ITV | AxxonSoft - системы безопасности и видеонаблюдения
 
Главная  > О компании  > Пресс-центр  > Публикации

Axxon Next 4: На страже безопасности

Андрей ХРИСТОФОРОВ, директор по продажам ITV AxxonSoft.

Сложно представить современный мир без видеокамер — они установлены повсюду, и их количество огромно. Соответственно, огромны и объемы записываемого видео. Для современной системы безопасности крайне важно уметь находить в этом объеме информации как можно быстрее именно то, что нужно. Эта задача является важной еще и потому, что именно накопление информации в архиве и последующий поиск по нему мы считаем наиболее эффективным способом получения необходимых данных. Поэтому при разработке системы видеонаблюдения Axxon Next 4 большое внимание мы уделили созданию и совершенствованию способов быстрого и удобного поиска информации в видеоархиве.

Все объекты, попадающие в поле зрения видеокамеры, сохраняются в архив Axxon Next 4 в виде своеобразных зашифрованных описаний объекта: его цвета, размера, положения в пространстве, скорости его движения и т.д. Впоследствии именно по этим описаниям объектов осуществляется поиск. Для различных ситуаций в Axxon Next 4 разработаны несколько механизмов поиска.

MomentQuest — ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОИСК ПО ТРАЕКТОРИЯМ

Как это работает

Оператор задает необходимые критерии, связанные с траекторией движения объекта — пересечение линии, перемещение между двумя многоугольными областями, а также движение или пребывание в одной области. Для еще более точного и быстрого поиска могут использоваться фильтры, где в качестве критерия можно задать размер, тип, цвет объекта, его скорость и направление движения и т.д.

Пример

Известно, что интересующий нас человек прошел определенным путем — вышел из одного здания и зашел в другое. Мы задаем в качестве критерия поиска переход из одной выделенной области в другую область в заданном направлении и уже через несколько секунд получаем результаты, на которых представлены все люди, двигавшиеся по этой траектории. Из полученных результатов уже не составит труда выбрать одного нужного человека визуально или задав дополнительные критерии поиска (например, цвет куртки).

Применение на Практике

Поиск по траекториям MomentQuest показывает высокую эффективность при применении в связке с технологией Tag&Track Pro. Например, на территории установлена одна обзорная камера и одна поворотная. Задача узнать, кто именно входил в конкретную дверь на территории. На видео с обзорной камеры все объекты изображены очень мелко, и невозможно идентифицировать конкретного человека. Однако такая камера идеально подходит для поиска траекторий. Таким образом, в обзорной камере мы задаем зону двери в качестве критерия поиска. Когда система Axxon Next 4 обнаружит объект, пересекающий эту зону, она спозиционирует нас на соответствующее место в архиве. Благодаря тому, что в Axxon Next реализована возможность синхронизации архивов и их одновременного проигрывания, то же самое позиционирование применится для видео, полученного с поворотной камеры. На нем мы сможем крупно и детально рассмотреть человека, входившего в дверь. Даже в том случае, если поворотная камера в этот момент«смотрела» не на нужный нам объект, мы уже вручную сможем найти в архиве ближайшие кадры, на которых он присутствует.

Кроме этого, при совместном использовании технологий MomentQuest и Tag&Track Pro стационарная камера может служить средством обнаружения на территориях, где не установлены физические детекторы и датчики. Например, при охране периметра в случае сработки физического детектора оператор имеет возможность либо в реальном времени направить поворотную камеру в эту точку, идентифицировать объект и оценить степень его опасности, либо впоследствии просмотреть все сработки детекторов с помощью видеоаналитики. Точно таким же образом, но без использования детекторов, а путем обозначения зон, представляющих интерес, мы можем идентифицировать все объекты, попадавшие в эти зоны.

Технология Tag&Track Pro

Tag&Track Pro

Технология Tag&Track Pro позволяет обнаруживать в кадре интересующий объект и сопровождать его движение до тех пор, пока он не выйдет из поля зрения камеры. Tag&Track Pro задействует как минимум 2 камеры, одна из которых является обзорной, авторая — поворотной. Обзорная камера — широкоугольная и охватывает большое пространство, на ней настраивается трекер (отслеживатель), который обнаруживает движущиеся в кадре объекты и определяет их координаты. Поворотная камера записывает изображение объектов крупно и качественно. С одной поворотной камерой можно связать несколько обзорных — это позволяет одновременно получать полную картину наблюдаемой территории и детализированные изображения движущихся на ней объектов, обеспечивая их обнаружение и сопровождение. При этом изображения со всех связанных камер записываются в архив и синхронизируются по времени.

ПОИСК ПО ЛИЦАМ

Поиск по лицам

Как это работает

Крайне удобным инструментом для быстрого нахождения необходимых данных в огромном потоке событий является поиск по лицам. Суть работы механизма заключается в том, что система сканирует лица всех присутствующих в поле зрения камеры людей, и для каждого из них создает краткое описание лица, которое сохраняется в архив Axxon Next 4. Для поиска нужно загрузить в систему фотографию искомого человека, система сравнит лицо на фотографии с лицами, записанными в базу данных, и в качестве результатов поиска выведет на экран оператора все кадры видеоархива, где присутствуют люди, схожие с изображением на фотографии.

Важно отметить принципиальное отличие технологии поиска лиц в Axxon Next 4 от других относительно похожих решений, например, возможности идентификации человека, попадающего в поле зрения видеокамеры, с изображением, предварительно загруженным в базу данных системы видеонаблюдения. Такая технология часто используется для обнаружения преступников, например, при входе в места массового скопления людей. Однако подобное решение дает возможность системе дать лишь однозначный ответ — либо «да, человек в объективе камеры присутствует в базе данных», либо «нет, такой человек не найден». В отличие от него, технология поиска лиц в архиве AxxonNext решает именно задачу поиска, а не идентификации человека, что позволяет по-другому строить алгоритмы распознавания и добиваться лучших результатов.

Применение на Практике

Технология поиска по лицам является крайне полезной в применении на категорируемых объектах транспортной инфраструктуры с гигантским пассажиропотоком (вокзалы, аэропорты, метро и т.д.). На многих таких объектах современные технологии уже сейчас позволяют распознавать и идентифицировать практически весь поток людей.Однако эффективность применения этих технологий распознавания лиц в реальном времени вызывает сомнения, поскольку в случае обнаружения преступника служба реагирования не способна сработать оперативно. Условно говоря, человек, проходя через турникет в метро, может быть идентифицирован как человек в розыске, но по статистике уже через 3 минуты он уезжает в неизвестном направлении. За это время сотрудники, как правило, не успевают отреагировать. Поэтому система получается технически совершенная, но по факту не работоспособная. Точно так же, как системы распознавания лиц в аэропортах, супермаркетах и на других объектах, где работают вневедомственные организации. Даже в случае обнаружения преступника, сотрудники охраны по закону не имеют права его задержать, а к моменту прибытия служб реагирования преступник, скорее всего, уже скроется. Таким образом получается, что технологии есть, а по факту попытка их применить не приводит к должному результату.

Мы предлагаем по-другому подойти к вопросу использования технологии распознавания и поиска лиц. Благодаря тому, что вся информация, попадающая в поле зрения камеры, накапливается в архиве Axxon Next, она из бесполезной для использования в реальном времени превращается в крайне полезную при последующем анализе. Например, осуществляя поиск конкретного человека по архиву с камер, установленных на объектах транспортной инфраструктуры, мы обнаруживаем, что он регулярно в одно и то же время проходит через турникеты одного и того же вокзала или станции метро. Соответственно, мы понимаем, что он садится на один из ближайших поездов в определенном направлении. Точно так же мы можем проследить его появление в конкретном супермаркете. Получив и проанализировав эту информацию, можно проводить специальные мероприятия по усилению службы реагирования, т.е. по сути, ожидать человека. Только в этом случае система сможет показать свою эффективность и в реальном времени — преступника можно будет задержать либо сразу же, либо проследить за ними задержать в менее людном месте.

ПОИCК ПО АВТОМОБИЛЬНЫМ НОМЕРАМ

Поиск по автомобильным номерам

Как это работает

При поиске в видеоархиве по номерам автомобилей применяется механизм, схожий с распознаванием и поиском лиц. Все номера транспортных средств, появляющиеся в поле зрения видеокамер, сохраняются в базе данных в текстовом виде, причем в случаях, когда изображение номера видно нечетко, система строит несколько гипотез, включающих похожие символы номера. Например, для номера «А 170 КВ», у которого запачкана номерная плата, в системе будут созданы варианты «A 170 XB», «A 178 KB», «А 170 КH» и т.д. Впоследствии пользователь в качестве критерия поиска может ввести необходимый номер, и в качестве результата система предоставит один или несколько соответствующих вариантов. Применение на ПраКтиКе Сейчас в России активно строятся интеллектуальные транспортные системы. При этом, как правило, их работа ограничивается фиксацией нарушений скоростного режима и некоторых других ПДД. Проблема в том, что эти транспортные системы способны на большее, но программы, печатающие и отправляющие протоколы, ограничивают их возможности, поскольку не умеют принимать решение — нарушитель это или нет. Это решение принимает «голова», висящая над дорогой, которая, во избежание ошибок, отправляет программе печати только данные нарушителей.

Получается, что по всей стране в огромном количестве висят фото и видео датчики, которые используют только 10%своих возможностей. Становится очевидным, что гораздо эффективнее будет забирать с этих датчиков весь видеопоток, и через интеллектуальное ПО, такое как Axxon Next 4, распределять его — информацию о нарушениях ПДД отправлять на выписку штрафов, а остальную информацию накапливать в архиве. В результате этого получится федеральная транспортная система масштаба страны, с помощью которой можно будет отследить положение практически любого транспортного средства, зная лишь его номер.

В дополнение к этому, систему можно настроить таким образом, чтобы при обнаружении на каком-либо участке дороги транспортного средства, разыскиваемого в любом из регионов, система оповещала об этом ближайший пост ГАИ. Таким образом, поиск по автономерам станет применимым не только постфактум, но и в реальном времени.

Для поиска и отслеживания транспортных средств по их номеру могут быть использованы не только комплексы фото и видео фиксации, но и практически любые видеокамеры, установленные, например, на городских парковках и парковках аэропортов и вокзалов, также мобильные системы ПАРКОН и даже фотографии неправильно припаркованных автомобилей, сделанные волонтерами.

Tag&Track + поиск лиц и номеров

Представим ситуацию: на улице завязалась перестрелка между вооруженными группами людей на автомобилях. С помощью видеонаблюдения мы нашли это событие в архиве обзорной камеры, однако его практическая ценность равна нулю, поскольку мы не можем идентифицировать ни людей, ни номера автомобилей. В этом случае вновь показывает свою эффективность технология Tag&Track, позволяющая связать абсолютно разные вещи — с одной стороны, использовать интеллектуальный поиск по лицам и автономерам, а с другой стороны — получать крупные и качественные изображения с поворотной камеры.

TIMECOMPRESSOR — «СЖАТИЕ ВРЕМЕНИ»

Как это работает

Инструмент TimeCompressor позволяет быстро просматривать события, не применяя ускоренное воспроизведение. При использовании этого инструмента пользователь как будто «сжимает» время и одновременно видит на экране объекты, попавшие в поле зрения камеры в разные моменты времени. Объект, представляющий интерес, можно выделить и перейти к просмотру соответствующего видеофрагмента. При этом, конечно же, отображение устроено таким образом, чтобы объекты минимально заслоняли друг друга во время просмотра, а также предусмотрена возможность ограничения количества объектов, одновременно отображаемых на экране, иначе оператору будет уже проблематично увидеть на экране нужный объект. Кроме того, для удобства пользователя под каждым из объектов отображается время, когда он присутствовал в кадре.

Применение на Практике

TimeCompressor используется для нахождения событий, точное время наступления которых неизвестно. Особенно эффективно этот инструмент работает в малолюдных местах, например, для выявления подозрительной активности людей во дворах, гаражных массивах и т.д. Так, эта технология в свсвое времяыла использована для выяснения причины падения ящика с дорогим алкоголем на складе супермаркета. С помощью TimeCompressor за пару минут удалось просмотреть события, происходившие на складе в течение нескольких дней, и обнаружить, что один из сотрудников случайно задел ящик тележкой и не поправил его, что впоследствии привело к порче товара.

TIMESLICE — «ВРЕМЕННАЯ НАРЕЗКА»

Как это работает

В ситуациях, когда событие произошло в неизвестное время, но оставило заметный след, используется механизм TimeSlice — так называемая «временная нарезка». Ее суть заключается в том, что пользователь указывает некий длительный диапазон времени, в рамках которого предположительно произошло какое-то событие. Этот отрезок времени разбивается на столько равномерных отрезков, сколько умещается на экране оператора, например, на 10. Изображения, соответствующие каждому из этих отрезков, отображаются на экране. На этих отрезках заметно, что на одном из них объект находится в одном состоянии, а на следующем уже в другом. Таким образом, оператор визуально определяет тот отрезок, на котором произошло событие, выбирает его, и он точно так же разбивается еще на 10 отрезков. С каждым разом эти отрезки становятся все детальнее, и в итоге всего за несколько кликов становится возможным определить время наступления события с точностью до секунды, а соответственно и увидеть детали этого события.

Важно отметить, что при этом используются стандартные камеры, и нет необходимости в применении видеоаналитики или детекторов.

Применение на практике

За ночь вандалы разворотили вечный огонь или разрисовали граффити военный памятник. Даже такой большой временной промежуток, как целая ночь, легко разбивается на отрезки и в итоге находится точное время наступления события. Зная эту информацию, мы, используя уже другие механизмы поиска, сможем определить нарушителей.

ПОИСК ПО КОММЕНТАРИЯМ

Как это работает

Поиск по текстовым комментариям является быстрым способом найти в большом объеме данных моменты, однажды уже отмеченные оператором. При этом комментарий можно оставлять как ко всему кадру видеоархива, так и к его выделенной области, к интервалу записи или к определенному тревожному срабатыванию.

Применение на практике

Когда налажена система безопасности большого масштаба, пусть даже не федерального, а регионального уровня, то с ней работает большое количество людей. Некоторые из них могут обратить внимание на какое-то событие, однако не обладать компетенцией для его корректной интерпретации. В таком случае они могут прокомментировать его как подозрительное. Впоследствии аналитики, располагающие необходимой информацией, смогут быстро найти в большом объеме архива все места, отмеченные комментариями, сопоставить их со своими документами или другими данными и проанализировать.

Источник: Журнал «ОПК РФ» № 2(3), 2016 год


Полезные материалы