По мере того, как мир борется с пандемией COVID-19, правительствам стало ясно, что физическое дистанцирование, ношение масок и отслеживание контактов необходимы для предотвращения распространения вируса. Мониторинг и обеспечение соблюдения этих директив в сегменте общественного здравоохранения считается непростой задачей, особенно для сферы общественного транспорта, которая обслуживает тысячи или миллионы людей ежедневно.
Чтобы решить этот вопрос, транспортные службы могут использовать современные решения видеонаблюдения, сочетая эту технологию с программным обеспечением для видеоаналитики. Данное решение, основанное на технологии Deep Learning и искусственном интеллекте, извлекает, идентифицирует, классифицирует и индексирует ценные метаданные видео и представляет их способами, которые делают его доступным для поиска и поддающимся количественной оценке. С помощью видеоаналитики менеджеры и службы безопасности могут получать данные о тенденциях, а также оповещения в режиме текущего времени, чтобы реагировать на всевозможные ситуации.
Уменьшение скученности и горячих точек
Толпа не оставляет места для физического дистанцирования. В то время как транспортным агентствам и объектам поручено предотвращать скопления людей, сама природа часа пик — это масса людей, которые толпятся в тесных коридорах, платформах, поездах и автобусах. Турникеты замедляют поток трафика на транспортную станцию, но сами по себе не способны указать, образовалась ли толпа или что станция превысила пропускную способность. Чтобы гарантировать, что объекты и общественные зоны не переполнены, менеджеры должны знать, когда количество людей в зоне превышает установленный порог.
ПО для видеонаблюдения с видеоаналитикой может быть сконфигурировано для обнаружения предопределенных аномалий на основе схем движения, норм и ориентиров, а технология способна подсчитывать людей на станции, парковке или в другом месте, чтобы повысить осведомленность о занятости. Когда системные операторы устанавливают пользовательский порог, они могут инициировать оповещения о подсчете людей, чтобы получить осведомленность, когда пешеходный трафик превысил норму, и определить, как уменьшить занятость для повышения общественной безопасности.
Обеспечение физического дистанцирования
Во время пандемии COVID-19 стало критически важным выявлять, контролировать и анализировать расстояние между людьми, поскольку коронавирус очень заразен. Интеллектуальная видеоаналитика определяет расстояние между людьми, позволяя операторам видеонаблюдения искать и фильтровать записи, чтобы увидеть, где и как часто нарушалось физическое дистанцирование. Поскольку технология может распознавать, когда два или более человека находятся в пределах заранее установленной дистанции, можно настроить пользовательские правила для запуска предупреждений о нарушениях, поэтому система безопасности может реагировать на них с упреждением и превентивно.
Эффективное отслеживание контактов
Если работник общественного транспорта самостоятельно информирует своего работодателя о положительном результате на COVID-19, камеры видеонаблюдения и видеоаналитика могут использоваться для выявления взаимодействий сотрудника с другими людьми. Работодатель может загрузить фотографию сотрудника в систему видеоаналитики, использовать технологию распознавания лиц и поиск по нескольким IP камерам видеонаблюдения, чтобы определить местонахождения сотрудника. Сформировав список людей, которые столкнулись с зараженным работником, работодатель может защитить анонимность этого человека, одновременно информируя тех, кто общался с зараженным. В тех случаях, когда распознавание лиц не может быть использовано, поиск видео может проводиться по видеокамерам на основе описания одежды сотрудника с использованием фильтра сходства внешности. Это может помочь работодателю определить области, которые посещал работник, чтобы понять, какие люди еще могли подвергнуться риску.
Обнаружение защитной маски
Другим ключевым фильтром для отслеживания контактов считается обнаружение защитной маски — способность продуктивно определять взаимодействия человека и то, были ли люди в масках, важна для оценки риска заражения коронавирусом. Все больше предприятий, рабочих мест и государственных учреждений обязывают людей носить медицинские маски всякий раз, когда физическое дистанцирование невозможно. Чтобы обеспечить выполнение этого правила по безопасности на рабочем месте, руководителям нужна возможность выявлять сотрудников, которые нарушают это правило. Комплекты видеонаблюдения с интеллектуальной видеоаналитикой способны определять, носит ли человек маску, и могут быть настроены на отправку оповещения в режиме текущего времени всякий раз, когда это правило нарушено.
Во время карантина в сегменте общественного здравоохранения транспортные агентства испытывают огромное давление, чтобы сделать свои объекты и оборудование более безопасными и чистыми для пассажиров; для этого они должны оптимизировать свои санитарно-гигиенические операции, проводить отслеживание контактов между сотрудниками и следить за физическим дистанцированием и ношением маски. Сегодня в развитых странах в общественный транспорт все чаще внедряются видеокамеры и программное обеспечение с видеоаналитикой — действенный способ сделать его более чистым, менее загруженным и безопасным.
