В некоторых ситуациях системы видеонаблюдения требуют более качественной видеоаналитики для удовлетворения конкретных потребностей в мониторинге и записи.

В этой статье вы узнаете, какие передовые возможности видеоаналитики доступны на рынке и как их можно использовать в повседневных ситуациях.

Расширенная видеоаналитика

Предполагая, что у вас уже есть базовые знания о видеоаналитике и вы наверняка прочитали другую статью на эту тему, давайте перейдем непосредственно к делу и поговорим о самых продвинутых функциях. Ниже приведено описание каждой из них.

Обнаружение и распознавание лиц

Этот тип ресурсов очень распространен в местах, где необходимо контролировать доступ людей в определенные зоны с ограниченным доступом или для того, чтобы впоследствии определить, кто имел доступ в определенное место.

Камеры наблюдения устанавливаются на определенных входах или в местах, где происходит движение людей, изображение лиц которых должно быть внесено в базу данных системы безопасности.

Хотя за программным обеспечением, отвечающим за распознавание лиц, стоят сложные алгоритмы, практическая концепция применения довольно проста: камера наблюдения должна определить, что представляет собой лицо, и зафиксировать изображение как можно четче, чтобы сохранить его в базе данных для последующего изучения и сравнения с людьми, зарегистрированными в системе.

На рынке существуют камеры или программное обеспечение, способные выполнять только распознавание лиц, и другие, которые могут, помимо захвата изображения лиц, производить сравнение с базой данных для поиска и идентификации людей.

Распознавание автомобильных номеров

Этот вид передовой видеоаналитики очень распространен на дорогах, платных участках и в местах, где есть въезды для автомобилей. Процесс распознавания автомобильных номеров может осуществляться на самой камере или в комбинации камеры и специализированного программного обеспечения.

Еще несколько лет назад распознать автомобильные номера можно было только с помощью специализированного и дорогостоящего программного обеспечения, разработанного несколькими компаниями, которые доминировали в индустрии электронного наблюдения.

Со временем и с развитием технологий на рынке появилось больше вариантов, а цена внедрения таких систем снизилась, помимо программного обеспечения, существуют также IP-камеры, которые сами выполняют подобную работу.

Такие компании, как ISS и Genetec, выделяются на рынке надежными и точными системами распознавания автомобильных номеров, но они не являются эксклюзивными, поскольку с открытием рынка появилось множество партнерств и коммерческих соглашений, которые позволили использовать алгоритм интеллектуальной аналитики другим компаниям, внедрившим эту функциональность в собственное программное обеспечение для записи и мониторинга.

В настоящее время можно приобрести камеры видеонаблюдения со встроенным интеллектом для распознавания автомобильных номеров, и цена их весьма доступна. У китайского производителя Hikvision есть модели IP-камер, разработанные специально для этих целей.

Однако для фиксации автомобильных номеров необходимо соблюдать особые процедуры установки и позиционирования камер с соответствующими углами обзора, чтобы получить изображения достаточного качества для анализа и распознавания самой камерой или сервером, на котором установлено специальное программное обеспечение.

Отслеживание

Отслеживание передвижения людей и транспортных средств также может быть очень полезным, поскольку позволяет анализировать поведение и автоматически фиксировать происходящее на основе определенных, заранее установленных событий.

Существует интеллектуальное программное обеспечение, которое может точно отслеживать перемещения людей и транспортных средств и генерировать оповещения для немедленного принятия мер или для записи события с указанием даты и времени и последующего интеллектуального поиска.

Отслеживание людей

Вот пример практического применения этой концепции.

На примере изображения видно, что автомобиль находится в зоне пешеходного перехода и есть признак слежения за человеком, идущим по нему. Такой тип интеллекта позволяет предупреждать и фиксировать инциденты с большой точностью без необходимости, чтобы оператор смотрел на монитор.

Слежение за транспортными средствами

Еще один практический пример использования этой технологии видеоаналитики - контроль за движением автомобилей на определенном перекрестке, где им разрешено двигаться в определенных направлениях.

См. следующее изображение, где автомобиль поворачивает налево и отслеживается интеллектуальной системой, в этом случае можно подсчитать количество поворотов в этом направлении.

Технология отслеживания очень полезна в ситуациях, когда происходит взаимодействие между людьми и транспортными средствами, и оповещения могут генерироваться с большой точностью.

Подсчет транспортных средств

Очень распространенным применением в интеллектуальных системах мониторинга является подсчет транспортных средств или объектов, которые въезжают в определенную зону или пересекают виртуальную линию.

Подсчет автомобилей на въездах и выездах

Концепция видеоаналитики , используемая здесь, очень проста: на изображении с камеры рисуется виртуальная линия для подсчета въезжающих автомобилей в определенном направлении, и тот же процесс выполняется для выезжающих автомобилей, изменяя только направление, в котором движется транспортное средство.

На изображении видно, что автомобиль пересекает виртуальную линию, и есть индикация подсчета. Вторая виртуальная линия расположена у входа для той же работы.

Подсчет транспортных средств на дорогах

С помощью передовой видеоаналитики можно вести подсчет автомобилей на дорогах и магистралях и фиксировать направление движения. Практический пример такого применения приведен на следующем изображении.

Обратите внимание, что существуют виртуальные линии, которые фиксируют проезд автомобилей в обоих направлениях. В этом случае следует соблюдать некоторую осторожность с контролем окружающей среды, поскольку условия освещения являются переменными, которые могут серьезно повлиять на точность процесса подсчета.

Представьте себе ситуацию, когда ночью во время дождя или тумана вы не можете четко определить транспортные средства, проезжающие по дороге, или использование фар в итоге влияет на конечный результат анализа.

Поведенческий анализ

Некоторые конкретные случаи могут быть идентифицированы как поведенческий анализ: человек приближается к забору или стене, чтобы попытаться перепрыгнуть на другую сторону, или опускается, чтобы выполнить какое-то подозрительное действие, например, копать или класть что-то на место.

Сочетание передовых методов видеоанализа , таких как слежение, пересечение линий, вход и выход из зон, позволяет генерировать события, которые можно классифицировать как поведенческий анализ.

В некоторых случаях этот вид видеоанализа уже является частью программного обеспечения, а в других - может быть настроен как комбинация различных функций.

На следующем изображении представлен интеллектуальный видеоанализ , сочетающий в себе отслеживание человека, приближающегося к забору и входящего в определенную зону, и обнаружение возможного пересечения линии, если объект пытается перепрыгнуть через забор.

Loitering

С помощью интеллектуальной видеоаналитики можно выявить людей или объекты, которые долгое время стоят в определенной зоне; эта функция известна как loitering и может быть настроена в IP-камерах и программном обеспечении, которое может идентифицировать такое поведение.

На следующем изображении видно, что объект был оставлен в разграниченной зоне. Система просто определяет, что в сценарии произошли изменения, и через определенное время классифицирует эту ситуацию как бродяжничество, генерируя сигнал тревоги для оператора или отправляя сообщения определенному человеку или группе людей.

Эта функция очень полезна для выявления потенциальных подозреваемых вблизи запретных зон или даже для определения того, что в этом месте был оставлен какой-то предмет.

Заброшенный или снятый объект

Если объект оставлен в заранее обозначенной зоне, камера или система мониторинга может идентифицировать это действие как оставленный объект, что на практике оказывается чем-то похожим на ранее описанную функцию бродяжничества, однако с той разницей, что если объект долго не двигается, он переходит в "статичное" состояние (idle), которое и характеризует оставление.

Когда вы удаляете этот статичный объект из определенной области, система видеоаналитики может идентифицировать это действие как " объект удален ". Пример такого применения приведен на следующем изображении.

В этом примере человек перетаскивает объект, который был помещен в демаркированную область, и запускает событие удаления объекта.

Виртуальный забор

Названия типов интеллектуальной видеоаналитики могут варьироваться в зависимости от разработчика программного обеспечения или производителя камер безопасности, во многих случаях функция называется виртуальным забором. На следующем изображении видно, что человек пытается перебросить предмет через забор, и автоматически генерируется сигнал тревоги.

Событие генерируется при пересечении объекта виртуальной линией, поэтому в разных программах или камерах можно встретить одну и ту же функцию с названием "Пересечение виртуальной линии".

Идентификация контейнеров

Система, использующая передовую видеоаналитику с оптическим распознаванием символов (OCR), может считывать тексты, написанные на боковой или верхней части контейнеров, и таким образом автоматически идентифицировать их.

Интеллектуальная видеоаналитика используется транспортными компаниями из разных уголков мира и может быть реализована с помощью специализированного программного обеспечения, такого как SecurOS Cargo от ISS.

Идентификация толпы

Представьте себе ситуацию, когда в определенном месте находится много людей, с помощью интеллектуальной системы видеоаналитики можно определить толпу.

Эта функция является частью набора ISS SecurOS Tracking, и хотя она похожа на то, что ранее было описано как loitering, есть определенное различие, поскольку программное обеспечение выполняет своего рода поведенческий анализ.

Заключение

Существует множество видов расширенной видеоаналитики, позволяющей выявлять конкретные события, которые классифицируются и называются различными компаниями, разрабатывающими или адаптирующими алгоритм для конкретных приложений.

Разумеется, вы найдете и другие виды видеоанализа, описанные иначе или имеющие другие названия, но главное - знать, как оценить свою реальную потребность в применении таких технологий.

Связаться с нами