ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ

Интеллектуальные системы видеонаблюдения — это аппаратно-программный комплекс, использующийся для автоматизированного сбора информации с потокового видео.

В своей работе эти системы опираются на различные алгоритмы распознания изображений, систематизации и обработки полученных данных.

Различают следующие разновидности аппаратно-программных комплексов интеллектуальных систем видеонаблюдения:

Серверный.

Аналитическая обработка данных осуществляется централизовано на видеосервере или ПК. В качестве аппаратной составляющей выступает центральный (CPU) или графический (GPU) процессор.

Главное преимущество серверной системы интеллектуального видеонаблюдения в используемом программном обеспечении, которое позволяет добавлять в уже существующую оболочку дополнительные модули и алгоритмы обработки видео, а так же комбинировать уже имеющиеся.

Основным недостатком является необходимость постоянной передачи видео с высоким разрешением от камер к видеосерверу, что существенно загружает каналы связи.

Встроенные интеллектуальные алгоритмы.

Используются непосредственно в камерах видеонаблюдения. На видеорегистратор или сервер передается частично или полностью обработанная картинка с результатами анализа (метаданными). Такой метод существенно снижает (в 10 — 100 раз) нагрузку на каналы передачи информации. Однако, видеокамеры имеют ограниченный набор аналитических функций, а их стоимость значительно превышает обычные устройства.

Распределенная обработка видеоданных.

Первичный анализ информации не требующий сложных алгоритмов может производиться на видеокамерах. К примеру, обнаружение объекта. А более серьезная интеллектуальная обработка, требующая загрузки CPU, производится с использованием мощностей сервера.

ОСНОВНЫЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ВИДЕО

Наиболее распространенными алгоритмами анализа видеоинформации в системах интеллектуального видеонаблюдения являются:

Аналитика контроля периметра — используется в системах охраняющих участки периметра, имеющие значительную протяженность.

Реагируют на форму, скорость движения и местоположение объекта. Один из наименее надежных алгоритмов, так как вполне может сработать не только от ползущего или просто лежащего возле контролируемой зоны, но и от едущего на велосипеде.

Ситуационный анализ — используется для выявления тревожных ситуаций связанных с большим количеством людей. К примеру, выявление большего, чем типично для этого времени, плотности человеко потока.

Бизнес анализ — применятся для контроля продуктивности работы персонала, оптимизации процесса обслуживания, выявления недовольных клиентов и исследования причин их недовольства.

Отличается большим количеством разнообразных отчетов с возможностью формирования индивидуальных фильтров данных.

Биометрический анализ — используются различные способы биологической идентификации объекта. При этом традиционно алгоритм оперирует понятиями: база допусков, наличие черного и белого списков и т.п.

Некоторые модели интеллектуальных систем видеонаблюдения могут работать по более сложным алгоритмам.

Номерной анализ — используется для распознавания автомобильных знаков, номеров вагонов и т.п.

Анализ по нескольким камерам — позволяет осуществлять автоматическое сопровождение объекта по нескольким камерам. Результатом становится формирование траектории движения объекта по охраняемой зоне.

Анализ технологических процессов — количественный анализ формы объекта. Обеспечивает качество процесса производства.

Тамперинг — производит постоянный мониторинг оборудования, особое внимание уделяется контролю технических неисправностей и предотвращения возможности блокировки камеры, засветки или затемнения объектива или сдвига корпуса или подмены картинки.

В начало

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

Экономический и организационный эффект, а так же повышение уровня безопасности от внедрения интеллектуальной системы видеонаблюдения, хорошо заметен не только в крупных сетях с широким территориальным распределением, но и в небольших системах малого бизнеса.

Транспорт:

• распознавание номерных знаков нарушителей или клиентов парковки;
• автоматический подсчет пассажиров;
• детекция пассажиров или оставленного предмета в запрещенной зоне;
• определение постороннего предмета на рельсах или упавшего пассажира.

Системы городской безопасности:

• распознавание лиц разыскиваемых преступников;
• выявление драк и других противоправных действий;
• выявление мест подозрительной активности, нетипичных скоплений граждан и т.п.

Объекты закрытого или режимного типа:

• контроль периметра;
• дублирование функций системы пожарной сигнализации (визуальное обнаружение очага возгорания на ранних стадиях);
• выявление парного пересечения автоматического пропускного пункта;
• контроль работы персонала;

Организации общественного питания, торговые и банковские учреждения, автомойки, СТО, парикмахерские и т.п.:

• автоматический подсчет и классификация клиентов;
• анализ состава и длины очереди;
• оценка внимания персонала переделяемого клиентам;

Спортивные сооружения и развлекательные заведения:

• автоматический подсчет посетителей;
• выявление чрезмерных скоплений;
• выявление противоправных действий;
• оценка внимания посетителей.

ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

В зависимости от целей использования системы видеонаблюдения интеллектуальная обработка видеосигнала может выполнять одну или несколько функций из представленного ниже перечня.

Обнаружение объекта.

Для первичного обнаружения широко используется программный и аппаратный детектор движения видеокамеры. Основное отличие от детекторов движения систем тревожной сигнализации заключается в возможности выявления одновременно нескольких объектов и их локализации в кадре.

Слежение/сопровождение объектов.

Используемые программы позволяют получить траекторию перемещения объекта при использовании нескольких статических или одной поворотной PTZ камеры. При этом анализируется не только направление движения, но и скорость.

Данная функция зачастую используется как фильтр, исключая возможность повторной регистрации нарушения одного и того же объекта, который перемещается из зоны действия одной камеры в другую.

Классификация и статистический анализ.

Продвинутые интеллектуальные системы видеонаблюдения могут классифицировать отдельные объекты или события, используя статистические фильтры поступающих уведомлений о результатах поиска.

К примеру, классифицировать человека, группу людей или автомобиль, используя фильтр размера и формы анализируемого объекта. На основе поступающих данных система может с высокой степенью точности определить не только половую принадлежность, но и приблизительную возрастную группу человека или марку транспортного средства.

Идентификация (распознание).

Является наиболее востребованной и одной из самых сложных функций. Кроме того она предъявляет высокие требования, как по используемым алгоритмам, так и к эксплуатационным параметрам применяемой техники.

Кроме того, в сочетании с системами видеонаблюдения широко применятся другие способы идентификации СКУД:

• электронный пропуск;
• магнитная карта;
• отпечатки пальцев и т.п.

Выявление тревожных ситуаций.

Осуществляется на основе анализа потокового видео где запечатлена ситуация на контролируемом объекте. Основными критериями для анализа является: пересечение контрольной линии; резкое изменение положения объекта в пространстве (падение, прыжок и т.п.), возникновение очага возгорания, въезд на запрещенное место парковки и т.п.

В последнее время интеллектуальные системы видеонаблюдения широко используют аналитические функции:

1. Прогнозирования. К примеру, по числу вошедших в магазин посетителей, прогнозируется образование очереди в кассу, для предотвращения этого система может подать соответствующий сигнал администратору торгового центра.
2. Интеллектуальное дополнительное сжатие видеофайла. Если в передаваемом видео не содержится требуемых событий, то оно подвергается дополнительной обработке более эффективными кодеками, максимально уменьшающими размер файла, даже в ущерб качеству изображения.
3. Ранжирование событий. Автоматическое распределение приоритетов ситуаций для последующего анализа.
4. Удаление персональных данных или блокировка записи приватных зон.

Основные требования к оборудованию и его ориентировочная стоимость.

Наиболее оптимальными, с точки зрения эффективности и функциональности интеллектуальной системы видеонаблюдения, считаются продукты, разработанные на базе видеосерверов. При этом минимальные технические требования, так же как и стоимость оборудования довольно высоки.

К примеру, видеосервер на базе процессора Xeon E3 V3 для подключения 85 двухмегапиксельных видеокамер (без дискового массива) стоит не менее $2500. При этом устройство поддерживает интеграцию любых модулей видео аналитики.

Аналогичное устройство на 100 сетевых камер будет стоить не менее $6000, а максимальная конфигурация на 700 камер — около $29000.

При этом следует учитывать необходимость приобретения нескольких специализированных дисков для хранения видеоархива. К примеру, для хранения данных с ретроспективой всего 30 дней, на 60 камер с непрерывной записью в 12 кадр/сек, необходимо 6 HDD дисков с глубиной архива в 36 Тб объединенных в дисковый массив RAID 5 или RAID 6.

Рабочая станция диспетчера системы видеонаблюдения должна быть оснащена широкоформатными мониторами с диагональю не менее 23´, для того чтобы была возможность одновременного выведения до 16 потоков на монитор.

При необходимости ПК должен поддерживать аппаратное декодирование поступающего видеосигнала. Для этого нужны значительные вычислительные мощности и CPU не менее Intel Core i7.

Большинство интеллектуальных систем видеонаблюдения поддерживают не только IP видеокамеры, но и аналоговые камеры с высоким разрешением форматов AHD, TVI, CVI.

Подключение аналоговых устройств к видеосерверу может быть осуществлено через специализированный адаптер- переходник.