Корпоративный блог

Детектор антисоциального поведения: создание и принцип работы


Дата публикации: 26.03.2014 13:21

Обсуждая проект «Безопасный город», каждый из нас понимает, что одна из основных его задач заключается в выявлении и пресечении противоправных действий. Поскольку правонарушения, связанные с насилием, происходят каждый день, компания Синезис решила разработать модуль автоматического распознавания драки и хулиганства.

Сегодня на рынке видеоаналитики практически отсутствуют предложения по обнаружению агрессивного поведения. Все, что нам удалось обнаружить, изучая рынок – лишь один прототип и несколько научно-исследовательских статей:

http://web.eee.sztaki.hu/home4/node/21

http://www.nlpr.ia.ac.cn/2012papers/gnhy/nh15.pdf

http://www.openu.ac.il/home/hassner/data/violentflows/violent_flows.pdf

Здесь мы столкнулись с противоречием: с одной стороны, спрос на обнаружение драки есть, и немалый; с другой, никто не берется за его разработку. Опасения производителей объясняются тем, что такое событие как драка, особенно при установленных камерах с наклонным ракурсом видео, является крайне нечетким паттерном поведения. Его легко можно спутать, например, с массовым движением или бегом. Помимо этого на разном удалении объектов от камеры нелегко вычленить универсальные закономерности. Но многообещающий прототип и амбиции сделали свое дело: команда Синезис решила взяться за уникальную разработку, и преуспела. Теперь мы готовы предложить детектор драки и хулиганского поведения.

Исследования говорят о том, что максимальное количество видеопотоков, за которыми одновременно способен следить один охранник, не превышает 16-ти. Но даже в работе опытного оператора охранной системы возможны сбои – человеческий фактор становится основной его причиной, ведь никто не способен на протяжении нескольких часов находится на пределе концентрации внимания. Данные, опять же, говорят о том, что через 20 минут наблюдений продуктивность оператора снижается до 30%.

При алгоритмическом видеонаблюдении  первичное обнаружение осуществляется программно-аппаратным комплексом, окончательное же решение принимает оператор. При такой оптимизации охранной системы оператор может контролировать до сотни видеопотоков.

Принцип работы

Работа детектора тесно сопряжена с алгоритмами детектора движения, с заданными условиями:

  1. производится анализ истории передвижения людей, определяется общий уровень движения;
  2. детектор выявляет всплески в движение, неравномерности, определяет бег (быстрое движения);
  3. на основе собранных статистических данных выносится решение о наличии/отсутствии антисоциального поведения.

Детектор дракиПри работе с камерой вертикального ракурса, то производится калибровка сцены событий, детектируются все находящиеся на ней объекты, собирается и статистика о так называемых шлейфах объектов (на видео они выделяются зелеными рамками). Видеоаналитика отлично справляется со сбором быстрых, концентрированных движений. Детектор драки срабатывает при превышении порога заранее заданных параметров: количество движений, время драки и т. д. К слову, порог этот является адаптивным, то есть приспосабливающимся к количеству движения на сцене. Эта особенность детектора в значительной степени снижает возможность ложных срабатываний.

Если же видеоаналитика установлена в наклонную камеру, необходима дополнительная калибровка, поскольку при расчете становится важна удаленность объекта от камеры. Что касается других моментов, то они аналогичны тем, что касаются вертикальной камеры.

Детектирование дракиСреди настроек детектора присутствует показатель чувствительности. Данная настройка позволяет предотвратить большое количество ложных срабатываний. Пользователь сам может определить, насколько интенсивное движение, попавшее в объектив камеры, должно быть расценено видеоаналитикой как драка. При высокой чувствительности будет достаточно нескольких хаотичных жестов в адрес другого человека. При низком же пороге чувствительности видеоаналитика среагирует лишь на весьма энергичные движения. Интенсивность определяется удельной «массой» шлейфов движения на объект, остающихся после концентрированных в окрестности множественных действий.

Показатели точности

При грамотно проведенной калибровке детектор потасовки дает следующие показатели точности: 90% для потолочных камер и 80% – при уличной видеоаналитике.

Нюансом в работе детектора драки сегодня остается временной порог, необходимый для того, чтобы сформировалось событие «драка». На данный момент этот порог составляет 10 секунд, меньшее время порога провоцирует ложные срабатывания. Сотрудники Синезис занимаются поиском решений данной проблемы. При желании оператора порог может быть увеличен, однако не рекомендуется выставлять временной интервал, превышающих 15 секунд, для эффективной работы видеоаналитического модуля.

Кроме того, Синезис работает над улучшением работы модуля: прорабатывается более точное выделение объектов и их классификация. Такая разработка позволит детектору драки работать в условиях, где постоянно присутствует интенсивное фоновое движение. Например, на оживленных улицах. Необходимость такого улучшения вызвана тем, что автотранспорт (крупные движущиеся объекты) генерирует «шлейфы», препятствующие точному детектированию драки. Тем не менее, модуль успешно работает в местах массового скопления людей: в метро, торговых и торгово-развлекательных центрах и прочих подобных местах.

Приоритет

Безусловно, установка комплекса видеоаналитики никогда не ограничивается одним только детектором драки. В зависимости от специфики отрасли устанавливаются, например, детектор оставленного предмета, распознавание лиц и т. п. В ситуации, когда алгоритмы видеоаналитики формируют большое количество событий разного рода (вторжение на охраняемую территорию, парковка в запрещенном месте, падение человека или предмета на рельсовое пространство), возникает необходимость назначения приоритета того или иного типа события. Синезис успешно справился с этой задачей, разработав уникальную систему ранжирования данных. Так, если, настраивая систему, оператор пропишет высокий приоритет для события «драка», в списке событий оно будет находится на первом месте.

Перспективы

Сегодня мы наблюдаем развитие нового перспективного направления в системах безопасности – аудиоаналитики. Среди разнородных звуков, сопровождающих жизнь большого города, она четче всего выделяет звон разбитого стекла, крики человека и звуки выстрелов, которые, как мы понимаем, представляют собой наиболее красноречивые сигналы возникновения нештатных ситуаций. Аудиоаналитика детектирует тревожные ситуации, которые происходят за пределами охвата камеры. Совместно с видеоаналитикой, аудиоаналитика значительно повысит безопасность в городе.