Корпоративный блог

Синезис провел испытания технологии ранжирования событий в системе Kipod


Дата публикации: 01.01.1970 03:00

 

Технология ранжирования событий дает оператору системы интеллектуального видеонаблюдения возможность сконцентрироваться на анализе наиболее значимых событий за счет автоматического назначения приоритетов и ранжирования данных, что существенно повышает результативность работы. Кроме того, повышается эффективность использования дискового пространства на локальном и центральном серверах и поиска по архиву, так как время хранения видеоданных определяется степенью их важности. Также снижаются требования к скорости каналов передачи данных, что, в свою очередь, позволяет использовать мобильные клиенты с медленным подключением.

Рассмотрим систему интеллектуального видеонаблюдения Kipod с поддержкой модульной видеоаналитики и технологии ранжирования событий. Так, тревожные события с камер видеонаблюдения, установленных на нескольких объектах, обрабатываются в одном ситуационном центре. Последний включает центральный архив видео и рабочее место (места) оператора. На упомянутых выше объектах установлены видеосерверы Kipod Server. Ширина канала связи между ситуационным центром и объектами ограничена.

При использовании большого количества камер выявляются следующие проблемы:

  • каналы связи от объекта до ситуационного центра, как правило, не позволяют одновременно передавать видеопотоки со всех камер без потери качества;
  • генерируется огромное количество видеоданных, которое нецелесообразно или невозможно хранить в ситуационном центре;
  • оператор не может одновременно следить за несколькими камерами.

Испытания технологии ранжирования проводились в офисе компании Синезис и на прилегающей территории. Данные поступали с 16 камер одновременно в течение одного часа. Обработкой данных занимались три оператора независимо друг от друга с использованием трех различных конфигураций: без видеоаналитики (только детектор движения); с использованием видеоаналитики; с использованием видеоаналитики и ранжированием событий. В качестве видеоаналитики использовались детектор пересечения сигнальных линий, детектор движения и детектор оставленного предмета внутри сигнальной зоны, а также классификация объектов по типу.

В качестве оборудования использовались:

  • Сервер видеоаналитики KP-SERVER-100
  • Рабочая станция видеоаналитики KP-DESKTOP-100
  • Камеры Ganz PixelPro ZN-MD221M, Axis P3346, Dallmeier DF4910HD-DN

В результате испытаний были подсчитаны средние значения объемов переданных и записанных данных, времени активности и реакции оператора, количества пропущенных событий. Максимальное количество поступивших событий составило 1644 (для детектора движения), объем переданных данных составил 101647 Mb, объем записанных данных – 98352 Mb.

Результаты тестирования представлены в следующей таблице:

  Детектор движения Видеоаналитика Видеоаналитика с ранжированием событий
Объем записанных данных 100% 10,8% 2,1%
Объем переданных по каналам связи данных 100% 11,3% 2,4%
Время активной работы оператора 100% 9,9% 2,1%
Среднее время реакции оператора ~5с ~2с ~1с
Число пропущенных событий 61,7% 1,5% 0%

Если экстраполировать полученные данные на ситуационный центр, то преимущества использования технологии ранжирования событий становятся очевидны. Например, если на одного оператора приходится 10 объектов, на каждом из объектов установлено по 10 камер, а каждая камера генерирует 10 событий в час, то за час оператору необходимо обработать 1000 событий от 100 камер. Очевидно, что без использования видеоаналитики человек просто не сможет одновременно следить за таким количеством камер. И даже при использовании видеоаналитики оператору будет приходить в среднем одно уведомление за 4 секунды. Но, как показали исследования, около 90% поступающих событий не являются действительно важными. С помощью механизма ранжирования данных по важности можно снизить нагрузку на оператора практически в 10 раз.

В данном случае ранжирование событий позволяет кардинально улучшить ситуацию: оператор будет получать уведомление только о важных событиях (около 100 в час), непосредственное участие оператора будет требоваться только приблизительно раз в 40 секунд, что оставляет достаточно времени на адекватную оценку ситуации и принятие правильного решения. При этом снижаются требования к концентрации внимания оператора, что приводит к уменьшению времени его реакции, а также практически исключает случаи пропуска важных событий.

Приоритет события зависит от различных признаков: дальности объекта, типа события, точности распознавания, зоны наблюдения и других, а также от комбинации этих факторов.

Таким образом, настоящий отчет показывает увеличение производительности работы оператора в 40-50 раз в сравнении с системами «ручного» видеонаблюдения без видеоаналитики и в 5-6 раз в сравнении с системами интеллектуального видеонаблюдения с аналитикой без использования технологии ранжирования.

Технологии ранжирования обеспечили следующие преимущества:

Показатели По сравнению
с детектором движения
По сравнению с видеоаналитикой
Уменьшение времени, затрачиваемого оператором на просмотр событийного видео 97,9% 78,8%
Уменьшение времени реакции оператора ~80% ~50%
Снижение числа тревожных событий, пропущенных оператором 100% 100%
Снижение нагрузки на канал связи 97,6% 78,8%
Уменьшение объема записанных данных 97,9% 80,6%

Данное увеличение производительности работы операторов можно использовать как для увеличения выполняемой работы, так и для уменьшения штата работников при сохранении текущих объемов выполняемых задач.