Фізична безпека вважається основним елементом портових операцій, оскільки ці об'єкти є великим спорудами, розташованими на великих комплексних територіях, з багатьма елементами, які важливо убезпечити. У кожному порту є відкриті зони, такі як місця для продажу квитків та збору багажу, кафе та роздрібні магазини, та інше. Але ще є офіси й термінали, вантажні платформи, митні об'єкти, а також місця для технічного обслуговування, зберігання та паркування. Все це займає величезні простори, що вимагають пильного патрулювання та моніторингу, щоб захистити не тільки персонал та відвідувачів, а й активи, які там передбачені.
Багато портової влади вже покладається на системи відеоспостереження для підвищення загальної фізичної безпеки, а також розгортання персоналу для віддаленого моніторингу в режимі поточного часу з диспетчерської, або архівного перегляду відзнятого матеріалу для розслідування інцидентів. Проте, дійсно активний моніторинг всього об'єкта вимагає вагомих витрат часу та персоналу — але навіть при наявності достатньої кількості ресурсів для перегляду або відстеження величезних обсягів записів, результати все одно схильні до людських помилок та відвабливих факторів. Так, дані з камер відеоспостереження зберігаються, але практично ніколи в повній мірі не розглядаються, й рідко використовуються на практиці.
З цієї причини портова влада починає вкладати кошти в додаткове програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту на основі штучного інтелекту, яке ідентифікує, класифікує та індексує об'єкти в відеоматеріалі спостереження, щоб зробити його доступним для пошуку, дієвим та кількісним. Ґрунтуючись на метаданих, каталогізованих з використанням методів Deep learning, провідні рішення ПЗ для відеоспостереження здатні здійснювати пошук, фільтруючи об'єкти за класами та атрибутами, охоплюючи розпізнавання облич, подібності зовнішності, колір одягу та розмір об'єкта. Технологія також здатна визначати швидкість об'єктів, шляхи й напрямок, а також тривалість перебування на місці.
Налаштовуване аналітичне оповіщення про відеоконтент
Програмне забезпечення для відеоаналітики можна налаштувати на відправлення попереджень співробітникам служби безпеки або операційного персоналу, при дотриманні певних умов. Наприклад, якщо кількість людей в зоні перевірки безпеки або в будівлі технічного обслуговування перевищує встановлену межу, позначену оператором, співробітники служби безпеки можуть бути попереджені та спрямовані для перевірки цієї зони. Аналогічним чином, технологію можна використовувати для виявлення аномальної поведінки, наприклад, коли помічено прискорений рух в зоні, де передбачається обмежена активність.
Активне реагування з технологією розпізнавання облич
У тих юрисдикціях, де дозволена технологія розпізнавання облич, відеоаналітика допоможе точно визначати людей, що представляють інтерес, в режимі поточного часу: використовуючи цифрові зображення, витягнуті з відео, зовнішніх джерел та попередньо визначених списків відеоспостереження. Функція зіставлення облич в поточному часу дозволяє операторам отримувати своєчасні оповіщення при появі зображення в списку спостереження. Потім оператори можуть заздалегідь оцінити ситуацію, щоб визначити, чи було знайдено зацікавлену особу та чи потрібно подальше відстеження або втручання. Наприклад, портові оператори можуть скласти «список спостереження» цифрових зображень підозрілих осіб, які повинні бути попередньо затримані, якщо з'являться на території об'єкта. Всякий раз, коли на місці виявляються збіги облич, система може надіслати попередження оператору, який визначить, як краще реагувати на передбачувану загрозу по мірі розвитку ситуації.
Виявлення сторонніх в режимі поточного часу
Важливо відстежувати діяльність людини в зонах вивантаження, запобігати крадіжки та стежити за тим, щоб ані співробітники, ані сторонні особи не наражалися на небезпеку. У місцях відвантаження контейнерів або в центрі технічного обслуговування, портові оператори повинні бути інформованими та втручатися при виявленні сторонніх осіб, незалежно від того, чи є порушення правил навмисним або випадковим. Коли технологія відеоаналітики виявляє людину, виключену зі списку авторизованих облич, співробітники служби безпеки можуть автоматично відправляти оповіщення в режимі реального часу, щоб повідомити про її присутність в зоні, що охороняється.
Пошук відео без розпізнавання облич
Розпізнавання облич вважається корисною технологією для швидкої ідентифікації об'єкта, однак не завжди можливо використовувати цю технологію — або через нормативні обмеження на використання, або через те, що передбачена IP камера не встановлена оптимально або не записує відео з досить високою роздільною здатністю для розпізнавання облич. У цих випадках перевагою може бути використання комплексного рішення для відеоаналітики, а не єдиного рішення для розпізнавання облич. Потім оператори можуть фільтрувати відео на основі відомих описів об'єктів, таких як «дитина в рожевій куртці» або «чоловік у чорному светрі». Система відеоспостереження виділяє в відео об'єкти, відповідні класифікаціям, що описані в пошуковому запиті або запускає сигналізацію в поточному часі, повідомляючи користувачів про збіг.
При перегляді архівних матеріалів слідчі можуть легко знайти зацікавлених людей в відео та отримати основні слідчі докази. Ця технологія може бути корисна для аеропортів, терміналів круїзних суден, залізничних вокзалів та морських портів — оскільки здатна допомогти службам безпеки або правоохоронним органам виявити підозрілих осіб, превентивно реагувати на кримінальні або терористичні загрози та проводити розслідування після інциденту, коли порушення правил безпеки не може бути активно попереджено.
Моніторинг проблем переміщення вантажу
Зони відвантаження, будь то поїзди, літаки або суди, а також їх вантажі, повинні контролюватися для запобігання пограбувань. Пункти в'їзду та вивантаження контейнерів знаходяться під відеоспостереженням, тому в разі крадіжки програмне забезпечення для відеоаналітики можна використовувати для пошуку й фільтрації відзнятого матеріалу за критеріями, а також для виділення областей і об'єктів, що становлять інтерес. Це допоможе зосередити розслідування, щоб зрозуміти, що сталося та відстежувати транспортні засоби, вантажні контейнери й окремих облич.
Збір кількісних експлуатаційних даних
Відеоаналітика також надає кількісні дані для поліпшення портової логістики. Наприклад, оператори аеропортів часто повинні розуміти статистику про потоки пішоходів, в тому числі про те, як довго групи людей перебувають на лініях контрольно-пропускного пункту, на митниці або навіть в чергах на таксі. Аналогічним чином, операторам морського порту важливо знати, скільки часу потрібно, щоб розвантажити або завантажити судно, перевезти вантаж на склад та як правило, скільки часу судно пришвартоване. З технологією аналізу відеоконтенту оператори можуть візуалізувати агреговані дані на основі захопленого відеоспостереження та приймати інтелектуальні рішення на базі теплових карт й звітів про розподіл трафіку. Ця всебічна бізнес-аналітика дуже актуальна та робить комплекти відеоспостереження корисними не тільки для служб безпеки, але також для менеджерів, дозволяючи їм приймати інтелектуальні рішення та керувати продуктивними операціями в портах.
Вкладаючи кошти у відеоаналітику, портова влада дозволяє персоналу служб безпеки та експлуатації продуктивно використовувати ресурси відеоспостереження, запобігати інциденти або швидше на них реагувати, прискорювати розслідування після події, а також отримувати кількісну інформацію про рух. Ці критичні здатності та отримана бізнес-аналітика забезпечують оптимізовану безпеку й продуктивність для найбільших портів світу.
