Видеоаналитика в транспортном секторе. Возможности и ограничения

 

Видеоаналитика сегодня одна из наиболее перспективных областей разработки. Технология решает проблему ограничений внимания человека и позволяет эффективно работать с ситуациями в большом потоке данных. В настоящее время этот технологический сегмент активно развивается, есть несколько лидирующих вендоров, в числе которых и российские компании

Александр Большаков
Главный инженер ПСЦ "Электроника"

О возможностях различных продуктов мы слышим регулярно, посещая выставки и конференции. Однако вопросы ограничений и границ применимости пока остаются без ответа, равно как и вопросы потребностей заказчиков. Попробуем ответить на эти вопросы, опираясь на опыт работы в транспортном секторе и серию проектов по оценке уязвимости объектов и разработке планов обеспечения транспортной безопасности

Виды аналитики и нормативные требования

Традиционно сложились три сегмента продуктов:

  1. Распознавание номеров подвижных объектов - наиболее зрелый сегмент технологий. Сегодня распознавание номеров входит в стандартный комплект развитых систем безопасности и не вызывает особых вопросов.
  2. Распознавание лиц - новый и крайне любопытный сегмент технологий. Упоминаний о разработках становится все больше, однако примеры внедренных систем на реальных объектах в России нам не встречались.
  3. Событийная аналитика - наиболее широкий сегмент технологий, который активно развивается как в плане разработок, так и в плане конкретных проектов внедрения.

Наиболее интересны для целей нашей публикации технологии распознавания лиц и событийная видеоаналитика. О них и будем говорить. Анализ требований законодательства показывает, что прямых нормативных указаний на необходимость использования тех или иных средств видеоаналитики нет. В приказах Минтранса (№ 40, 42, 52, 87, 209 и др.) есть 4 родственные задачи (видеоидентификация, видеораспознавание, видеообнаружение, видео мониторинг), которые, исходя из определений, решаются традиционными средствами видеонаблюдения. Однако это ситуация на сегодня. И она свидетельствует о том, что традиционные решения пока более надежно и эффективно решают задачи, которые в определенной перспективе смогла бы решать видеоаналитика.

Рассмотрим состояние данного класса технологий на сегодня

Распознавание лиц

Распознавание лиц - это, наверное, наряду с биометрией наиболее насыщенная мифами технология. С одной стороны, средства распознавания лиц уже используются в бытовой фотоаппаратуре. С другой стороны, технологии распознавания лиц так и не прижились в правоохранительных структурах довольно развитых стран. Например, в течение нескольких лет продукты такого класса проходили испытания в силовых структурах Великобритании и США и не смогли обнаружить ни одного из разыскиваемых преступников. Другой пример - аэропорт Бостона (США). Там в течение нескольких месяцев проводились испытания систем распознавания лиц. Их результаты оказались удручающими - точность распознавания составила в среднем 61%, что совсем не позволяет говорить о достоверности и надежности решений Это были именно программные реализации распознавания.

Новым трендом в совершенствовании технологии стало 3D-моделирование с применением стереокамер для получения пространственной модели лица. Однако и такие технологии нельзя назвать зрелыми с точки зрения практического использования.

На наш взгляд, законченным продуктом для распознавания лиц можно считать целостное решение, обеспечивающее высокую точность и скорость обнаружения и распознавания лиц, а также сопоставление их с определенными базами данных (например, МВД или ФСБ).

На сегодня общими для всех систем распознавания лиц можно считать следующие ограничения:

  1. Необходимость получения первичного изображения высокого качества в нужном ракурсе и с соответствующими мимическими параметрами (сходными с изображением из базы данных)
  2. Скорость всей процедуры - в местах массового скопления людей и даже в очередях (например, на входе в аэровокзал, на регистрации рейсов или таможенном контроле) процедура обнаружения и распознавания должна происходить в доли секунды.
  3. Вопрос интеграции с базами данных силовых структур и физическая возможность сопоставления изображений, полученных системой и находящихся в базе данных.
  4. Высокие требования к вычислительным мощностям и организации технического решения на реальном объекте, а следовательно, и высокая стоимость конечного решения.

Перечисленные ограничения существенно осложняют применение технологий на реальных объектах. Поэтому пока распознавание лиц мы можем увидеть либо на выставках, либо в шоу-румах разработчиков

Событийная видеоаналитика

С видеоанализом событий проще. Этот сегмент представлен целой группой апробированных на практике решений - как зарубежных, так и российских. Мы имеем опыт работы с AgentVI, Bosch IVA и "Синезис".

Основная задача событийной видеоаналитики - автоматически обнаруживать и распознавать ситуации, которые сточки зрения безопасности объекта являются отклонениями. На сегодня имеющиеся на рынке решения располагают неплохими возможностями в этой части Вот усредненный перечень алгоритмов:

Посмотрим на эти возможности с точки зрения зонирования аэропорта. Главная закономерность такова - видеоаналитика эффективна в стерильных зонах. На участках периметра, летном поле, стоянках воздушных судов, перроне. То есть там, где имеются большие открытые пространства и нормой является отсутствие интенсивного движения

Вне таких зон эффективность средств видеоанализа резко снижается из-за значительного количества помеховых факторов. Прежде всего из-за высокой интенсивности движения, в котором "машинное зрение" не способно зафиксировать и удерживать в фокусе определенный объект. Например, долго находящего на одном месте человека или оставленный предмет.

Другим ограничением событийной видеоаналитики являются размеры обнаруживаемых объектов. По нашим данным, габариты предмета должны быть более 0,1 5 кв. м - это размеры небольшой сумки. Между тем оперативная практика и сводки показывают, что террористам без труда удается добиться высокой взрывной мощности, маскируя взрывчатку в гораздо более скромные габариты

О чем это говорит? Прежде всего, о том, что есть задачи, эффективно решаемые видеоаналитикой, а есть задачи, которые на данный момент надежнее отрабатываются традиционными средствами в сочетании с оперативными мерами сил физической охраны. И такие вещи важно правильно оценивать, разрабатывая техническое задание и проектируя систему безопасности.

Что касается выбора системы видеоаналитики, то, на наш взгляд, необходимо смотреть и тестировать, как конкретная система справляется со сложными ситуациями. Например, разделение двух пересекающихся групп и их маршрутов, перекрывание объектов друг другом, помеховые факторы погоды и освещения, удаленные предметы, малогабаритные предметы и т.д. Только путем натурных испытаний можно определить реальные возможности того или иного решения. Как показывает наша практика, серьезные разработчики охотно идут на такие испытания

Перспективы

Мы рассмотрели лишь несколько острых вопросов, касающихся возможностей и ограничений видеоаналитики для объектов транспортного сектора.

Неохваченными остались вопросы выбора между серверной и встроенной аналитикой, сравнение различных продуктов и оценка потенциала наиболее свежих инноваций по сравнению с уже показавшими себя функциями и алгоритмами Общие выводы таковы:

  • Видеоаналитика в проектной практике есть и ее становится больше. Причем это в том числе запрос рынка и потребность заказчиков Однако речь пока идет в основном о событийной видеоаналитике (ну, и о распознавании номеров, само собой);
  • На сегодня видеоаналитика хорошо применима в стерильных зонах или зонах с низкой интенсивностью движения. Там она вполне может заменить собой традиционные технические средства;
  • Видеоанализ будет применяться чаще и шире, постепенно замещая собой наиболее консервативные технические средства. Правда, временной горизонт этого процесса вряд ли будет коротким. Хотя все зависит от уровня технических решений, которые смогут предложить разработчики.

Источник: Secuteck