Физическая безопасность считается основным элементом портовых операций, поскольку эти объекты представляют собой крупные сооружения, расположенные на обширных комплексных территориях, со многими элементами, которые важно обезопасить. В каждом порту есть открытые зоны, такие как места для продажи билетов и сбора багажа, кафе и розничные магазины, и прочее. Но еще есть офисы и терминалы, погрузочные платформы, таможенные объекты, а также места для технического обслуживания, хранения и парковки. Все это занимает огромные пространства, требующие бдительного патрулирования и мониторинга, чтобы защитить не только персонал и посетителей, но и активы, которые там предусмотрены.
Многие портовые власти уже полагаются на системы видеонаблюдения для повышения общей физической безопасности, а также развертывания персонала для удаленного мониторинга в режиме текущего времени из диспетчерской, или архивного просмотра отснятого материала для расследования инцидентов. Тем не менее, действительно активный мониторинг всего объекта требует весомых затрат времени и персонала — но даже при наличии достаточного количества ресурсов для просмотра или отслеживания огромных объемов записей, результаты все равно подвержены человеческим ошибкам и отвлекающим факторам. Так, данные с камер видеонаблюдения сохраняются, но практически никогда в полной мере не рассматриваются, и редко используются на практике.
По этой причине портовые власти начинают вкладывать средства в дополнительное программное обеспечение для анализа видеоконтента на основе искусственного интеллекта, которое идентифицирует, классифицирует и индексирует объекты в видеоматериале наблюдения, чтобы сделать его доступным для поиска, действенным и количественным. Основываясь на метаданных, каталогизированных с использованием методов Deep learning, ведущие решения ПО для видеонаблюдения способны осуществлять поиск, фильтруя объекты по классам и атрибутам, включая распознавание лиц, сходства внешности, цвет одежды и размер объекта. Технология также способна определять скорость объектов, пути и направление, а также продолжительность пребывания на месте.
Настраиваемое аналитическое оповещение о видеоконтенте
Программное обеспечение для видеоаналитики можно настроить на отправку предупреждений сотрудникам службы безопасности или операционному персоналу, при соблюдении конкретных условий. Например, если количество людей в зоне проверки безопасности или в здании технического обслуживания превышает установленный предел, обозначенный оператором, сотрудники службы безопасности могут быть предупреждены и направлены для проверки этой зоны. Аналогичным образом, технологию можно использовать для обнаружения аномального поведения, например, когда замечено учащенное движение в зоне, где предполагается ограниченная активность.
Активное реагирование с технологией распознавания лиц
В тех юрисдикциях, где разрешена технология распознавания лиц, видеоаналитика поможет точно определять людей, представляющих интерес, в режиме текущего времени: используя цифровые изображения, извлеченные из видео, внешних источников и предварительно определенных списков видеонаблюдения. Функция сопоставления лиц в текущем времени позволяет операторам получать своевременные оповещения при появлении изображения в списке наблюдения. Затем операторы могут заранее оценить ситуацию, чтобы определить, было ли найдено заинтересованное лицо и необходимо ли дальнейшее отслеживание или вмешательство. Например, портовые операторы могут составить «список наблюдения» цифровых изображений подозрительных лиц, которые должны быть предварительно задержаны, если появятся на территории объекта. Всякий раз, когда на месте выявляются совпадения лиц, система может отправить предупреждение оператору, который определит, как лучше реагировать на предполагаемую угрозу по мере развития ситуации.
Обнаружение посторонних в режиме текущего времени
Важно отслеживать деятельность человека в зонах погрузки, предотвращать кражи и следить за тем, чтобы ни сотрудники, ни сторонние лица не подвергались опасности. В местах отгрузки грузовых контейнеров или в центре технического обслуживания, портовые операторы должны быть осведомлены и вмешиваться при выявлении посторонних лиц, независимо от того, является ли нарушение правил преднамеренным или случайным. Когда технология видеоаналитики обнаруживает человека, исключенного из списка авторизованных лиц, сотрудники службы безопасности могут автоматически отправлять оповещения в режиме реального времени, чтобы уведомить о его присутствии в охраняемой зоне.
Поиск видео без распознавания лиц
Распознавание лиц считается полезной технологией для быстрой идентификации объекта, однако не всегда возможно использовать эту технологию — либо из-за нормативных ограничений на использование, либо из-за того, что предусмотренная IP камера не установлена оптимально или не записывает видео с достаточно высоким разрешением для распознавания лиц. В этих случаях преимуществом может быть использование комплексного решения для видеоаналитики, а не единственного решения для распознавания лиц. Затем операторы могут фильтровать видео на основе известных описаний объектов, таких как «ребенок в розовой куртке» или «мужчина в черном свитере». Система видеонаблюдения выделяет в видео объекты, соответствующие классификациям, что описаны в поисковом запросе или запускает сигнализацию в текущем времени, уведомляя пользователей о совпадении.
При просмотре архивных материалов следователи могут легко найти интересующих людей в видео и получить основные следственные доказательства. Эта технология может быть полезна для аэропортов, терминалов круизных судов, железнодорожных вокзалов и морских портов — поскольку способна помочь службам безопасности или правоохранительным органам выявить подозрительных личностей, превентивно реагировать на криминальные или террористические угрозы и проводить расследование после инцидента, когда нарушение правил безопасности не может быть активно предотвращено.
Мониторинг проблем перемещения груза
Зоны отгрузки, будь то поезда, самолеты или суда, а также их грузы, должны контролироваться для предотвращения ограблений. Пункты въезда и выгрузки контейнеров находятся под видеонаблюдением, поэтому в случае кражи программное обеспечение для видеоаналитики можно использовать для поиска и фильтрации отснятого материала по критериям, а также для выделения областей и объектов, представляющих интерес. Это поможет сосредоточить расследование, чтобы понять произошедшее и отслеживать транспортные средства, грузовые контейнеры и отдельных лиц
Сбор количественных эксплуатационных данных
Видеоаналитика также предоставляет количественные данные для улучшения портовой логистики. Например, операторы аэропортов часто должны понимать статистику о потоках пешеходов, в том числе о том, как долго группы людей находятся на линиях контрольно-пропускного пункта, на таможне или даже в очередях на такси. Аналогичным образом, операторам морского порта важно знать, сколько времени требуется, чтобы разгрузить или загрузить судно, перевезти груз на склад и как правило, сколько времени судно пришвартовано. С технологией анализа видеоконтента операторы могут визуализировать агрегированные данные на основе захваченного видеонаблюдения и принимать интеллектуальные решения на базе тепловых карт и отчетов о распределении трафика. Эта всесторонняя бизнес-аналитика очень актуальна и делает комплекты видеонаблюдения полезными не только для служб безопасности, но также для менеджеров, позволяя им принимать интеллектуальные решения и управлять производительными операциями в портах.
Вкладывая средства в видеоаналитику, портовые власти позволяют персоналу служб безопасности и эксплуатации продуктивно использовать ресурсы видеонаблюдения, предотвращать инциденты или быстрее на них реагировать, ускорять расследование событий, а также получать количественную информацию о движении. Эти критические способности и полученная бизнес-аналитика обеспечивают оптимизированную безопасность и продуктивность для крупнейших портов мира.
