Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2020

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 106 Антон Горыня, Hikvision Russia Распознавание людей, то есть выделение фигу- ры человека на общем фоне, при помощи теп- ловизоров эффективно. Современные нейросе- тевые алгоритмы Deep Learning, обученные на образах людей, существенно увеличивают дальность срабатывания аналитических функ- ций. Данные алгоритмы в том числе фильтруют ложные срабатывания от диких животных и других нецелевых объектов. Наша компания в своих решениях для измерения температуры тела человека использует алгоритмы собствен- ной разработки, которые позволяют измерять температуру только людей и не реагируют на другие теплые или горячие объекты в кадре. Обнаружением лица в подобном решении занимается объектив видимого диапазона, с помощью современных алгоритмов есть воз- можность обнаружения до 30 лиц в одном кадре. После захвата лица его фотография может быть отправлена на сервер для дальней- шего распознавания. Дмитрий Шатунов, ОКБ "АСТРОН" Одна из основных проблем современного теп- ловидения состоит в том, что при использова- нии классических тепловизионных систем практически невозможно определить мелкие детали наблюдаемого объекта, например человеческого лица. Классические термограм- мы не обладают достаточной информатив- ностью для того, чтобы определить детали внутри теплового контура лица. Для повыше- ния эффективности может быть использован искусственный интеллект с функцией обуче- ния. Он сравнивает видимое изображение с библиотекой имеющихся у него образов. Исследователи несколько лет ведут разработку технологии, которая позволяет находить соот- ветствие между тепловой картой лица и фото- графиями видимого диапазона в биометриче- ских базах данных. Становится возможной автоматическая идентификация лица в ночное время с использованием камеры, снимающей в инфракрасном диапазоне, и нейросети глу- бокого обучения. Кроме того, для повышения Алексей Виталисов, "АРМО-Системы" Честно говоря, мне не встречались тепловизоры со встроенной видеоаналитикой. Для видеоана- лиза, как правило, используются решения на основе серверов (программная видеоаналити- ка) либо отдельных видеоанализаторов (аппа- ратная видеоаналитика). Особенности видео- аналитики для тепловизионного изображения очевидны: нет возможности распознавать людей. Но зато из-за отсутствия теней от объ- ектов и отблеска от фар автомобилей в ночное время можно гарантировать высокую точность корректной детекции объектов (людей, автомо- билей, пр.). Павел Демидов, НПК "Фотоника" Мне ничего неизвестно об аналитике, уникаль- ной именно для тепловизионного изображения. Для периметральных систем (и классических типа "пересечение линии" и т.п.) подключается классическая видеоаналитика. Конечно, тепло- визионному изображению присущи специфи- ческие особенности (различные палитры, чаще черно-белая), которые могут как облегчить, так и затруднить адаптацию имеющихся алгорит- мов. В ситуации с тепловизорами разумно использовать их функцию – измерение темпе- ратуры. В ряде случаев это работает лучше ана- литики, так как реализуется на аппаратном уровне. Возможно, результаты, полученные от "термографов", "радиометрических" тепловизо- ров, кто-то и называет аналитикой… Марк Моргоров, ГК "Контур СБ" Помимо обычной видеоаналитики тепловизоры с функцией дистанционного измерения темпе- ратуры имеют возможность отправлять тревож- ные сигналы относительно температурных изменений, которые были зафиксированы в режиме мониторинга определенных обла- стей, точек и линий. В тепловизорах может быть предусмотрено пять видов видеоаналитики: 1. Пересечение линии. 2. Пересечение нескольких линий. 3. Вторжение в периметр. 4. Оставленный/забытый объект. 5. Унесенный/исчезнувший объект. Но главной особенностью видеоаналитики, встроенной в тепловизоры, как раз является измерение температуры и связанные с этим варианты совместной работы с платформами видеомониторинга. Были разработаны специ- альные платформы, которые нацелены на мониторинг лесных угодий, с основной задачей по обеспечению пожарной безопасности кон- кретного участка леса и своевременной реакци- ей на возникновение пожара. На юге Китая, например, где задача защиты лесов от пожаров имеет наивысший приоритет, подобные платформы за последние годы полу- чили сильный импульс развития. Они не только позволяют объединять и анализировать дан- ные, полученные с десятков, а то и сотен тепло- визоров, но и обеспечивать своевременную реакцию на ситуацию путем отправки инфор- мации по предполагаемому очагу пожара бри- гаде, которая в кратчайший срок может выехать на его тушение. Александр Попов, Ivideon По сравнению с обычными камерами видеона- блюдения встроенной аналитики в тепловизо- рах практически нет. Традиционно используются детектор движения, измерение температуры в нескольких точках и различные реакции на пороговые значения. Например, при обнаруже- нии слишком высокой или низкой температуры прибор может подать звуковой сигнал. апрель – май 2020 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ ТЕПЛОВИЗОРЫ Эффективно ли распознавание людей при помощи тепловизоров? www.securityelectronicsandnetworks.co m И сследователи несколько лет ведут разработку технологии, которая позволяет находить соответствие между тепловой кар- той лица и фотографиями видимого диапазона в биометрических базах данных. Становится возможной автоматическая иденти- фикация лица в ночное время с использованием камеры, сни- мающей в инфракрасном диапазоне, и нейросети глубокого обучения