Все більше правоохоронних органів по всьому світу використовують відеоспостереження для розширення опцій моніторингу та судової експертизи. Мережі відеокамер ростуть в геометричній прогресії: від пристроїв, вбудованих в «розумні» вуличні ліхтарі, до домашніх відеодомофонів. Також сьогодні характерне поєднання відеоресурсів від приватних осіб та підприємств, а державна інфраструктура являє собою велику систему для моніторингу ситуації в режимі поточного часу та збору доказів для розслідувань після інцидентів. Навіть без вагомого збільшення кількості глобальних камер відеоспостереження (за оцінками Omdia, до 2022 року кількість встановлених відеокамер перевищить 1 мільярд), поліція вже намагається активно відстежувати канали в режимі поточного часу та проводити експертизу великої кількості відеодоказів — однак це проблематично для ресурсних поліцейських управлінь всіх розмірів.

Засноване на технології Deep learning програмне забезпечення для відеоаналітики допомагає подолати ці перешкоди, обробляючи відео для ідентифікації, категоризації та індексації об'єктів. В кінцевому підсумку це призводить до критично важливої відеоаналітики для правоохоронних органів, що гарантує їм:

  • Легкий пошук та розуміння відео для прискорених розслідувань на основі класифікації та відстеження об'єктів, розпізнавання облич та автомобільних номерів;
  • Безперешкодний доступ до опцій відеоаналітики й доказів на місцях за допомогою мобільних додатків;
  • Досягнення ситуаційної обізнаності з оповіщенням в поточному часі, з можливістю прискореного реагування на ситуації;

Сучасні рішення відеоспостереження дозволяють поліції швидко й точно проводити пошук потрібних об'єктів та подій в відео, комбінуючи різні фільтри на основі класів й атрибутів, а також поведінки. Така функція пошуку дозволяє співробітникам поліції з точністю переглядати годинник за лічені хвилини.

Розпізнавання облич

Дана технологія — це спосіб визначення конкретних облич (від підозрюваних до зниклих безвісти). Департаменти поліції можуть використовувати цифрові зображення, витягнуті з запису відеоспостереження або з зовнішніх джерел, для створення списків відповідності облич. Включаючи пошук відео по конкретним обличчям або викликаючи оповіщення в режимі поточного часу, коли виявляється потрібне обличчя зі списку збігів, дана технологія стала критично важливим інструментом для прискорення розслідувань.

Розпізнавання номерних знаків

Інша функція пошуку, яка життєво важлива для правоохоронних органів — це розпізнавання автомобільних номерів. Як і розпізнавання осіб, дана технологія має як обмежені, так і спільні програми контролю доступу, а також «в польових умовах». Функція розпізнавання номерних знаків «в польових умовах» виявляє й ідентифікує дані в середовищах відеоспостереження, що означає вибір, розміщення та налаштування внутрішньої або вуличної камери, не призначеної для функцій LPR. Розглянемо наступний сценарій: слідчий переглядає записи комплектів відеоспостереження після інциденту та використовує комплексну фільтрацію відео й пошук, щоб ідентифікувати конкретний автомобіль, що залишає місце злочину. Використовуючи інтелектуальне ПЗ для відеоспостереження, користувач може захопити деталі. Поліцейські потім можуть шукати інформацію в інших відеопотоках, щоб зібрати докази про автомобіль і, можливо, про водія.

Мобільний доступ для розширення пошуку відео на об'єкті

Попри те, що пошук записів вважається критично важливою опцією, багато слідчих покладаються на диспетчерів для точного визначення відеодоказів та рідко використовують цю функцію особисто. В епоху, коли поліцейські департаменти постачають офіцерам смартфони та планшети, щоб вони могли виконувати свою роботу більш дієво й безпечно з будь-якого місця, відеоаналітика не є винятком: департаменти можуть використовувати технологію з мобільного доступу для розширення можливостей, так що користувачі зможуть проводити пошук потрібного відео на ходу. Мобільний пошук відео допомагає співробітникам оперативно отримувати інформацію в поточному часі після інциденту й надає можливість приймати рішення про те, як активно відстежувати та затримувати підозрюваних — і все це без необхідності повертатися в центр для обробки відеозаписів.

Значення потужного криміналістичного програмного забезпечення з відеоаналітикою не можна недооцінювати: для правоохоронних органів це дійсно може означати різницю між вирішенням справи або активним реагуванням на ситуацію, для запобігання нещасного випадку або злочину. Впроваджуючи передові технології відеоаналітики, правоохоронні органи можуть забезпечити оптимальну дієвість своїх операцій, максимально підвищивши чинні ресурси відеоспостереження, які вони вже використовують.