Видеоаналитика прошла долгий путь, и сегодня она является надежным и проверенным дополнением к системе видеонаблюдения.
Сегодня многие организации полагаются на аналитику, чтобы сделать работу по наблюдению за камерами более простой и точной, оставляя людям-операторам возможность делать то, что не под силу технике, и приносить реальную пользу — что исключает постоянное сидение и просмотр экрана.
Большинство производителей камер в наши дни предлагают ту или иную форму аналитики для своего оборудования, например, детектор движения, устройства отключения и так далее.
Но что происходит в реальном мире.
Когда производители демонстрируют видеоаналитику, им выгодно контролировать окружающую среду и гарантировать, что их системы работают хорошо.
В реальном мире существует множество факторов, которые могут изменить обстановку, иногда за считанные секунды.
Работают ли аналитические приложения так же хорошо в таких условиях?
Компания Hi-Tech Security Solutions задала трем поставщикам, создающим волны в мире видеоаналитики, несколько вопросов об их продуктах и опыте работы в реальном мире.
Нашими собеседниками стали:
- Гас Бречер из местной компании-разработчика VMS, Cathexis,
- Рой Алвес из Axis Communications, и
- Доктор Махеш Саптариши, технический директор компании Avigilon.
Hi-Tech Security Solutions: Как улучшилась аналитика с течением времени?
Что, по Вашему мнению, является основным фактором, способствующим продвижению технологии до той стадии, когда люди могут на нее положиться?
Гас Бречер: Я думаю, что основные причины улучшения видеоаналитики были двоякими:
- Вычислительная мощность: С экспоненциальным ростом доступной вычислительной мощности Вы можете выполнять гораздо более сложные алгоритмы на доступном оборудовании, будь то серверы записи или периферийные устройства (IP-камеры).
- IP-системы: С развитием IP стала реальностью возможность систем сторонних производителей (например, Ipsotek, AgentVI) выполнять аналитику отдельно от VMS.
Таким образом, компании могут выполнять аналитику на том же видео, которое передается в VMS, в отдельной системе, а затем передавать аналитическую информацию или сигналы тревоги обратно в VMS.
Возможность выполнять аналитику на границе IP-камер также предоставила платформу для этих сторонних специалистов по разработке.
Это также подтолкнуло производителей VMS к повышению качества своей игры и улучшению собственных аналитических предложений.
Доктор Махеш Саптариши: За последние пять лет точность видеоаналитики и простота ее установки значительно повысились.
Произошли значительные подвижки в науке и алгоритмах, сделавшие аналитику более пригодной для применения в реальном мире.
Технология процессоров также улучшилась настолько, что ранее недоступные сложные алгоритмы компьютерного зрения теперь могут быть использованы при аналогичных или более низких затратах.
Рой Алвес: За последние 10 лет аналитика претерпела значительные изменения.
Основными движущими силами стали, с одной стороны, требования конечных пользователей, которые стали более сложными; с другой стороны, быстро развивающаяся аппаратная среда привела к усовершенствованиям.
Если несколько лет назад конечным пользователям было достаточно базовых решений для защиты периметра, то теперь они требуют более надежных решений с низким уровнем ложных срабатываний.
Традиционно стандартизация повышает доверие к решениям и развитию рынка в положительном смысле как для разработчиков, так и для клиентов — тому есть множество примеров (например, ONVIF и Bluetooth) — вероятно, это лишь вопрос времени, когда она охватит и аналитику.
Hi-Tech Security Solutions: На какие аналитические функции можно положиться сегодня?
Гас Бречер: Существует множество алгоритмов, которые хорошо справляются со своей задачей.
Если Вы посмотрите на векторную аналитику (а не на базовую VMD), то первым шагом будет обнаружение нужных объектов, а затем их фиксация.
Как только Вы сделаете это правильно, Вы сможете сделать с полученной информацией множество вещей.
Например: подсчет людей, входящих или выходящих из помещения, бездельничающих, направление движения, скорость и т.д.
Если говорить о более сложных вещах, то существует распознавание лиц, которое представляет собой отдельное специализированное приложение, требующее большой вычислительной мощности и очень дорогое.
Для повсеместного использования это пока не подходит.
Распознавание номерных знаков также очень узкоспециализировано, но хорошие решения очень надежны.
Доктор Махеш Саптариши: Такие возможности, как обнаружение бездомных, идущих в неправильном направлении, обнаружение остановившихся автомобилей, подсчет количества людей или автомобилей в сцене, способность различать людей, автомобили и другие объекты в сцене — все это функции, на которые клиенты могут рассчитывать уже сегодня.
Кроме того, такие аналитические функции, как LPR и обнаружение и распознавание лиц, также развиваются до такой степени, что их можно использовать во многих приложениях.
Рой Алвес: Существует несколько возможностей для аналитики; в качестве примера можно привести розничную торговлю, где конечный пользователь может получить дополнительную выгоду от своих инвестиций в видеонаблюдение и предотвращение потерь и «попотеть над активом», подсчитывая количество людей/проходимость в заведении, измеряя очереди, время пребывания, анализируя «горячие точки» и «бутылочные горлышки» в магазине с помощью тепловых карт, а также анализируя демографические показатели (возраст/пол).
Еще одна вертикаль — транспорт, где можно подсчитать количество людей, входящих, например, в автобус или поезд.
Мы также видим прогресс в распознавании номерных знаков: точность считывания номеров значительно выше, даже когда автомобили движутся на больших скоростях.
Более высокое качество изображения в камерах действительно положительно сказалось на снижении количества ложных срабатываний и обеспечении лучшей аналитики.
Высокотехнологичные решения в области безопасности: Чтобы получить надежную аналитику, пользователям, очевидно, нужно нечто большее, чем просто программное обеспечение на серверах или камерах.
Что входит в состав эффективного аналитического решения, например, HD-камеры, эффективное освещение и т.д.?
Гас Бречер: Окружающая среда, очевидно, является наиболее важной переменной, когда речь идет об аналитике.
Дрожание камеры из-за некачественного крепления, плохое освещение, шумная обстановка, попытки обнаружить объекты на слишком большом расстоянии и т.д. — все это приводит к плохим результатам и неизбежным ложным срабатываниям.
Настройка аналитики — это эмпирический процесс, и поэтому человек, настраивающий ее, должен уделять должное внимание и учитывать время суток, положение солнца, тени и т.д.
Важно выбирать продукты, обеспечивающие возможность настройки аналитики как на живом, так и на записанном материале, с возможностью изменения параметров и немедленного просмотра результатов этих изменений.
Я считаю, что разрешение не играет сейчас большой роли в аналитике, поскольку большинство аналитических продуктов по-прежнему работают с видео низкого разрешения.
Это объясняется тем, что по-прежнему существует спрос на вычислительную мощность.
Доктор Махеш Саптариши: Аналитика требует правильного расположения углов камеры.
Большинство доступных аналитических систем требуют, чтобы камера не была расположена так, чтобы смотреть почти прямо вниз или чтобы горизонт не был ровным в поле зрения.
Большинство аналитических систем также требуют правильной калибровки (самообучающаяся аналитика Avigilon не требует калибровки).
Кроме того, качество изображения имеет первостепенное значение.
Большинство аналитических систем обрабатывают изображение в разрешениях CIF или 4CIF.
Таким образом, HD-разрешение не дает преимущества большинству аналитических решений на рынке (аналитика Avigilon работает с HD-видео и выигрывает от более высокого разрешения).
Как правило, для обнаружения и классификации аналитику требуется не менее 100 пикселей на цели.
Измерение дальности обнаружения следует проводить ночью или при низком уровне освещенности, чтобы убедиться, что она соответствует ожиданиям.
Для достижения желаемого диапазона и точности следует использовать подходящее видимое или ИК-освещение.
Решение Avigilon также обладает уникальной функцией «Обучение на примерах», когда оператор может дать обратную связь о ложных срабатываниях, что позволяет системе обучаться и становиться лучше со временем.
Рой Алвес: Для того чтобы аналитика работала правильно, необходимо ответить на следующие вопросы или факты:
- Каковы требования безопасности или проекта?
Какая аналитика будет применима? - Что представляет собой видимая сцена?
Содержит ли она выровненную или невыровненную топологию?
Это абсолютно открытое пространство или есть физический барьер (здание, забор и т.д.)? - Исходя из вышесказанного, необходимо определить количество и расположение камер, а также инфраструктуру: например, аналитика, применяемая для защиты периметра, требует, чтобы изображение с камеры обеспечивало перспективу.
- Это означает, что камера должна быть установлена достаточно высоко (4-5 метров) и располагаться под углом (т.е. так, чтобы человек, идущий навстречу камере, менялся в размерах — давая измерение).
- Кроме того, необходимо помнить о максимальном расстоянии между камерами.
- Исходя из вышесказанного, нужны ли Вам мачты для камер или нет?
- Освещение также важно: есть ли источник света, да/нет?
Устанавливаете ли Вы ИК-камеры, тепловизоры или добавляете дополнительный свет? - Что касается типа камеры, то здесь снова важен первый вопрос: что Вы хотите обнаружить?
Хотите ли Вы просто увидеть, что это человек, и чтобы это вызвало тревогу?
Тогда тепловая камера будет идеальным и очень надежным вариантом.
Однако если Вы хотите идентифицировать человека настолько детально, что даже сможете определить лицо, то в этом случае Вам подойдет цветная камера с высоким разрешением. - Определив все эти параметры, Вы можете настроить аналитику с соответствующими уровнями чувствительности и фильтрами в зависимости от окружающей среды.
Hi-Tech Security Solutions: Не могли бы Вы рассказать нашим читателям о том, как изменились Ваши аналитические решения за последние несколько лет?
Предлагаете ли Вы решения на базе сервера или на грани и почему?
В каких средах Вы видите наилучшие результаты от своих продуктов?
Гас Бречер: В прошлом мы предлагали алгоритмы обнаружения движения, которые обнаруживали движение с возможностью изменения чувствительности в зависимости от количества пикселей, которые были задействованы.
Мы пошли дальше, позволив системе изучать окружающую обстановку и анализировать время обнаружения, чтобы исключить ложные срабатывания, например, проплывающие облака, деревья, раскачивающиеся на ветру, и т.д.
Добавьте к этому возможность настройки нескольких зон в пределах обзора камеры с различной чувствительностью для каждой зоны, и Вы получите более чем удовлетворительное решение.
Наш новый аналитический пакет использует векторные алгоритмы, что позволяет нам идентифицировать объект в соответствии с требуемым размером, зафиксировать его и затем отслеживать его в поле зрения камеры.
Наиболее важным аспектом использования векторных алгоритмов является то, что мы можем автоматически учитывать перспективу.
Это означает, что если мы знаем размер человека, например, в двух точках обзора камеры, мы можем экстраполировать его размер в другие области обзора.
Это значительно снижает количество ложных срабатываний и позволяет нам добавлять в систему правила, связанные с отслеживаемыми объектами.
Мы предлагаем аналитику только на базе сервера, но позволяем сторонним аналитическим решениям, работающим на периферии, отправлять нам триггеры.
Однако наш опыт показывает, что из-за ограничений на обработку данных камерами, когда Вы выполняете любую форму достаточно сложной аналитики, приходится чем-то жертвовать, что может выражаться в снижении частоты кадров, уменьшении количества видеопотоков или в других областях.
Доктор Махеш Саптариши: Аналитика Avigilon — это пограничные решения (на камере или в устройстве).
Аналитика имеет доступ к несжатому видео высокого качества и высокого разрешения на камере.
Таким образом, алгоритмы аналитики могут достичь более высокой точности в большинстве задач обнаружения.
Компания Avigilon была пионером в области технологии искусственных нейронных сетей и за прошедшие годы сделала несколько значительных шагов вперед.
Аналитика Avigilon в первую очередь используется для защиты наружного периметра — там, где требуется высокий процент обнаружения и низкий процент ложных тревог.
Рой Алвес: Партнеры Axis по разработке предлагают как серверные, так и встраиваемые решения.
Справедливо полагать, что наиболее сложные и изощренные решения будут по-прежнему создаваться на основе серверной аналитики, но не забывайте, что то, что сегодня является встраиваемым, 10 лет назад (или даже меньше) было серверным, таков путь технического развития.
Можно рассматривать серверные решения как платформу для разработки будущей встраиваемой аналитики.
Клиенты определенно покупают пограничную аналитику, преимущества которой заключаются в том, что она бесконечно масштабируема и децентрализована, экономична — не требует дополнительного оборудования и обычно работает с очень низкой пропускной способностью, а также затрат на установку и обслуживание.
Например, некоторые виды аналитики в розничной торговле были разработаны для того, чтобы лучше понять поведение покупателей и на основе этих знаний лучше проектировать магазины.
Сегодня мы видим, что многие клиенты обращаются к аналитике, чтобы получить максимальную отдачу от инфраструктуры. Если они переходят с аналоговых камер на IP и сегодня у них есть решение для подсчета дверных лучей, они могут посмотреть, сможет ли новая инфраструктура решить и эту задачу (что Axis и делает).
Так что если им нужна проверка тревоги, они будут искать решение и для этого.
Кроме того, видеоаналитика становится все более популярной и принимается широкой публикой.
В связи с этим многие аналитические компании сосредоточились на том, чтобы сделать видеоаналитику более интуитивной в обращении и настройке.
Кроме того, резко возросли требования к обеспечению интеграции с системами сторонних производителей.
Чтобы удовлетворить эту потребность, мы начинаем видеть analytics manager — платформу, позволяющую интегрировать нашу аналитику на основе сервера или камеры в любую стороннюю систему управления видео.
Hi-Tech Security Solutions: Что будет дальше в плане аналитики?
Гас Бречер: Мы наблюдаем внедрение интеллектуального программного обеспечения для определения ситуации, которое со временем изучает аналитическую среду и автоматически генерирует триггеры на необычное поведение.
Я думаю, что цены на распознавание лиц будут снижаться по мере того, как вычислительная мощность будет становиться все лучше, а конкурентов будет становиться все больше.
Я также вижу, что аналитика будет больше использоваться для получения бизнес-информации, например, для подсчета людей и составления тепловых карт в маркетинговых целях.
И, конечно же, алгоритмы будут постоянно совершенствоваться.
Доктор Махеш Саптариши: Аналитика идентификации (способность уникально распознать автомобиль или человека) достигает той точки, когда она станет стандартом.
Типы объектов, которые аналитика может распознавать в сцене, также становятся все более богатыми.
Аналитика также способна распознавать различные типы действий в сцене (например, длинные очереди, разговор/взаимодействие двух людей, драки, столкновения между автомобилями и т.д.).
Многие из этих аналитических функций станут стандартным предложением в ближайшие несколько лет.
Рой Алвес: Многие из аналитических функций, которые мы видим сегодня: обнаружение звуков, улучшенное обнаружение движения в видео, подсчет людей/автомобилей, распознавание номерных знаков, тепловые карты, неверное направление, защита периметра — все это, по нашему мнению, находится на стадии зрелости.
Мы увидим аналитику слежения, встроенную в систему, с возможностью отслеживать перемещение отдельных людей по территории/магазину.
Где они ходили, останавливались, как долго, что они рассматривали, трогали и, наконец, покупали?
Как они посещали магазин?
Какой процент людей, гуляющих за пределами магазина, войдет в него, каков их возрастной профиль, пол и настроение?
Я думаю, что здесь есть над чем работать, например, камера может рассказать продавцу, кто его покупатель и каково его поведение.
Кроме того, я предсказываю, что, подобно индустрии видеонаблюдения, где производители выпускают камеры для определенного вертикального сегмента, мы увидим то же самое в разработке программного обеспечения.
Это не тот случай, когда один размер подходит всем.
В сегменте безопасности и защиты периметра я вижу растущий спрос не только на получение оповещений в реальном времени, но и на сбор как можно большего количества данных об объектах тревоги, т.е. для дальнейшей криминалистической экспертизы.
Таким образом, оператору становится доступно как можно больше информации об объекте.
Высокотехнологичные решения в области безопасности: Мы часто слышим об использовании решений в области безопасности для повышения ценности других сфер бизнеса.
Видите ли Вы это в реальном мире?
Гас Бречер: Совершенно верно.
Видеонаблюдение выходит за пределы сферы безопасности.
Клиенты становятся более осведомленными о том, какую информацию и преимущества можно получить от их систем безопасности.
У нас есть крупный розничный магазин в Великобритании, который использует нашу VMS в целях обучения, записывая взаимодействие с клиентами с помощью аудио и используя эти записи, чтобы помочь своему персоналу улучшить взаимодействие с клиентами.
Торговые центры используют алгоритмы подсчета людей, чтобы получить ценную информацию о количестве посетителей в определенных зонах центров, а некоторые даже взимают арендную плату в зависимости от этого пешеходного трафика.
А маркетологи изучают «потоки» людей вокруг своих магазинов с помощью анализа направлений и тепловых карт, чтобы помочь им в планировании рекламы «в местах покупки».
Конечно, это требует изменения менталитета многих компаний, где люди часто работают разрозненно, но это уже происходит.
Д-р Махеш Саптариши: Аналитика розничной торговли — один из ярких примеров применения технологий безопасности, не связанных с обеспечением безопасности.
Понимание того, какие товары привлекли внимание покупателей, сколько покупателей пришло в магазин, а не купило товар, какова длина очереди в кассу, скольким покупателям помог сотрудник, какие полки сейчас пустуют и т.д., — это информация, которая может помочь розничному бизнесу повысить эффективность работы и увеличить прибыль.
Отдел безопасности/предотвращения потерь выступает в роли поставщика услуг для других отделов предприятия.
Часто для того, чтобы предложить ценное решение, требуются дополнительные камеры или датчики.
Подобно модели работы ИТ-отделов, мы ожидаем, что отделы безопасности будут предлагать эту информацию в качестве абонентского обслуживания отделам маркетинга, товарооборота и операционной деятельности предприятия.
Часто достаточно просто увидеть, как видео дает информацию, чтобы отдел захотел попробовать.
Если отдел маркетинга пользовался услугами сторонних аудиторских фирм для сбора данных о магазинах, видеоаналитика может предоставить то же самое по гораздо более низкой цене и в режиме реального времени.
Рой Алвес: Да, я определенно вижу это в реальном мире, если камера может иметь двойное назначение, например, наблюдение и измерение очередей, то это определенно представляет интерес для отделов, не связанных с предотвращением потерь.
Я думаю, что получение поддержки зависит от того, насколько хорошо менеджер по предотвращению потерь понимает проблемы и KPI (ключевые показатели эффективности) других отделов.
Если он/она сможет убедительно доказать менеджеру магазина или операционному менеджеру, что он может проводить прогнозный анализ очередей и проактивное измерение очередей с помощью одной и той же камеры, я уверен, что будет налажено сотрудничество по бюджетам и инвестициям.
