Аналитические методы извлечения важной информации из видеоданных уже не один год рассматриваются в качестве потенциально важного компонента систем видеонаблюдения. С одной стороны, видеоаналитика с ее впечатляющими эффектами кажется весьма многообещающей технологией, особенно в области обеспечения физической безопасности, с другой — сложившиеся вокруг нее мифы ведут к непониманию заказчиками ее возможностей, неоправданным ожиданиям и разочарованиям. Да и само понятие «видеоаналитика» трактуется по-разному: зачастую речь идет о самых разных системах — от обычных датчиков движения до машинного зрения и искусственного интеллекта.

Как считают эксперты, несмотря на весьма ограниченную степень проникновения видеоаналитики в системы видеонаблюдения и в России, и в других странах мира, уже в ближайшие несколько лет она сможет серьезно повлиять на сферу охранного видеонаблюдения. Пока же данный рынок только начинает развиваться, и в реальных (а не идеальных) условиях работа интеллектуальных детекторов далеко не всегда соответствует представлениям заказчиков, надеявшихся с их помощью наиболее эффективно решить те или иные задачи. Еще более усугубляет ситуацию то, что системы видеоаналитики внедряют порой без понимания сути их применения, реальных возможностей и ограничений.

РАЗДЕЛЕНИЕ ОБЯЗАННОСТЕЙ

Программное обеспечение видеоаналитики (Video Content Analysis, VCA) может функционировать на стандартных компьютерах или на устройствах видеонаблюдения — сетевых камерах и кодерах. В случае серверных решений анализ обычно осуществляется централизованно и по сети передается весь видеопоток. При использовании встроенных решений программное обеспечение VCA выполняется основными процессорами или специализированными процессорами DSP непосредственно на устройстве. Таким образом, видео подвергается анализу еще до его отправки по сети. Например, разработчики компании Pelco изначально пошли по пути размещения аналитики на камере.

Обычно для задач, требующих серьезных вычислительных ресурсов, применяются серверные решения, а в более простых приложениях, таких как подсчет посетителей или контроль пересечения заданной границы, достаточно встроенного варианта. По прогнозам IMS Research, по мере выпуска все более мощных процессоров и совершенствования программного обеспечения VCA все больше аналитических функций будет переноситься в видеокамеры, причем заметного увеличения их стоимости не ожидается.

 

Выделение и отслеживание перемещения объекта.
Рисунок 1. Выделение и отслеживание перемещения объекта.

Камера может самостоятельно решать такие задачи, как детектирование лица, слежение в пределах ее зоны охвата, детектирование и распознавание цели, обнаружение движения, выделение области изображения с автомобильным номером, при этом сервер отвечает за распознавание и идентификацию лиц, наблюдение за всей территорией объекта, многокамерное или многоканальное слежение за происходящим на объекте, распознавание символов, выявление нарушений (см. Рисунок 1).

 

Аналитическое программное обеспечение «просматривает» видео с камеры или из архива и отмечает изменения, соответствующие заданному оператором шаблону.
Рисунок 2. Аналитическое программное обеспечение «просматривает» видео с камеры или из архива и отмечает изменения, соответствующие заданному оператором шаблону.

По словам Павла Костюрина, менеджера по продукции компании «QNAP Россия», сегодня аналитические функции равномерно распределяются между видеокамерой, выполняющей первичную обработку еще несжатого потока, регистратором, на котором оперативно решаются задачи средней сложности, и конечным сервером, где хранится архив и созданы условия для высокопроизводительного поиска нужной информации среди большого объема записей (см. Рисунок 2). При этом многие современные камеры уже «забирают на себя» решение чуть ли не всех нужных задач, а в качестве основы для интеграции видеоаналитики в конечные устройства очень широко используются глобальные стандарты ONVIF и PSIA.

Например, компания D-Link планирует реализовать функции VCA в своих новых IP-камерах. Камеры будут оснащены базовым пакетом видеоаналитики, что позволит применять их в самых различных IP-системах видеонаблюдения. Интеллектуальные IP-камеры способны не только распознавать движение, но и идентифицировать движущийся объект, подсчитывать количество объектов, обнаруженных в зоне наблюдения за определенный период времени, фиксировать их появление или исчезновение, а также уведомлять о потенциальных угрозах по электронной почте, мобильному телефону или через другие внешние устройства. Это позволит снизить требования к пропускной способности сети (поскольку передаваться будут не все видеоданные, а только представляющие интерес) и емкости систем хранения данных.

Наращивание функциональных возможностей встроенной аналитики должно сопровождаться соответствующим развитием «интеллекта» системы управления видео на стороне сервера или на стороне цифрового регистратора. Специалисты ITV/AxxonSoft, российского разработчика интеллектуальных интегрированных систем безопасности и видеонаблюдения, к числу наиболее важных функций серверного ПО относят накопление и индексирование метаданных для быстрого поиска, статистический анализ и повышение точности распознавания, многокамерное сопровождение и управление камерой PTZ, а также динамическое управление скоростью видеопотока. В ряде случаев значительно дешевле использовать ПО сервера, чем камеры или устройства кодирования, а разработать новые программные продукты для стандартных серверов на платформе x86 значительно проще, быстрее и дешевле, чем для встроенных платформ, часто применяемых в IP-камерах. Грамотное разделение функций позволяет экономично создавать специализированные решения на базе унифицированной встроенной аналитики.

По мнению Олега Никулина, менеджера по развитию продуктов Pelco компании Schneider Electric, в текущем году можно ожидать продолжения развития видеоаналитических функций. Это важное направление, основная цель которого — минимизировать влияние оператора на принятие решения. Задача осложняется тем, что для качественного анализа и реализации новых алгоритмов вычисления нужны огромные вычислительные мощности.

ТЕНДЕНЦИИ И РЕШЕНИЯ

Требования, предъявляемые к видеоаналитике предприятиями из разных отраслей, существенно отличаются. Это касается объекта интереса и цели внедрения, условий эксплуатации, допустимого уровня ошибок I и II рода, выходных данных, интерфейсов и, конечно, бюджетных ограничений. Николай Птицын, руководитель компании «Синезис», считает важной тенденцией специализацию видеоаналитики. Если сегодня видеоаналитика в основном универсальна, то через некоторое время ее программные средства будут ориентированы на решение конкретных задач, например сбор данных о покупателях в торговых центрах, обнаружение людей и предметов на железнодорожных путях, охрану морской границы и т. д.

Под видом интеллектуальных систем видеоаналитики многие производители продают даже обычные датчики регистрации движения (Video Motion Detection, VMD), однако и погоня за очень сложными аналитическими способностями системы не оправданна: каждое приложение видеоаналитики должно иметь строго определенные спецификации и характеристики, соответствующие решаемой задаче. К примеру, технология для подсчета посетителей в магазине не будет эффективной в случае ее использования для охраны периметра территории, и наоборот.

Видеоаналитика высокой четкости (HD) существенно увеличивает дальность действия и точность системы видеонаблюдения, уверен Николай Птицын. Сейчас многосерверные системы аналитической обработки видео можно развертывать на базе открытых стандартов. Ряд вендоров уже несколько лет выпускают IP-камеры с поддержкой унифицированных стандартов систем видеонаблюдения. Одним из наиболее распространенных и широко поддерживаемых производителями является стандарт ONVIF. До его внедрения применение закрытых интерфейсов приводило к «привязке» заказчика к поставщику и существенно ограничивало выбор продуктов.

Видеосерверы на базе ONVIF (например, новый продукт «Синезис» MagicBox HD) позволяют интеллектуализировать мегапиксельные камеры и предоставляют возможность выбора из широкого спектра сетевых камер, видеорегистраторов и систем управления видео (Video Management System, VMS). Повсеместное использование открытых стандартов ONVIF и PSIA упростит подключение оборудования (до уровня plug and play), в том числе устройств видеоаналитики. Специалисты D-Link подчеркивают, что поддержка стандарта ONVIF обеспечивает возможность модернизации заказчиками своих систем видеонаблюдения, а также простоту интеграции совместимых с ними устройств различных производителей.

Новые функции ONVIF 2.2 включают дескрипторы для метаданных сцены (Color, Object Class, Cell Motion), аналитический модуль (Cell Motion Analytics Engine), настройку чувствительности и действий по событию (например, выполнение отправки SMS и/или внесение локальной записи), объединенный поиск в архивах (Federated Search), цифровую стабилизацию изображения (антишейкер). Совершенствуются и средства работы с архивами метаданных.

Еще одна важная тенденция рынка — так называемая многоканальная видеоаналитика. Она охватывает системы стереозрения, или 3D-камеры, а также системы многокамерного слежения, когда с нескольких камер осуществляется одновременный контроль за поведением одного объекта, определяемого по внешним признакам (например, одна камера сможет передавать другой информацию о человеке, когда он идет по коридорам здания). В таких решениях применяются корреляционное слежение за объектами в плотном потоке, мультисенсорный мониторинг, а также триангуляция и многокамерная панорамная сшивка.

Можно ли говорить о многоканальной видеоаналитике как о важной тенденции? Насколько перспективно использование аналитических алгоритмов и методов искусственного интеллекта для извлечения полезной информации из видеоданных?

По мнению Павла Костюрина, все зависит от поставленной цели, поэтому данные системы все более востребованы в узкоспециализированных областях, где требуется особый анализ наблюдаемых сцен. На практике это может быть робототехника или автоматическая торговля, а также другие сферы деятельности, где необходимо распознавание объектов, например, для оценки их объема или других отличительных качеств.

Кроме того, использование единой комплексной системы, в состав которой входят видеонаблюдение и видеоаналитика, для реализации целого спектра задач способно дать синергетический эффект. Например, в торговле такие системы можно применять для повышения удовлетворенности клиентов, планирования продаж и закупок, прогнозирования и оценки эффективности маркетинговых акций и рекламных кампаний, обеспечения физической безопасности посетителей и персонала, защиты от пожаров, повышения продуктивности работы персонала, оптимизации затрат, а также планирования бюджета компании, магазина и отдельного подразделения.

В конечном итоге весь этот функционал может стать основой для создания единого центра управления, осуществляющего удаленный сбор информации из территориально разнесенных подразделений и ее последующий анализ.

По мнению специалистов компании «Элвис-НеоТек», такая комплексная система управления бизнес-процессами на базе видеоаналитики способна обеспечить решение ключевых задач в области маркетинга, продаж, безопасности и HR (управления персоналом). В ее задачи может входить удаленный подсчет количества вошедших и вышедших посетителей с установлением соответствующих тенденций, анализ посещаемости торговых зон и выявление основных мест покупок, определение и анализ маршрутов движения посетителей, оценка намерений по приобретению отдельных категорий товаров, удаленное управление очередями и работой кассиров, распознавание возгораний и задымлений и реагирование на них, обнаружение оставленных предметов, контроль и учет рабочего времени, надзор за происходящим на территории.

Управление очередями предполагает регистрацию превышения определенного порога по количеству человек в заданной зоне, контроль за нахождением в торговом зале достаточного числа кассиров, подсчет продолжительности их работы. Получение статистики в режиме реального времени по маршрутам и остановкам покупателей вместе с программным анализом поведения посетителей помогает повысить эффективность работы сотрудников. Результатом может стать рост объемов продаж, увеличение процентного отношения количества покупателей к количеству посетителей и суммы среднего чека, а также улучшение обслуживания клиентов и повышение лояльности покупателей. В системах цифровой рекламы с помощью средств видеоаналитики можно распознавать определенные характеристики целевой аудитории (пол, возраст) для адресной демонстрации контента и анализа реакции аудитории. Одновременно решения в области видеоаналитики и автоматического реагирования повышают уровень безопасности.

Возможность применения аналитических алгоритмов и методов искусственного интеллекта для извлечения полезной информации из видеоданных и выдачи соответствующих уведомлений весьма перспективна с точки зрения безопасности. Охранная видеоаналитика — молодое и, можно сказать, амбициозное направление. Например, комплексная система интеллектуальной видеоаналитики Intelligent Surveillance компании NEC способна в режиме реального времени распознать подозрительное поведение человека или группы людей, угрожающее общественной безопасности, и подать сигнал тревоги. По данным производителя, система идентификации по лицу NeoFace (с точностью 92–96%) широко применяется в системах идентификации людей при организации пропускных пунктов. В медицинских приложениях видеоаналитика помогает распознавать опухоли, хотя ее использование для подобных задач еще только начинается.

ВИДЕОАНАЛИТИКА НЕ ПАНАЦЕЯ

По мнению Олега Никулина, распространение видеоаналитики тормозится из-за негативного опыта рынка. «На протяжении многих лет отечественные производители «кормили» заказчика красивыми сказками. После подписания контракта зачастую так и не удавалось запустить даже минимальный пакет требуемого функционала. Характерный пример — выделение из толпы и идентификация лица. Уже долгое время наши производители обещают предоставить эти возможности заказчикам, но до сих пор об успешных реализациях ничего неизвестно».

В большинстве операционных сред хорошо настроенное ПО способно выявить важные события (проникновение в запретные зоны и т. д.) примерно с той же эффективностью, что и люди, или заметно хуже, подчеркивают в ITV/AxxonSoft.

А технологии распознавания лиц дают неплохие результаты лишь в идеальных условиях, когда человек хочет, чтобы его распознали (например, в системе контроля доступа). Технологии выделения отдельных субъектов из толпы и их распознавания существуют, но пока малоприменимы на практике. Реальная же ценность видеоаналитики заключается в том, что удается серьезно снизить влияние человеческого фактора и намного повысить эффективность процесса распознавания и оценки различных ситуаций.

Видеоаналитика не может улучшить не слишком удачную инфраструктуру видеонаблюдения, спроектированную без учета возможности применения таких средств, — например, когда камеры имеют низкое разрешение, обзор перекрывается препятствиями или зоны наблюдения слабо освещены в ночное время. Если камера не гарантирует четкого обзора, исключающего возникновение дополнительных препятствий, средства аналитики вряд ли чем-то помогут — к тому же будет отмечаться большое количество ложных срабатываний. Основные проблемы, мешающие массовому использованию аналитических систем, — зависимость от изменений окружающей среды, сложность установки и настройки оборудования, высокая стоимость инсталляции и владения системой.

Эффективность аналитических систем находится на достаточно высоком уровне лишь в хорошо спроектированных операционных средах. Разработчики аналитических продуктов предъявляют конкретные требования к размещению камеры, расстоянию до объекта, количеству и типам объектов, среде внутри и вне помещения, освещению и многим другим факторам, оказывающим непосредственное влияние на качество функционирования. При нормальном разрешении изображения и отсутствии видимых помех уровень распознавания нештатных событий довольно высок. По данным ITV/AxxonSoft, у наиболее известных производителей (в случаях правильного использования) он достигает 95% и выше, а количество ложных срабатываний одной камеры незначительно.

Установка систем видеоаналитики и их эксплуатация требуют серьезных капиталовложений. Поддержка аналитических функций приводит к увеличению цены решения. Иногда для каждой камеры нужно покупать дорогостоящую лицензию, системе требуются вычислительные ресурсы, техническая поддержка и обучение, а это весьма серьезные затраты. Причем такая система все равно не заменяет оператора, а служит лишь дополнительным инструментом. В то же время аналитические средства повышают эффективность труда персонала, процессов и инфраструктуры, помогают оптимизировать пропускную способность сетевых видеосистем и снизить требования к емкости систем хранения, а кроме того, ускоряют процедуры судебного расследования.

Быстрыми темпами развивается и облачная модель видеоаналитики: видео можно отправлять для анализа в ЦОД провайдера, где имеются значительные вычислительные мощности, однако вендоры обращают внимание на отсутствие успешных реализаций этой модели на российском рынке.

МНОГООБРАЗИЕ ВИДОВ

Специалисты компании ITV/AxxonSoft разделили видеоаналитические системы на три направления: аналитика реального времени, аналитика для работы с архивами и сервисная аналитика. Аналитика реального времени эффективна, если есть возможность заранее оценить и описать события. В числе примеров таких систем — охрана периметра, контроль проникновения в различные зоны, распознавание номерных знаков автомобилей. Так, детектор оставленных предметов генерирует событие, если в сцене камеры появляется и длительное время остается неподвижным какой-то предмет, а детектор пересечения линии генерирует событие при пересечении объектом указанной линии.

Система поиска видеозаписей в архиве вместе с видео сохраняет параметры всех движущихся в кадре объектов и характеристики их движения. Такие метаданные записываются в специализированную базу данных (например, в VMDA компании ITV). В числе возможных критериев поиска — цвет или скорость движущегося объекта, пересечение заданной линии в заданном направлении, движение в заданной полигональной зоне. В результате продолжительность поиска можно сократить до минимума — с точки зрения оператора, это происходит практически в режиме реального времени. Для быстрого просмотра и анализа архива применяется технология Time Compressor: разнообразные события воспроизводятся на экране одновременно и, когда интересующий фрагмент найден, осуществляется быстрый переход в обычный режим просмотра архива.

Сервисная аналитика выполняет служебные функции и предполагает использование различных сервисных детекторов: расфокусировки или загрязнения (генерация сигнала тревоги, если изображение камеры теряет резкость), засветки сцены камеры, затемнения, стабильности картинки и др. Они помогают выявить ошибки монтажа, нарушение освещенности, запотевание или загрязнение оптики.

Как отмечают специалисты ITV/ AxxonSoft, системы аналитической обработки видео пока мало распространены, а после внедрения зачастую не отвечают ожиданиям заказчиков. Однако совершенствование технологии с точки зрения точности распознавания и удобства использования и широкое внедрение отраслевых стандартов (ONVIF, PSIA) делают видеоаналитику все более привлекательной для предприятий из разных сфер деятельности.

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

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF