Адрес: 142704, г. Москва, пос. Мосрентген, Институтский проезд, д. 2

Задачи и проблемы видеоаналитики

Видеоаналитика - использование программных алгоритмов для анализа CCTV изображений, чтобы определить условия, когда надо подавать сигнал тревоги, например, движение нарушителя в контролируемую зону. Основная польза этой технологии заключается в потенциальной возможности автоматизации временами утомительной задачи мониторинга CCTV изображений, и обработка большого количества информации, которое не по силам обработать человеку, находящемуся за пультом управления.

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", так как компьютеры не способны мыслить, а только действовать по заложенному в них алгоритму. Некоторые из функций анализа видеоконтента они могут исполнять относительно надежно, но на практике зачастую это носит весьма принудительный характер. В качестве основных сложностей можно выделить: обработка теней, тени всегда движутся за объектами и имеют туже скорость и направление движения, переменную погоду, при установке CCTV систем на периметре, в любую погоду должен сохраняться приемлемый критерий ошибок, правильность установки камер наблюдения, что может в разы повысить эффективность работы всей системы, необходимость получения изображения хорошего качества для более точного анализа, из-за чего стоимость систем наблюдения с применением видеоаналитики возрастает, по сравнению с обычными системами наблюдения.

В сфере обеспечения безопасности основными задачами видеоаналитики является обработка видеоизображения, с целью автоматического мониторинга обстановки и выявления нарушений и последующей подачи тревожного сигнала на пульт диспетчера. Примерами такого мониторинга может служить наблюдением за персоналом, подсчет количества людей в помещении и определение их деятельности, обзор периметра и выявление попыток нарушения периметра, считывание номеров машин, распознавание лиц, обнаружение оставленных предметов.

Обычно видеоаналитическое ПО обнаруживает объекты специфицированного размера и игнорирует несоответствующие объекты. Оно может затем надежно отслеживать эти объекты, принимая во внимание перспективу, и генерируя тревогу, когда удовлетворяются конкретные условия, которые конфигурируются в ПО пользователем. При принятии решения о подаче тревоги, ПО может принять во внимание много факторов, таких как изменения условий освещения и картины погоды и поэтому уровень ложных тревог очень низкий. Если предпринята какая-либо попытка вмешаться в работу камеры, то хорошее видеоаналитическое ПО выдаст предупреждение.

Области применения сложной видеоаналитики весьма разнообразны, но имеется тенденция использовать ее в системах наружной установки. Типичные применения это защита периметра тюрем, аэропортов, военных объектов и т.п. В подобных применениях использование CCTV, объединенного с видеоаналитикой, в долгосрочном плане часто более эффективно по цене и менее проблематично, чем использование обычных систем. Однако, необходимо очень тщательно подходить к проектированию таких CCTV систем, так как число камер и их размещение может значительно отличаться от обычных CCTV систем.

На данный момент качество систем видео аналитики оставляет желать лучшего. Еще не достигнут требуемый для систем безопасности уровень качества и надежности таких систем, велика вероятность подачи ошибочного тревожного сигнала.
Злоумышленник, зная устройство системы видео наблюдения и алгоритмы видео аналитики, может без труда ее обмануть. Основными направлениями улучшения видеоаналитики можно выделить: улучшение качества видео камер, учет требований видеоаналитики на стадии проектирования объектов, совершенствование алгоритмов распознавания образов, применение самообучающихся систем на основе нейронных сетей.



УДК 004.93'1
Автор: В.А. Карпов
ЗАО "Компания Безопасность"
Читайте также: