По мірі того, як світ бореться з пандемією COVID-19, урядам стало ясно, що фізичне дистанціювання, носіння масок та відстеження контактів необхідні для запобігання поширення вірусу. Моніторинг та забезпечення дотримання цих директив в сегменті громадської охорони здоров'я вважається непростим завданням, особливо для сфери громадського транспорту, яка обслуговує тисячі або мільйони людей щодня.
Щоб вирішити це питання, транспортні служби можуть використовувати сучасні рішення відеоспостереження, поєднуючи цю технологію з програмним забезпеченням для відеоаналітики. Дане рішення, засноване на технології Deep Learning та штучному інтелекті, витягує, ідентифікує, класифікує та індексує цінні метадані відео й подає їх способами, які роблять його доступним для пошуку та піддається кількісній оцінці. За допомогою відеоаналітики менеджери та служби безпеки можуть отримувати дані про тенденції, а також оповіщення в режимі поточного часу, щоб реагувати на всілякі ситуації.
Зменшення скупченості та гарячих точок
Натовп не залишає місця для фізичного дистанціювання. У той час як транспортним агентствам та об'єктам доручено запобігати скупчення людей, сама природа години пік — це багато людей, які товпляться в тісних коридорах, платформах, поїздах та автобусах. Турнікети сповільнюють потік трафіку на транспортну станцію, але самі по собі не здатні вказати, чи утворився натовп або що станція перевищила пропускну здатність. Щоб гарантувати, що об'єкти та громадські зони не переповнені, менеджери повинні знати, коли кількість людей в зоні перевищує встановлений поріг.
ПЗ для відеоспостереження з відеоаналітикою може бути налаштоване для виявлення визначених аномалій на основі схем руху, норм та орієнтирів, а технологія здатна підраховувати людей на станції, стоянці або в іншому місці, щоб підвищити обізнаність про зайнятість. Коли системні оператори встановлюють призначений для користувача поріг, вони можуть ініціювати оповіщення про підрахунок людей, щоб отримати обізнаність, коли пішохідний трафік перевищив норму, та визначити, як зменшити зайнятість для підвищення громадської безпеки.
Забезпечення фізичного дистанціювання
Під час пандемії COVID-19 стало вирішальним фактором виявляти, контролювати та аналізувати відстань між людьми, оскільки коронавірус дуже заразний. Інтелектуальна відеоаналітика визначає відстань між людьми, дозволяючи операторам відеоспостереження шукати та фільтрувати записи, щоб побачити, де та як часто порушувалося фізичне дистанціювання. Оскільки технологія може розпізнавати, коли дві або більше людини знаходяться в межах заздалегідь встановленої дистанції, можна налаштувати для користувача правила для запуску попереджень про порушення, тому система безпеки може реагувати на них з попередженням та превентивно.
Ефективне відстеження контактів
Якщо працівник громадського транспорту самостійно інформує свого роботодавця про позитивний результат на COVID-19, камери відеоспостереження та відеоаналітика можуть використовуватися для виявлення взаємодій співробітника з іншими людьми. Роботодавець може завантажити фотографію співробітника в систему відеоаналітики, використовувати технологію розпізнавання облич та пошук за кількома IP камерам відеоспостереження, щоб визначити місцеперебування співробітника. Сформувавши список людей, які зіткнулися із зараженим працівником, роботодавець може захистити анонімність цієї людини, одночасно інформуючи тих, хто спілкувався з зараженим. У тих випадках, коли розпізнавання облич не може бути використано, пошук відео може проводитися за відеокамерами на основі опису одягу співробітника з використанням фільтра подібності зовнішності. Це може допомогти роботодавцю визначити області, які відвідував працівник, щоб зрозуміти, які люди ще могли наражатися на ризик.
Виявлення захисної маски
Іншим ключовим фільтром для відстеження контактів вважається виявлення захисної маски — здатність продуктивно визначати взаємодії людини та те, чи були люди в масках, важлива для оцінки ризику зараження коронавірусом. Все більше підприємств, робочих місць та державних установ зобов'язують людей носити медичні маски щоразу, коли фізичне дистанціювання неможливо. Щоб забезпечити виконання цього правила з безпеки на робочому місці, керівникам потрібна можливість виявляти співробітників, які порушують це правило. Комплекти відеоспостереження з інтелектуальною відеоаналітикою здатні визначати, чи носить людина маску, та можуть бути налаштовані на відправлення оповіщення в режимі поточного часу всякий раз, коли це правило порушено.
Під час карантину в сегменті громадської охорони здоров'я транспортні агентства відчувають величезний тиск, щоб зробити свої об'єкти та обладнання більш безпечними та чистими для пасажирів; для цього вони повинні оптимізувати свої санітарно-гігієнічні операції, проводити відстеження контактів між співробітниками та стежити за фізичним дистанціюванням й носінням маски. Сьогодні в розвинених країнах в громадський транспорт все частіше впроваджуються відеокамери та програмне забезпечення з відеоаналітикою — дієвий спосіб зробити його чистішим, менш завантаженим та безпечним.
