Современные Информационные технологии. Компьютерная инженерия

Магистрант Марголин А. Ю., к.т.н Вихман В. В., инженер-конструктор Новокрещенов Н. С.

Новосибирский государственный технический университет, Россия

Видеонаблюдение и анализ видеопотока

Условия жизни в рамках города ставят перед властями серьезную и сложную задачу обеспечения безопасности граждан и поддержания систем всех уровней населенного пункта в рабочем состоянии 24 часа в сутки. Решением этой задачи может стать организация глобальной системы видеонаблюдения. Подобная система предполагает ведение непрерывного мониторинга важных городских объектов, мест массового скопления людей, потенциально аварийных и небезопасных техногенных объектов. Каждое из преждевременных обнаружений потенциальной угрозы способно спасти человеческие жизни и снизить или устранить возможный материальный ущерб.

Подобные системы видеонаблюдения уже децентрализовано внедрялись как в городах России, так и за ее пределами. Однако, несмотря на снижение количества противоправных действий и повышения уровня предварительного обнаружения иных угроз, ключевым аналитическим аппаратом большинства подобных систем являются человеческие ресурсы. Эффективность комплекса видеонаблюдения может быть значительно повышена за счет внедрения вычислительного аппарата компьютерного зрения (видеоаналитики). Применение этой системы призвано повысить результативность работы системы за счет автоматизации утомительной для человека работы, требующей непрерывного внимания и высокого уровня сосредоточения в течение длительного промежутка времени[1].

Более того, существуют такие области видеоаналитики, в которых человек не способен отслеживать и фиксировать нарушения и потенциальные угрозы безопасности в силу ограниченности физиологических возможностей. Примером такой подсистемы является выявление нарушителей скоростного режима и других правил дорожного движения в уличном потоке транспортных средств. В условия больших объемов динамично изменяющейся информации, которую требуется обрабатывать «на лету» эта задача под силу лишь автоматизированной подсистеме. Требуется обладание возможностью обнаруживать и сохранять в базу данные о нарушителях и нарушениях, фиксируя такие данные, как скорость, государственный номер автомобиля и другие параметры. Подобная система призвана повысить эффективность работы дорожно-патрульных служб и, как следствие, уровень безопасности в пределах наблюдаемой территории.

Однако, несмотря на преимущества автоматической системы наблюдения, окончательная оценка алгоритмически, без участия оператора (человека) может привести к неправильной оценке наблюдаемой ситуации и, как следствие, принятию соответствующих решений, влекущих за собой несвоевременное обнаружение угрозы, или излишние расходы на предотвращение ложных[2]. Поэтому важно определить комплекс видеоаналитики лишь как вспомогательный инструмент для оператора, осуществляющего мониторинг вверенной территории.

Реализация структуры видеонаблюдения возможна лишь поэтапно, в особенности, на больших территориях (например, в крупных городах). В целях обеспечения гибкости системы, должна быть обеспечена возможность ее расширения на всех уровнях (добавление новых видеокамер, организация новых центров наблюдения, расширение возможностей средств видеоаналитики).

Поскольку предполагается широкое внедрение системы, то все ее компоненты должны быть типизированы. Данным подходом обеспечивается простота взаимодействия между её частями, реализуемыми на различных территориях. Скорость расширения системы, её компонентов, а также эффективность работы увеличивается за счет выработки и соблюдения общих требований построения структуры. Несмотря на различную реализацию смежных подсистем (таких как наблюдение за транспортным потоком и распознавание подозрительного поведения), базовые принципы, затрагивающие локализацию системы наблюдения, ее управление и контроль должны быть общими.

Разрабатываемая структура видеоанализа предполагает как программно-алгоритмическую составляющую, так и планирование системы расположения видеокамер. Для достижения максимальной эффективности при решении задач анализа видеопотока (обнаружение угроз, распознавание лиц, распознавание гос. знаков и др.) следует учитывать множество факторов. На результативность работы влияет не только качество получаемого видеопотока, которое строится из разрешения изображения, его контрастности, зашумленности, но и локализация наблюдаемых объектов в кадре, зависящая от расположения камер.

При проектировании системы видеонаблюдения, в рамках каждого отдельного объекта важным фактором является информационная согласованность получаемых с камер потоков. Данный подход позволяет получать наиболее полную информацию об объектах, попадающих в зону наблюдения. Например, человек, идентифицированный на одном видео потоке, покинув поле зрения соответствующей камеры, может быть эффективнее опознан, при попадании в поле зрения смежной камеры.

Программная аналитика, являясь инструментом предварительного обнаружения угроз, может также служить средством для анализа уже произошедших, но зафиксированных в архив нежелательных событий. Для поиска события по архиву, или для обнаружения угрозы в реальном времени, оператором системы предварительно задаются детекторы – параметры поиска. Такими детекторами могут служить: выделяемые зоны на изображении с видеопотока, запрещенные к пересечению; исчезновение/появление/длительное нахождение в заданной области; появление в кадре людей, занесенных базу; появление в кадре пламени;

Одной из важных функций видеоаналитики является распознавание несанкционированного вмешательства в систему наблюдения. Обнаружение следующих типов нарушений работы может быть применено: Потеря сигнала, перемещение/поворот камеры, загораживание обзора видеокамеры, подмена передаваемого изображения в видеопотоке.

В соответствии с вышеизложенным, сформируем следующие критерии и принципы структуры системы видеонаблюдения и видеоаналитики:

· антропоцентричность;

· принцип стандартизации;

· модульность системы;

· принцип открытости для дальнейшего развития;

· отказоустойчивость в чрезвычайных ситуациях;

Данные критерии определяют гибкую и эффективную систему видеонаблюдения, способную обеспечить основу для результативной видеоаналитики. Научная исследовательская работа предполагает изучение аспектов видеонаблюдения и видеоаналитики с конечной целью формирования и предложения мультифункциональной комбинированной системы видеонаблюдения и компьютерного зрения. В согласии с выработанными требованиями, разрабатываемая структура объединяет воедино несколько крупным подсистем: выявление неправомерных действий на территории города, мониторинг дорожной ситуации и обнаружение нарушителей, определение техногенных чрезвычайных ситуаций в зоне наблюдения.

Литература:

1. Уоллейс Э., Диффли С. Эргономика поста видеонаблюдения. М. 1998.

2. Craig D. Management of the CCTV observation process // Hi-tech Security Solution. 1 February 2011.