Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Искусство управления огромным потоком событий видеоаналитики

В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Искусство управления огромным потоком событий видеоаналитики

Вопрос управления огромным потоком событий стоит остро, причем под этим понятием мы имеем в виду как большие объемы данных о ситуациях, так и значительное количество событий, происходящих в определенный момент времени. К примеру, на объектах с большим количеством камер (метро, аэропорты, вокзалы, торговые центры) операторам поступают сообщения о событиях чуть ли не каждую секунду. Логично предположить, что для уменьшения их количества нужно настроить детекторы, чтобы они "обрезали" ложные срабатывания. Однако на практике это не всегда возможно, так как технические средства зачастую не могут отличить неподвижно стоящего человека от оставленного предмета и т.д.
Мурат Алтуев
Президент компании ITV | AxxonSoft

Наиболее рациональным вариантом мы считаем сохранение всего поступающего потока информации в видеоархив и предоставление пользователям удобных инструментов для его последующего анализа. Компании-разработчики систем безопасности предлагают различный набор инструментов для решения этой задачи. Рассмотрим самые эффективные, на наш взгляд, технологии.

Поиск событий по траекториям

В качестве инструментов для анализа и быстрого поиска в видеоархиве используются несколько механизмов. Один из них – это поиск события по траекториям, для чего задаются необходимые критерии: пересечение линии, перемещение между двумя многоугольными областями, а также движение или пребывание в одной области. Для еще более точного и быстрого поиска применяются фильтры, где в качестве критерия можно задать размер, цвет объекта, его скорость и направление движения и т.д. Компании, предоставляющие подобный инструмент поиска, как правило, имеют собственную специализированную систему управления базами данных, куда автоматически сохраняется информация обо всех попавших в кадр движущихся объектах в виде метаданных. Метаданные представляют собой некое формальное описание происходящего в поле зрения камеры: положение объекта на каждом из кадров, его размеры, цвет, тип объекта (например, человек, группа людей или автомобиль). Преимущество использования собственной СУБД заключается в том, что она, в отличие от обычной реляционной базы данных, является приспособленной к хранению геометрических данных, что способствует быстрому извлечению хранимой информации по запросам, связанным с траекториями движения объектов. Благодаря тому, что поиск ведется по уже записанным в базу данных метаданным, скорость поиска является буквально моментальной, и первые результаты появляются на экране у оператора уже через пару секунд.

Быстрый визуальный просмотр

Используя механизм извлечения метаданных из собственной базы, работает и инструмент визуального поиска в архиве, позволяющий быстро просматривать события, не применяя ускоренное воспроизведение. Пользователь как будто "сжимает" время и одновременно видит на экране объекты, попавшие в поле зрения камеры в разные моменты.

Объект, представляющий интерес, можно выделить и перейти к просмотру соответствующего видеофрагмента. При этом, конечно же, отображение устроено таким образом, чтобы объекты минимально заслоняли друг друга во время просмотра, а также имеется возможность ограничения количества объектов, одновременно отображаемых на экране, иначе оператору будет проблематично увидеть нужный.

Несмотря на то, что данный инструмент поиска не является полностью автоматизированным и все-таки требует непосредственного участия оператора, результаты достигаются очень быстро по сравнению с использованием визуального поиска по видеоархиву в режиме обычного воспроизведения.

Срабатывание детекторов

Поиск может быть осуществлен по срабатываниям детекторов, поступившим оператору в реальном времени. На этапе конфигурирования системы безопасности заранее задаются критерии, по которым будет срабатывать детектор. Впоследствии можно легко найти все случаи, когда детектор сработал.

Поиск по лицам

Еще одним крайне удобным инструментом для быстрого нахождения необходимых данных в огромном потоке событий является поиск по лицам. На этапе записи данных с видеокамеры в архив система сканирует лица всех присутствующих в кадре людей и строит для каждого их них биометрический вектор, который сохраняется в базу данных. При последующем поиске в видеоархиве можно предоставить системе некое эталонное изображение лица, загрузив фотографию человека или выделив его лицо на кадре видеоархива. Для эталонного изображения также будет построен биометрический вектор, который сравнивается с теми, что уже имеются в базе данных. В качестве результатов поиска на экран оператора выводят все люди, чьи лица схожи с лицом на эталонном изображении.

Определение автомобильных номеров

Механизм, похожий на поиск по лицам, применяется и при поиске в видеоархиве по номерам автомобилей. Все номера транспортных средств, появляющиеся в поле зрения видеокамер, сохраняются в базе данных в текстовом виде, причем в случаях, когда изображение номера видно нечетко, система строит несколько гипотез, включающих похожие символы номера. Впоследствии пользователь в качестве критерия поиска вводит необходимый номер, и в качестве результата система предоставляет один или несколько соответствующих вариантов.

Оставленные комментарии

Поиск по комментариям тоже является быстрым способом найти в большом объеме данных моменты, однажды уже отмеченные оператором. При этом комментарий можно оставлять как ко всему кадру видеоархива, так и к его выделенной области.

Временная нарезка

Удобный способ быстро найти во всем видеоархиве событие, зная только примерное время его наступления, – это так называемая временная нарезка. Пользователь указывает некий диапазон времени, в рамках которого предположительно произошло какое-то событие. Этот отрезок времени разбивается, например, на 10 равномерных отрезков, и изображения, соответствующие им, отображаются на экране оператора. Он визуально определяет тот отрезок, на котором произошло событие, выбирает его, и тот точно так же разбивается еще на 10 отрезков. С каждым разом эти отрезки становятся все детальнее, и в итоге всего за несколько кликов становится возможным определить время наступления события с точностью до секунды, а соответственно, и увидеть детали этого события.

Контроль работоспособности камеры

Конечно же, видеоаналитика зачастую используется не только для контроля того, что происходит в поле зрения камеры, но и для мониторинга работоспособности системы. Существуют различные детекторы, реагирующие на заслонение, расфокусировку или загрязнение камеры, а также на полный выход ее из строя. Срабатывания детекторов фиксируются в системе в виде событий, поиск по которым легко осуществить.

Оптимальный подход

Инструменты для быстрого поиска событий в огромных архивах постоянно совершенствуются, как, впрочем, и алгоритмы, направленные на минимизацию ложных срабатываний и выделение действительно важных событий в реальном времени. Однако на сегодня наиболее оптимальным считается все же сохранение всех событий в видеоархив и его последующий анализ, благо для этого в нашем распоряжении есть целый ряд высокотехнологичных механизмов.

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #1, 2016
Посещений: 5512

  Автор

Мурат Алтуев

Мурат Алтуев

Эксперт

Всего статей:  52

В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций