|
Краткий обзор перспектив развития интеллектуальных
систем видеонаблюдения.
Практической
основой для данной статьи
послужили стендовые испытания
и опыт эксплуатации на
многочисленных объектах Аппаратно-программного
комплекса “Дозор” (АПКД).
Основные методики построения
систем безопасности на базе
охранного телевидения,
изложенные в статье,
неоднократно апробированы и
успешно используются в течение
ряда лет на объектах различной
категории сложности.
Введение.
В современных комплексных
системах безопасности (КСБ)
огромную роль играют системы
видеомониторинга. Это глаза
всей системы безопасности. В
отличие от остальных подсистем
КСБ, системы видеонаблюдения
представляют пользователю
информацию о состоянии
безопасности на объекте не в
виде той или иной комбинации
мерцающих светодиодов, а в
привычном для восприятия
визуальном виде. Именно системы
видеонаблюдения являются
наиболее информативными для
пользователя и именно они
обеспечивают возможность
персоналу службы безопасности
оперативно принимать решения в
зависимости от обстановки на
охраняемом объекте, проводить
расследование по всем
тревожным ситуациям.
Но у видеосистем есть и другое
предназначение, на настоящий
момент целиком не
реализованное, которое в данное
время является крайне важным и
перспективным.
Системы видеонаблюдения могут
быть не только глазами, но и
мозгом комплексных систем
безопасности. Эту перспективу
стоит иметь в виду уже сейчас , и,
выбирая систему
видеонаблюдения, полезно
поинтересоваться не только ее
актуальными возможностями и
функциональными данными, но и
перспективами развития, ведь по
существующей на рынке охранных
систем практике, вы не будете
платить дополнительные деньги
за новые функции системы, их
установят вам бесплатно в
качестве UpGrade. Таким образом,
покупая систему
видеонаблюдения, вы покупаете
не только компьютер,
видеокамеры и программный
продукт, но и перспективы
развития этой системы.
Пути
развития комплексных систем
безопасности.
Если оценить перспективы
дальнейшего развития как
центральной аппаратуры КСБ, так
и ее составляющих компонент, то
мы придем к следующим выводам.
Системы пожарной, охранной
сигнализации, системы
ограничения доступа работают с
очень ограниченным объемом
информации (произошла сработка
какого-либо датчика либо нет,
правильно ли считан номер с
электронного ключа либо нет и т.д.).
Вся информация, циркулирующая в
таких системах, имеет четко
определенную специфику,
связанную исключительно с
прямым функциональным
назначением этих систем.
Все эти системы, безусловно,
будут развиваться, становиться
надежнее, будет увеличиваться
число оконечных устройств,
подключаемых к одной системе,
оптимизироваться алгоритмы
управления исполнительными
устройствами (оборудования
блокировки лифтов, открытия или
закрытия дверей, управления
системой вентиляции) и т.д.
Однако все эти системы и сейчас
неплохо работают и вполне
адекватно справляются с теми
задачами, которые перед ними
стоят. Вряд ли стоит ожидать
какого-нибудь фундаментального
прорыва в этой области.
Развитие этих систем не
прекратилось и не может
прекратиться, но оно может быть
только экстенсивным.
Посмотрим же, что
происходит с системами
видеонаблюдения.
Сразу определимся, что речь в
данной статье идет
исключительно о цифровых
компьютерных системах
видеонаблюдения. Именно они
переживают сейчас момент
революционных преобразований,
переводящих эти системы на
совершенно другой уровень
решаемых ими задач. Перспективы
же аналоговых систем
видеонаблюдения уже очевидны –
это музей.
Системы
видеонаблюдения. Видеть мало,
надо анализировать.
Каждый месяц на рынке
появляются новые видеокамеры,
более мощные и
быстродействующие компьютеры,
совершенствуется аппаратура
передачи видеоданных на
расстояние. Безусловно, такая
ситуация не может не отражаться
на системах видеонаблюдения.
Все эти технические новшества,
так или иначе, в них применяются,
но применение новых видеокамер
или компьютеров имеет
отношение к тому, о чем мы
говорили выше – к
экстенсивному развитию систем.
Основное направление систем
видеонаблюдения – это
внедрение в них новейших
методов анализа
видеоинформации.
Мы видим, что механизмы анализа,
заложенные в системы охранной,
пожарной сигнализации, системы
контроля доступа вполне
соответствуют объемам и
специфике поступающей в эти
системы информации. В том же,
что касается систем
видеонаблюдения ситуация,
сложилась кардинально иная.
Через эти системы проходит
огромное количество информации,
но механизмы ее обработки
крайне примитивны и не
справляются с информационными
потоками. Если система
видеонаблюдения видит на
охраняемой территории человека
и единственная информация,
которую она может донести до
персонала службы безопасности,
это информация о наличие
неизвестных и
неидентифицируемых изменений в
охраняемой зоне, то
несоответствие между имеющейся
у системы информацией и
производимыми на основе этой
информации выводами – очевидно
даже непрофессионалу.
Таким образом, самая
информационно насыщенная
подсистема КСБ оказывается
наименее способной к обработке
поступающей информации.
Возможности огромные, а
результаты пока более чем
скромные. Неудивительно, что
область обработки
видеоинформации – эта та
область, прогресс в которой за
последние годы наиболее
заметен. Мало того это та
область, которая будет в
дальнейшем определяющей в
развитии комплексных систем
безопасности.
Задача-максимум в развитии
таких методов математического
анализа, применяемых в системах
видеонаблюдения - очевидна. Уже
на современном уровне развития
техники, система
видеонаблюдения, с помощью
специально разработанных
видеокамер и объективов может
получать визуальную информацию,
недоступную человеческому
глазу, а в результате
дальнейшего совершенствования
математического аппарата,
система должна стать своего
рода аналогом человеческого
мозга в том, что касается
восприятия и анализа
визуальной информации.
Для задач обеспечения
безопасности не так уж важно
разрешима ли в принципе эта
задача-максимум, важно то, что в
процессе успешных или
неуспешных попыток ее решения
появляются интересные и нужные
практические разработки,
которые могут приносить и уже
приносят ощутимую помощь в деле
обеспечения безопасности.
Естественно, что механизмы
анализа, программируемые в
системах охранного телевидения
должны быть многократно
сложнее, чем аналогичный
математический аппарат в
системах охранной сигнализации.
Рассмотрение специфической
проблематики распознавания
образом не является предметом
настоящей статьи, мы лишь
перечислим основные
практические наработки,
которые уже прошли испытания и
доказали свою применимость для
задач, решаемых охранным
телевидением. Также мы
попытаемся очертить круг
перспективных разработок,
которые должны быть
реализованы в ближайшее время.
Для тех же, кого интересуют
конкретные математические
модели и технологические
решения , связанные с анализом и
категорированием информации в
системах охранного телевидения,
предлагаем подборку статей,
опубликованных на нашем сайте .
Рассмотрим более подробно
основные перспективы развития
видеосистем. Как мы уже
определили, оно будет
происходить в методах анализа
накапливаемой системой
информации. Информация - это
видеоснимки, видеофрагменты (маленькие
фильмы), которые фиксирует
система, то есть практически, то
же самое, что воспринимает
человеческий глаз и
анализирует мозг. Информация
эта крайне многообразна и
неоднородна, часть ее является
избыточной, часть просто не
имеет отношения к задачам
обеспечения безопасности.
Исходя из этого, система
видеонаблюдения современного
уровня должна классифицировать,
на что следует обратить
внимание, а на что нет, а на
следующем этапе анализа
принимать решение на что
следует отреагировать, на что
нет, и если реакция необходима,
то какой именно она должна быть.
Таким
образом, первая задача, стоящая
перед анализом видеоинформации
– это задача отсечения
информационных шумов. То есть
система не должна реагировать
на изменение природных условий
(дождь, снег и т.д.) на изменение
освещенности, связанное с
изменением времени суток,
переменной облачностью. В
настоящее время существуют и
успешно применяются в системах
видеонаблюдения множество
эффективных алгоритмов
отсечения шумовой (избыточной)
информации.
На втором этапе система,
признав изменение в зоне
видимости нешумовым и
зафиксировав его, продолжает
анализ информации на более
высоком уровне. Если задача
фильтрации видеоинформации
является общей для всех систем
и практически не зависит от
типа объекта, на котором
система применяется, то второй
уровень анализа связан с
распознаванием и
категорированием тревожных
ситуаций на объекте, и методы
такого анализа целиком и
полностью определяются
спецификой оперативных задача,
решаемых на конкретном объекте.
Систему можно
запрограммировать так, что она
будет реагировать только на
появление в зоне видимости
человека и оставлять без
внимания пробегающих кошек или
собак, можно запрограммировать
так, что она будет реагировать
только на все проезжающие
автомобили или только на
грузовой транспорт. Более
тонкие методы анализа,
находящиеся пока в процессе
разработки и тестирования,
могут распознавать конкретного
человека или номера
проезжающих машин.
На третьем этапе система будет
анализировать траектории
зафиксированного объекта. На
практике нередко встречаются
ситуации, когда нахождение
людей в зоне охраняемого
объекта является ситуацией
штатной и не требующей реакции
службы безопасности, но есть
некоторые особенности движения
людей по территории, которые
являются подозрительными. К
примеру, ходит охранник по
территории по заранее
заданному маршруту – это
нормально, а если он
остановился, то на эту ситуацию
стоит обратить внимание. Кроме
этого анализ траекторий
позволяет с высокой точностью
определить скорость
наблюдаемого предмета, что
особенно на объектах с
ограничением скоростного
режима. Другим немаловажным
применением методов вычисления
и анализа траекторий является
возможность на их основе
управлять поворотными
устройствами и трансфокаторами
видеокамер и в автоматическом
режиме следить за всеми
перемещениями в зоне
охраняемого объекта.
Резюмируя вышеизложенное можно
сказать, что основные
направления анализа
видеоинформации следующие:
- Адекватное
отсечение информационных
шумов.
- Все
более точная и тонкая
классификация тревожных
изменений в зоне охраняемого
объекта.
Чем так важен точный и
детальный анализ
видеоиформации. Дело в том, что,
обеспечив гарантированно
точное распознавание и
категорирование тревожных
ситуаций на охраняемом объекте,
мы получаем возможность
подключения к системе
видеомониторинга
исполнительных устройств.
Типы реакций, формируемых
системой видеонаблюдения,
можно условно разделить на две
подгруппы. Первая – это
информационные реакции, вторая
– подача команд на внешние
исполнительные устройства.
Уже на настоящий момент времени
существует множество
информационных реакций,
которые могут быть
запрограммированы в системе
видеонаблюдения. Это и звуковое
оповещение, когда при появлении
тревожной ситуации система
подает либо общий звуковой
сигнал в виде сирены, или
информирует оператора системе
о месте и характере
произошедшего нарушения. К
примеру - “Проникновение на
объект в квадрате А1”.
К информационным реакциям
относится также отображение на
плане объекта места
установленного нарушения,
дозвон по телефонной линии с
передачей текстового сообщения
о характере тревоги, передача
SMS-сообщений на мобильные
телефоны, передача
видеоснимков с тревожной
ситуацией по сети Internet.
Вторая группа реакций – подача
команд на внешние
исполнительные устройства
требует более тщательного
анализа. Слишком велика в этом
случае цена ошибки.
Заблокированные в результате
ложного срабатывания системы
лифты могут парализовать всю
работу на объекте. Поэтому на
данном этапе производители
систем видеоконтроля очень
осторожно подходят к вопросам
применения исполнительных
устройств.
Из всего вышеизложенного
становятся очевидными основные
принципы построения
современных систем
видеонаблюдения.
возможность программирования в
них целого ряда математических
алгоритмов анализа
видеоинформации
обеспечение совместимости
таких алгоритмов и возможности
построения цепочек (иерархических
последовательностей)
алгоритмов
разработка систем с учетом
перспектив на будущее, то есть
обеспечение возможности гибкой
перенастройки системы в целом и
внедрения в нее новейших
разработок в области анализа
видеоинформации
обеспечение возможности
подключения к системе
видеонаблюдения
исполнительных устройств с
возможностью подачи на них
многоуровневых команд, то есть
не применить/не применить, а
каким образом применить.
Прогресс
не стоит на месте, и каждый день
появляются новые разработки,
связанные с анализом
видеоинформации, тем более
важным становиться обеспечение
гибкой перенастройки системы
видеонаблюдения. То есть в
систему должен быть заложен
основной костяк, позволяющий
быстро и без больших
трудозатрат встраивать в
систему новые алгоритмы
анализа видеоинформации,
подключать новые
исполнительные устройства.
Таким образом, при выборе
системы видеонаблюдения
целесообразно смотреть,
заложены ли в нее все
перечисленные выше принципы.
Если заложены, то перед вами
система с хорошим заделом на
будущее и покупая ее, вы
обеспечиваете себя современной
техникой, способной к развитию,
техникой, которая еще долго
будет соответствовать растущим
требованиям к системам
безопасности.
|
