Интеллектуальные системы видеонаблюдения. Анализ данных изображения

Проект системы видеонаблюдения на крупных объектах, с массовым посещением, может включать множество видеокамер. Например, в супермаркете средних размеров устанавливается около 32-48 единиц видеокамер. Одной из основных проблем эксплуатации таких систем является анализ данных изображения.

Проблема анализа данных изображения заключается в необходимости непрерывного отслеживания данных, поступающих одновременно с множества камер. Для полноценного контроля необходимо использовать большое количество персонала, так как человек может одновременно отслеживать ситуацию с ограниченного количества точек. Помимо этого человеку необходима постоянная концентрация на мониторе, что практически невозможно. Полевые испытания показывают, что человек непрерывно смотрит на монитор не более 20 минут, после чего внимание рассеивается и взгляд становится «блуждающим».

Для решения вышеуказанной проблемы разрабатываются и используются интеллектуальные системы видеонаблюдения, которые позволяют минимизировать объем работы для человека (диспетчера). Для организации максимально эффективного процесса обработки данных видеорядов интеллектуальными системами видеонаблюдения отслеживаются и фиксируются следующие события:

  1. Подсчет и анализ потока людей (покупателей), в том числе контроль очередей. Система, предоставляет данные по управлению потоками людей (открытия закрытия касс, эскалаторов, пропускных пунктов), фиксации количества и маршрутов движения посетителей для обнаружения потенциальных угроз, а также рекламного отдела, мерчандайзинга и других производственных нужд.
  2. Выявление несанкционированного проникновения. Для полноценной работы системы необходимо наличие СКУД (системы контроля, учета доступа). Программное обеспечение (ПО) позволяет сравнивать количество зарегистрированных для прохода и реально прошедших людей, транспорта и оповещать о фактах несоответствия (нарушения).
  3. Плотность потока. Система выявляет и оповещает о нахождении в определенной области большего, чем установленное, количество людей.
  4. Фиксация пересечения черты запретных зон. Большинство интеллектуальных систем видеонаблюдения имеют возможность установления запретных для нахождения зон. Зоны могут быть постоянными или временными. Например, при возникновении строительных, ремонтных работ организовывается для соблюдения техники безопасности зона, в которой движение людей будет восприниматься системой, как тревожное событие и она будет оповещать о нем диспетчера.
  5. Выявление подозрительных предметов. Фиксация происходит по принципу «движение-остановка». Если предмет двигался, а затем долгое время находится без движения, интеллектуальная система видеонаблюдения воспримет предмет как подозрительный и подаст оповестительный визуальный сигнал.
  6. Определение подозрительных действий. ПО анализирует смену поведения (движения) человека. При резком изменении характера движения или характерных признаках движений для возможного правонарушения, система выделяет объект и оповещает диспетчера.

Все возможности современных интеллектуальных систем позволяют максимально эффективно использовать данные видеокамер не только для обеспечения безопасности и охраны собственности, но и приносить пользу для остальных подразделений. Правильное распределение и построение интеллектуального видеонаблюдения позволит использовать его возможности на 80-90%, что значительно улучшит уровень безопасности, минимизирует риски возникновения ущерба, и поддержит высокий статус деловой репутации ведущегося бизнеса.