Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2022

Базовым решением является детекция челове- ка на видеопотоке и присвоение ему уникаль- ного идентификатора (ID) для привязки буду- щих детектируемых и классифицируемых событий. При этом целевые показатели точно- сти и полноты детекции человека достигают не менее 0,9. После детекции человека на видеопотоке про- водится как классификация наличия на нем СИЗ согласно установленному списку, так и анализ пересечения или нахождения в границах опас- ной зоны. Постобработка полученной при классифика- ции и анализе информации позволяет объ- единить параметры алгоритма с установлен- ной для конкретной камеры бизнес-логикой. При этом из настроек и конфигураций опре- деляются как пороги детекции и классифи- кации, так и время эффективного срабаты- вания. В части работы с метриками можно сделать отдельную статью, однако просто зафиксируем простую истину. На первом этапе вся задача по детекции и классификации СИЗ может быть све- дена к бинарной классификации, известная мат- рица ошибок которой представлена на рис. 3. Для простоты восприятия каждый квадрант рекомендуется расписать простыми словами: 1) TP – "каску сняли, и мы увидели"; 2) FP – "каску сняли, но мы не увидели"; 3) FN – "каску не сняли, но мы увидели"; 4) TN – "каску не сняли, и мы не увидели". www.secuteck.ru февраль – март 2022 МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 73 Рис. 3. Матрица ошибок при бинарной классификации Рис. 1. Пример канваса вопросов и идей на старте проекта Рис. 2. Алгоритм (пайплайн) работы системы детекции и классификации СИЗ А лгоритм анализа видеопотока строится модульно, с возможностью расширения функционала детектируемых и классифицируемых объ- ектов и событий без изменения логики последовательной обработки Таблица. Схемы размещения микросервиса Плюсы Минусы Одноплатники Самые компактные ARM-процессор Маломощные Неттопы Компактные Редкие Мощные Сервера Самые мощные Негабаритные Дорогие