Использование видеоаналитики для целей судебной экспертизы является менее известным преимуществом данной технологии, говорит Цвика Ашани, главный директор по технологиям компании Agent Video Intelligence (Agent Vi). "Большинство людей ассоциируют ее с такими возможностями как обнаружение человека, приближающегося к периметру охраняемой территории", говорит Ашани. "Но инструменты видеоаналитики могут быть также полезны и в судебном деле. Они могут помочь следователю, который должен найти в видеоархиве доказательства события".
Например, пользователю нужно увидеть все синие грузовики, проезжавшие в определенном районе в определенный период времени. "В течение нескольких секунд мы можем предоставить результаты - изображения, которые соответствуют этому запросу, в виде иконок на экране" - говорит Ашани. "А пользователи могут увеличить и посмотреть подробнее заинтересовавшие их результаты. Некоторые клиенты это понимают, а для некоторых это является чем-то новым".
Большая часть видео, записанного на NVR/HVR (сетевой видеорегистратор/гибридный видеорегистратор) никогда не просматривается, говорит Брайан Лейн, директор по маркетингу в компании 3VR. Но, когда, спустя время, понадобится какой-либо фрагмент видео, находящийся среди тысячи часов записанного видео, аналитика может значительно упростить задачу. "Например, скажем, вы ищете мужчина в возрасте от 40 до 50 лет, одетого в красную рубашку, который направлялся на запад," - говорит Лейн. "Используя аналитику в системе 3VR, вы можете ввести эти параметры в поле поиска, и система выдаст вам результаты. Если вы знаете подозреваемого в лицо, использование аналитики лица делает поиск еще проще. В мире, где время - деньги, аналитика может сохранить множество часов на поиск нужного видео".
Система управления видео VisionPoint VMS от 3VR использует видеоаналитику в целях уменьшения количества времени, необходимого для поиска необходимого фрагмента видео. Используя возможности технологии отслеживать объекты, лица, номерные знаки, пользователь может искать необходимую информацию по таким параметрам как цвет, скорость, направление, размер, возраст и пол, а также по номерным знакам или лицам. Если клиент звонит в свой банк, чтобы пожаловаться, что с его счета пропали деньги, служба безопасности банка может использовать систему управления видео 3VR VisionPointVMS. После ввода номера счета клиента в систему, программа отобразит любое видео, связанное с транзакциями по этому номеру счета. Если есть видео, на котором лицо человека, который производил транзакцию денежных средств, не совпадает с лицом заказчика, используя аналитику от 3VR, сотрудник банка сможет осуществить поиск по всем видеоматериалам банка, чтобы узнать, бывал ли подозреваемый в банке и использовал ли он еще какие-либо карты, возможно, украденные. "Представьте себе, сколько видеоматериалов вы должны были бы просмотреть, если в банке 16 видеокамер наблюдения, а полученные с помощью каждой из них материалы хранятся 90 дней?", говорит Лейн. "Если банк имеет несколько филиалов, можно также производить поиск субъекта по различным отделениям".
Одной из технологий последнего поколения является система Tag and Track от компании Ipsotek, анализирующая видеоматериалы системы слежения. Система может в течение нескольких минут провести анализ многих часов связанных с инцидентом видеозаписей, чтобы получить подробное описание определенных передвижений в зоне наблюдения.
Этот продукт имеет способность идентифицировать поведение, выбирая людей/объекты, представляющих для анализатора интерес. Система может проанализировать тысячи часов видеоматериалов в течение всего лишь нескольких минут, оказывая значительную помощь в получении доказательств расследования.
Еще одним нововведением является использование системы Ipsotek для поиска определенных лиц. Например, можно искать интересующее лицо в исторических данных, получая информацию о том, когда этот человек был в учреждении за последнее время.
Система запоминает внешний вид нужного человека (на основе ряда различных визуальных идентификаторов) и собирает о нем информацию. Система Tag и Track автоматически запоминает геометрию сети видеокамер наблюдения и понимает, где объект, скорее всего, снова появится, если выйдет из зоны действия одной видеокамеры наблюдения.
Источник www.sourcesecurity.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко
