Статьи рынка безопасности

События

Проекты с видеоаналитикой: от пилотных до реальных

  • 02.03.2023
  • 986

ArmoSt_Ris-01.gifВидеоаналитика в системах безопасности способна поднять на новый уровень защищенность людей, объектов и технологических процессов, сделать видеосистему проактивной. Это в теории. На практике аналитика внедряется, хотя и повсеместно, но замедленными темпами.

Какова ее эффективность в действующих проектах? Какие запросы клиентов воплощаются в успешные «пилоты»? За какую аналитику заказчики готовы будут платить в ближайшем будущем?

Интеллектуальные алгоритмы интересуют участников рынка безопасности и широко обсуждаются в России не первый год, но теория с практикой несколько расходятся. С одной стороны, всем ясно, что огромные массивы данных от камер видеонаблюдения нуждаются в автоматическом анализе больше, чем в «ручном»,с другой – в прикладных решениях нередко отказываются от применения аналитики по соображениям экономии и сложности внедрения / настройки.

Опыт реализованных проектов показывает, что для заказчика основные цели внедрения видеоаналитики – автоматизировать и оптимизировать те или иные процессы, исключить или снизить влияние человеческого фактора, добиться экономии по времени, деньгам либо облегчить выполнение рутинных производственны задач. Замедляют темпы внедрения не только денежные вопросы, но и недостаток мотивации и доверия, связанные, как ни странно, с низкой осведомленностью о возможностях современных аналитических систем.

Несмотря на сдерживающие факторы, аналитика закрепляется во многих сферах, традиционных и совершенно неожиданных.

В этой статье расскажем на примерах некоторых из наших и партнерских проектов в России и СНГ, какие реальные результаты уже получают клиенты от внедрения аналитики, в каких областях больше пилотных проектов для расширения возможностей видеосистем, о чем говорят заказчики, обсуждая ближайшее будущее видеоаналитики, что стимулирует рост доверия к интеллектуальным алгоритмам и станет драйвером новых внедрений.

 РЕАЛИЗОВАННЫЕ ПРОЕКТЫ – WIN-WIN

Когда все участники процесса в выигрыше, это принято называть win-win, и такое определение как нельзя лучше подходит для реализованных проектов с видеоаналитикой. Активно такие проекты начали появляться лет пять назад, и можно уже говорить о результатах. Связаны они в большинстве своем с «элементарными» алгоритмами, основанными на распознавании фигуры человека, транспортных средств, фиксации пересечения линии, подсчете объектов. 

Охранная видеоаналитика

То, как аналитика помогает поддерживать порядок и сокращать финансовые и репутационные потери, покажем на примере проекта в крупном российском банке: в его отделениях, в «зонах 24 часа» с банкоматами установлены купольные камеры Wisenet с бортовой аналитикой.

Их задача – автоматически отслеживать пересечение виртуальной линии, вторжение в заданную область, передавать сигнал тревоги в мониторинговый центр и активировать сирену по событию в зоне для отпугивания нарушителей. Вместе с камерами задействованы видеорегистраторы и ПО Wisenet SSM, которое поставлялось заказчику бесплатно в составе видеосистемы. Результатом использования решения стало пресечение действий по взлому банкоматов, эффективная борьба с бродягами, которые раньше запросто могли улечься на пол или подоконник, мешая клиентам. Сократилось количество выездов группы быстрого реагирования по тревоге, а это тоже экономия.

В другом примере охранные камеры «общаются» между собой, обнаруживая нарушителей на дальних подступах к объекту, причем –с воды. В проекте, реализованном в рекреационном комплексе на берегу озера Валдай, задействованы камеры Wisenet с поддержкой интеллектуальной функции Handover: стационарная камера автоматически обнаруживает человека и / или движение, и передает управляющий сигнал на PTZ-камеру с 55-кратным оптическим зумом, которая автоматически «наводится» на объект, вызвавший тревогу, давая оператору возможность пристально рассмотреть его. Решение позволило отслеживать вход посторонних лодок в акваторию комплекса и принимать меры.

Еще несколько примеров связаны с обеспечением транспортной безопасности на мостах автодорог и охраной опор мостов РЖД в Сочи: эти важные объекты контролируют комплексы на базе интеллектуальной СВН Orwell 2к российской компании «ЭЛВИС-НеоТек». Программная платформа используется для идентификации событий тревоги, поступающих от различных устройств, автоматического ситуационного контроля и обнаружения нарушителей посредством видеоаналитики на основе нейросетевых алгоритмов. Стоит отметить, что система Orwell 2k зарегистрирована в реестре отечественного ПО и сертифицирована на соответствие ПП №969.

 Бизнес-аналитика: подсчет посетителей

Из всего многообразия видеоаналитических приложений, ориентированных на нужды предприятий розничной торговли, до последнего времени владельцы магазинов выбирали, в основном, счетчики посетителей. Количество покупателей и потенциальных клиентов важно, поэтому счетчики постоянно востребованы. В качестве примера –реализованный несколько лет назад проект по оснащению десятков магазинов крупного российского ритейлера электроники камерами видеонаблюдения с функцией подсчета посетителей, которые не только ведут точный счет, но и помогают контролировать общую обстановку в торговых залах.

Интересно, что в процессе внедрения видеосистемы заказчик пожелал убедитьсяв достоверности статистики: с этой целью поставили человека, который подсчитывал вручную, и сравнили результаты с камерой.

Цифры сошлись, и все остались довольны.

В ритейле, пожалуй, чаще, чем в других сферах, при внедрении аналитики замыслы заказчиков могут не совпадать с их возможностями. Вспоминается амбициозный проект в солидном ТЦ, где клиенты хотели распознавать лица на входе, по этим данным организовать VIP-обслуживание, автоматически подстраивать показ рекламы на видеомониторах и т. д., но в итоге реализован был только подсчет посетителей.

Выявление брака на производстве

Алгоритмы машинного обучения применяются в системах технологического видеонаблюдения, где средствами видеоаналитики контролируется производственный цикл. К примеру, на предприятии металлургической отрасли в ЮФО, на котором изготавливаются металлические изделия для дальнейшей отправки потребителям, камеры с видеоаналитикой обнаруживают дефекты непосредственно на конвейерной линии. В систему введены «образцы» того, что считать браком, и на основе своих «знаний» она автоматически выявляет повреждения до того, как готовая и упакованная продукция отбудет к покупателю. Это позволяет определить, допущен ли брак в процессе литья или некачественным было сырье, и отправить изделие на переплавку; избежать хлопот с рекламациями клиентов, сократить убытки и репутационные риски, связанные с возвратом, а главное – постоянно поддерживать высокий уровень качества продукции.

Аналогичные функции выполняет аналитика на одном из отечественных предприятий по производству сахара, однако здесь нейросеть контролирует не только стабильность качества продукта, но и точность соблюдения технологии производства.

Тепловизионная видеоаналитика

ArmoSt_Ris-02_350.gif

Направление очень перспективное, как для охранного, так и для технологического видеомониторинга, о чем говорят реализованные проекты. В одном из недавних проектов, на предприятии Красноярска, в большом производственном помещении с плавильной печью установлена биспектральная IP-камера Smartec серии STX с функцией измерения температуры вплоть до +500 °C.

Эта камера в составе комплексной системы контроля технологического процесса отслеживает изменения температуры в режиме реального времени и автоматически инициирует сигнал тревоги при критическом повышении порогового значения. Важно, что с камерой был предоставлен SDK для интеграции аналитической системы в технологическое ПО заказчика.

ПИЛОТНЫЕ ПРОЕКТЫ – ПОЛЁТ НОРМАЛЬНЫЙ

Пробовать новое всегда интересно, а риск оправдан высоким доверием к аналитическим алгоритмам, которое формируют успешно реализованные решения.

Рассматривая пилотные проекты, которые сейчас в стадии разработки и внедрения, можно сделать выводы о том, какие отрасли больше других нуждаются в аналитических решениях, и какие задачи клиенты готовы поручить искусственному интеллекту. В разговоре о потенциальных возможностях бортовой и серверной аналитики, особенностях внедрения интеллектуальных продуктов, отечественных разработках в этом направлении будут фигурировать нейросети, глубокое обучение, тенденции к интеграции, кастомизации и независимым программным платформам.

Проекты в сфере ИТС

ArmoSt_Ris-03.gif

Интеллектуальные транспортные системы используют аналитику широко и в самых разных целях, от обнаружения происшествий на объектах инфраструктуры и мониторинга дорожной ситуации до анализа физического состояния водителя.

На сегодняшний день эту сферу можно назвать одной из основных «площадок», где «обкатывается» аналитика нового поколения на основе искусственного интеллекта.

Инфраструктура

ArmoSt_Ris-04.gif

Яркий пример масштабного пилотного проекта – комплексная система безопасности, которая внедряется в одном из депо крупного транспортного предприятия: по периметру размещено порядка 50 AI 4K камер Wisenet XNO-9083R для видеоконтроля обстановки и пресечения попыток проникновения на охраняемую территорию. Камеры с ИИ и функцией детекции людей передают сигналы тревоги в случае, если к ограждению подошел посторонний. В режиме детекции движения работают мультисенсорные камеры панорамного обзора PNM-9322VQP, сигнал от них передается по Handover на PTZ-камеру XNP-8250R. На КПП смонтированы LPR / ANPR 4K камеры PNO-A9081RLP из новой линейки с предустановленным приложением Wisenet Road AI и функциями распознавания автомобильных номеров для видеоконтроля проезда транспорта. Отдельно несколько камер отдают видеопоток стороннему программному обеспечению с функцией распознавания лицдля видеоконтроля прохода людей на объект и ведения базы лиц сотрудников. Решение реализовано на 128-канальных серверах с ПО SSM XRP-4310DB4.

Дороги

В российские дорожные проекты интеллектуальные алгоритмы встраиваются, как в бортовой, на камерах, так и в серверной реализациях (ПАК). Например, в рамках пилотного проекта в СЗФО для видеомониторинга дорожной обстановки и трафика будут использоваться новейшие IP-камеры Smartec со встроенной транспортной видеоаналитикой, в том числе, модель с интегрированным 3D-радаром для определения точного местоположения транспортного средства. Фиксированные и поворотные 2 Мп камеры с полудюймовой матрицей и фреймрейтом 100 к/с способны выполнять такие функции, как идентификация типов ТС, цвета, марки, направления движения, скорости, ведение статистики движения, белых / черных списков, подсчет ТС, фиксация загруженности полос, остановки на автобусной полосе, превышения времени стоянки и др., а также распознавать номера автомобилей, движущихся со скоростью до 200 км/ч. 

Парковки

Специализированные парковочные решения внедряются с разной степенью интенсивности, но потенциал у них огромный. Интеллектуальная система на базе камеры видеонаблюдения, к примеру, Smartec, может автоматизировать и упростить контроль въезда / выезда, распознавать номера и атрибуты ТС, интегрироваться со сторонним оборудованием по протоколу Wiegand (чтобы открывать шлагбаум и т. д.), поддерживать двустороннее аудиосоединение (SIP / VoIP), работая как автономное решение или как интегрированный комплекс, совместимый с серверными системами CMS, VMS и др. Выпускаются также аппаратно-программные комплексы для управления парковкой: в частности, интеллектуальная система Wisenet на базе панорамной 12 Мп камеры TNF-9010 отслеживает наличие занятых и свободных парковочных мест в 4 зонах паркинга одновременно и включает встроенную в корпус камеры соответствующую цветовую маркировку, указывая на них водителям. 

Состояние водителя

В рамках ИТС все более пристальное внимание уделяется системам анализа состояния оператора и обстановки вокруг транспортного средства. Из российских разработок в этом направлении отметим систему, разрабатываемую «ЭЛВИС-НеоТек» на базе одноплатного компьютера ОКТА. Среди детектируемых с ее помощью событий – отвлечение внимания, усталость, курение, разговор по телефону, появление людей / транспорта на линии движения.

Проекты в промышленной сфере

Тема аналитики в промышленности – безбрежная, поэтому ограничимся примерами пилотных проектов с участием IP-камер MOBOTIX высокого разрешения, где AI помогает заместить людей и рутинную работу.

Видеоконтроль технологического процесса

На российском пищевом предприятии при помощи камер и серверного видеоаналитического приложения, кастомизированного под нужды конкретного заказчика, автоматически контролируется соблюдение технологии выполнения работ сотрудниками, тут же на месте обнаруживаются и устраняются нарушения. Камеры работают в условиях сложной освещенности, при засветках и для поддержания высокого качества видео, достаточного для работы аналитики, задействуются функции WDR, BLC и др. Решение упрощает контроль технологического процесса, сокращает издержки и потери, связанные с устранением последствий нарушения технологии.

 Мониторинг ношения СИЗ

ArmoSt_Ris-05.gif


На одном из строительных объектов действует автоматизированная система контроля ношения рабочими и подрядчиками средств индивидуальной защиты. Система, для управления которой используется видеоаналитическое ПО отечественного разработчика, позволяет в реальном времени контролировать ношение СИЗ (касок, перчаток и др.), поведение на площадке (факты работы / отдыха, входа в запрещенные зоны и т. д.). Возможно обнаружение одновременно нескольких «целей» в кадре, в том числе, фигур людей на дальнем плане кадра, и даже таких нюансов,

как закатанные рукава спецформы. Система незамедлительно сигнализирует нарушении для принятия необходимых мер. Решение потенциально позволяет отслеживать текущую ситуацию не только на строительных, но и на различных промышленных объектах, контролировать соблюдение трудового распорядка, предотвращать травматизм и несчастные случаи на производстве. 

Проекты в ритейле

Надо заметить, что владельцы торгового бизнеса в России смотрят на аналитику позитивно, но как-то недолюбливают в целом автоматизацию и искусственный интеллект, возможно, потому, что умная система стоит денег, а насколько она повысит прибыльность магазина, заранее сказать непросто. Вот пример: сеть розничной торговли планировала установить камеры, которые детектировали бы людей в кадре, определяли их пол и возраст и предоставляли отчеты о тех, кто проявлял интерес к магазинам. Отчет делился на категории: пол – мужской или женский; возраст в 4 группах: молодой (до 19 лет), взрослый (20–44), зрелый (45–64), старый (65 лет и более). При тестировании в полевых условиях результат был примерно на 92-95% точным, но клиент хотел получать данные без погрешностей с точностью никак не менее 100%.

АНАЛИТИКА – У ВСЕХ НА СЛУХУ

Что касается перспективных проектов с видеоаналитикой, о реализации которых услышим в ближайшее время, здесь разработки ведутся в двух направлениях: решения, разрабатываемые индивидуально под заказчика, с привлечением программистов, и универсальные алгоритмы, загружаемые на борт видеокамер. И там, и там реализации ограничены только фантазией заказчиков и разработчиков, и ожидания довольно высоки.

Запросы самые разные, от распознавания скрытого и явного ношения оружия (российская аналитика, способная автоматически распознать человека с огнестрельным оружием в руках и отправить в журнал событий видео инцидента, уже тестируется в некоторых учебных заведениях) до детектора бахил в медицинском центре.

Актуальны алгоритмы для обеспечения безопасности в общественных местах (оставленные предметы, нестандартное поведение людей, массовые скопления), и такие, на первый взгляд, неочевидные решения, как видеоаналитика для созданиякомфортных и безопасных условий пользования эскалаторами; приложения на основе сравнения образов для выявления хищений сотрудниками в логистических комплексах (когда товар, скажем, кроссовки, выносят буквально на себе). Стало больше запросов на аудиоаналитику с классификацией звука (выстрел, крик, разбитие стекла, взрыв).

Для охраны периметра будут востребованы комплексы, в которых интегрировано аудио и видео. Например, система Wisenet, соединяющая IP-камеру видеонаблюдения и сетевой рупорный громкоговоритель, позволяет остановить нарушителя при попытке перелезть через ограждение: по сигналу от бортовой аналитики камеры автоматически воспроизводится заранее записанный аудиоролик либо оператор может обратиться к нарушителю вживую, чтобы предупредить, что объект находится под видеонаблюдением.

А ЧТО ДАЛЬШЕ ?

Будущее видеоаналитики выглядит оптимистично, поскольку есть запросы от рынка и ресурсы для развития и эффективного применения аналитики на практике. За что же готов платить заказчик? Вкратце – за доступные по цене и легко настраиваемые приложения, соответствующие ряду критериев.

• Клиенто-ориентированные решения – те, что отвечают задаче заказчика, но не «допиленные» вручную, а основанные на унифицированных и стандартизованных алгоритмах, чтобы конечный клиент не зависел от программистов.

Хороший пример – Wise Detector, только что представленный компанией Hanwha Techwin: эта аналитическая функция на основе машинного обучения позволяет клиенту научить камеру детектировать и идентифицировать потенциально любой нужный ему объект в кадре.

• Коробочные решения – готовые приложения и наборы модулей аналитики для быстрого и беспроблемного внедрения заказчиком даже без опыта. Так, коробочные программные продукты биометрической идентификации по изображению лица в видеопотоке (с готовностью к работе за 20 минут) разрабатывают специалисты российской компании RecFaces, они реализовали уже немало проектов за рубежом, и у наших заказчиков интерес набирает обороты.

• Свободно загружаемая аналитика – путь к правильной экономии, когда клиент покупает «пустую» камеру, примерно, как смартфон, самостоятельно выбирает нужные аналитики с триальным периодом в онлайн-магазине приложений и загружает их на борт.

• Свободный выбор ПО – преодоление ситуации, когда камеры с бортовой аналитикой ориентированы на софт собственного бренда. «Развязать руки» конечному пользователю призвана поддержка ONVIF профилей S, T и с недавнего времени ONVIF M. Профиль М, поддерживаемый, в частности, камерами Hanwha Techwin, стандартизирует алгоритмы обмена метаданными и событиями между камерами с искусственным интеллектом и ПО от разных производителей. При этом с возможностью обработки всех метаданных, отправляемых камерой, их настройки, создания правил и сценариев реагирования.

• Стимулирование от государства – нужно для того, чтобы владельцам бизнеса стало напрямую выгодно внедрять видеоаналитику. Меры могут быть разными – от законодательных требований до поощрения за внедрение.

• Проактивные решения – речь об алгоритмах, способных реагировать на ситуацию до того, как инцидент произошел.

К примеру, выгоднее использовать тепловизионные камеры с аналитикой в лесных хозяйствах для предупреждения пожаров, чем бороться с их последствиями. Или вовремя остановить токарный станок на предприятии, пока не случилась авария с убытками, либо заменить дефектный жесткий диск в серверной.

• Результативные решения – просто собирать и агрегировать метаданные и обнаруживать события уже недостаточно, современные аналитические технологии и IP-камеры с нейронными процессорами NPU, такими, как Wisenet 7, способны на большее: предоставлять заказчикам обработанную и структурированную информацию со сделанными выводами для нахождения нужных сведений и принятия решений.

Видеоаналитика когда-то казалась «котом в мешке», теперь это унифицированный инструмент, готовый к использованию. С его помощью возможно решить почти любую задачу, если четко сформулировать техническое задание и обратиться к специалистам, способным предложить оптимальный вариант решения.

Да, разворачивание и обучение системы требует вложений, и на этапе разработки стоимость может быть выше ожидаемой, но оценивать проекты с аналитикой нужно в долгосрочной перспективе, когда будут сокращены убытки, повысится безопасность на объекте, появятся высвобожденные ресурсы и, в конечном счете, внедрение принесет прибыль.

 

 


Поделиться:

Все права защищены
© ООО АДВ Секьюрити,
2003—2024
Яндекс.Метрика
Метрика cайта: новости: 8222 | компании: 528 | бренды: 423 | статьи: 1150

О проекте / Контакты / Политика конфиденциальности и защиты информации

Techportal.ru в соц. сетях