Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Интеллект в камере

В рубрику "IP-security" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Интеллект в камере

А.С. Чижов
Директор по развитию бизнеса компании ITV

Нам часто говорят: "Это камера с интеллектом на борту". А что подразумевается под этими словами?

Итак, важное направление в области искусственного интеллекта - это автоматизация процесса принятия решений. Но для этого компьютеру необходимы данные, получаемые от системы компьютерного зрения, действующей как видеодетектор и предоставляющей высокоуровневую информацию. Другая область, которая иногда также причисляется к искусственному интеллекту и используется в технологии компьютерного зрения, - это распознавание образов. В качестве примера можно упомянуть LPR (License Plate Recognition, распознавание номеров). Эта функция также имеется в камерах и других оконечных устройствах, применяемых в нашей отрасли, которые демонстрировались, например, на выставке "Интертрафик-2008" в Амстердаме.

Доступные функции

В настоящее время под "интеллектуальностью" камер понимается компьютерное зрение.

Перечислим функции, уже поддерживаемые некоторыми моделями камер:
  • предварительная обработка (удаление шумов, увеличение контрастности, масштабирование, компенсация вибрации и тряски);
  • обнаружение движения;
  • высокоуровневая обработка (классификация объекта по различным критериям, характерная оценка параметров объекта).
Определение автомобильных номеров или номеров контейнеров - это динамично развивающийся сегмент рынка видеонаблюдения. На сегодняшний момент многие компании имеют устройства, так или иначе решающие эти задачи.

Функции предварительной обработки есть у разных производителей - JVC (Easy Wide-D), Panasonic (Adaptive Black Stretch, Super Dynamic III, High Sensitivity и т.д.), MicroDigital (оконтуривание).

С задачей обнаружения движения большинство производителей справились уже давно и реализовали их в своих устройствах - камерах и видеосерверах (это Axis, Sony, Bosch и др.) - с помощью DSP- процессе ров, которые также применяются и в высокоуровневой обработке. Однако с этого момента у всех представления о правильности подхода начинают различаться.

С высокоуровневой обработкой все обстоит иначе: пока смотрим рекламные ролики - нравится. В реальной жизни оказывается сложнее обеспечить такое же захватывающее зрелище. Но все меняется довольно динамично; существуют исследования, позволяющие судить о том, как такие технологии будут реализованы и кем уже завтра эти решения будут востребованы. К примеру российская компании StreamLabs уже сейчас создает камеру "5-го поколения", ее передпродаж-ные образцы можно было наблюдать на выставке Sfitex'2008 и "Интерполитех". Производитель использует взгляд по-новому для решения проблемы обнаружения движения с помощью нахождения движения на 5-мегапиксельной матрице и последующего трекинга в отдельном видеопотоке с разрешением 640x480.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

А.А. Пирогов
Руководитель направления цифрового видеонаблюдения компании "Сатро-Паладин СБ"

Основные интеллектуальные функции, которые могут быть реализованы в IP-камерах, -это детектор движения, скрытие приватных зон, контроль саботажа, компенсация вибрации, функция счетчика.

IP-камеры могут быть использованы на любых объектах, на которых необходимо организовать видеонаблюдение:
  • Детектор движения и функция автоматического слежения (автотрекинг) будут полезны для наблюдения за периметрами и большими открытыми площадками, на которых в принципе не должно быть посторонних лиц.
  • Функция скрытия приватных зон просто незаменима для банкоматов и видеонаблюдения в жилом секторе - для скрытия набираемых паролей  для защиты неприкосновенности частной жизни.
  • Тревога при изменении фокуса или направления, а также при закрытии объектива - будет полезна в любой системе безопасности.
  • Компенсация вибрации незаменима при использовании IP-камеры на транспорте или на предприятиях с высокой степенью вибрации.
Широкое применение интеллектуальных функций начнется только после того, как эти функции будут реализованы в изделиях, да и стоимость таких изделий будет немногим отличаться от других камер. Пока это только пожелания к производителям, но не ситуация на рынке IP-камер (к сожалению).

На сегодняшний день широкое распространение интеллектуальные модули получили в компьютерных системах видеонаблюдения - DVR (системах цифровой видеорегистрации) и NVR (системах сетевой видеорегистрации). По сути, для программного обеспечения видеорегистрации нет большой разницы, откуда взят видеопоток - с платы видеозахвата (DVR) или с IP-камеры (NVR). Но NVR менее распространены и имеют более высокую цену, чем стандартные PC-based-системы. Что касается детекции движения - более качественный анализ и обработка событий, конечно же, в системах, где события анализируются на видео без сжатия, то есть в IP- видеокамерах.

Работа с метаданными

Немаловажен также переход к работе с метаданными, то есть с информацией, содержащей результаты интеллектуального анализа изображения внутри камеры. Метаданные могут передаваться независимо от видеопотока и, по мнению производителей, должны облегчить автоматизацию обработки изображений и позволить достичь высокой скорости работы всей системы без существенного увеличения потребляемых ресурсов конкретным видеосервером.

Перспективы использования подобной интеллектуальной обработки поистине безграничны, так как нерешенных задач в области безопасности и вообще в области анализа любого типа движений еще непочатый край.

Направления развития

На мой взгляд, можно выделить два основных направления развития интеллекта камер: развитие аппаратных средств (АС) и развитие алгоритмов.

В свою очередь развитие АС можно разделить на несколько направлений: развитие вычислительных мощностей (в том числе и встраиваемых в камеру); собственно средств наблюдения (включая улучшение оптики, разрешения и чувствительности матриц, более активное привлечение средств наблюдения, работающих за пределами видимого диапазона); а также развитие средств передачи данных.

Принимая во внимание современные темпы развития алгоритмов искусственного интеллекта и нейросетевых технологий вкупе с повышением возможностей вычислительных средств, разумно ожидать, что видеокамеры будут обладать не только встроенными детекторами движения, но и анализаторами ситуаций, позволяющими автоматически распознавать и классифицировать подозрительные ситуации любой природы. Характерно, что подобные анализаторы будут оперировать не с единичными объектами, а с совокупностью наблюдаемой информации. Примером может служить задача автоматического выявления подозрительных ситуаций, возникающих в плотном потоке людей. Стоит также отметить, что подобные анализаторы будут оперировать массивами не только пространственной, но и временной информации. То есть одна и та же текущая ситуация может интерпретироваться по-разному в зависимости от статистически накопленных данных.

Что касается развития средств наблюдения, появление более совершенной оптики и матриц регистрации данных позволит перейти к детектированию объектов меньшего геометрического размера, но содержащих зачастую существенно больше полезной информации. Так, например, распознавать автомобили можно будет по царапинам корпуса либо другим характерным признакам. В дальнейшем такие процедуры могут быть применены в самых различных вариациях (например, при обнаружении угнанных машин). Привязка распознавания автомобиля не только к номеру, но и к характерным признакам самого транспортного средства позволит обнаруживать машины с несанкционированно измененными номерами или вычислять хитрецов, сознательно загрязняющих номера.

Области применения

Разумеется, подобное распознавание потребует увеличения не только вычислительных мощностей, но и развития устройств хранения данных, которое, впрочем, также не за горами.

Эти методы могут быть использованы для обнаружения людей по характерным признакам, таким как: родинки, шрамы или даже структура каких-либо частей лица или фигуры человека.

Теоретически эту же технологию можно будет применить для отслеживания грузов, сумок, иных перевозимых предметов, что, безусловно, является актуальной задачей в связи с проблемой терроризма.

Подобная технология может быть с успехом востребована и в промышленности, где часто возникают задачи, связанные с отслеживанием и учетом различного рода изделий самой разной природы.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

А.В. Малков
Эксперт 000 "Форт-Телеком"

Востребованным должен стать обычный детектор движения. Внимание к себе будут привлекать производители камер: с определением перемещения в заданном направлении; с распознаванием номеров (а также штрихкодов и иных визуальных меток/идентификаторов); с выделением лиц и улыбок на них.

Интеллектуальные функции в IP-камерах важнее всего для тех отраслей, которым реально необходима продолжительная запись. Там, где достаточно двухнедельного архива, лучше подходит непрерывная запись, без детекторов.

Широкое применение интеллектуальных функций в IP-камерах не начнется никогда. Среди производителей IP-видеокамер, претендующих сегодня на лидерство, доминируют игроки, ставящие перед собой только одну цель: сделать мегапиксельные камеры дешевле, чем аналоговые камеры "высокого разрешения" при том же качестве. Для достижения этой цели им нужна лучшая чувствительность и лучшая цена. Лучшая чувствительность достигается за счет цифровой обработки (привод фильтра "день/ночь" уже используется всеми, поэтому его роль я опускаю), по этой причине в камеры ставятся ПЛМ, выполняющие параллельно десятки миллиардов операций в секунду, или многоядерные процессоры. Для еще большей чувствительности требуется еще большая вычислительная мощность. То есть сегодня производителю необходимо выбирать между чувствительностью и выделением ресурсов под интеллектуальные функции. При этом - относительно цели увеличения продаж -"интеллектуальность" IP-камер вторична, поскольку ей не противопоставляется "интеллектуальность" аналоговых камер.

Разработка ПО под специализированные процессоры камер (и особенно под ПЛМ) стоит дорого, что вредит достижению "лучшей цены". Так как в ближайшее время "реально интеллектуальные" функции в камерах не появятся, они не станут "обязательными" до полного вступления в бой восточных производителей. Появление последних на рынке запускает обратный отсчет - движение от "навороченности" к доступности. К этому моменту времени в определение о лучшей/оптимальной мегапиксельной IP-камере "интеллект" войти просто не успевает.

Производители IP-камер семимильными шагами двигаются... в разные стороны. Любая попытка предложить универсальные протоколы (каковыми по сути были PAL и NTSC для аналоговых камер) обречена на провал, поскольку каждый ведущий производитель по-своему представляет себе саму структуру системы IР-видеонаблюде-ния. Чем больше производители создают новых функций для своих камер сегодня, тем меньше будет их желание переписывать/адаптировать их под общие протоколы в будущем.

Даже если восточные производители дружно поддержат три-четыре способа (в том числе протоколы) доставки данных от камеры до пользователя и от камеры до жесткого диска, за бортом останутся интерфейсы настройки/администрирования и форматы данных о событиях.

В итоге интеллектуальные функции камер будут полностью реализовываться только в границах оборудования одной торговой марки.

Любое ПО априори содержит ошибки и постоянно развивается, поэтому оно требует обновления. Легче обновить ПО на сервере, чем на сотне камер. Кроме того, по опыту, обновление камер часто доступно только для последних моделей. ПО для старых моделей камер может оказаться "необновляемым" из-за изменений в "железе".

В пользу серверного ПО указывает и то, что обеспечить совместимость программных модулей/библиотек легче, чем совместимость с множеством типов камер (не стоит ждать унификации интеллектуальных функций камер, поскольку "интеллект" - это фишка, дающая некое условное преимущество по отношению костальным, и делать ее, "каку всех", смысла нет).

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

Е.П. Стивакин
Специалист по CCTV и F0 ЗАО "КОМПАНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬ"

Сейчас в мире осуществляется очень много видеозаписей с целью наблюдения или поиска. Появилось новое течение - интеллектуальное видео. Для выполнения таких требований новейшие сетевые камеры оснащаются функцией обнаружения движения и обработки тревог.

Телекамера сама принимает решение, когда посылать видеоизображение, с какой частотой смены кадров и разрешающей способностью, когда выдать сигнал конкретному оператору с целью наблюдения и/или реакции. Кроме того, сетевые камеры оснащаются и интеллектуальными алгоритмами: распознавание номерных знаков, подсчет количества людей и т.п.

Интеллектуальная обработка видеосигнала в IP-камерах позволяет учитывать уровень освещенности и окружающих условий, таких как снег, дождь, облака, что существенно снижает степень срабатывания ложных тревог. Усовершенствованные функциональные возможности включают в себя встроенный мониторинг несанкционированного вскрытия видеокамеры, ее закрытие, маскирование, затемнение, расфокусировку и смену местоположения.

Сейчас, как правило, интеллектуальная система анализа видеоданных представляет собой алгоритм, обнаруживающий определенные свойства и особенности поведения объектов на участке, наблюдение за которым ведется при помощи видеокамеры, и на основании этих данных и их сравнения с определенными заранее критериями формирует сигнал тревоги.

Этот весьма сложный алгоритм прост в настройке, он позволяет распознавать и отслеживать объекты в различных условиях и дает возможность:
  • обнаружить объекты, которые входят в зону наблюдения, покидают ее или находятся в ней;
  • установить для обнаружения бездействующих объектов глобальную задержку;
  • выделить статические объекты и обнаружить их исчезновение;
  • отследить объект по траектории его движения, которая может отображаться на видеоизображении;
  • стабилизировать изображение, что позволяет избежать эффекта "дрожания", возникающего в результате раскачивания видеоисточников (камер на столбах);
  • осуществлять автотрекинг объекта.
При использовании интеллектуальной системы анализа основными актуальными функциями является активация, а также изменение параметров записи по событию, которая позволяет впоследствии выполнять поиск в записанном материале с использованием этого алгоритма. То есть движущиеся объекты обнаруживаются на основании особенностей их поведения (например: направления, скорости, внезапного появления или исчезновения), и на основании их свойств, размера или цвета.

Также актуальным моментом является минимизация передаваемых потоков при использовании анализа видео, так как для IP-видео проблема сохранения высокого качества изображения на узких каналах всегда стояла весьма остро. Поэтому производители стремятся внедрять все более новые и совершенные алгоритмы сжатия видео - MPEG4 или Н.264. Современные IP-камеры и IP-видеосерверы, использующие наиболее передовые решения в области компрессии видеосигнала, могут быть с уверенностью рекомендованы для работы в составе существующих IP-сетей - там, где выделение значительных сетевых ресурсов, как правило, невозможно.

На сегодняшний день большое внимание интеллектуальным функциям IP-камер уделяется на объектах, где необходимо распознавание номеров автомобилей, мониторинг трафика движения на автомагистралях, выделение статических объектов и обнаружение их исчезновения, а именно: в аэропортах, местах массового скопления людей (площади), на заводах, складах и т.д. Сдерживающим фактором на сегодняшний день является недостаточная мощность встраиваемых в IP-камеры процессоров для полноценной реализации интеллектуальных функций. Эти процессоры являются дорогими, что и объясняет высокую стоимость камер.

Наличие интеллектуальных функций на уровне камеры предоставляет намного больше продуктивных и эффективных решений, чем можно было достичь с помощью цифрового видеорегистратора или другой централизованной системы. Сетевая камера решает также другую возникающую проблему нехватки вычислительных мощностей для анализа в режиме реального времени большого количества каналов. Сетевые камеры создаются на основе целевого аппаратного обеспечения высокой степени интеграции, которое прекрасно выполняет задачи анализа изображения и тем самым позволяет устанавливать крупные интеллектуальные видеосистемы.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

Р. Синицын
Эксперт компании "АРМО-Системы"

Наиболее востребованными функциями IP-камер будут всевозможные детекторы движения: векторного перемещения, сопровождения объекта, оставленных предметов и др. Также будут развиваться способности IP-камер по формированию и передаче не только потоков видеоданных, но и потоков метаданных (данных, описывающих объект наблюдения и происходящие события в зоне наблюдения камеры). Фактически это приведет к разделению архива, хранящегося на жестких дисках, на видеоархив (понятный при просмотре человеку) и архив метаданных (понятный и удобный для анализа программными средствами).

Интеллектуальные функции важны для любых отраслей и объектов, где применение интеллектуальных IP-камер будет обоснованным. Например, для малых систем без оператора и больших комплексов, где необходима автоматическая детекция критически важных событий, будь это учебное заведение или помещения банка, нефтеперерабатывающий завод или территория коттеджного поселка.

На сегодняшний день IP-камеры ведущих мировых производителей уже позволяют использовать интеллектуальный функционал для различных применений. Все зависит от цены таких IP-камер, глубины знаний IP-оборудования инженерами про-ектно-монтажных организаций, которые непосредственно своими руками будет программировать систему и использовать весь ее интеллектуальный потенциал. Конечно же и фантазия, и грамотная постановка заказчиком требований к системе IP-видеонаблюдения также способствуют внедрению и развитию интеллектуальных IP-камер и расширяют сферу их применения.

На данный момент распространение применения интеллектуальных функций в IP-камерах сдерживает ограниченность знаний возможностей оборудования, понимания работы IP-систем в целом, выбора архитектуры работоспособной системы, во-первых, удовлетворяющей заданным техническим требованиям, а по возможности их превосходящих, во-вторых, понятной и удобной в управлении, гибкой и готовой к изменению и расширению конфигурации, и в-третьих, чтобы у конечного заказчика, эксплуатирующего систему, не возникло ощущения выброшенных на ветер денег.

Считаю наиболее эффективной связку распределенной интеллектуальной обработки видео в каждой IP-камере + централизованная интеллектуальная обработка видеотрафика на базе компьютерной системы (сетевого видеорегистратора). Анализ внутри IP-камеры всегда более значим и эффективен и ведет к снижению нагрузки на сеть и центральное оборудование. В дополнение к этому централизованная обработка видеотрафика и архивов (иногда терабайтных массивов данных) позволяет по прошествии времени проанализировать ситуацию на объекте по заданным критериям. Например, выполнить подсчет посетителей в заданный период времени, определить места наибольшего скопления людей в торговых залах, произвести распознавание лиц в потоке людей по заданному образцу фотографии и тому подобное. Удобно, что виды критериев и алгоритмы аналитики при постобработке видеоданных ничем не ограничены.

МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

A. Белоусов
Технический специалист компании Advance Network Video

На наш взгляд, актуально то, что востреОова-но. На данный момент существует множество интеллектуальных функций, которые уже реализованы и отлично выполняют свои функции на базе NVR или DVR. Контроль направления движения, контроль скорости потока, трекинг цели, контроль оставленных предметов, подсчет количества проходящих объектов, распознавание предметов, распознавание автомобильных номеров и лиц - интеллектуальных функций много. А много ли из них практически реализовано? Часто ли, за исключением выставок и семинаров, вы видите эти функции работающими на объекте? Наверное, нечасто. Конечный пользователь все еще не готов к использованию всех доступных на сегодня функций. Они постоянно появляются, и актуальными будут самые простые из них. Это функции, связанные с самодиагностикой камеры, а также с минимальными логическими операциями, например с подсчетом объектов или с трекингом цели.

Возможно, кому-то покажется, что интеллектуальные функции важнее всего в отрасли безопасности. Не секрет, что в настоящее время искусственный интеллект, каким бы он ни был, не в состоянии конкурировать с интеллектом человека, и самый сложный алгоритм не заменит "всевидящий" глаз опытного оператора на ответственном объекте. На объектах, где цена ошибки невелика и присутствие человека не важно, интеллектуальные функции применимы и актуальны.

Первое, что сдерживает применение интеллектуальных функций, - это вычислительная мощность процессора. Сейчас в любой сетевой камере процессор почти полностью занят кодированием видеосигнала. Это значит, что на выполнение интеллектуальных функций мощности не остается. Второе - востребованность интеллектуальных функций на рынке. В настоящее время некоторые интеллектуальные функции в камерах уже существуют, но зачастую не используются. Потребитель привык рассматривать камеру только как источник изображения. Поэтому широкое применение интеллектуальных функций в IP-камерах начнется только тогда, когда аппаратная часть камеры станет обладать резервом вычислительной мощности, а потребитель будет знать, где и как использовать интеллектуальные функции камер.

Аналоговая камера и высокопроизводительный сервер на данный момент являются наиболее привычным вариантом. Система с распределенной интеллектуальной обработкой видео в каждой камере, несомненно, более устойчива и надежна, как и любые распределенные системы. Такие системы уже существуют. Каждая камера представляет собой отдельную единицу, независимую систему. В каждой камере находится компьютер, ПО, детекторы и датчики разных типов. Камера получает изображение, которое сразу обрабатывает. Далее камеры посылают в центр мониторинга только ту информацию, которая необходима. Главная особенность в том, что обработка информации может изменяться. Причиной этого может служить тревожное сообщение со встроенных датчиков и детекторов или изменение, заведомо записанное в календарь. К примеру, центральный пункт круглосуточно пишет видео с камеры со средним разрешением, а при срабатывании детектора движения - с высоким разрешением. Благодаря этому загрузка центрального процессора и, что самое важное, сети ощутимо снижается. Но стоит учитывать, что не все клиенты готовы использовать такого рода системы, в основном из-за отсутствия знаний и опыта работы с ними. Со временем распределенные интеллектуальные системы станут понятнее для потребителей и займут заслуженное место в сфере сетевого видеонаблюдения.


МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА

A.В. Разумков
Руководитель направления сетевого видеонаблюдения ЗАО "Энергокомплект-Пермь"

На мой взгляд, наиболее актуальными будут функции предварительного анализа видеоданных, позволяющие оптимизировать передачу по сети и снизить нагрузки на каналы связи. Прежде всего, это детектирование движения. На основе его результатов камера будет управлять передачей данных, повышая качество изображения и частоту кадров в случае обнаружения движения. Той же цели будут служить функции выделения и передачи с более высоким разрешением наиболее информативных участков изображения, таких как выделение движущихся объектов, лиц и т.д. Несмотря на рост пропускной способности сетей, задачи оптимизации передачи видеоданных по ним, на мой взгляд, будут актуальны еще длительное время в связи с ростом разрешения и увеличением количества устанавливаемых видеокамер.

Актуальным также будет перенос внутрь IP-камер тех функций, качество работы которых сильно снижается при обработке видеопотоков, сжатых с потерями, например некоторых функций распознавания.

Наличие интеллектуальных функций в IP-камерах наиболее важно для распределенных систем видеонаблюдения, в которых жестко ограничена пропускная способность каналов передачи данных между IP-камерами и подсистемой видеорегистрации. Такие системы могут использоваться компаниями самых различных сфер деятельности: от розничных торговых сетей до предприятий топливно-энергетического комплекса. На мой взгляд, широкое применение интеллектуальных функций в IP-камерах начнется тогда, когда будет пройден начальный этап формирования рынка IP-видеонаблюдения. Тогда настанет время сделать следующий шаг. Думаю, это случится в 2010-2011 гг.

На данный момент сдерживает распространение применения интеллектуальных функций в IP-камерах, во-первых, то, что предлагаемые большинством производителей IP-видеокамер встроенные интеллектуальные функции пока не удовлетворяют предъявляемым требованиям.

Во-вторых, отсутствуют унифицированные интерфейсы для работы с этими функциями, которые бы позволили производителям программного обеспечения для IP-камер глубоко интегрировать их в свои продукты.

В-третьих, инсталляторы систем видеонаблюдения пока "не доверяют" IP-камерам выполнение интеллектуальных функций, предпочитая возложить его на систему видеорегистрации.

В настоящий момент в большинстве случаев эффективнее централизованная интеллектуальная обработка видеоданных. Такое решение функциональнее, надежнее, проще в настройке и обслуживании и зачастую дешевле. Однако в будущем, ввиду описанных преимуществ, наиболее эффективными станут решения, в которых часть интеллектуальных функций будет перенесена внутрь IP-видеокамер. Но только часть, хотя бы потому, что ряд функций, например ЗО-распознавание, предполагает одновременную обработку данных от нескольких видеокамер.

Заглянем в будущее

Совершенно очевидно, что действительно интеллектуальные системы наблюдения будущего не могут быть представлены как системы, работающие с последовательностью изображений, полученных одной камерой. Безусловно, общая тенденция видеонаблюдения заключается в синтезе данных и построении распределенных систем, которые интеллектуальным образом оперировали бы информацией, зарегистрированной на значительных площадях. Такие системы могут включать в себя не только системы видеонаблюдения предприятий, но и системы наблюдения на уровне города или даже области.

Уже сегодня средства передачи данных могут осуществлять обмен информацией со скоростью 20 Гбит/с и выше. Повышение пропускной способности сделает возможным передачу данных от каждой камеры в общий центр обработки, что позволит детектировать подозрительные ситуации любого уровня сложности, начиная со слежения за перемещением транспортных средств по всей территории рассматриваемой административной единицы и заканчивая наблюдением за стихийными митингами и скоплениями большого числа людей.

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #6, 2008
Посещений: 12138

  Автор

Чижов А. С.

Чижов А. С.

Редактор рубрики "Машинное зрение"

Всего статей:  12

В рубрику "IP-security" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций