Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2021

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 48 В большинстве случаев заказчики и проекти- ровщики при выборе решений и мер обес- печения безопасности (технических и организа- ционных) опираются исключительно на норма- тивную базу. При этом такому параметру, как эффективность системы, уделяется крайне мало внимания. Объекты массового скопления людей (далее – ОМС) характеризуются боль- шим потоком различной информации, поэтому в проектах по обеспечению безопасности таких объектов особенно остро проявляется задача по обработке получаемых данных и их дальнейше- му использованию. А вместе с ней – вопрос о том, насколько будет эффективна система при решении конкретных запросов заказчика, смо- жет ли она обрабатывать всю поступающую информацию и будет ли целесообразным подобное решение для конкретного объекта с точки зрения стоимости. Очевидно, что существующие системы безопас- ности (в частности, устанавливаемые на объ- ектах массового скопления людей) не в состоя- нии обработать весь поток информации, осо- бенно если речь идет о крупномасштабных объ- ектах, где генерируется огромный объем дан- ных. Поэтому часть информации неизбежно остается без внимания как искусственного интеллекта, так и оператора. Этот момент нужно учитывать на этапе проектирования и выбора конкретного оборудования, чтобы понять, какие средства, аналитические модули, стати- стические методы и т.д. смогут обеспечить наи- большую эффективность при работе системы безопасности в условиях чрезвычайной ситуа- ции или инцидента. Моделирование систем безопасности для ОМС Прежде чем переходить к выбору конкретных моделей систем охранного телевидения (СОТ), их возможностям и решаемым задачам, при проектировании системы видеонаблюдения на ОМС следует уделить особое внимание класси- фикации объектов и методам их изучения. Из практического опыта для изучения ОМС наибо- лее эффективными можно назвать два способа: 1. Аналитический. 2. Метод статистического моделирования. Остановимся подробнее на методе статистиче- ского моделирования, так как он наиболее про- стой с точки зрения просчета модели и суще- ствует много программных инструментов для решения этой задачи. Статистическую модель системы безопасности можно свести к частному случаю – модели системы массового обслуживания (СМО). Можно выделить два типа СМО – открытого и замкнутого типа. СМО открытого типа, как правило, применимы к таким системам, как АТС, где поток информации (телефонные звон- ки) условно можно считать неограниченным. При работе с ОМС и проектировании систем безопасности мы считаем ОМС замкнутой систе- мой (например, железнодорожный вокзал), когда поток информации предсказуемо конечен и частично циркулирует в пределах системы. При этом СМО замкнутого типа проще поддают- ся моделированию и анализу их эффективности. июнь – июль 2021 www.secuteck.ru Иван Григорьев Менеджер по программным продуктам и интеграционным решениям компании Hikvision Russia Системы видеонаблюдения на объектах с массовым скоплением людей. Вопросы эффективности Крупные объекты с массовым пребыванием (скоплением) людей – это всегда огром- ное количество событий, которые создают колоссальную нагрузку на системы без- опасности. Чтобы выбрать оптимальное решение для видеофиксации и других задач, необходимо решить ряд принципиальных вопросов еще на этапе проектирования не только системы безопасности, но иногда даже и самого объекта. В данной статье мы рассмотрим подход математического моделирования работы систем видеона- блюдения в крупных проектах и методы оценки эффективности П ервоочередной задачей видео- наблюдения в местах скопления людей является заблаговре- менное выявление ситуаций, приводя- щих к проблемам. Особую роль в этом играет видеоанали- тика. Чего нужно избежать, например, на стадионе? В первую очередь давки и паники. Пресекать в зародыше драки, зажжение болельщиками файеров, запуск ракет и т.п. Следующая задача для видеоанализа – несанкционированное проникновение болельщиков на поле и в дру- гие запрещенные зоны. Разумеется, важным является и недопуск на мероприятия нежела- тельных лиц из черного списка. На площадях и улицах городов, на вокзалах и в аэропортах угрозы несколько иные, и настройка видеоаналитики в каждом случае будет другой. Особняком держится задача противодействия терроризму. Определение оставленных пред- метов, в которых может находиться взрывное устройство, и все та же база данных нежела- тельных лиц уже вошли в обиход правоохра- нительных органов. На очереди определение нетипичного поведения отдельных граждан. Прошедший год принес нам детекторы масок и перчаток, а также интегрированные с видео- камерой измерители температуры. Главной проблемой сложного поведенческо- го видеоанализа остается достижение при- емлемой эффективности только при тщатель- ной настройке видеомодулей для каждой конкретной сцены. От оператора или инстал- лятора в этом случае требуется высокая ква- лификация и мотивация. Это происходит нечасто, а в режиме "по умолчанию" многие модули видеоаналитики превращаются в профанацию. Возможно, когда-нибудь появится универсаль- ная, самонастраивающаяся система видеона- блюдения, которая сможет самостоятельно определять нарушения закона, определять категорию деяния по действующему законода- тельству, идентифицировать виновника и отправлять ему квитанцию о штрафе или повестку в суд. Не уверен, правда, что мы будем рады этому. Мне лично пока хватает "писем счастья" от камер на дорогах. Михаил Арсентьев Редактор раздела "Видеонаблюдение", коммерческий директор ООО "Артсек" КОЛОНКА РЕДАКТОРА От детекции маски к выявлению нетипичного поведения людей Сокращения, используемые в статье ОМС – объекты массового скопления (людей) СОТ – системы охранного телевидения СМО – системы массового обслуживания