Видеоаналитика в системах охранного телевидения: что это такое и зачем это нужно

Видеоаналитика произвела революцию в области систем видеонаблюдения, подключив алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) к решению задач обеспечения безопасности людей и защищенности объектов. Современные технологии предлагают организациям действенную бизнес-аналитику, превращая системы видеонаблюдения (СВН) и системы охранного телевидения (CCTV) из реактивных в превентивные инструменты. В этой статье мы рассмотрим само понятие видеоаналитики, способы ее реализации, краткую историю и преимущества, которые видеоаналитика предоставляет конечным пользователям.

Что такое видеоаналитика?

Видеоаналитика представляет собой набор специализированных программных приложений и алгоритмов для обработки цифровых видеосигналов и выполнения функций, связанных с безопасностью. Видеоаналитику можно разделить на три основные категории:

• аналитика с алгоритмами обучения искусственного интеллекта (ИИ);
• аналитика с фиксированными алгоритмами;
• распознавание лиц.

Аналитика с фиксированными алгоритмами фокусируется на выполнении конкретных задач и обнаружении заранее заданного поведения, например, когда кто-то движется в неправильном направлении, слоняется без дела, выходит из ограниченной области или подбирает предметы. Алгоритмы обучения ИИ со временем адаптируются и учатся на основе многочисленных изображений, формируемых камерой, чтобы выявлять аномалии и выдавать оповещения, когда в кадре происходит что-то, отклоняющееся от нормы. Системы распознавания лиц используются для контроля доступа и идентификации людей, представляющих интерес для определенных государственных ведомств.

Как осуществляется видеоаналитика

Большинство современных цифровых видеокамер, представленных сегодня на рынке, используют периферийную аналитику, при которой анализ изображений выполняется непосредственно в камере или же в сетевом коммутаторе, что не требует отправки большого потока данных в центральное хранилище. Периферийная аналитика идеально подходит для работы внутри помещений с контролируемыми условиями освещения. Однако внешняя среда с ее переменным освещением, неблагоприятными погодными условиями и другими проблемами чаще всего требует привлечения серверных технологий анализа изображений. Серверные архитектуры обеспечивают более быструю разработку и простое внедрение различных улучшений алгоритмов видеоаналитики, а также способны обеспечивать повышенную вычислительную мощность.

Краткая история видеоаналитики

Эволюция технологии, связанной с задачами видеоаналитики, прошла через несколько поколений. Видеоаналитика первого поколения базировалась на обнаружении изменений пикселей в кадре, что приводило к многочисленным ложным срабатываниям, вызванным воздействием нерелевантных факторов. Второе поколение специализировалось на предоставлении удобных инструментов для проведения криминалистического анализа изображений, позволяющие пользователям искать определенные объекты или события в архивных видеозаписях. Третье поколение предоставило возможности работы в режиме реального времени, позволяя контролировать и отслеживать текущие ситуации. Благодаря достижениям в области аналитики на основе ИИ, машинного обучения и глубоких нейронных сетей анализ видеоизображений стал более точным и научился обнаруживать конкретные объекты.

Распространенные варианты применения видеоаналитики

Видеоаналитика имеет широкий спектр применения в различных областях. Некоторые из наиболее распространенных приложений включают в себя:

• Отслеживание объекта: отслеживание траектории объекта в поле зрения камеры, включая отслеживание несколькими камерами.
• Обнаружение оставленных или пропавших предметов: обнаружение появления или исчезновения предметов в определенной области, полезно в интересах обеспечения безопасности.
• Обнаружение праздношатания: обнаружение события, когда человек остается в определенной области в течение длительного периода, включая поведенческое обнаружение.
• Подсчет людей: подсчет количества людей, пересекающих выделенную зону, полезен для контроля занятости и эффективности работы.
• Отслеживание людей: отслеживание людей с помощью обнаружения движения и распознавания лиц, что полезно для обнаружения злоумышленников, обнаружения движения объектов в неправильном направлении и анализа поведения клиентов.
• Обнаружение толпы: технология наблюдения в реальном времени для оценки плотности толпы и управления общественными мероприятиями, а также для мониторинга безопасности.
• Обнаружение изменения изображения/вмешательства: обнаружение значительных изменений в поле зрения камеры, таких как закрытие объектива или вмешательство в управление.
• Обнаружение движения: обнаружение физического движения в заданной области, используемое для видеонаблюдения в реальном времени и работы приложений, основанных на детектировании движения.
• Автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR): идентификация и считывание номерных знаков транспортных средств в целях безопасности и управления дорожным движением.
• Автоматическое слежение Pan-Tilt-Zoom (PTZ): позволяет камерам наблюдения автоматически отслеживать перемещения и приближать людей путем изменения поля зрения.

Преимущества видеоаналитики для конечных пользователей систем безопасности

Видеоаналитика предлагает многочисленные преимущества конечным пользователям в сфере безопасности. Она не только повышает безопасность за счет предотвращения инцидентов и снижения рисков, но также предоставляет пользователям интеллектуальные данные по объектам наблюдения. 

Вот некоторые ключевые преимущества внедрения видеоаналитики в системы безопасности:

• Превентивное обнаружение угроз. Традиционные системы видеонаблюдения полагаются на операторов-людей, которые контролируют видеопотоки с нескольких камер, что затрудняет обнаружение потенциальных угроз в режиме реального времени. Видеоаналитика автоматизирует процесс, непрерывно анализируя видеопотоки, позволяя заранее обнаруживать подозрительные действия или поведение. Такой упреждающий подход позволяет сотрудникам службы безопасности быстро реагировать и предотвращать инциденты до их эскалации.
• Снижение количества ложных тревог. Ложные тревоги могут стать серьезным бременем для служб безопасности, приводя к напрасной трате времени и ресурсов. Алгоритмы видеоаналитики позволяют отличать реальные угрозы от ложных срабатываний, что значительно снижает количество ложных тревог. Не отвлекаясь на отфильтрованные видеоаналитикой ненужные события, операторы службы безопасности могут сосредоточить свое внимание на реальных проблемах безопасности, повышая общую эффективность.
• Улучшенное реагирование на инциденты: видеоаналитика обеспечивает оповещения и уведомления в режиме реального времени при возникновении заранее определенных событий или аномалий. Эти оповещения могут быть отправлены непосредственно сотрудникам службы безопасности или интегрированы в существующие системы управления безопасностью, обеспечивая своевременное и соответствующее реагирование. Предоставляя полезную информацию, видеоаналитика повышает осведомленность о ситуации и позволяет службам безопасности эффективно реагировать на инциденты.
• Эффективный мониторинг больших территорий. Системы охранного наблюдения часто охватывают значительные территории, из-за чего операторам сложно с достаточной эффективностью контролировать каждый их участок. Видеоаналитика же может охватывать обширные территории, не уставая и не отвлекаясь, обеспечивая комплексный мониторинг. Она позволяет одновременно анализировать изображения с нескольких камер, отслеживать объекты или людей в разных местах и при необходимости предупреждать сотрудников службы безопасности.
• Расширенный криминалистический анализ. Видеоаналитика не только предоставляет оповещения в режиме реального времени, но также позволяет провести детальный криминалистический анализ после инцидента. Система может автоматически классифицировать и индексировать записанные видеоматериалы, что упрощает поиск и извлечение конкретных событий или объектов, представляющих интерес. Эта возможность имеет неоценимое значение для расследований после инцидентов, позволяя службам безопасности собирать доказательства, выявлять подозреваемых и повышать общую эффективность анализа безопасности.
• Операционная аналитика и бизнес-аналитика. Помимо безопасности, ценные данные, полученные с помощью видеоаналитики, можно использовать для оперативной аналитики и бизнес- аналитики. Компании могут узнать много нового о привычках своих клиентов, уровне занятости, структуре трафика и многом другом, анализируя данные, полученные из видеопотоков. Эту информацию можно использовать для повышения эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и принятия управленческих решений.
• Экономически эффективное решение. Поскольку видеоаналитика автоматизирует задачи наблюдения и снижает потребность в человеческих ресурсах, она обеспечивает экономически эффективное решение проблем безопасности. Она может внимательно следить за обширной территорией, что требует меньшего количества дежурных операторов. Видеоаналитика – это экономически эффективный способ повышения безопасности, поскольку ее можно интегрировать с уже существующей инфраструктурой наблюдения без необходимости дорогостоящего обновления оборудования.
• Адаптируемость и масштабируемость. Адаптируемые и масштабируемые решения для видеоаналитики можно модифицировать в соответствии с широким спектром настроек и требований безопасности. Алгоритмы можно адаптировать для удовлетворения уникальных требований безопасности любого учреждения, будь то магазин, предприятие, транспортный узел или общественное место. Кроме того, системы видеоаналитики являются гибкими, поэтому можно добавлять больше камер, не нарушая работу системы, и можно охватывать больше территорий по мере роста потребностей в безопасности.

Проблемы и соображения

Хотя видеоаналитика предлагает значительные преимущества, существует ряд проблем и соображений, которые организациям необходимо решить:

Конфиденциальность данных и этика. Использование видеоаналитики вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных и соблюдения этических норм. Организации должны гарантировать, что внедрение и эксплуатация систем видеоаналитики соответствуют применимым правилам конфиденциальности и уважают права личности. Крайне важно установить четкую политику обработки, хранения и доступа к данным для решения проблем конфиденциальности и поддержания общественного доверия.

Точность и ложные срабатывания. Алгоритмы видеоаналитики стремятся достичь высокой точности, но ложные срабатывания все же могут возникать. Крайне важно точно настроить систему, чтобы свести к минимуму ложные тревоги и оптимизировать уровень обнаружения. Регулярное тестирование, калибровка и обновление алгоритмов необходимы для поддержания оптимальной производительности и снижения риска ложных срабатываний.

Интеграция и совместимость. Интеграция видеоаналитики с существующими системами безопасности, такими как системы контроля доступа или сигнализации, может представлять проблемы. Необходимо решить вопросы совместимости и взаимодействия, чтобы обеспечить бесперебойную работу и эффективную координацию между различными компонентами инфраструктуры безопасности.

Техническая инфраструктура и пропускная способность. Для реализации видеоаналитики требуется надежная техническая инфраструктура, способная удовлетворить потребности в обработке и хранении видеоданных. Для эффективной работы систем видеоаналитики необходимы достаточная пропускная способность, емкость хранилища и сетевая инфраструктура.

Обучение и опыт персонала. Технологии видеоаналитики требуют наличия обученного персонала для их эксплуатации и обслуживания. Сотрудники службы безопасности должны быть соответствующим образом обучены, чтобы понимать возможности и ограничения системы и эффективно интерпретировать выходные данные. Постоянное обучение и обновление знаний имеют решающее значение для максимизации преимуществ видеоаналитики.

Понимание видеоаналитики CCTV

Видеоаналитика совершает революцию в области безопасности, предоставляя возможности интеллектуального и упреждающего мониторинга. Преимущества видеоаналитики весьма обширны: от упреждающего обнаружения угроз до эффективного реагирования на инциденты. Используя возможности искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения, организации могут повысить безопасность, повысить операционную эффективность и получить ценную информацию для бизнес-аналитики. По мере развития технологий видеоаналитика станет еще более мощной благодаря таким функциям, как расширенный поведенческий анализ и возможности прогнозирования. Интеграция видеоаналитики с инфраструктурой Интернета вещей и Умного города создаст взаимосвязанную экосистему безопасности, повышающую общую безопасность и координацию.

Однако организациям необходимо решать проблемы конфиденциальности, точности, интеграции, инфраструктуры и постоянного обучения персонала, чтобы в полной мере использовать потенциал видеоаналитики. При тщательном планировании, внедрении и соблюдении этических норм и вопросов конфиденциальности внедрение видеоаналитики может привести к значительному повышению эффективности безопасности, операционной эффективности и экономии затрат. Поскольку мир становится все более сложным, а угрозы безопасности развиваются, видеоаналитика останется важнейшим инструментом обеспечения безопасности людей, активов и объектов. Используя возможности видеоаналитики, организации могут находиться на шаг впереди, заранее выявлять потенциальные риски и эффективно реагировать на инциденты безопасности, в конечном итоге создавая более безопасную и надежную среду для всех.

Автор:  Джош Махан – управляющий директор C&C Technology Group, США

Источник:  https://cc-techgroup.com/cctv-...