Каталог "Системы безопасности"-2018

ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ 69 МЕЖОТРАСЛЕВОЙ ТЕМАТИЧЕСКИЙ КАТАЛОГ "СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ-2018" 6 РАЗДЕЛ 2. Детектирование событий (перемещения, движения, пересечение допустимых линий и границ, нахождение в зонах, перебрасыва- ние предметов через ограждение и т.д.) является хорошим дополнением к функцио- налу распознавания лиц и позволяет сотруд- никам безопасности музея оперативно реа- гировать на возникшие угрозы. 3. Подсчет посетителей – определение, сколько людей вошло в музей и сколько вышло из него. Если данный функционал использовать в отдельных помещениях, то можно контролировать, кто где остался, и в режиме реального времени передавать информацию охране (например, на мобиль- ные устройства). Повышение эффективности работы персонала Функции системы видеоаналитики в анализе периметра позволят провести: l подсчет количества объектов в ограничен- ном периметре; l идентификацию объектов, находящихся в периметре, по определенным признакам (униформа и т.д.); l расчет времени задержки объектов в заданном периметре; l мониторинг активности объектов в задан- ном периметре (детектирование движе- ния, фактов отсутствия в периметре пер- сонала и т.д.); l фиксацию активности персонала для последующего поиска в видеоархиве при разборе конфликтных ситуаций; l профилактику хищений в складских поме- щениях, в зонах приемки и погрузки/раз- грузки и др. Персонализированный сервис для авторизованных посетителей Анализ посетителей музея и предоставле- ние персонализированного сервиса в рам- ках программ лояльности авторизованным посетителям позволят исследовать их пове- дение с целью оптимизации размещения. Для этого нужна информация о том, что и как человек делает в музее, сколько вре- мени проводит у той или иной экспозиции, как перемещается между помещениями. Видеоаналитика на базе распознавания лиц позволяет решить такую задачу. Например, фото лица человека можно при- вязать к карте программы лояльности и все его перемещения по музею связать в еди- ную траекторию движения, затем проанали- зировать наиболее заинтересовавшие его тематики и экспозиции. Использование для анализа Big Data даст возможность выявить предпочтения конкретного посетителя, а также сегментированных групп посетите- лей. Эту информацию можно использовать для обновления экспозиций и заранее, с помощью социальных сетей, интернет-пор- тала, электронной почты и другой контакт- ной информации делать адресные рассылки с анонсом ожидаемых экспозиций. В перспективе возможно распространение данной программы лояльности на другие музеи и создание единой программы лояль- ности. Эта тема очень богата техническими идеями и тесно взаимодействует с такими направлениями, как: l виртуальные туры; l размещение информации в интернет- ресурсах; l интернет-продажи; l замена билетных кассиров на покупку входных билетов через специализирован- ные автоматы, что значительно сократит очереди; l оценка длины очереди; l соединение системы продажи билетов с системами видеоидентификации и контро- ля и управления доступом. Интеграция для решения комплексных задач Подводя итоги 2017 г. и оценивая ближай- шие перспективы, можно сказать, что наи- больший интерес со стороны музеев был направлен на биометрию, Интернет вещей, управление идентификацией (IdM) и интег- рированные системы безопасности. Важны- ми направлениями работы также являются обеспечение безопасности в рамках реали- зации концепции Интернета вещей (IoT) и использование для анализа методов обра- ботки Big Data, позволяющих распределено обрабатывать информацию. Основные прин- ципы работы с такими данными: 1. Горизонтальная масштабируемость. Любая система, обрабатывающая большие данные, должна быть расширяемой. Дву- кратное увеличение объема данных, соот- ветственно, ведет к двукратному увеличе- нию количества оборудования в кластере, а рабочий процесс должен проходить без каких-либо значимых последствий. 2. Отказоустойчивость. Горизонтальная масштабируемость подразумевает, что обо- рудования в кластере может быть много. Нужно понимать, что часть будет гаранти- рованно выходить из строя. Методика рабо- ты с большими данными должна учитывать возможность подобных сбоев и также про- ходить без каких-либо значимых послед- ствий. 3. Локальность данных. В больших распре- деленных системах данные распределены по соответствующему количеству оборудо- вания. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом, расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования решений Big Data является принцип локальности данных: обрабатыва- ем данные на том же оборудовании, на котором их храним. Таким образом, актуальной видится разра- ботка возможного алгоритма применения перспективных технологий для музея в рам- ках интегрированной системы. Понимание термина "интегрированные системы" подра- зумевает широкий спектр работы решений не только в рамках физического и логиче- ского доступа, но и взаимодействие между ними. Необходимо смотреть дальше интег- рации, поскольку обеспечение безопасности – комплексная задача. n Рис. 2 Пульт средств обьективного контроля фондохранилище Государственного Эрмитажа