Программное обеспечение для видеоаналитики (VA) появилось на рынке видеонаблюдения почти десять лет назад, и все это время вокруг этой технологии велись споры - действительно ли она способствует усилению безопасности и достижению бизнес-целей?
Марк ван Яарсвельд из компании The Surveillance Factory, говорит, что первоначальной целью использования инструментов видеоаналитики был анализ видеопотоков для распознавания или обнаружения определенных сценариев. После чего происходило реагирование на них, например, генерация сигнала тревоги. "Самое первое программное обеспечение для аналитики видео в IP-камерах наблюдения появилось в 2007 году. Оно предлагало очень полезные функциональные возможности: распознавание автомобильных номерных знаков и обнаружение пересечения установленной границы. Спустя прошедшие года возникает вопрос - в какой степени эти инструменты продвинулись в своем развитии?".
Марк ван Яарсвельд говорит, что сегодня на рынке отмечается переизбыток предложения: решения для распознавания лиц, для обнаружения объектов, даже для обнаружения агитации и агрессии. “Важно, чтобы эти технологии были функциональными и отвечали реальным требованиям бизнеса”.
Он говорит, что нет никаких сомнений в том, что современные инструменты анализа видеоконтента приносят клиентам выгоду. Самые простые и самые старые технологии распознавания автомобильных номеров и обнаружения пересечения границ теперь доступны в качестве мощных и надежных средств обнаружения и могут внедряться вместе с системой IP-видеонаблюдения для улучшения безопасности и повышения производительности. "Эти инструменты по-прежнему необходимо использовать с осторожностью и стоит признать, что они никогда не будут на 100% точными. Пользователи должны понимать, что аналитика - это не волшебство: можно ожидать хороших результатов, но они не станут ответом на все вопросы безопасности".
Помимо обнаружения вторжений и распознавания номеров, существует множество других возможностей применения аналитики, например, обнаружение оставленных объектов, выполнение подсчета посетителей, обнаружение пожара и даже анализ поведения людей в толпе. Эти решения, по понятным причинам, стоят дорого, и затраты на них трудно оправдать с точки зрения возврата инвестиций.
Марк ван Яарсвельд предлагает использовать его советы, которые помогут при проектировании системы видеонаблюдения с функциями видеоаналитики:
• Тип видеокамер наблюдения и их расположение. Неудачное расположение видеокамеры наблюдения может поставить под угрозу эффективное использование аналитики.
• Факторы окружающей среды. Могут сделать аналитику непригодной для использования. Здесь мы имеем в виду такие факторы как свет, листва деревьев и кустарников, тени и другие нежелательные для видеосигнала помехи.
• Настройка и ложные срабатывания. Все системы аналитики генерируют ложные сигналы тревоги - они неизбежны. Конечно, можно научить систему игнорировать мелкие предметы и объекты (например, птиц), но иногда она все же будет давать сбой. Снижение чувствительности обнаружения может сделать аналитический инструмент неспособным отличить реальную угрозу. Решением является настройка системы до того момента, когда ложные тревоги сведены к минимуму, но при этом она по-прежнему способна обнаруживать реальную угрозу. Важно также отметить необходимость в обновлении настроек при смене сезонов, что связано с их влиянием на окружающую среду.
• Демонстрация в “лабораторных” условиях. Слишком часто нам показывают возможности аналитики в хорошо освещенной среде, где процесс обнаружения происходит без помех и в результате обеспечивает отличные результаты без ложных срабатываний. После установки в реальной среде инструмент может работать не так, как было показано в рекламе. Советуем проверять аналитику в условиях, приближенных к условиям заказчика. Инструменты распознавания лица являются хорошим примером инструмента видеоаналитики, который работает хорошо только при хорошем освещении и при правильном расположении оборудования.
• Обслуживание системы: обновление программного обеспечения, очистка объективов видеокамер наблюдения и так далее. Поставщики ПО для видеоаналитики регулярно тестируют свое программное обеспечение, устраняют ошибки в коде и вносят улучшения в его функциональность. Обновление программного обеспечения - задача, которая должна стать неотъемлемой частью графика технического обслуживания. Менее очевидной является проблема загрязненных линз, которая может привести к ухудшению фокусировки и снижению эффективности. Недавно мы протестировали технологию обнаружения пересечения линии, используя видеокамеру наблюдения с запыленным объективом. Видеокамера наблюдения не могла создавать четкие изображения и аналитика выдавала ошибки. После того, как мы протерли объектив - аналитика заработала.
• Встроенная аналитика или видеоаналитика на базе сервера. Системы встроенной в видеокамеры наблюдения аналитики имеют преимущество в том, что обрабатывают видеопотоки непосредственно в самой камере и, таким образом, не создают нагрузку на сервер. Недостатком является то, что они встроены в дорогие видеокамеры наблюдения, поэтому не все их могут себе позволить. Лучший результат в этой ситуации можно получить, если использовать видеоаналитику на базе сервера, но при гарантии, что сервер сможет справиться с дополнительной нагрузкой, которую она будет создавать. Возможно, что для обработки потоков нужно будет выделить отдельный сервер.
Источник www.securitysa.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко
