Как работает интеллектуальная видеоаналитика и какие задачи решает. Итоги конференции «Видеоаналитика для повышения уровня безопасности и экономической эффективности крупных объектов»

Участниками конференции выступили представители крупных технологических компаний: руководитель обособленного подразделения СФО Hikvision Russia Олег Карепанов, директор департамента Больших Данных и безопасности «Atos Россия» Роман Гоц, менеджер по машинному зрению ОАО «Северсталь-инфо» Денис Псарев, руководитель представительства DSSL Антон Батов, руководитель направления цифровой медицины «Инвитро» и генеральный директор Ассоциации «НБМЗ» Борис Зингерман, руководитель направления видеонаблюдения и биометрии ЦТИИ НИЦ (Центра Технологий Искусственного Интеллекта Национального Исследовательского Центра) Борис Вишняков.

Представитель Hikvision Russia, Олег Карепанов, в своем выступлении поднял вопрос о том, каким образом видеоаналитика может помочь сократить затраты на решение задач по безопасности, а также представил аналитические инструменты, позволяющие повысить эффективность бизнеса и рабочих процессов. Олег Карепанов рассказал, какие интеллектуальные решения сегодня доступны на рынке, как правильно выбрать нужную функцию для решения задачи и как применять интеллектуальные решения на практике.

Первые исследования в сфере видеоаналитики инженеры начали в 2006 году, и в течение последующих 5 лет Hikvision разработала базовые промышленные интеллектуальные алгоритмы. Основанные на них устройства могли анализировать пассажирские потоки, обнаруживать дорожные аварии, распознавать лица и автомобильные номера, обеспечивать защиту периметра. В 2013 году началась исследования в направлении глубокого обучения (deep learning) искусственного интеллекта (ИИ), и уже в 2014-2015 годах были сделаны новые шаги по развитию и автоматизации промышленной безопасности (бинокулярные камеры, структуризация видео, высокоточное распознавание номеров и лиц с помощью алгоритмов глубокого обучения). В период с 2016 по 2020 год компания активно развивала технологии ИИ для комплексных промышленных решений (кластерные платформы обучения, многомерные большие данные, камеры с технологией DarkFighter X, открытые платформы ИИ, анализ поведения и т.д.).

«За последние 4 года произошли качественные изменения в развитии искусственного интеллекта, и эти изменения видны любому пользователю: мы встречаемся с этими технологиями, когда обращаемся в колл-центры, пользуемся поисковиками и во многих других областях повседневной жизни. Появляются семи-, пятинанометровые процессоры, и все эти вычислительные способности дают нам возможность обрабатывать данные, получать полезную информацию, которая помогает в развитии бизнеса и обеспечивает безопасность», - отметил Олег Карепанов.

Существует 4 типа видеоаналитики: ситуационная (событийная и периметральная), технологическая (машинное зрение), биометрическая и бизнес-аналитика. Камеры с биометрической видеоаналитикой способны распознавать лица, сверяя полученные данные в заранее подготовленными списками: например, постоянных клиентов и нежелательных посетителей-нарушителей. Устройства, используемые для бизнес-аналитики, могут вести подсчет общего количества людей и числа уникальных посетителей, составлять тепловые карты, подключаться к POS-терминалам, анализировать предпочтения покупателей и продуктовый ассортимент на стеллажах.

Комплексная аналитика объединяет возможности вышеперечисленных типов. Она способна вести интеллектуальный поиск, предусматривает гибкую настройку собственных правил для разных типов тревоги, централизованное управление посредством ПК с установленным ПО HikCentral, прием сигналов с датчиков и камер.

Существует 3 форм-фактора видеоаналитики: на камере, на регистраторе и на сервере.

Камера с видеоаналитикой позволяет решать большое количество задач. Распознавание лиц производится путем фокусировки и «захвата» изображений и характерных признаков для их дальнейшего сравнения с базой или заранее подготовленными паттернами. Детекция нескольких целей основана на анализе характерных признаков человеческих лиц и фигур. Подсчет лиц и управление очередью широко используются для решения маркетинговых задач. Устройства с высокой точностью определяют такие признаки, как возраст, пол, прическа, очки, цвет одежды, наличие багажа и т. д. – все, что может быть полезным для разработки новых стратегий развития бизнеса, улучшения клиентского сервиса. Определение числа людей в очереди и времени ожидания каждого из них позволяет при превышении установленного порога своевременно принимать меры, открывать дополнительные кассы, что уменьшает упущенную прибыль и помогает справиться с недовольством клиентов. Защита периметра обеспечивает многоцелевое обнаружение и автоматический трекинг объектов, снижает число ложных срабатываний, вызванных нерелевантными источниками тревог. Детекция наличия/отсутствия каски или другой защиты позволяет эффективно бороться с нарушениями техники безопасности при строительстве или выполнении других задач, связанных с риском.

Регистратор с аналитическими функциями позволяет вести поиск и сравнение лиц, анализировать поведение и характеристики человека; производить обнаружение людей и транспорта, осуществлять фильтрацию ложных тревог; контролировать поток, вести подсчет людей и определять расстояние между ними; составлять отчет УРВ с информацией о температуре и наличии маски. В комплексе с таким регистратором может использоваться IP-камера, камера с функцией захвата лиц или комплексный вариант, предусматривающий не только обработку изображения, но и передачу видеопотока.

В ходе своего выступления Олег Карепанов представил аудитории новейший сервер Hikvision с концепцией all-in-one («все в одном»), оснащенный высокопроизводительным графическим процессором с функцией глубокого обучения, поддержкой распознавания лиц и транспортных средств. Устройство отличается очень высокой вычислительной мощностью: для обработки сигналов тревоги ему нужны миллисекунды, а поиск изображений в архиве занимает не более 2 секунд. Один сервер способен хранить до 50 миллионов изображений и структурированных данных.

Сервер анализа поведения можно использовать для анализа перемещений людей и ТС как во внутренних помещениях, так и на улицах. Например, при отсутствии сотрудника на дежурстве (аэропорт, отель, МФЦ и т.д.) оператору передается сигнал тревоги. Оповещение о вторжении на охраняемую территорию появляется при появлении в зоне мониторинга людей или транспортных средств, при этом устройство не реагирует на небольших животных или птиц (нерелевантные источники тревог). Тревожный сигнал передается при внезапном падении человека в зоне мониторинга – это позволяет оперативно принять меры, вызвать скорую помощь и другие службы реагирования при необходимости. Срабатывает тревога также при обнаружении конфликта (например, драка), при большом скоплении людей в зоне обзора системы мониторинга.

Завершая свое выступление, Олег Карепанов заметил, что, когда период пандемии только начался, клиенты массово начали приобретать тепловизионное оборудование, которое устанавливалось в большинстве случаев локально и без привязки к единой системе безопасности на объектах. «Но сейчас компании задумываются, как интегрировать его в общую систему СКУД и учета рабочего времени. Из “поставщика железа” мы превращаемся в полноценную ИТ-компанию. Видеоаналитика становится популярной не только в крупных компаниях, но и на небольших предприятиях, в том числе в розничных магазинах. Появилась возможность выполнения гимнастических упражнений с помощью телемедицины: это позволяет правильно поддерживать и укреплять здоровье, даже не выходя из дома. Очень интересно направление “умного ЖКХ”: ведь помимо “умных датчиков”, можно внедрять системы, позволяющие быстро обнаружить и устранить аварии».