Поставки оборудования и программного обеспечения
Строительство ЦОД в Екатеринбурге
Структурированные кабельные системы (СКС)
Системы электропитания и электрораспределения
Системы обработки и хранения данных
Вычислительные комплексы, системные сервисы, управление ИТ-средой
Информационная безопасность (ИБ)
Мультисервисные сети передачи данных (МСПД)
Создание частного облака (private cloud computing)
Виртуализация рабочих столов (VDI);
Виртуализация мобильных устройств (BYOD)
Видеоаналитика (video analytics) —технология, использующие методы компьютерного зрения для автоматизированного сбора данных на основании анализа потокового видео (видеоанализа). Видеоаналитика опирается на алгоритмы обработки изображения и распознавания образов, позволяющие анализировать видео без прямого участия человека. Видеоаналитика используется в составе интеллектуальных систем видеонаблюдения (CCTV, охранного телевидения), управления бизнесом (business intelligence, BI) и видеопоиска.
В зависимости от целей, видеоаналитика может реализовать как одну, так и несколько базовых задач:
Обнаружение объектов (object detection). Обнаружение объектов производиться при помощи видеодетекторов движения. В отличии от ИК-датчиков видеоаналитика имеет возможность локализовать (выделить) и проанализировать сразу несколько объектов. Если движение не является достаточным признаком для локализации объекта в кадре, то обнаружение может производиться при помощи шаблонов. |
|
Слежение за объектами (object tracking). Позволяет работать с тревожными правилами и организовать поиск в архиве. Точность работы алгоритмов слежения напрямую определяет точность работы системы видеоаналитики в целом. С одной стороны, срыв сопровождения (разрыв траектории) может инициировать повторное тревожное сообщение для оператора или дублирование результатов поиска (ошибка I рода). Такие ошибки значительно увеличивают нагрузку на оператора. С другой стороны, срыв сопровождения может привести к пропуску тревожной ситуации (ошибка II рода), что является более опасной ошибкой для систем безопасности. |
|
Классификация объектов (object classification) для фильтрации оперативных уведомлений или результатов поиска. Типовой классификатор объектов способен распределить объекты на группы: человек, группа людей, транспортное средство. Более сложный классификатор в системе видеоаналитики может определить пол или возвратную группу человека. |
|
Идентификация объектов (object identification). Идентификация объектов позволяет идентифицировать людей по биометрическим признакам лица или транспортные средства - по номерным знакам. Идентификация может быть реализована при помощи дополнительных средств за рамками видеоаналитики: на основе отпечатков пальцев, банковской карты, билета, пропуска или идентификатора мобильного устройства. |
|
Обнаружение (распознавание) ситуаций. Видеоаналитика позволяет выделить объекты из потокового видео и распознать тревожные ситуации на основе анализа поведения данного объекта, что не дает сделать обычная система видеонаблюдения. Также ситуационная видеоаналитика может автоматически детектировать пересечение сигнальной линии, падение людей, запрещенную парковку и возникновение пожара. |
Видеоаналитика может иметь расширенные функции, такие как:
Основные отрасли применения видеоаналитики с указанием используемых аналитических функций.
Общественный транспорт |
Подсчет пассажиров |
Система подсчета пассажиров в транспорте позволяет решать задачи: определение пассажиропотока на объекте, подсчет безбилетных пассажиров, подсчет людей в определенном зале и др. Подсчет пассажиров в транспорте осуществляется на основе сигнальной линии. Этот способ позволяет подсчитать общее количество пассажиров в разных зонах объекта. |
Обнаружение падения людей и посторонних предметов на рельсы |
Используется в общественных местах для автоматического детектирования нештатных ситуаций, связанных с падением объектов, что необходимо для качественного обеспечения безопасности и сокращения числа несчастных случаев Решаемые задачи можно разделить на два типа: детекция падения сверху вниз - основана на пересечении объектом сигнальной линии, которая условно является границей опасной зоны, при пересечении которой фиксируется тревожное событие и детекция падения на ровном месте - основана на обнаружении изменений габаритов движущегося объекта при падении, а также отсутствия его движения или ограниченного движения. При выявлении видеоаналитикой данных признаков фиксируется событие падения. |
|
Обнаружение людей в запрещенной зоне(например, на территории аэропорта) |
Задаваемая в поле зрения камеры территория, предполагает отсутствие посторонних объектов. При появлении таких объектов система защиты периметра детектирует нештатную ситуацию и формирует сигнал оперативной тревоги, который в течение нескольких секунд (не более 10) приходит на пульт охраны. |
|
Обнаружение оставленного предмета |
Детектор оставленных предметов предназначен для распознавания ситуаций, связанных с появлением в зоне наблюдения предметов, потенциально угрожающих безопасности. Тревожный сигнал формируется при условии выполнения трех правил: 1. человек входит в зону наблюдения; 2. рядом с человеком появляется неподвижный объект; 3. человек выходит из зоны наблюдения. |
|
Распознавание разыскиваемых лиц |
Обеспечивает обнаружение и сопровождение всех лиц, попадающих в поле зрения камеры. Видеоаналитика обнаруживает в кадре лица людей и отслеживает их в поле зрения камеры в режиме реального времени. Автоматически определяется наилучший ракурс лица для записи в базу и последующей идентификации человека. Обработанное изображение можно использовать в системах верхнего уровня для распознавания лиц и ведения базы данных. |
|
Распознавание номерных знаков |
Система распознавания номерных знаков позволяет контролировать присутствие и перемещение транспортных средств на территории любого размера, а создание видеоархива дает возможность быстро и эффективно находить нарушителей. Интеграция системы с паркинговым биллингом сводит к минимуму влияние человеческого фактора и делает невозможным злоупотребление персонала своими полномочиями. |
|
Безопасный город и ЖКХ
|
Обнаружение неправильной парковки |
В случае возникновения тревожной ситуации, видео с одной или нескольких камер автоматически отображается на мониторе службы безопасности, подается звуковой сигнал и действие оператора заносится в протокол. |
Обнаружение драки или потасовки |
Работа детектора тесно сопряжена с алгоритмами детектора движения, с заданными условиями: 1. осуществляется анализ истории передвижения людей, который определяет общий уровень движения и его направленность; 2. детектируются всплески в движении, неравномерности, быстрое движение; 3. на основе собранных статистических данных выносится решение о наличии либо отсутствии антисоциального поведения. Принцип работы детектора драки основан на обнаружении в наблюдаемой зоне большого количества объектов или их высокой активности (быстро возникшая группа людей или активное, нестандартное поведение объекта). Распознав ситуацию по указанным признакам, видеоаналитика выдает сигнал о возникновении тревожной ситуации – драки. |
|
Контроль качества видео |
Контроль реализуется на базе сервисных детекторов: Детектор затемнения реагирует на затемнение изображения в случаях закрытия объектива, выхода из строя устройства освещения либо системы автоматической экспозиции камеры. Детектор засветки регистрирует направленный в объектив луч яркого света. Применяется для определения случаев умышленной или случайной засветки матрицы фоточувствительных элементов, приводящих к временной неработоспособности камеры. Детектор расфокусировки срабатывает при потере резкости изображения по причинам: загрязнение объектива; расфокусировка объектива; наложение на объектив линзы или фильтра; туман в поле зрения камеры; образование конденсата на оптике камеры. |
|
Обнаружение скопления людей |
Предназначен для предупреждения правонарушений и массовых беспорядков на наблюдаемой территории. Детектор скопления срабатывает при превышении заданного порога количества людей в наблюдаемой зоне. |
|
Распознавание номерных знаков |
Система распознавания номерных знаков позволяет контролировать присутствие и перемещение транспортных средств на территории любого размера, а создание видеоархива дает возможность быстро и эффективно находить нарушителей. Интеграция с комплексами видеофиксации нарушений ПДД обеспечивает надежный контроль над транспортными магистралями. Идентификация нарушителей по номеру позволяет автоматически подготавливать квитанции для оплаты штрафов, а также выявлять в потоке автомобили, представляющие интерес для правоохранительных органов. |
|
Автоматическое определение нарушений ПДД |
Система автоматического определения нарушений ПДД позволяет регистрировать нарушения по результатам анализа видеопотока: • выезд на сторону встречного движения; • нарушение правил остановки / стоянки; • движение задним ходом; • движение с несоблюдением требований, предписанных знаками; • перестроение с нарушением требований дорожной разметки. Позволяет обеспечить доказательно-документальную базу нарушений, предоставить данные для формирования штрафных квитанций. Формирование отчета нарушений ПДД включает вид нарушения, номер автомобиля, дата и время нарушения, соответствующий видеокадр. |
|
Опасные объекты, в том числе ТЭК Промышленное производство |
Охрана периметра
|
Задаваемая в поле зрения камеры территория, предполагает отсутствие посторонних объектов. При появлении таких объектов система защиты периметра детектирует нештатную ситуацию и формирует сигнал оперативной тревоги, который в течение нескольких секунд (не более 10) приходит на пульт охраны. |
Обнаружение огня и дыма
|
Предназначен для раннего обнаружения пожара в помещениях и на открытом пространстве. Видеодетектор огня и дыма выполняет следующие шаги:
Видеодетектор анализирует следующие признаки на видеопоследовательности:
|
|
Обнаружение парного прохода
|
Принцип работы:
|
|
Мониторинг активности персонала |
Предназначен для контроля присутствия персонала на служебном месте. Детектор определяет состояние контролируемого персонала в заданной зоне: активен или пассивен. Активность персонала определяется по принципу его подвижности. Если персонал отсутствует на месте или он малоподвижен (спит, читает книгу), то система идентифицирует его как отсутствующего. |
|
Торговые и банковские сети. Бытовые услуги (кафе, салон сотовой связи, парикмахерская, автомойка) |
Подсчет клиентов
|
Данные по конверсии магазина Возможно узнать сколько людей прошли мимо, сколько из них решили зайти, а из последних – дошли до примерочной и кассы. Эта статистика позволяет выявить наиболее сильные и слабые стороны в работе вашего магазина. Прогнозирование объемов продаж Статистические данные могут стать дополнительным критерием для вычисления объемов закупаемого товара или требуемого товара на складе или в торговом помещении. Оценка эффективности работы Возможно определить какое количество людей обслуживает за смену каждый продавец, и сколько времени он уделяет одному покупателю.Оптимизация рабочего графика Вы выясните, в какие дни и часы магазин посещает наибольшее количество потенциальных клиентов. Это поможет скорректировать график работы кассиров и продавцов-консультантов. Анализ рекламных акций Сравнив показатели посещаемости, поймете, насколько оправданной была смена витрины, установка новой вывески или промоакция. |
Анализ длины очереди
|
В основе работы анализа поведения посетителей в очереди – уникальный детектор, распознающий на видео головы людей. Каждый обнаруженный человек сопровождается в кадре, при этом игнорируются такие помехи как тени и блики, а также нецелевые объекты – товары, предметы интерьера и др. Далее модуль производит подсчет людей в очереди, исключая из статистики детей и определяет время нахождения посетителя в очереди. |
|
Классификация клиентов
|
Позволяет идентифицировать людей в зоне наблюдения по следующим признакам: покупатель (посетитель, пассажир) – работник, взрослый – ребенок. Эта идентификация учитывается при построении отчетов и способствует получению более точных статистических данных о работе магазина, банка, торгово-развлекательного центра и других заведений. |
|
Оценка внимания |
Инструмент, который особенно актуален для оценки эффективности средств визуальной рекламы: стендов, витрин, вывесок или плазменных панелей, транслирующих рекламные ролики. Анализ внимания посетителей позволяет получить отчет о времени и количестве людей, которые смотрели на рекламный носитель. Полученные данные помогут выявить наиболее популярный ролик, витрину, стенд. |
|
Развлечения и спорт |
Подсчет посетителей (болельщиков)
|
Система подсчета посетителей в транспорте позволяет решать задачи: определение пассажиропотока на объекте, подсчет безбилетных пассажиров, подсчет людей в определенном зале и др. Подсчет пассажиров в транспорте осуществляется на основе сигнальной линии. Этот способ позволяет подсчитать общее количество пассажиров в разных зонах объекта. |
Обнаружение скопления людей
|
Предназначен для предупреждения правонарушений и массовых беспорядков на наблюдаемой территории. Детектор скопления срабатывает при превышении заданного порога количества людей в наблюдаемой зоне. В купольных потолочных камерах распознавание скоплений людей осуществляется при помощи модуля подсчета людей |
|
Обнаружение драки или потасовки
|
Работа детектора тесно сопряжена с алгоритмами детектора движения, с заданными условиями: 1. осуществляется анализ истории передвижения людей, который определяет общий уровень движения и его направленность; 2. детектируются всплески в движении, неравномерности, быстрое движение; 3. на основе собранных статистических данных выносится решение о наличии либо отсутствии антисоциального поведения. Принцип работы детектора драки основан на обнаружении в наблюдаемой зоне большого количества объектов или их высокой активности (быстро возникшая группа людей или активное, нестандартное поведение объекта). Распознав ситуацию по указанным признакам, видеоаналитика выдает сигнал о возникновении тревожной ситуации – драки. |
|
Анализ длины очереди
|
В основе работы анализа поведения посетителей в очереди – уникальный детектор, распознающий на видео головы людей. Каждый обнаруженный человек сопровождается в кадре, при этом игнорируются такие помехи как тени и блики, а также нецелевые объекты – товары, предметы интерьера и др. Далее модуль производит подсчет людей в очереди, исключая из статистики детей и определяет время нахождения посетителя в очереди. |
|
Оценка внимания |
Инструмент, который особенно актуален для оценки эффективности средств визуальной рекламы: стендов, витрин, вывесок или плазменных панелей, транслирующих рекламные ролики. Анализ внимания посетителей позволяет получить отчет о времени и количестве людей, которые смотрели на рекламный носитель. Полученные данные помогут выявить наиболее популярный ролик, витрину, стенд. |
С точки зрения применения, различают следующие типы видеоаналитики:
Периметральная видеоаналитика (perimeter video analytics) применяется для охраны протяженных участков и периметров, обнаружения вторжения и пересечения сигнальной линии в «стерильной зоне».
Ситуационная видеоаналитика (situation video analytics) применяется для распознавания тревожных ситуаций, связанных с поведением людей или с движением транспортных средств.
Бизнес-аналитика (business analytics/intelligence, BI) применяется для управления организацией, оценки продуктивности персонала, оптимизации бизнес-процессов и исследований поведения клиентов.
Биометрическая видеоаналитика (biometrical video analytics) применяется для идентификации и сопровождения лиц по биометрическим признакам лица.
Номерная видеоаналитика применяется для распознавания регистрационных знаков автомобилей (number plate reading), а так же для анализа их движения по данным множества камер.
Многокамерная видеоаналитика (multiple camera tracking video analytics) применяется для сопровождения объектов при помощи множества камер. Результатом работы многокамерной видеоаналитики является траектория движения объекта на плане всей территории наблюдения.
Главное преимущества видеоаналитики перед обычными системами видеонаблюдения состоит в автоматическом выделении метаданных из потока видеоданных без участия оператора. Полученные метаданные могут быть использованы для быстрого поиска в видеоархиве, рассылки тревожных оповещений и сбора статистики.
Экономический эффект от внедрения видеоаналитики в большей степени заметен в крупных территориально-распределенных сетях видеонаблюдения. По мере удешевления технологии видеоаналитика становится привлекательной для домохозяйств и малого бизнеса.
Комплект для видеоаналитики состоит из следующих составных частей:
Телевизионная система с функциями видеоанализа позволяет решать часть задач систем охранной и пожарной сигнализации и контроля доступа . Не говоря уже о простой проверке правильности срабатывания систем ОПС и контроля периметра объекта.
Очевидно, что возможность использования видеонаблюдения для решения сразу нескольких задач является очень привлекательной. Особенно с учетом экономических ограничений, которые в той или иной степени присутствуют всегда. Кроме того, в совокупности с другими подсистемами (ОПС, СКУД) это позволяет существенно повысить вероятность обнаружения угроз за счет использования нескольких физически независимых принципов обнаружения.