Програмне забезпечення для відеоаналітики (VA) з'явилося на ринку відеоспостереження майже десять років тому, і весь цей час навколо цієї технології велися суперечки - чи дійсно вона сприяє посиленню безпеки і досягненню бізнес-цілей?
Марк ван Яарсвельд з компанії The Surveillance Factory вважає, що первинною метою використання інструментів відеоаналітики був аналіз відеопотоків для розпізнавання або виявлення певних сценаріїв. Після чого відбувалося реагування на них, наприклад, генерація сигналу тривоги. "Найперше програмне забезпечення для аналітики відео в IP-камерах спостереження з'явилося в 2007 році. Воно пропонувало дуже корисні функціональні можливості: розпізнавання автомобільних номерних знаків та виявлення перетину встановленої межі. Через роки що минули виникає питання - в якій мірі ці інструменти просунулися в своєму розвитку?".
Марк ван Яарсвельд каже, що сьогодні на ринку відзначається надлишок пропозиції: рішення для розпізнавання облич, для виявлення об'єктів, навіть для виявлення агітації і агресії. "Важливо, щоб ці технології були функціональними і відповідали реальним вимогам бізнесу".
Він каже, що немає ніяких сумнівів в тому, що сучасні інструменти аналізу відеоконтенту приносять клієнтам вигоду. Найпростіші і найстаріші технології розпізнавання автомобільних номерів і виявлення перетину кордонів тепер доступні в якості потужних і надійних засобів виявлення і можуть впроваджуватися разом з системою IP-відеоспостереження для поліпшення безпеки та підвищення продуктивності. "Ці інструменти, як і раніше необхідно використовувати з обережністю і варто визнати, що вони ніколи не будуть на 100% точними. Користувачі повинні розуміти, що аналітика - це не диво: можна очікувати хороших результатів, але вони не стануть відповіддю на всі питання безпеки" .
Крім виявлення вторгнень і розпізнавання номерів, існує безліч інших можливостей застосування аналітики, наприклад, виявлення залишених об'єктів, виконання підрахунку відвідувачів, виявлення пожежі та навіть аналіз поведінки людей в натовпі. Ці рішення, зі зрозумілих причин, коштують дорого і витрати на них важко виправдати з точки зору повернення інвестицій.
Марк ван Яарсвельд пропонує використовувати його поради, які допоможуть при проектуванні системи відеоспостереження з функціями відеоаналітики:
• Тип відеокамер спостереження і їх розташування. Невдале розташування відеокамери спостереження може поставити під загрозу ефективне використання аналітики.
• Фактори навколишнього середовища. Можуть зробити аналітику непридатною для використання. Тут ми маємо на увазі такі фактори як світло, листя дерев і чагарників, тіні та інші небажані для відеосигналу перешкоди.
• Налаштування та помилкові спрацьовування. Всі системи аналітики генерують помилкові сигнали тривоги - вони неминучі. Звичайно, можна навчити систему ігнорувати дрібні предмети і об'єкти (наприклад, птахів), але іноді вона все ж буде давати збій. Зниження чутливості виявлення може зробити аналітичний інструмент нездатним відрізнити реальну загрозу. Рішенням є налаштування системи до того моменту, коли помилкові тривоги зведені до мінімуму, але при цьому вона як і раніше здатна виявляти реальну загрозу. Важливо також наголосити на необхідності в оновленні налаштувань при зміні сезонів, що пов'язано з їх впливом на навколишнє середовище.
• Демонстрація в "лабораторних" умовах. Занадто часто нам показують можливості аналітики в добре освітленому середовищі, де процес виявлення відбувається без перешкод і в результаті забезпечує відмінні результати без помилкових спрацьовувань. Після установки в реальному середовищі інструмент може працювати не так, як було показано в рекламі. Радимо перевіряти аналітику в умовах, наближених до умов замовника. Інструменти розпізнавання облич є хорошим прикладом інструменту відеоаналітики, який працює добре тільки при хорошому освітленні і при правильному розташуванні обладнання.
• Обслуговування системи: оновлення програмного забезпечення, очищення об'єктивів відеокамер спостереження і так далі. Постачальники ПО для відеоаналітики регулярно тестують своє програмне забезпечення, усувають помилки в коді і вносять поліпшення в його функціональність. Оновлення програмного забезпечення - завдання, яке повинна стати невід'ємною частиною графіка технічного обслуговування. Менш очевидною є проблема забруднених лінз, яка може привести до погіршення фокусування і зниження ефективності. Нещодавно ми протестували технологію виявлення перетину лінії, за допомогою відеокамери спостереження з запилених об'єктивом. Відеокамера спостереження не могла створювати чіткі зображення і аналітика видавала помилки. Після того, як ми протерли об'єктив - аналітика запрацювала.
• Вбудована аналітика або відеоаналітика на базі сервера. Системи аналітики вбудованої в відеокамери спостереження мають перевагу в тому, що обробляють відеопотоки безпосередньо в самій камері і, таким чином, не створюють навантаження на сервер. Недоліком є те, що вони вбудовані в дорогі відеокамери спостереження, тому не всі їх можуть собі дозволити. Кращий результат в цій ситуації можна отримати, якщо використовувати відеоаналітику на базі сервера, але при гарантії, що сервер зможе впоратися з додатковим навантаженням, яку вона буде створювати. Можливо, що для обробки потоків потрібно буде виділити окремий сервер.
Джерело www.securitysa.com. Переклад статті виконала адміністратор сайту Олена Пономаренко
