Видеоаналитика -- осознавая пределы возможностей

В этой статье Оливер Веллакотт, генеральный директор компании IndigoVision, предостерегает нас против слишком высоких ожиданий от возможностей, которые может предоставить видеоаналитика.

Один человек из этой толпы в настоящий момент употребляет недозволенные наркотические средства. Видеоаналитика способна обнаружить его. По крайней мере, пресса именно об этом и трубит.

Аналитика способна обнаружить "подозрительные движения" прохожих на улице. Аналитика за милю выявляет террористов, крадущихся за пригорком. Аналитика выхватит из моря лиц именно то, которое принадлежит нарушителю закона. Похоже, с пониманием возможностей видеоаналитики сегодня дело обстоит не слишком хорошо. Интересно, была ли в истории технология, столь же сверхмногообещающая, но так и не доведенная до практического применения?

Нет. Реальность состоит в том, что видеоаналитика по большей части все еще находится в младенческом состоянии. А загвоздка состоит в том, что ожиданиями конечных пользователей следует правильно управлять, формируя реальные представления о предмете. Фундаментальная проблема -- в том, что если задачи видеоанализа выполняет человек, то он делает это не задумываясь. Мы считываем номерные знаки автомобилей и узнаем людей в лицо исключительно на подсознательном уровне. Мы можем потратить в детстве долгие годы на то, чтобы приобрести эти умения, но факт состоит в том, что мы принимаем их как должное -- в подарок.

С другой стороны, компьютерам недоступны даже азы такого "визуального интеллекта". Некоторые из функций анализа видеоконтента они могут исполнять относительно надежно, но на практике зачастую это носит весьма принудительный характер. Здесь самое важное -- правильно квалифицировать аналитику как инструмент и сформировать ожидания от его применения у будущих конечных его пользователей.

Видеоаналитика сегодня

Итак, что она умеет на сегодняшний день? Распознавание номерных знаков автомобилей существует уже давно и хорошо себя зарекомендовало на практике, однако все еще не достигло стопроцентной точности. Распознавание лиц известно своими проблемами с достоверностью результата -- к тому же его весьма легко обвести вокруг пальца путем использования маскировочных средств, а для достижения мало-мальской точности идентификации идентификации субъекта вы должны располагать его фотографией отличного качества.

Однако, существует ряд весьма конкретных специфических функций, которые сегодняшняя видеоаналитика уже вполне в состоянии исправно выполнять. Простейшая из них -- обнаружение движения. Поддерживается эта функция многими из производителей, однако лишь считанные из систем имеют показатели ложных срабатываний, делающие возможным их применение на практике. Система, поднимающая тревогу свыше двух десятков раз в течение ночи, перестает быть эффективной, поскольку либо на тревоги перестанут должным образом реагировать, либо обнаружение движения попросту отключат -- чтобы оператора перестали доставать раздражающие сигналы. Эзоп когда-то прозорливо обрисовал ситуацию, характерную для большинства систем безопасности, в басне "Мальчик, который кричал "Волки!"".

Обнаружение заторов на дорогах выросло из простейшего обнаружения движения с кадре. Когда плотность перемещающихся в кадре объектов -- людей либо автомобилей -- достигает определенного уровня, срабатывает сигнал тревоги. Датчик нарушений установленного направления движения определяет попытки отдельных объектов осуществлять перемещение против общего потока -- и такие устройства уже применяются в аэропортах. Виртуальное заграждение также является производным от обнаружения движения -- сигнал тревоги генерируется в случае, когда некто либо нечто пересекает заданную на изображении воображаемую линию. Это может оказаться полезным для охраны больших территорий, включающих зоны ограниченного доступа --например, на фабриках. Людям позволено беспрепятственно находиться в "свободных зонах", однако как только кто-нибудь выйдет за их пределы, система автоматически подает сигнал тревоги.

Для всех описанных приложений видеоаналитики критически важными являются расположение камер, характеристики применяемого объектива и условия освещения. Простой перенос камеры может на порядок поднять эффективность работы видеоаналитики. К примеру, применяемый в датчике нарушений установленного направления движения алгоритм работает куда устойчивее при размещении камеры в верхней точке. Если же камеру расположить в перспективе, возникнет эффект пересечения контуров человеческих тел, и процесс их отслеживания сильно затруднится -- а значит, ожидания пользователей снова будут обмануты.

Переполненный рынок

Компаний, наперебой предлагающих программное обеспечение видеоаналитики, насчитывается уже буквально сотни. Будучи производителем полномасштабных решений IP-видеонаблюдения, компания IndigoVision еженедельно сталкивается как минимум с одним новым поставщиком видеоаналитики, обращающимся с просьбой разрешить ему интеграцию своего продукта в нашу платформу управления видеонаблюдением. Отчего так много? Оттого, что любой крошечной софтверной компании вполне по силам разработать набор процедур видеоаналитики -- для этого нужно лишь инвестировать в карту видеозахвата, мощный персональный компьютер и написать несколько программ.

Такие решения поступают в продажу как отдельный изолированные продукты, которые на рынке "лежат на соседней полке" с главными системами видеонаблюдения. Видеосигнал в таких решениях снимается с главного свитчера и поступает на отдельно стоящую систему видеоаналитики. В этом есть существенное ограничение -- система практически не интегрирована в работу основной системы охранного телевидения -- и потому преимущества ее весьма ограничены. Аналоговая техника встроенные средства аналитики практически не поддерживает, в какой-то мере аналитику можно внедрить в цифровые видеорегистраторы, однако они в основной массе так и остаются "островами" -- т.е. неинтегрированными компонентами, совсем как в аналоговых системах.

Встроенная аналитика -- решение IP-видеонаблюдения

Системы управления IP-видеонаблюдением представляют собой идеальную платформу для полной интеграции в систему мощных приложений видпеоаналитики, превращая последние в ключевой и неотъемлемый элемент функционирования системы в целом. Решения IP-видеонаблюдения ведущих разработчиков поддерживают видеоаналитику, которая способна осуществляться в двух принципиально различных режимах -- вживую (определение событий по мере того, как они происходят) и постфактум (проверка различных сценариев на архивном материале).

Наилучшим местом размещения аналитики реального времени является -- и это очевидно -- камера видеонаблюдения, поскольку это единственный вариант по-настоящему масштабируемого решения; к тому же при таком расположении аналитических средств нагрузка на пропускную способность сети минимизируется. Время централизованной обработки данных в реальном времени уходит, поскольку сегодня обработка уже может производиться на уровне камер. К примеру, камера со встроенными средствами видеоаналитики может осуществлять мониторинг изображения на предмет обнаружения активности в кадре, а передачу изображений в сеть осуществлять лишь при фиксации определенных событий (к примеру, человека, пытающегося проникнуть в помещение аэропорта через выход). Таким образом снижаются объемы пересылаемых по сети видеоданных -- в традиционных аналоговых системах о таком не могло идти даже речи.

Оптимальное место в системе для размещения аналитики постфактум -- конечно же, центральный сервер -- это предоставляет пользователю возможность производить многократный поиск в архивах с применением различных параметров. Одна из наиболее нефункциональных побочных процедур, отнимающих время у операторов мониторинга, -- перемотка видеокассет. Цифровые видеорегистраторы в этом смысле чуть удобнее, однако в большинстве из них происходит все та же перемотка -- только в цифровом виде. Аналитика предоставляет потенциальные возможности контекстного поиска -- по заранее определенным событиям в кадре, предоставляя оператору возможность просмотра всех подозрительных фрагментов и формирования окончательного решения. Компьютеры здесь занимаются тем, что они хорошо "умеют" -- отыскивают определенные ситуации; люди же используют свой интеллект для того, чтобы проверить сделанную машинами работу.

Заключение

Сформировать правильные ожидания -- это всё. Важно разрушить веру во все надувательство и чушь насчет возможностей видеоаналитики. Через 30 лет, вероятно, кое-что и станет возможным -- однако сегодня следовало бы убедиться, что всё из реального достижимого сделано тщательно и способно работать.

Перечень сценариев, в которых может быть эффективно использована видеоаналитика

Обнаружение оставленных без присмотра объектов

В реальном масштабе времени

Используемая для подачи сигналов тревоги при обнаружении оставленного без внимания объекта в оживленном месте (например, чемодан в аэропорту либо на железнодорожном вокзале), эта функция является ключевым компонентом процесса своевременного обнаружения потенциально опасных ситуаций. Эти функции могут также использоваться для фиксации фактов неправильной парковки автомобилей либо слишком задержавшихся в определенных местах транспортных средств.

При работе с архивами

Данная технология может также использоваться для поиска в архивных видеоматериалах таких событий, как нарушение правил парковки либо блокирование проходов.

Обнаружение заторов

В реальном масштабе времени

Алгоритмы обнаружения заторов и пробок используются для автоматизированного предупреждения операторов о том, что в зоне наблюдения (железнодорожные вокзалы и платформы, общественные места, подъездные пути и пандусы, и т.п.) образовался затор. Это помогает своевременному принятию мер и предотвращает негативное развитие ситуации.

При работе с архивами

Таким образом можно собирать ценные статистические данные в целях планирования работы персонала либо в интересах маркетинга. К примеру, так можно определить, в какие часы торговый центр переполняется посетителями, или в какой момент у касс в супермаркете начинают образовываться очереди.

Обнаружение нарушений установленного направления движения

В реальном масштабе времени

Данная технология предупреждает операторов о том, что обнаружены пешеходы либо транспортные средства, перемещающиеся в неположенном направлении -- это может быть человек, движущийся в обратном направлении через терминал иммиграционной службы или таможни аэропорта, а также едущий по полосе встречного движения либо по дороге с односторонним движением автомобиль.

При работе с архивами

Анализ направления движения может быть полезен в процессе оптимизации потока пешеходов в общественных местах -- например, на линиях метрополитена или железнодорожных станциях.

Обнаружение движения

В реальном масштабе времени

Технология обнаружения движения может использоваться для предупреждения пользователей о несанкционированном вторжении на охраняемую территорию, а также о потенциально опасных ситуациях -- к примеру, о том, что кто-либо из сотрудников вошел в опасную зону, не имея при себе средств индивидуальной защиты.

При работе с архивами

Пользователи могут задать на изображении определенные зоны интереса и автоматически сканировать видеоархивы на предмет обнаружения и просмотра кадров, содержащих значительные перемещения объектов в этих зонах. Это особенно полезно при фильтрации материалов на предмет обнаружения событий, произошедших в часы относительного затишья в коридорах, на лестницах, в проходах и пр. ри этом могут задаваться и дополнительные параметры -- например, размеры объектов и чувствительность.

Обнаружение объектов по их форме с последующим отслеживанием

В реальном масштабе времени

Эту технологию можно использовать в целом ряде различных приложений. Скажем, аналитика может предупреждать операторов системы охранного телевидения о том, что к мосту с низким пролетом приближается слишком высокое судно либо наземное транспортное средство. Другим применением может явиться фильтрация приближающихся к ограждению с целью отличить животных от людей, могущих преодолеть его с целью вторжения на охраняемую территорию.

При работе с архивами

Такая видеоаналитика способна проанализировать типы транспортных средств, пользующихся данной автодорогой и распределить частоту появления каждого из типов в зависимости от времени суток.

Обнаружение краж

В реальном масштабе времени

Так называемый "музейный" режим охраны позволяет определить снятие картины со стены в картинной галерее. Здесь может регулироваться чувствительность и устанавливаться игнорирование объектов, появляющихся на переднем плане.

При работе с архивами

Можно использовать этот режим и для анализа материала, записанного в помещениях складов и кладовых -- так быстро и точно определяется время перемещения либо пропадания нужного объекта из поля зрения камеры.

Виртуальное ограждение

В реальном масштабе времени

Если виртуальное ограждение использовать вдоль железнодорожного полотна, запасной аварийной полосы на скоростных шоссе, по периметру зданий либо вокруг временно находящегося в определенном месте имущества, оператор может быть незамедлительно информирован о факте пересечения воображаемой линии. Поскольку эта система "понимает" направление пересечения, возможна подача сигнала тревоги и по факту пересечения виртуального ограждения в одном из заранее определенных направлений.

При работе с архивами

Виртуальное ограждение может применяться для анализа количества людей, входящих в здание, или транспортных средств, въезжающих на автостоянку.