Все больше правоохранительных органов по всему миру используют видеонаблюдение для расширения опций мониторинга и судебной экспертизы. Сети видеокамер растут в геометрической прогрессии: от устройств, встроенных в «умные» уличные фонари, до домашних видеодомофонов. Также сегодня характерно сочетание видеоресурсов от частных лиц и предприятий, а государственная инфраструктура представляет собой обширную систему для мониторинга ситуации в режиме текущего времени и сбора доказательств для расследований после инцидентов. Даже без весомого увеличения количества глобальных камер видеонаблюдения (по оценкам Omdia, к 2022 году количество установленных видеокамер превысит 1 миллиард), полиция уже пытается активно отслеживать каналы в режиме текущего времени и проводить экспертизу большого количества видеодоказательств — однако это проблематично для ресурсных полицейских управлений всех размеров.
Основанное на технологии Deep learning программное обеспечение для видеоаналитики помогает преодолеть эти препятствия, обрабатывая видео для идентификации, категоризации и индексации объектов. В конечном итоге это приводит к критически важной видеоаналитике для правоохранительных органов, что гарантирует им:
- Легкий поиск и понимание видео для ускоренных расследований на основе классификации и отслеживания объектов, распознавания лиц и автомобильных номеров;
- Беспрепятственный доступ к опциям видеоаналитики и доказательствам на местах с помощью мобильных приложений;
- Достижение ситуационной осведомленности с оповещениями в текущем времени, с возможностью ускоренного реагирования на возникающие ситуации;
Современные решения видеонаблюдения позволяют полиции быстро и точно проводить поиск нужных объектов и событий в видео, комбинируя различные фильтры на основе классов и атрибутов, а также поведения. Такая функция поиска позволяет сотрудникам полиции с точностью просматривать часы за считанные минуты.
Распознавание лиц
Данная технология — это способ определения конкретных лиц (от подозреваемых до пропавших без вести). Департаменты полиции могут использовать цифровые изображения, извлеченные из записи видеонаблюдения или из внешних источников, для создания списков соответствия лиц. Включая поиск видео по конкретным лицам или вызывая оповещения в режиме текущего времени, когда обнаруживается нужное лицо из списка совпадений, данная технология стала критически важным инструментом для ускорения расследований.
Распознавание номерных знаков
Другая функция поиска, которая жизненно важна для правоохранительных органов — это распознавание автомобильных номеров. Как и распознавание лиц, данная технология имеет как ограниченные, так и совместные приложения контроля доступа, а также «в полевых условиях». Функция распознавания номерных знаков «в полевых условиях» обнаруживает и идентифицирует данные в средах видеонаблюдения, что означает выбор, размещение и настройку внутренней или уличной камеры, не предназначенной для функций LPR. Рассмотрим следующий сценарий: следователь просматривает записи комплектов видеонаблюдения после инцидента и использует комплексную фильтрацию видео и поиск, чтобы идентифицировать конкретный автомобиль, что покидает место преступления. Используя интеллектуальное ПО для видеонаблюдения, пользователь может захватить детали. Полицейские затем могут искать информацию в других видеопотоках, чтобы собрать улики об автомобиле и, возможно, о водителе.
Мобильный доступ для расширения поиска видео на объекте
Несмотря на то, что поиск записей считается критически важной опцией, многие следователи полагаются на диспетчеров для точного определения видеодоказательств и редко используют эту функцию лично. В эпоху, когда полицейские департаменты снабжают офицеров смартфонами и планшетами, чтобы они могли выполнять свою работу более действенно и безопасно из любого места, видеоаналитика не является исключением: департаменты могут использовать технологию с мобильного доступа для расширения возможностей, так что пользователи смогут проводить поиск нужного видео на ходу. Мобильный поиск видео помогает сотрудникам оперативно получать информацию в текущем времени после инцидента и дает возможность принимать решения о том, как активно отслеживать и задерживать подозреваемых — и все это без необходимости возвращаться в центр для обработки видеозаписей.
Значение мощного криминалистического программного обеспечения с видеоаналитикой нельзя недооценивать: для правоохранительных органов это действительно может означать разницу между решением дела или активным реагированием на ситуации, для предотвращения несчастного случая или преступления. Внедряя передовые технологии видеоаналитики, правоохранительные органы могут обеспечить оптимальную действенность своих операций, максимально повысив существующие ресурсы видеонаблюдения, которые они уже используют.
