Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Видеоаналитика для мест массового скопления людей

В рубрику "Колонка редактора" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Видеоаналитика для мест массового скопления людей

Николай Птицын
Редактор рубрики "Машинное зрение"

Несмотря на гигантскую концентрацию камер и необходимость автоматизации обработки поступающих с них данных, успешных примеров внедрения аналити ки в общественных местах города мало. К основным проблемам стоит отнести сложность формализации решаемых задач (например, заказчик не может четко описать неадекватное или подозрительное поведение человека), сложность распознавания объектов и ситуаций в плотном потоке, высокую стоимость масштабирования системы.

Рассмотрим сценарии использования видеоаналитики, которые представляют ценность для правоохранительных органов и эксплуатирующих организаций.

1. Распознавание лиц фигурирует в большинстве проектов систем безопасности. Но в техзаданиях редко указывается, как планируется использовать эту технологию. Чаще всего заказчик предполагает сравнение людей по "черному" списку в реальном времени, но не отдает себе отчет о возможном потоке тревожных событий при случайных совпадениях. Данная функция обязательна на всех спортивных стадионах I категории, причем с автоматической блокировкой турникета. Более полезный функционал – развитые средства поиска, которые в интерактивном режиме помогают отследить перемещения человека по нескольким рубежам обнаружения и выявить закономерности его поведения.

2. Видеоаналитика для контроля досмотровой зоны позволяет опередить проход человека без досмотра после срабатывания металлодетектора. Такая аналитика нужна для оценки показателей эффективности досмотровых зон и управления человеческими ресурсами. Перспективна интеграция этой функции с распознаванием лиц на рамках металлодетектора и анализом видеоряда с рентгеновской камеры интроскопа.

3. Определение скопления людей на основе подсчета с обзорной камеры востребовано для контроля порядка в общественных местах и повышения скорости обслуживания, к примеру для управления очередями в аэропортах. Детектор скопления людей должен автоматически обучаться: накапливать статистику о числе людей в контрольные интервалы времени и формировать сигнал о превышении среднестатистического уровня.

В некоторых случаях акустическая аналитика для обнаружения крика, звуков выстрелов, разбивания стекла оказывается более эффективной, чем видеоаналитика.

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #3, 2015
Посещений: 5364

  Автор

Птицын Н. В.

Птицын Н. В.

Генеральный директор ООО "Синезис"

Всего статей:  33

В рубрику "Колонка редактора" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций