препятствия, нарушающего устоявшееся движение, резком перемещением одного или нескольких человек со скоростью или в направлении, отличающихся от модели движения основной массы; хаотическом разбегании людей, которое может быть вызвано потенциально опасным событием. Организация в рамках городских систем видеонаблюдения районных или единых центров мониторинга еще более остро поставит вопрос эффективной обработки большого потока сенсорной информации, поступающей для анализа и реагирования. И только системы видеонаблюдения нового поколения могут стать надежным инструментарием для предупреждения и предотвращения угроз криминогенного, террористического или техногенного характера. Ирина Пинчук, к.т.н.
Аслан Молов: Все рутинные операции должна брать на себя система видеонаблюдения
На вопросы CNews ответил Аслан Молов, генеральный директор компании ITV CNews: Какие технологии в сфере систем безопасности, на ваш взгляд, наиболее перспективны в настоящее время? Аслан Молов: В первую очередь, это информационные технологии, на основе которых развиваются современные системы безопасности. Технологии хранения, передачи, защиты данных — все эти достижения современной ИТ-индустрии становится достоянием и индустрии безопасности. Но отдельно хотелось бы отметить и технологии математической обработки изображений, которые сегодня разрабатываются именно для систем видеонаблюдения. CNews: Насколько вырос, по вашим оценкам, сегмент охранного телевидения в России в 2005г.? Какова, предварительно, динамика этого года? Аслан Молов: По нашим оценкам рост составляет около 25-30%, и эта динамика сохранится еще в течении как минимум 5 лет. |
Видеоинформация с охранных систем должна просматриваться оператором, однако, сконцентрировавшись на отдельных событиях, он не всегда способен проанализировать их пространственно-временную связь для выявления и предотвращения опасных ситуаций. Системы видеонаблюдения нового поколения уже позволяют решить подобную проблему.
