Видеоаналитика и машинное зрение — от теории к практике

Технологии, которые еще недавно казались дорогими и сложными, постепенно становятся все более массовыми и доступными. Камеры машинного зрения и видеоаналитические функции уже широко интегрируются в различные приложения, а области их применения выходят за рамки нишевых, специализированных сегментов. Мы уже писали о том, что собой представляют камеры машинного зрения и чем они отличаются от камер видеонаблюдения (см. статью автора «Машины обретают зрение» в «Журнале сетевых решений/LAN», № 07–08 за 2015 год). Одна из конференций, проведенных в рамках форума All-over-IP Expo 2015, — Intelligent Video 2.0 / Машинное зрение — была посвящена их практическому использованию.

МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ — В МАССЫ

Недорогие камеры машинного зрения могут существенно улучшить видеонаблюдение на транспорте, в торговле и в ряде других областей. Как рассказал Ларс Бринкманн, региональный менеджер по продажам компании Basler, новые технологии CMOS позволяют получить изображение лучшего качества и повысить пропускную способность системы. Технология CCD постепенно уходит с рынка: в 74% своей продукции Basler использует сенсоры CMOS производства Sony (камеры серии Ace) и ON Semiconductor (Python) с разрешением до 5,3 Мпикс при 60 кадрах/c с USB 3.0.

Своим заказчикам компания предлагает платформы со встроенным программным обеспечением для разработки различных вертикальных решений — в частности, для нужд медицины, биологии, розничной торговли, для применения в банкоматах и на транспорте (см. рис. 1). Нередко в таких приложениях требуется идентифицировать мельчайшие детали, и на выручку приходят камеры машинного зрения. Причем стоимость такого решения, включая печатную плату, камеру и оптику к ней, порой не превышает 200 евро.

Рис. 1. Камеры Basler серии Dart применяются в основном в медицине, а также в розничной торговле и на транспорте

Например, в розничной торговле системы машинного зрения (в том числе стерео — 3D) применяются в торговых автоматах для упрощения процесса продаж (ими даже можно управлять с помощью жестов), для подсчета посетителей, их профилирования и классификации (определения пола, возраста и т. д.), а также для трекинга и распознавания (в биометрических системах).

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЕ: ПРИНЦИПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Новое поколение IP-камер с разрешением HD и выше, высокой частотой смены кадров и скоростными интерфейсами предъявляет серьезные требования к системам передачи и обработки данных. А для решения задач машинного зрения, таких как компьютерная графика (в киноиндустрии), видеонаблюдение, медицинские исследования или операции и другие, необходимо работать с несжатыми данными, получаемыми непосредственно от оптического сенсора. Как правило, для обработки такого объема информации необходимы значительные вычислительные ресурсы, но, как замечает Михаил Лепешкин, директор по перспективным разработкам компании Qoollo, возможны и иные подходы.

В некоторых случаях проблемы передачи и приема больших объемов данных решаются путем локализации обработки видео и балансирования нагрузки, а хранение больших объемов разнородных данных осуществляется с помощью специализированных гибридных хранилищ, поддерживающих работу с изображениями и видео, структурированными и метаданными.

При проектировании систем безопасности приходится учитывать внушительный перечень угроз и действующие нормативные документы, рассказывает Алексей Софийский, начальник инженерно-технического управления компании «Автономные Системы». Видеомониторинг предполагает как работу с архивом, так и оперативное видеонаблюдение.

При проектировании таких систем необходимо согласовать со всеми пользователями объекта план размещения видеокамер и зоны обзора, составить график работ, предусмотреть техническое обслуживание систем, провести анализ условий их функционирования в течение длительного срока эксплуатации, обеспечить отслеживание сроков внедрения инженерной инфраструктуры, а также выделить место для установки активного оборудования. Зачастую на крупных транспортных объектах впоследствии монтируются конструкции, загораживающие обзор, и вероятность такого события следует учитывать при проектировании любой видеосистемы.

Обычно при помощи системы видеораспознавания удается оперативно распознать скопления людей, а также идентифицировать и зафиксировать факты их неадекватного движения (драки, падения, хаотичное движение, резкое ускорение, пересечение запрещенной зоны), обнаружить в контролируемой зоне оставленные или исчезнувшие предметы, выявить задымление или открытый огонь.

При этом важно понять, какие задачи требуется решить заказчику, чтобы помочь ему определить реальные цели, поскольку возможности видеодетекторов обычно переоцениваются. Зачастую полезно проводить технико-экономическое обоснование внедрения каждой подсистемы. Непременное условие — пилотные испытания системы в условиях реального применения.

При выборе системы видеоаналитики следует руководствоваться условиями ее использования, видом применяемого вычислителя и типом самой видеоаналитики (см. рис. 2). Функции вычислителя, «мозга» системы, могут быть переданы камере, вынесенным промышленным блокам или серверам. Каждый из вариантов имеет свои преимущества и недостатки. Более дешевые решения, как правило, функционально слабее.

Рис. 2. Что включает в себя интеллектуальное видеонаблюдение

В реальных условиях видеоаналитика нередко обеспечивает совсем не тот результат, который обещает производитель. Для ее эффективного применения очень важен ракурс съемки, а также стабильность фона и освещение — появление теней и засветки. В зависимости от этих условий различные детекторы и алгоритмы ведут себя по-разному.

Видеоаналитика обычно основывается на вычитании фона, детектировании движения и последующей классификации объекта (в этом случае важно правильное применение масштабной сетки) либо на алгоритмах машинного зрения с использованием обученных классификаторов (формирование классифицирующих признаков). Оба варианта имеют свои недостатки. Первый более распространен — такое решение дешевле. Алгоритмы машинного зрения работают точнее, но для них нужно больше вычислительных ресурсов.

Интересные перспективы открываются в случае применения камер машинного зрения для классификации и подсчета посетителей в розничной торговле. По словам Маркуса Мюллера, эксперта по видеотехнологиям в области ретейла компании Basler, их можно использовать для оптимизации продаж на основе собираемой статистики — распознавания и подсчета посетителей, их классификации и трекинга, построения «тепловых карт». Еще одна область применения камер машинного зрения — распознавание лиц (см. рис. 3).

Рис. 3. Задачу распознавания лиц можно решить с помощью обработки несжатого видео на локальной видеокарте, смонтированной непосредственно на камере. В этом случае изображение не передается в сеть — на сервер отправляются только статистические данные

УЗНАТЬ НА 100%: ВИДЕОИДЕНТИФИКАЦИЯ

Видеоидентификация может выполняться оператором или в автоматическом режиме, когда используется биометрическое распознавание (см. рис. 4). В обоих случаях требуются создание зон контроля, размещение серверов и АРМ для оперативного реагирования.

Рис. 4. Принципы работы системы автоматической видеоидентификации

На результат видеоидентификации влияет качество изображений в поисковой базе данных и «картинок на входе» (в свою очередь, оно зависит от возможностей устройств и условий регистрации), а также сами алгоритмы (разные алгоритмы предъявляют разные требования к характеристикам используемых изображений). Нередко заявленные производителем параметры получены на основе базы данных с высококачественными изображениями, и реальные результаты работы системы могут сильно отличаться от ожидаемых. Поэтому важно, чтобы база данных была наполнена качественными изображениями.

Если такая система применяется на транспорте, то при ее внедрении следует учитывать, что технология достаточно ресурсоемкая, требует дополнительного освещения и правильной организации пассажиропотоков. Часть вычислений можно вынести с сервера на саму камеру или на локальный блок. Это позволяет применять камеры машинного зрения и анализировать несжатое видео. Камеру следует подбирать под задачу — это общий принцип. Подобные системы можно дополнительно оснащать аналоговыми и IP-камерами.

Рис. 5. Схема работы системы «тамбур-шлюз»

Системы распознавания лиц могут с успехом использоваться, например, в аэропортах или на таможне. Однако 100-процентная точность распознавания недостижима, хотя у лучших решений такого класса она превышает 90%. Такое биометрическое оборудование способно заменить устаревшие СКУД и дополнить системы доступа по ключ-карте. В последнем случае получаются так называемые СКУД с гибридной авторизацией (см. рис. 5). Как считает Евгений Богорад, директор по продуктам компании Smilart, обычные IP-камеры слишком медленные. В Smilart применяются видеокарты NVidia и камеры машинного зрения Basler, отличающиеся малой задержкой и высокой скоростью функционирования (50 кадров/с), а обработка несжатого изображения позволяет повысить точность результата.

В системах биометрии аутентификация осуществляется не только по геометрии лица, но и по радужной оболочке глаза: у каждого человека она имеет свои уникальные характеристики, которые не могут быть потеряны, украдены или скопированы. Возможность создания этих решений появилась благодаря синергии систем машинного зрения и аналитических алгоритмов. По словам Андрея Габелко, исполнительного директора VZOR Technology, у таких системы высокие эксплуатационные характеристики — устойчивость к подделке и внешним условиям (свет, температура и др.), стабильность биометрических параметров, высокое быстродействие. Еще одно достоинство — простота использования (без контакта, при движении человека).

Если в классической (2D) технологии распознавания лица используется 20 точек, а вероятности ошибок первого и второго рода составляют соответственно 0,1 и 2,5%, то в системах аутентификации по радужной оболочке глаза сравнение происходит по 260 точкам, а вероятности ошибок первого и второго рода не превышают 0,000011 и 0,016%. По стоимости такие системы совсем скоро будут сопоставимы с системами распознавания отпечатка пальца, утверждает Андрей Габелко.

Рис. 6. Распознавание по радужной оболочке глаза занимает третье по популярности место среди биометрических технологий. К 2020 году доля этого способа аутентификации вырастет вдвое

В России рынок биометрии находится в зачаточном состоянии (его объем не более 50–60 млн долларов). Однако, согласно прогнозам, в ближайшей перспективе среднегодовые темпы роста данного сегмента составят 35%, и к 2020 году его оборот увеличится до 500 млн долларов (см. рис. 6). Основные драйверы роста — госсектор, банковский сектор, электронная коммерция, СКУД.

КАМЕРЫ С ИНТЕЛЛЕКТОМ

В децентрализованных системах видеонаблюдения «интеллектом» оснащается сама камера. По словам Райнера Артельта, директора по продажам в Европе компании Mobotix, внешнего сервера для управления не требуется, поскольку камера поддерживает необходимые функции настройки и видеоаналитики. Экономия на серверах, сетевой инфраструктуре и программных лицензиях позволяет снизить стоимость решения в целом.

IP-камеры для видеонаблюдения на транспорте с разрешением 6 Мпикс и углом обзора 1800 изготавливаются из армированного стекловолокна и потребляют всего 4 Вт (см. рис. 7). В числе встроенных аналитических функций — подсчет объектов, фиксация пересечения заданного коридора, выявление нестандартного поведения, статистика по объектам.

Рис. 7. Пример использования системы видеонаблюдения на транспорте. В автобусах применяются виброустойчивые камеры, интегрированные с GPS

Значительная часть обработки видео выполняется самой камерой, поэтому требования к каналам передачи данных снижаются. К тому же видео объемом до 256 Гбайт можно хранить на SD-карте. Для контроля быстро движущихся объектов вместо стандартного кодека H.264 могут потребоваться специальные кодеки. IP-камеры с обзором 1800 успешно применяются и в торговле (см. рис. 8).

Рис. 8. Использование IP-камеры с обзором 1800 в торговле. Такое устройство заменяет несколько камер видеонаблюдения и поддерживает целый ряд функций видеоаналитики

Популярным решением становятся «сдвоенные» устройства, в которых камера дневного видеонаблюдения дополнена тепловизором (см. рис. 9). Такая камера может совмещать два изображения и оснащаться встроенным датчиком движения. Она способна обнаружить нарушителя даже в полной темноте. Другое возможное применение — контроль температуры объекта.

Рис. 9. Применение «сдвоенной» камеры (тепловизор + оптический сенсор) для охраны периметра

Еще одно быстро развивающееся направление — использование камер в дронах (см. рис. 10). По словам Дмитрия Карнеева, руководителя отдела систем безопасности компании «Пергам Инжиниринг», такие дроны могут применяться как для защиты объектов, так и для нападения. Не исключено, что через несколько лет нас ожидает война дронов.

Рис. 10. Оснащение дрона дневной камерой в сочетании с тепловизором

РАЗРЕШЕНИЕ 4K: ДЛЯ ЧЕГО ЭТО НУЖНО?

Наряду с повышением «уровня интеллекта» IP-камер, актуальной тенденцией стало увеличение их разрешения. В минувшем году целый ряд производителей систем видеонаблюдения выпустили IP-камеры

с разрешением 4K (Ultra HD). Где могут применяться такие продукты? Одно из приложений — видеонаблюдение на стадионах, когда нужно контролировать большие площади и тысячи зрителей.

Как рассказал Чэнь Симинь, продуктовый менеджер IP-оборудования в компании Hikvision Russia, основные трудности при организации системы видеонаблюдения на стадионе связаны с большим количеством камер видеонаблюдения, хранением огромного массива данных, значительными затратами на ПО.

Системы с разрешением 4К могут стать эффективным решением для крупных объектов, обеспечить наблюдение за значительным скоплением людей и обширными пространствами. С помощью видео-

камеры 4К можно вести широкий обзор и различать даже самые мелкие детали. Использование всего одной видеокамеры означает уменьшение затрат на установку, экономию на обслуживании системы и лицензировании ПО.

Однако все большая детализация изображения влечет за собой рост требований к скорости передачи данных (битрейту). Например, при сжатии кодеком H.264 битрейт камеры с разрешением 8 Мп@25 кадрах/с равен 16 Мбит/с. Решение проблемы — эффективное сжатие видео с помощью кодека H.265, считает Чэнь Симинь. Стандарт H.265, принятый ITU/ISO в 2013 году, обеспечивает обратную совместимость с H.264. Кодек H.265 на 50% эффективнее H.264 (см. рис. 11), и при одинаковом битрейте качество видео с использованием H.265 выше, чем для H.264. К тому же нагрузка на каналы передачи данных ниже; дополнительно можно сэкономить на емкости систем хранения.

Рис. 11. Кодек H.265 на 50% эффективнее H.264

Таким образом, совместное использование видеокамер 4К и сжатия H.265 позволит без значительных затрат эффективно внедрить видеонаблюдение сверхвысокой четкости в существующую систему безопасности. И вполне вероятно, что через два-три года некоторые системы видеонаблюдения уже будут переведены на 4K с кодеком H.265.

ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЕ И ОБЛАКА

Для решения задач видеоаналитики можно использовать и облачные сервисы. Например, компания «Смартек Секьюрити» предлагает сервис uCountit на платформе Amazon для ретейла. Он консолидирует метаданные, собираемые с установленных у заказчика IP-камер Smartec Neyro и счетчиков, а затем осуществляет их обработку средствами видеоаналитики VCA Technology. С его помощью можно генерировать разнообразные отчеты (статистику и графики посещений за указанный период), строить тепловые карты и даже просматривать «живое видео», передаваемое с торговой точки.

Услуги видеонаблюдения по сервисной модели отлично подходят для малого и среднего бизнеса, считает Максим Гарусев, директор департамента маркетинга МГТС. По оценке МГТС, до 15% малых и средних предприятий готовы воспользоваться услугами облачного видеонаблюдения, хотя у 85% таких клиентов те или иные решения уже установлены. И число потенциальных заказчиков из сегмента СМБ растет. Причин несколько: частые переезды из офиса в офис в связи с изменением ставок аренды, нежелание нести капитальные затраты на собственное видеонаблюдение, отсутствие подготовленных специалистов для монтажа и эксплуатации своей системы видеонаблюдения.

В последнее время все больше компаний обращают внимание не только на охранную функцию видеонаблюдения — они начинают воспринимать видеонаблюдение как дополнительный инструмент для осуществления своей деятельности и контроля за состоянием бизнеса. Постепенно стали меняться и потребности: из автономного программно-аппаратного комплекса видеонаблюдение превращается в облачную услугу, обеспечивающую доступ к просмотру изображения с видеокамер из любой точки мира, предоставляющую возможности для ролевого доступа к такому просмотру и к архивным записям, а кроме того, гарантирующую сохранность архивных записей.

Основные потребители сервиса видеонаблюдения от МГТС, представленного в конце 2014 года, — это малые предприятия из сферы обслуживания: юридические компании, салоны красоты, строительные организации, кафе и рестораны, магазины. Видеонаблюдение в этом случае не столько выполняет охранную функцию, сколько становится эффективным инструментом для бизнеса. Камеры, конечно, помогают усилить меры безопасности, но вместе с тем обеспечивают наблюдение за торговым залом и кассовой зоной, помещением для приема посетителей, зоной разгрузки товара, работой персонала — то есть позволяют следить за соблюдением трудовой дисциплины и уровнем предоставляемого сервиса.

Установка камер над кассами и в торговых помещениях позволяет выявлять нештатные ситуации и осуществлять их разбор. На складе и в производственных цехах можно следить за перемещениями товаров и занятостью рабочих. С помощью камер удобно наблюдать за всей территорией предприятия, даже если это несколько объектов, расположенных в разных местах.

Таким образом, поставщикам услуг видеонаблюдения удается предложить малым предприятиям привлекательные решения для тех проблем, с которыми сегодня они сталкиваются наиболее часто. Однако препятствия остаются: это высокая стоимость хранения видео и значительная нагрузка на каналы передачи данных в случае потокового видео HD-качества. Несколько снизить стоимость хранения можно с помощью дисковых массивов специальной конфигурации, оптимизированных под видеоархивы.

Услуга оператора предполагает не только обслуживание, но и установку оборудования. А наличие библиотеки проектов, использование типовых элементов для быстрого конструирования проекта и отработанная практика сетевых обследований упрощают развертывание системы.

Со временем у пользователей появляются потребности в дополнительных услугах, где требуется сложная видеоаналитика, — например, для организации пассивной охраны территории (виртуальный периметр, проникновение в контролируемую зону, сообщение о движении в кадре по расписанию) или при применении видеоаналитики в качестве маркетингового инструмента, позволяющего управлять продажами (счетчик посетителей, тепловые и кинетические карты, контроль пустых прилавков, открытие и закрытие точек продаж).

В результате развития подобных сервисов видеонаблюдение и видеоаналитика становятся современными и эффективными инструментами для бизнеса. Установка камер способствует повышению уровня безопасности в торговых и прочих помещениях, а также позволяет усилить контроль за работой сотрудников и улучшить обслуживание.

Сергей Орлов — ведущий редактор «Журнала сетевых решений/LAN». С ним можно связаться по адресу: sorlov@lanmag.ru.