Оскільки літні Олімпійські ігри 2020 відбудуться в Токіо менше ніж через рік, менеджери по експлуатації об'єктів та служби безпеки, ймовірно, впроваджують та тестують різні технології, щоб забезпечити безпечне та безперебійне проведення заходу. Розміщення в величезних спеціалізованих кампусах, масштабні глобальні заходи, такі як Олімпійські ігри, схожі з жвавими містами: хоча приплив відвідувачів є відносно тимчасовим, проблеми щодо забезпечення громадської безпеки аналогічні з міськими. Є багато спортивних майданчиків для змагань, а також інших об'єктів, включаючи автостоянки, ресторани, магазини та інше. Кожен з них вимагає захисту сам по собі, на додаток до загальної безпеки заходу.

Великі заходи щодо захисту власності, безпеки відвідувачів та запобігання злочинності охоплюють багато способів, якими технології здатні допомогти організаторам забезпечити підвищений рівень готовності до всіляких інцидентів. Так, існують біометричні рішення для перевірки безпеки, які можна використовувати для контролю доступу та ідентифікації, системи виявлення безпілотних літальних апаратів (наприклад, використовувані на зимових Олімпійських іграх у Південній Кореї, у 2018 році), та, звичайно ж, заходи кібербезпеки для протидії цифровим загрозам. До слова, Японський національний інститут інформаційних та комунікаційних технологій вже впровадив всеосяжну стратегію кіберзахисту для Олімпійських ігор 2020 року.

Сама фундаментальна технологія безпеки, яка використовується великими спортивними об'єктами та масовими заходами, — це відеоспостереження. Фактично, на великих заходах системи відеоспостереження стали стандартом де-факто, зазвичай контрольованим співробітниками служби безпеки в центрі управління, де вони контролюють ряд камер відеоспостереження в режимі поточного часу. IP камери відеоспостереження розширюють можливості поліційних та охорони, а також служать інструментом, що підсилює нагляд.

Однак на практиці моніторинг в режимі поточного часу часто недоцільний та нестійкий: з такими масштабними встановленнями відеокамер практично неможливо активно контролювати кожен пристрій. Навіть якби було достатньо персоналу для перегляду кожного відеопотоку, люди як і раніше схильні до відвертальних факторів та помилок, і критичні деталі в записі можна легко випустити з уваги. Навіть коли відео використовується після інциденту під час розслідування, процес перегляду "вручну" вимагає значного часу та ресурсів, а також підвищений ризик людських помилок й відволікання уваги. В результаті більшість відеоматеріалів не розглядається, а наявні записи проглядаються в залежності від того, що слідчі після подій встигають з'ясувати для складання справи.

Щоб краще використовувати системи відеоспостереження, організатори масових заходів впроваджують ПЗ для відеоспостереження, підтримуване штучним інтелектом, яке обробляє записи, ідентифікує об'єкти (людей або транспортні засоби), а також класифікує та індексує метадані відеооб'єкта, так що відзнятий матеріал можна швидко і легко знайти, та проаналізувати. Нижче представлені способи застосування даної технології для розширення можливостей безпеки.

Прискорення розслідування за допомогою швидкого перегляду

Засновані на методах глибокого навчання та штучного інтелекту, рішення для відеоаналітики дозволяють користувачам фільтрувати відео в поточному часі та попередньо записані кадри, з високою швидкістю й точністю, розпізнаючи у відео чоловіків, жінок, дітей або транспортні засоби, а також їх атрибути (зовнішність, колір, розмір, швидкість, напрямок). Це значуща можливість після інциденту, оскільки дозволяє службі безпеки або поліційним зосередити відео-розслідування на наявній інформації про подію. Наприклад, якщо показання свідків підтверджують, що чоловік в чорному одязі та з рюкзаком на плечі скоїв злочин, правоохоронні органи можуть переглядати лише відео, що містить чоловіків, які відповідають цьому опису, таким чином скорочуючи численні дані до запису. Ця криміналістична функціональність дозволяє слідчим групам швидко розуміти події та навіть ідентифікувати осіб, предмети або поведінку на початку розслідування, перш ніж з'явиться який-небудь напрямок до справи.

Крім розпізнавання злочинців у відео, іншим ключовим застосуванням технології на заходах вважається пошук зниклих людей. Особливо в тих випадках, коли губляться діти та люди похилого віку, дана технологія дозволяє правоохоронним органам легше знаходити зниклих людей у відеопотоках та навіть налаштовувати правила для запуску сповіщень, коли об'єкт, відповідний опису зниклого, виявляється в режимі поточного часу.

Сповіщення в реальному часі для проактивного реагування на інциденти

Встановлюючи правила для опису людей, об'єктів та поведінки, які вимагають втручання в сегменті безпеки, персонал може отримувати інтелектуальні сповіщення на основі відеоспостереження для негайної оцінки та реагування на інциденти, що відбуваються на масовому заході. Наприклад, сучасні технології здатні виявляти активність в чутливих областях, кількість людей, присутніх в попередньо зазначеній зоні, що перевищує заздалегідь встановлений поріг або появу конкретних об'єктів та атрибутів. Встановлюючи оповіщення або сигналізацію для конкретних типів поведінки, співробітники служби безпеки зможуть оцінити, чи намагається хтось отримати доступ до забороненої території або ж виявити підозрілу особу та інше. В кінцевому підсумку, це допоможе швидко вжити відповідних заходів для забезпечення громадської безпеки.

Сповіщення на основі кількості

Сповіщення про відеоспостереження можуть бути налаштовані на основі очікуваних даних про людей. Оператор може визначити передбачувану кількість відвідувачів, площу та тривалість, при перевищенні чого, буде потрібна оцінка безпеки. Це дозволить організаторам заходів динамічно реагувати на наростальний натовп, збільшення черг та інше. Покращене реагування на натовпи також дозволяє службам безпеки підтримувати потік пішоходів або транспортних засобів, реагувати на надзвичайні ситуації та забезпечувати захист відвідувачів.

Сповіщення про розпізнавання облич

Для підготування до передбачуваних загроз організатори масових заходів часто збирають списки відомих злочинців або підозрюваних терористів та відстежують відеопотоки для визначення їх появи. Відеоаналітика оптимізує цей моніторинг, особливо ті рішення, які охоплюють можливості розпізнавання облич. Оператори можуть використовувати технологію зіставлення облич, щоб знаходити ймовірні збіги для особистостей, які представляють інтерес, а також запускати оповіщення, коли вони розпізнаються в відео. Після того, як оператор підтвердить збіг облич, служба безпеки може вирішити, як найкращим чином відстежити потрібну особистість для запобігання інцидентів. Завдяки підвищенню обізнаності про ситуацію в режимі поточного часу, персонал служби безпеки може швидко вжити заходів, щоб уникнути небезпеки.

Універсальне програмне забезпечення для відеоспостереження дає користувачам можливість аналізувати запис, розслідувати ситуацію, запобігати інцидентам, а також швидко та продуктивніше реагувати на події. Кожні два роки світ стає свідком щонайменше одного спортивного видовища, що загрожує потенційними проблемами безпеки, але крім Олімпійських ігор так багато подій, які привертають міжнародну увагу та, разом з цим, підвищується ризик порушень безпеки, загроз й інцидентів. Організатори здатні підвищити безпеку коштом використання технологій, що змінюють правила гри та розширюють інвестиції у відеоспостереження. Більш того, відеоаналітика з технологією Deep learning надає організаторам можливість отримувати оперативні та бізнес-аналітичні дані з відеоспостереження, ще більше розширюючи опції внутрішніх та вуличних камер, щоб оптимізувати продуктивність вирішення подій, що виходять за рамки безпеки.