Корпоративный блог

Видеоаналитика в системах безопасности


Дата публикации: 28.11.2014 14:26

Видеоаналитика в системах безопасности

За последние годы видеоаналитика прошла путь от доступного лишь весьма состоятельному заказчику аппаратно-программного обеспечения до неотъемлемой части практически любой системы безопасности. С каждым годом интеллектуальные системы видеонаблюдения становятся все более доступными, сферы их применения расширяются. Сегодня же мы можем смело говорить и о развитии видеоаналитики как сервиса.

Тенденции видеоаналитики

Как уже было сказано, на данный момент мы наблюдаем эволюцию систем видеонаблюдения. Если ранее видеоданные использовались для проведения расследований, то теперь видеоаналитика гарантирует первичное обнаружение объектов и ситуаций, автоматически их классифицирует и определяет степень важности. Кроме того, возможно непосредственное управление исполнительными устройствами (например, шлагбаумом или поворотной камерой).

Если говорить о достижениях видеоаналитики с точки зрения применяемых ею технологий, следует отметить, что она способна решать все более широкий спектр задач. В частности, задачи по выявлению ситуаций, обнаружению объектов, сбору и анализу статистических данных.

Наиболее актуальные из них – обнаружение и сопровождение объекта (человека) в местах массового скопления людей – подразумевают использование внушительного математического аппарата. Математические методы, применяемые для обнаружения и классификации объектов, в массе своей ресурсоемки в отношении вычислений. Поэтому в алгоритмах интеллектуальных систем видеонаблюдения широко применяются различные наборы векторных инструкций центральных процессоров (SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE4.1, SSE4.2, AVX и AVX2), а также многопоточность и вычисления с применением специализированных и графических ускорителей (технологии CUDA и OpenCL).

Разработчики сегодня применяют два основных подхода. Первый (встроенная аналитика) диктует работу видеоаналитики непосредственно в камере, на специализированном процессоре. Второй подход (серверная аналитика) подразумевает передачу видеоданных с камер на отдельный сервер, на котором, в свою очередь, и происходит обработка видео. Наша компания занимается разработкой интеллектуальных систем видеоаналитики на базе обоих подходов.

Логично предположить, что оба подхода имеют и достоинства, и существенные недостатки. Так, встроенная аналитика подкупает отличной масштабируемостью, компактностью решений, и, что немаловажно, низким потреблением энергии. Однако цикл ее разработки сложно назвать коротким, в то время как возможности системы нередко ограничиваются слабыми характеристиками встраиваемых процессоров.

Что касается серверной аналитики, то разработка ее, напротив, осуществляется в короткие сроки. С другой стороны, она требует высокого качества связи и дополнительных затрат на установку и обслуживание сервера.

Среди последних тенденций стоит также упомянуть интеграцию видеоаналитики и данных от таких приборов как датчики движения, сигнализации, микрофоны. Безусловно, возможность интеграции улучшает интегральные показатели точности работы интеллектуальной видеоаналитики.

И, наконец, еще одна тенденция заключается в использовании графического процессора (GPU), значительно повышающего эффективность видеообработки. Синезис, в частности, использует графический ускоритель Intel HD Graphics.  Так как он является встроенным, при разработке интеллектуальных систем видеонаблюдения (ИСВН) отпадает необходимость в установке дополнительной платы на сервер, что, в свою очередь, уменьшает габариты и энергопотребление сервера.

Человеческий фактор

Следует понимать, что даже самые надежные видеоаналитические модули не могут заменить интеллект человека, но являются крайне эффективным средством оптимизации работы оператора и минимизации человеческого фактора. Так, с одной стороны, различные исследования показывают, что примерно через 20 минут непрерывной работы оператор системы видеонаблюдения способен контролировать не более 30% внештатных ситуаций, поскольку внимание его рассеивается. Количество же одновременно просматриваемых камер при этом не превышает 10-16. C другой стороны, поскольку при работе видеоаналитики первичное обнаружение внештатной ситуации осуществляет программно-аппаратный комплекс, оператор охранной системы может одновременно контролировать до сотни видеопотоков. При этом окончательное решение по классификации тревожной ситуации, выделенной ИСВН, принимает только человек. Так, например, видеоаналитический модуль может зафиксировать появление в сигнальной зоне человека, но именно оператору предстоит определить, является ли он нарушителем.

Роль и место видеоаналитики

Сегодня вся видеоаналитика является специализированной. Универсальными условно можно назвать лишь видеоаналитические системы, причем с точки зрения их архитектуры: они состоят из комбинации модулей, определяемой непосредственно нуждами заказчика. Таким образом, на каждой камере работает несколько типов видеоаналитики. И именно благодаря неуниверсальности эффективность ИСВН находится на высоком уровне.

От других способов контроля территории, производства и систем обеспечения жизнедеятельности в целом видеоаналитика выгодно отличается благодаря очень высокому уровню информативности для оператора, возможности классификации и идентификации объектов, а также наглядности – система не требует специальной подготовки оператора. Кроме того, видеоаналитика минимизирует такие недостатки ручного видеонаблюдения как трудоемкость, зависимость от погодных условий, нагрузка на канал связи и необходимость технического обслуживания. Это, к слову, позволяет уменьшить стоимость видеомониторинга.

Классификация видеоаналитики

Всю видеоаналитику можно условно разделить на классы, в зависимости от функционала:

Ситуационная видеоаналитика распознает нештатные ситуации. Например, появление человека в запрещенной зоне или обнаружение оставленного предмета.

Биометрическая видеоаналитика – подкласс видеоаналитики идентификационной. Она распознает лица на основе биометрических признаков, составляет базу фотографий и использует «черный» и «белый» списки для системы пропуска.

Номерная видеоаналитика служит для распознавания регистрационных знаков автомобилей.

Статистическая видеоаналитика предназначена для сбора данных о посещении торговых центров или транспорта. Результатом ее работы, в отличие от других типов видеоаналитики, является не сформированное событие, а графики и отчеты.

Сервисная видеоаналитика служит для проверки работы камер и видеопотока на соответствие техническим требованиям системы.

PTZ слежение – видеоаналитика, управляющая поворотными камерами.

Кроме того, существуют функции, которые также можно отнести к видеоаналитике, хотя в большей степени они связаны с обработкой изображения. Это различные фильтры: шумоподавление, расширение динамического диапазона, повышение контрастности, повышение чувствительности, цифровое увеличение, панорамная сшивка, цифровая стабилизация. Они могут использовать данные видеоаналитики, чтобы улучшить изображение. Так, например, цифровое увеличение может автоматически происходить в зоне, где видеоаналитика обнаружила оставленный предмет.

Эволюция функций систем видеонаблюдения

С появлением видеоаналитики на рынке в начале 2000-х многие заказчики испытали определенное разочарование поскольку, как оказалось, их ожидания были значительно выше возможностей видеоаналитических комплексов того времени. Многие предполагали, что интеллектуальные системы видеонаблюдения сделают ненужными работу операторов охранных пунктов и даже правоохранительных органов. Однако технические разработки были все еще далеки от столь идиллической картины. Сегодня же уровень возможностей видеоаналитики приблизился к уровню ожиданий со стороны потребителя, и сближение это продолжается и сегодня.

Видеоаналитические системы способны помочь работе организаций следующим образом:

  • ускорить поиск в архиве. Теперь поиск занимает на порядок меньше времени в сравнении с просмотра и фильтрованием видеоинформации вручную;
  • сформировать тревожное событие. Видеоаналитика автоматически формирует тревожные события для оператора, обеспечивая переход в событийно-ориентированный режим. При таком режиме оператор не пытается одновременно уследить за изображениями, передаваемыми с нескольких мониторов, но просматривает лишь уже сформированное событие;
  • назначить приоритет события. Ранжирование событий по важности особо критично для крупных объектов, где при большом количестве установленных камер, соответственно, и возникает большое количество событий;
  • автоматизировать управление поворотной камерой;
  • снизить нагрузку на канал связи. Такое снижение достигается передачей по каналу лишь ценной для оператора информации. Неинформативные видеоданные при этом остаются на объекте без обработки.