Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Перспективные ИТ-технологии для музеев и объектов культуры

В рубрику "Комплексные решения. Интегрированные системы" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Перспективные ИТ-технологиидля музеев и объектов культуры

Совокупность научных и технических решений создали возможность перехода экономики к шестому экономическому укладу. Данный переход неосуществим без повсеместного внедрения цифровых технологий в обществе. Не остаются в стороне от этого процесса и музеи
Алексей
Богданов
Заместитель генерального директора ФГБУК "Государственного Эрмитажа"
Олег
Боев
Начальник отдела музейной безопасности ФГБУК "Государственного Эрмитажа"

Появление Интернета вещей значительно расширило границы применения систем видеоаналитики, идентификации и анализа, позволяя создавать многоцелевые комплексы, способные эффективно работать в автоматическом режиме без участия человека и выполнять функции, ранее недоступные отдельным функциональным системам.

Применительно к музеям наиболее перспективные ИТ-технологии дают возможность:

  • значительно повысить комплексную безопасность;
  • улучшить качество обслуживания посетителей;
  • перевести работу с посетителями на совершенно новый уровень;
  • своевременно выявлять проблемные зоны, требующие более пристального внимания;
  • повысить трудовую дисциплину сотрудников.

Обеспечение комплексной безопасности музея

Эффективность использования IP-видеокамер может многократно возрасти за счет интеграции с другими IP-устройствами обеспечения безопасности в рамках реализации концепции Интернета вещей (IoT). За счет повышения вычислительной мощности видеокамеры способны самостоятельно обрабатывать информацию и принимать решения в соответствии с заданными сценариями поведения. Сколь бы ни было привлекательно расширение функциональности отдельных устройств, их совместная работа позволит решать более серьезные задачи. В рамках IoT камеры могут обмениваться данными и принимать решения без участия посредника (центрального компьютера – сервера). Так, например, несколько камер, объединенных в сеть, могут "вести" подозрительное лицо или объект: когда он выходит из сектора обзора одной, наблюдение за ним продолжает следующая.


Другой возможный сценарий – взятие под контроль соседнего сектора, когда какая-либо камера оказывается тем или иным образом ослеплена или повреждена (для этого устройство должно быть оснащено датчиком стороннего вмешательства). Кроме того, камера сама отправит сигнал тревоги охраннику, чтобы он обратил внимание на сложившуюся ситуацию. При замене используемых аналоговых устройств на средства безопасности с IP-поддержкой IoT позволит реализовать комбинированные решения, объединяющие прежде разрозненные устройства: камеры видеонаблюдения, детекторы дыма, устройства доступа, громкоговорители и др.

Обнаружение опасных ситуаций

Определение скопления людей, оставленных предметов, возгорания, задымления и т.д. значительно снизит время реагирования персонала на возникшие угрозы. Взаимодействие устройств между собой даст возможность составить более полную картину происходящего на контролируемом объекте, обеспечить комплексную безопасность музея и предоставить ряд новых, ранее недоступных, функциональных возможностей.

1. Борьба с воровством и предупреждение вандализма. Внедрение современных систем видеонаблюдения и видеоаналитики позволяет создать эффективную систему борьбы с воровством и предупреждения вандализма.

Видеоаналитика автоматизирует четыре функции средств охраны:

  1. обнаружение;
  2. слежение;
  3. распознавание;
  4. прогнозирование.

Среди потенциальных целевых групп можно выделить воров-любителей, отличающихся спонтанным поведением, и воров-профессионалов, которые крадут систематически, причем делают это в составе устойчивых групп, а также лиц, склонных к вандализму. Система распознавания лиц и поиск их в базах данных позволит выявлять такие группы и эффективно с ними бороться. Она фиксирует лица всех входящих в помещение. Затем в автоматическом режиме устанавливает, что одни и те же люди регулярно находятся в музее, даже если заходят в него порознь. Если информация о них будет занесена в базу данных музея либо интегрирована с базой данных силовых структур, то при их появлении в музее сработает сигнал тревоги для персонала и их перемещение будет отслеживаться видеокамерами автоматически.


2. Детектирование событий (перемещения, движения, пересечение допустимых линий и границ, нахождение в зонах, перебрасывание предметов через ограждение и т.д.) является хорошим дополнением к функционалу распознавания лиц и позволяет сотрудникам безопасности музея оперативно реагировать на возникшие угрозы.

3. Подсчет посетителей – определение, сколько людей вошло в музей и сколько вышло из него. Если данный функционал использовать в отдельных помещениях, то можно контролировать, кто где остался, и в режиме реального времени передавать информацию охране (например, на мобильные устройства).

Повышение эффективности работы персонала

Функции системы видеоаналитики в анализе периметра позволят провести:

  • подсчет количества объектов в ограниченном периметре;
  • идентификацию объектов, находящихся в периметре, по определенным признакам (униформа и т.д.);
  • расчет времени задержки объектов в заданном периметре;
  • мониторинг активности объектов в заданном периметре (детектирование движения, фактов отсутствия в периметре персонала и т.д.);
  • фиксацию активности персонала для последующего поиска в видеоархиве при разборе конфликтных ситуаций;
  • профилактику хищений в складских помещениях, в зонах приемки и погрузки/разгрузки и др.

Персонализированный сервис для авторизованных посетителей

Анализ посетителей музея и предоставление персонализированного сервиса в рамках программ лояльности авторизованным посетителям позволят исследовать их поведение с целью оптимизации размещения. Для этого нужна информация о том, что и как человек делает в музее, сколько времени проводит у той или иной экспозиции, как перемещается между помещениями. Видеоаналитика на базе распознавания лиц позволяет решить такую задачу.

Например, фото лица человека можно привязать к карте программы лояльности и все его перемещения по музею связать в единую траекторию движения, затем проанализировать наиболее заинтересовавшие его тематики и экспозиции. Использование для анализа Big Data даст возможность выявить предпочтения конкретного посетителя, а также сегментированных групп посетителей. Эту информацию можно использовать для обновления экспозиций и заранее, с помощью социальных сетей, интернет-портала, электронной почты и другой контактной информации делать адресные рассылки с анонсом ожидаемых экспозиций.

В перспективе возможно распространение данной программы лояльности на другие музеи и создание единой программы лояльности. Эта тема очень богата техническими идеями и тесно взаимодействует с такими направлениями, как:

  • виртуальные туры;
  • размещение информации в интернет-ресурсах;
  • интернет-продажи;
  • замена билетных кассиров на покупку входных билетов через специализированные автоматы, что значительно сократит очереди;
  • оценка длины очереди;
  • соединение системы продажи билетов с системами видеоидентификации и контроля и управления доступом.

Интеграция для решения комплексных задач

Подводя итоги 2017 г. и оценивая ближайшие перспективы, можно сказать, что наибольший интерес со стороны музеев был направлен на биометрию, Интернет вещей, управление идентификацией (IdM) и интегрированные системы безопасности. Важными направлениями работы также являются обеспечение безопасности в рамках реализации концепции Интернета вещей (IoT) и использование для анализа методов обработки Big Data, позволяющих распределено обрабатывать информацию. Основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Любая система, обрабатывающая большие данные, должна быть расширяемой. Двукратное увеличение объема данных, соответственно, ведет к двукратному увеличению количества оборудования в кластере, а рабочий процесс должен проходить без каких-либо значимых последствий.

2. Отказоустойчивость. Горизонтальная масштабируемость подразумевает, что оборудования в кластере может быть много. Нужно понимать, что часть будет гарантированно выходить из строя. Методика работы с большими данными должна учитывать возможность подобных сбоев и также проходить без каких-либо значимых последствий.

3. Локальность данных. В больших распределенных системах данные распределены по соответствующему количеству оборудования. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом, расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования решений Big Data является принцип локальности данных: обрабатываем данные на том же оборудовании, на котором их храним.

Таким образом, актуальной видится разработка возможного алгоритма применения перспективных технологий для музея в рамках интегрированной системы. Понимание термина "интегрированные системы" подразумевает широкий спектр работы решений не только в рамках физического и логического доступа, но и взаимодействие между ними. Необходимо смотреть дальше интеграции, поскольку обеспечение безопасности – комплексная задача.

Опубликовано: Каталог "Системы безопасности"-2018
Посещений: 1419


  Автор
Алексей Богданов

Алексей Богданов

Заместитель генерального директора ФГБУК "Государственного Эрмитажа"

Всего статей:  1


  Автор
Олег Боев

Олег Боев

Начальник отдела музейной безопасности ФГБУК "Государственного Эрмитажа"

Всего статей:  1

В рубрику "Комплексные решения. Интегрированные системы" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций