Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2023

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , A I , I o T 114 В идеонаблюдение – один из наиболее эффективных инструментов борьбы с пре- ступностью, будь то предотвращение краж или идентификация подозреваемых. С развитием умных городов и Интернета вещей (IoT) видео- наблюдение стало более сложным и эффектив- ным, чем когда-либо прежде. Камеры видеонаблюдения используют в самых разных областях, включая правитель- ственные объекты, промышленные предприя- тия, энергетику, образование, логистику, общественную безопасность, транспорт, ритейл и банки. Автоматизированные системы видеонаблюдения и видеоаналитики контро- лируют окружающую обстановку даже в ноч- ное время и принимают решения по заранее определенным алгоритмам. Они позволяют распознавать лица, силуэты или походку людей, тип и марку автомобилей, номерные знаки, скорость движения транспортных средств. При обнаружении подозрительной активности система отправляет сигнал тревоги сотруднику службы безопасности, начальнику смены или полиции, которые могут принять незамедлительные меры. Такие решения используют передовые алгорит- мы обработки изображений для анализа видеоматериалов в режиме реального време- ни, а технологии машинного обучения позво- ляют им учиться на ранее собранных данных и повышать свою точность со временем. В отличие от человека автоматизированные системы видеонаблюдения могут одновремен- но наблюдать за несколькими объектами, не уставая и не отвлекаясь. Это делает их идеаль- ным инструментом для крупномасштабного наблюдения, где обеспечение безопасности требует больших ресурсов и затрат. Кроме того, они могут контролировать участки, доступ к которым для человека затруднен или опасен. Распознавание людей в толпе На первое место в борьбе с преступностью вышли системы распознавания лиц в режиме реального времени. Они популяризируются на государственном уровне и активно используют- ся в крупных городах России. Одно из их преимуществ – устранение челове- ческого фактора при наблюдении. Автоматиче- ские системы наблюдения запрограммированы на объективность и беспристрастность, а значит, с меньшей вероятностью совершат ошибки или упустят важные детали. Так, алгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве, способен обра- батывать 1 млрд изображений менее чем за полсекунды с точностью, близкой к 100%. С помощью специальных нейронных сетей система сопоставляет лица, попавшие в поле зрения камеры, с изображениями из базы данных. Технология учитывает возрастные изменения и работает, даже когда человек стоит боком, в медицинской маске или надвинутой на лоб шапке. Сотрудники поли- ции Москвы в 2022 г. раскрыли 9,1 тыс. пре- ступлений благодаря камерам городского видеонаблюдения. Правоохранительные органы могут с помо- щью систем распознавания лиц находить преступников, людей, пропавших без вести, потерявшихся детей. Уже существует воз- можность анализировать данные с камер и из различных источников, таких как соци- альные сети и государственные архивы, для выявления потенциальных угроз, что в пер- спективе поможет снизить уровень преступ- ности. Учет рабочего времени Технологии распознавания лиц могут использо- ваться не только в рамках безопасности, но и для учета рабочего времени сотрудников. Приведем несколько примеров. Типографии Система распознавания лиц в небольшой типо- графии позволяет зафиксировать время прихо- да и нахождения человека на рабочем месте, определить его загруженность в течение дня. Отчетная система помогает выгрузить данные в конце месяца или провести интеграцию с кад- ровой системой. Это очень удобно и дает воз- можность автоматизировать процессы учета кадров на предприятии. Банки Не менее актуально применение таких решений в банках. Все чаще системы бесконтактного доступа применяются для идентификации лич- ности при снятии денег в банкоматах. Если добавить к такой системе модуль трекинга, то можно составить подробную карту перемеще- ния клиента или сотрудника в отделении банка, анализируя занятость или количество времени, потраченное на ожидание снятия наличных в банкомате или в очереди на обслуживание. Возможно также проанализировать, на каких участках пути у клиента были положительные или отрицательные эмоции, использовать эти данные для повышения качества обслуживания. апрель – май 2023 www.secuteck.ru Ольга Шарова Руководитель направления видеорешений MOBOTIX компании Konica Minolta Business Solutions Russia http://naukatehnika.com/ А лгоритм, использующийся в камерах видеонаблюдения в Москве, способен обрабатывать 1 млрд изображений менее чем за полсекунды с точностью, близкой к 100%. С помощью специальных нейронных сетей система сопоставляет лица, попавшие в поле зрения камеры, с изображениями из базы данных Ты узнаешь его из тысячи: как видеонаблюдение помогает бороться с преступностью В современном мире преступность выходит на новый уровень, используя различные возможности современных технологий, поэтому обеспечение общественной без- опасности стало критически важной задачей