Развитие систем видеоаналитики

Тем не менее, эксперты считают, что, несмотря на весьма ограниченную степень проникновения видеоаналитики в системы видеонаблюдения и в России, и в мире, уже в ближайшие несколько лет она сможет серьезно повлиять на сферу охранного видеонаблюдения. Пока же данный рынок только начинает развиваться, и заказчикам подчас не удается добиться качественной работы интеллектуальных детекторов в  реальных (а не идеальных) условиях в соответствии с их представлениями и задачам, или системы видеоаналитики внедряют без понимания сути их применения, реальных возможностей и ограничений.

РАЗДЕЛЕНИЕ ОБЯЗАННОСТЕЙ

Программное обеспечение видеоаналитики (Video Content Analysis, VCA) может функционировать на стандартных компьютерах или непосредственно на устройствах видеонаблюдения – сетевых камерах и кодерах. В случае серверных решений такой 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. Появляется возможность анализа видео 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, можно использовать встроенный вариант. По прогнозам IMS Research, с появлением более мощных процессоров и совершенствованием программного обеспечения VCA все больше аналитических функций будет перемещаться в видеокамеры, причем это не повлечет за собой заметного увеличения их стоимости. Наконец, нельзя не отметить появление распределенной видеоаналитики. Если в настоящее время аналитические функции реализуются непосредственно в видеокамерах или на сервере, то в будущем часть задач (все более сложных) станет решать само устройство видеонаблюдения, а последующая ресурсоемкая обработка будет происходить на сервере.

Задачами камеры могут быть, например, детектирование лица, слежение в поле зрения одной камеры, детектирование и распознавание цели, детектирование движения, выделение области изображения с автомобильным номером, а задачами сервера – распознавание и идентификация лиц, слежение на территории объекта, многокамерное или многоканальное слежение за объектом, распознавание символов, распознавание нарушений.

По словам Павла Костюрина, менеджера по продукции компании «QNAP Россия», сегодня характерно равномерное распределение аналитических функций между видеокамерой, выполняющей первичную обработку еще несжатого потока, регистратором, на котором оперативно решаются задачи средней сложности, и конечным сервером хранения архива, где уже с самой высокой производительностью можно, например, вести поиск среди большого объема записей. При этом многие современные камеры уже забирают на себя решения чуть ли не всех нужных задач. Также очень популярно использование глобальных стандартов ONVIF и PSIA как основы для интеграции видеоаналитики в конечные устройства.

Выделение и отслеживание перемещения объекта

Например, реализацию функций VCA в своих новых IP-камерах планирует компания D-Link. 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 в зоне наблюдения за период времени, контролировать вход объекта в зону наблюдения или выход из нее, а также уведомлять о потенциальных угрозах по электронной почте, мобильному телефону или через другие внешние устройства. Это позволит снизить требования к полосе пропускания 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. В ITV/AxxonSoft наиболее важными функциями серверного ПО считают накопление и индексирование метаданных для быстрого поиска, статистический анализ и повышение точности распознавания, многокамерное сопровождение и управление камерой PTZ, динамическое управление скоростью видеопотока. В ряде случаев значительно дешевле использовать ПО сервера, чем камеры или устройства кодирования, а разработка новых программных продуктов для стандартных серверов платформе x86 проще, быстрее и дешевле, чем для встроенных платформ, часто применяемых в IP-камерах. Грамотное разделение функций позволяет экономично строить специализированные решения вокруг 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, и основная цель видеоаналитики – минимизировать влияние оператора на принятие решения. Сложность задачи заключается в огромных вычислительных мощностях, требуемых для качественного анализа и реализации новых алгоритмов вычисления.

ТЕНДЕНЦИИ И РЕШЕНИЯ

Требования к видеоаналитике в разных отраслях существенно отличаются. Это касается объекта интереса и цели внедрения, условий эксплуатации, допустимого уровня ошибок I и II рода, выходных данных и интерфейсов и, конечно, бюджетных ограничений. Николай Птицын, руководитель компании «Синезис», считает важной тенденцией изменение специализации видеоаналитики. Если сегодня видеоаналитика в основном универсальна, то в будущем 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 сложным аналитическими способностями системы не оправдана: каждое приложение видеоаналитики должно иметь строго определенные спецификации и характеристики, соответствующие решаемой задаче. К примеру, технология для подсчета посетителей в магазине не будет эффективной для охраны периметра территории и наоборот.

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

«Покупая более дорогие камеры HD, потребитель по праву имеет повышенные ожидания от своих инвестиций, и наличие одной лишь качественной картинки не всегда окупается, нужна дополнительная изюминка для полной окупаемости вложений. Такой изюминкой может быть сильная аналитика, которая способна лучше контролировать ситуацию нежели человек и во время подать сигнал тревоги при возникновении нештатной ситуации, но аналитика способна не только выполнять охранные функции но и считать, анализировать поведение человека, распознавать лица, интегрироваться с различными системами (системы доступа, кассовые аппараты и т.д.), подсчитывать KPI и делать выводы для повышения производительности, - рассказывает Николай Зыляев, коммерческий директор Verint Systems Eastern Europe. – Это способно быстро окупить инвестиции как в HD камеры, так и в аналитику. Компания Verint предлагает для этой цели комплексные решения».

Видеосерверы на базе ONVIF (как, например, новый продукт «Синезис» MagicBox HD) позволяют интеллектуализировать мегапиксельные камеры, дают возможность выбирать из широкого спектра сетевых камер, видеорегистраторов и систем VMS (Video Management System). Повсеместное использование открытых стандартов ONVIF и PSIA упростит подключение устройств (до уровня «plug and play»), в том числе устройств видеоаналитики. Специалисты D-Link подчеркивают, что поддержка стандарта ONVIF в устройствах обеспечивает возможность модернизации заказчиками своих систем видеонаблюдения, а также простоту интеграции в них совместимых с ним 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, действий по событию (например, отправку SMS и/или локальная запись), объединенный поиск в архивах (Federated Search), цифровую стабилизация изображения (антишейкер). Совершенствуются и средства работы с архивами метаданных.

 

Аналитическое ПО «просматривает» видео с камеры или из   архива и отмечает изменения, соответствующие заданному оператором шаблону

Еще одна важная тенденция рынка - так называемая многоканальная видеоаналитика. Она включает в себя системы стереозрения или 3D-камеры, системы многокамерного слежения, когда один объект одновременно отслеживается с нескольких камер по внешним признакам (например, одна камера сможет передавать другой информацию о человеке, когда он идет по коридорам здания) или применяется корреляционное слежение за объектами в плотном потоке, мультисенсорный мониторинг, а также триангуляция и многокамерная панорамная сшивка.

Насколько важной тенденцией является многоканальная видеоаналитика? Насколько перспективным может быть использование аналитических алгоритмов и методов искусственного интеллекта для извлечения полезной информации из видеоданных? По мнению Павла Костюрина, все зависит от поставленной цели, поэтому тенденция использования данных систем представляется важной в узкоспециализированных областях, где требуется особый анализ наблюдаемых сцен. На практике это может быть робототехника или автоматическая торговля, а также другие области, где необходимо распознавание объектов, например, для оценки их объема или других отличительных качеств.

«Актуальными и востребованными являются фунции многокамерного слежения, – считает Николай Зыляев. – Заказчики часто выставляют требования, чтобы можно было не только распознать лицо человека, но и вести его, отслеживать местоположение с установленных камер. Однако на сегодня такие решения слабо представлены на рынке и, как правило, не удовлетворяют ожиданиям клиентов. Это связано с ограничениями обработки информации существующими процессорами, которые применяются большинством вендоров. Более мощные процессоры стоят соответствующих денег и не предназначены для массового рынка. Узнав возможную цену реализации такого комплексного решения (при том, что гарантию его качества вряд ли готовы дать большинство производителей), клиент теряет к нему интерес».

Использования единой комплексной системы, в состав которой входит 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, планирования и оценка эффективности маркетинговых акций и рекламных кампаний, обеспечения физической безопасности посетителей и персонала, пожарной безопасности, повышения эффективности работы персонала; оптимизации затрат и планирования бюджета компании, магазина, подразделения.

В конечном итоге весь этот функционал может стать основой создания единого центра управления – системы, позволяющей осуществлять удаленный сбор информации в территориально-разнесенных подразделениях и ее анализ. Такая комплексная система управления бизнес-процессами в области маркетинга, продаж, безопасности и HR (управления персоналом) на базе видеоаналитики способна обеспечить решение ключевых задач территориально-распределенного бизнеса, считают в компании «Элвис-НеоТек». В ее задачи может входить удаленный подсчет количества вошедших и вышедших посетителей с выявлением тенденций, аналитика по дням недели, времени суток, 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 и реагирование на возгорание и задымление, обнаружение оставленных предметов, контроль и учет рабочего времени, контроль территории.

Управление очередями предполагает регистрацию превышения определенного порога по количеству человек в заданной зоне (очереди), обнаружение наличия кассиров на кассе, подсчет времени работы кассиров. Получение статистики в режиме реального времени по маршрутам и остановкам покупателей, программный анализ поведения посетителей, помогает повысить эффективность работы сотрудников. Результатом может стать увеличение продаж, отношения количества покупателей к количеству посетителей, суммы среднего чека, улучшение обслуживания клиентов и повышение лояльности покупателей. В системах цифровой рекламы с помощью средств видеоаналитики можно распознавать определенные характеристики целевой аудитории (пол, возраст) для демонстрации контента целевой аудитории. Одновременно решения в области видеоаналитики и автоматического реагирования повышают уровень безопасности.

По мнению Николая Зыляева, применение видеоаналитики дает возможность повысить производительность, а также максимально использовать инвестиции в видеонаблюдение. «Часто ввиду ограниченности бюджета службы безопасности вынуждены закупать дешевые и неэффективные решения, которые добавляют много новой «головной боли» и в практическом применении не решают поставленных задач. Как ни странно, но применение охранной, а особенно статистической маркетинговой аналитики позволяет заинтересовать маркетологов и, в конечном счете, увеличить инвестиции на закупку качественного оборудования для видеонаблюдения путем привлечения маркетинговых бюджетов, что особенно характерно для ритейла и банковского сектора. Так использование видеоаналитики Verint позволяет решить такие задачи как сбор сведений об общих впечатлениях покупателей и клиентов, повышение эффективности работы магазинов и банков, более эффективное распределение персонала, снижение затрат на него и повышение качества обслуживания, оценка торговых площадей, повышение эффективности мерчандайзинга и размещения товаров и услуг, получение максимальной прибыли от использования торговых и производственных площадей, эффективность рекламных акций, улучшение планировки и оформления торговых и операционных залов, перенаправление потоков посетителей, повышение объемов продаж, отслеживание основных потоков посетителей и выстраивание тепловых карт, а также дает возможность подсчитать KPI сотрудников и уменьшить кражи. Все это делает видеоаналитику незаменимым инструментом для повышения эффективности организации и сокращает возврат инвестиций».

Кроме того, быстрое развитие новых технологий и разработок двигает сектор видеонаблюдения по пути повышения качества картинки, внедрения 3D-технологий, более эффективного сжатия видеопотока и усиления аналитических способностей систем видеонаблюдения, комментирует Николай Зыляев: «Наиболее заметной тенденцией является быстрое признание конечными пользователями эффективности внедрения охранной и статистической видеоаналитики, а также робкого внедрения PSIM технологии (Physical Security Information Management), которая позволяет реализовать интеграцию и обработку данных со всех ключевых систем безопасности жизнедеятельности, как на уровне отдельного объекта, так и на уровне целых городов. Компания Verint как раз фокусируется на этих быстроразвивающихся инновациях и фокусирует свою деятельность в этой нише, инвестируя значительные средства в разработку видеоаналитики и комплексных систем ситуационных центров PSIM».

Возможность применения аналитических алгоритмов и методов искусственного интеллекта для извлечения полезной информации из видеоданных и выдачи соответствующих уведомлений весьма перспективно с точки зрения безопасности. Охранная видеоаналитика – молодая амбициозная технология. Например, комплексная система интеллектуальной видеоаналитики Intelligent Surveillance компании NEC позволяет в режиме реального времени распознавать подозрительное поведение человека или группы людей, которое может угрожать общественной безопасности, и подавать сигнал тревоги. По данным компании, ее система идентификации по лицу NeoFace (с точностью 92–96%) широко применяется в системах идентификации людей при организации пропускных пунктов. В медицинских приложениях видеоаналитика может помочь распознавать опухоли, хотя ее использование в подобных приложениях находится пока на ранних этапах.

ВИДЕОАНАЛИТИКА – НЕ ПАНАЦЕЯ
По мнению Олега Никулина, основная проблема видеоаналитики – в негативном опыте рынка. «На протяжении многих лет, отечественные производители «кормили» заказчика красивыми сказками. А после подписания контракта, зачастую так и не могут запустить даже минимальный пакет требуемого функционала. Характерный пример – выделение из толпы и идентификация лица. Уже много лет наши производители обещают этот функционал заказчикам, и до сих пор успешных реализаций нет».

В большинстве операционных сред хорошо настроенное ПО способно обнаруживать важные события (такие как проникновение в запретные зоны и т. д.) примерно с той же эффективностью, что и человек 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 лиц из толпы и их распознавания существуют, но пока что мало применимы на практике. Реальная же ценность видеоаналитики заключается в том, что удается серьезно снизить влияние человеческого фактора, намного повысить эффективность по сравнению с человеком-оператором.

Видеоаналитика не может улучшить не слишком удачную инфраструктуру видеонаблюдения, спроектированную без учета возможности применения таких средств. Например, если камеры имеют низкое разрешение, обзор перекрывается препятствиями, а ночью зоны наблюдения слабо освещены. Если камера не гарантирует четкого обзора, исключающего возникновение дополнительных препятствий, средства аналитики вряд чем-то помогут. Это даст большое количество ложных срабатываний. Основные проблемы, мешающие массовому использованию аналитических систем, – зависимость от изменений окружающей среды, сложность установки и настройки системы, высокая стоимость инсталляции и владения системой.

Эффективность аналитических систем находится на достаточно высоком уровне лишь в хорошо спроектированных операционных средах. Разработчики аналитических продуктов предъявляют совершенно 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 эффективность. При нормальном разрешении изображения и отсутствии видимых помех уровень распознавания 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 требует серьезных капиталовложений. Поддержка аналитических функций приводит к увеличению цены решения. Иногда на каждую камеру нужно покупать дорогостоящую лицензию, система требует вычислительных ресурсов, технической поддержки и обучения. 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 работы людей, процессов и инфраструктуры, помогают оптимизировать пропускную способность сетевых видеосистем и снизить требования к емкости систем хранения, ускорять процедуры судебного расследования и повышать эффективность труда персонала.

МНОГООБРАЗИЕ ВИДОВ

В ITV/AxxonSoft видеоаналитические системы делят на три направления: аналитику реального времени, аналитику для работы с архивами и сервисную аналитику. Аналитика реального времени эффективна, если есть возможность заранее оценить и описать события. В числе примеров таких систем – охрана периметра; проникновение 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, детектор пересечения линии генерирует событие при пересечении объектом указанной линии.

Системы поиска видеозаписей в архиве вместе с видео сохраняет в архиве параметры всех движущихся в кадре объектов и характеристики их движения. Такие метаданные записываются в специализированную базу данных (например, в VMDA компании ITV). Поиск видеозаписей ведется по пользовательским запросам. В числе возможных критериев поиска – пересечение заданной линии в заданном направлении, движение в заданной полигональной зоне, цвет или скорость движущегося объекта. В результате можно достичь очень высокой скорости поиска. С точки зрения оператора он происходит практически в режиме реального времени. Время просмотра и анализа архива уменьшает также технология «Time Compressor»: происходящие в разное время события воспроизводятся на экране одновременно и, когда интересующий фрагмент найден, можно быстро перейти в обычный режим просмотра архива.

По мнению Павла Костюрина, автоматическое извлечение полезной информации из видеоданных – популярная функция, которая в самом простом применении может помочь быстро найти моменты с нужными событиями в  большом архиве записей. Однако для высокой скорости и разнообразия поиска потребуются значительные аппаратные мощности. Снижение требований к аппаратным ресурсам и повышение скорости работы, а также расширение разнообразия критериев для анализа может сделать видеоаналитику более привлекательной для заказчиков.

Сервисная аналитика выполняет служебные функции и предполагает использование различных сервисных детекторов: расфокусировки или загрязнения (генерирует тревогу, если изображение камеры теряет резкость), засветки сцены камеры, затемнения, стабильности картинки и др. Они помогают выявить ошибки монтажа, нарушение освещенности, запотевание или загрязнение оптики. Быстро развивается и облачная модель видеоаналитики: видео можно отравлять для анализа в ЦОД провайдера, где имеются значительные вычислительные мощности, однако вендоры обращают внимание на отсутствие ее успешных реализаций в России.

Системы аналитической обработки видео пока что мало распространены, а после внедрения зачастую не отвечают ожиданиям, отмечают специалисты ITV/AxxonSoft, российского разработчика интеллектуальных интегрированных систем безопасности и видеонаблюдения. Однако совершенствование технологии с точки зрения точности распознавания и удобства использования, широкое внедрение отраслевых стандартов (ONVIF, PSIA) делает видеоаналитику все более привлекательной для заказчиков