Журнал "Системы Безопасности" № 4‘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 109 www.secuteck.ru август – сентябрь 2020 СПЕЦПРОЕКТ СИСТЕМы ВИДЕОАНАлИТИКИ Роман Харламов, ЗАО НВП "Болид" Уже сейчас многие функции видеоаналити- ки вынесены в камеры или видеорегистра- торы, например детектирование лиц, распо- знавание номеров, детекторы оставленных предметов и т.д. Это связано в первую оче- редь с удешевлением процессоров камер, которые выполняют основную работу по вычислению необходимых параметров. В то же время такая функция, как распознавание лиц (здесь я имею в виду именно сравнение лиц по базе данных), в настоящее время не может быть вынесена на камеру. Чип, использующийся для такой работы, все еще довольно дорогой и устанавливается на топовые модели камер. Кроме того, сервер выполняет роль "коорди- национного центра". Именно через него осу- ществляется взаимодействие всех систем охраны объекта. Поэтому перенос в камеры такой видеоаналитики, как распознавание лиц или автомобильных номеров, нецелесо- образен. Максим Венедиктов, "Малленом Системс" Потребность в различных модулях видео- аналитики непрерывно растет, и одновре- менно растут мощности процессоров, в том числе находящихся на борту камер. Благо- даря этому открываются новые возможно- сти для сервисов видеоаналитики. Одна из них – перенос функционала из серверов в камеры. Распознавание номеров или детек- ция касок уже давно реализованы в каме- рах, что снизило стоимость и скорость раз- вертывания решения. Но нужно понимать, что для объекта, где уже установлена систе- ма видеонаблюдения, менее затратным и быстрым способом оборудовать объект системой видеоаналитики будет установка сервера и подключение к нему существую- щих камер. Набирающие популярность модули аналитики транспортных потоков в перспективе тоже лучше всего выносить на камеру. Это в разы упростит развертывание систем и потенциально удешевит их. Представьте: устанавливаем каме- ру на определенном участки дороги, и она выдает готовую аналитику по проезжающему транспорту. А если такими камерами оснащен целый город? Тогда на основе собранных и обработанных камерами данных мы сможем управлять транспортной инфраструктурой горо- да и, как следствие, решить проблему пробок. Денис Митрофанов, NOVIcam В камеры целесообразно переносить те функции, которые будут уменьшать объем данных для пере- дачи и хранения, поскольку сейчас он является основной нагрузкой и сложностью для систем видеонаблюдения. Это может быть аналитика рас- познавания лиц или номеров. Одним из перспек- тивных направлений видится развитие видеока- мер, на которые можно загружать соответствую- щее программное обеспечение в зависимости от задач, менять или дополнять по необходимости. Здесь уместно провести аналогии с маркетами приложений для смартфонов, через которые воз- можна загрузка соответствующих приложений. В то же время необходимо будет оценивать целе- сообразность установки камер с видеоаналитикой или сервера с финансовой точки зрения. – Какие функции видеоаналитики целесообразно перенести из серверов в камеры? Р аспознавание номеров или детекция касок уже давно реализованы в камерах, что снизило стоимость и скорость развертывания решения. Но нужно понимать, что для объекта, где уже установлена система видеонаблюдения, менее затратным и быстрым способом оборудовать объект системой видеоаналитики будет установка сервера и подключе- ние к нему существующих камер Платформенное решение видеоаналитики VizorLabs для детектирования СИЗ Представляет VizorLabs (ООО "ВизорЛабс") www.vizorlabs.ru l Детектирование любого набора СИЗ за счет функции дообучения (базовый функционал детектирования касок и масок в других решениях). Технические особенности Система компьютерного зрения представ- ляет собой кластер нейронных сетей, кото- рые можно комбинировать и каскадиро- вать, передавать результаты одного детек- тора другому. Детектирование СИЗ осу- ществляет комплексный детектор, разрабо- танный VizorLabs на архитектуре MASK R-CNN, и специальный построитель скелета человека. Интеграционные возможности Интегрируется со всеми распространенными системами ERP и АСУ ТП. Экономическая эффективность Бизнес-эффект от внедрения системы состоит в сокращении прямых расходов на контроль в виде зарплаты диспетчеров, зарплаты под- менного персонала и компенсаций за травмы и сокращении потерь от простоев производ- ства из-за травматизма. n см. стр. 119 "Ньюсмейкеры" Появление на рынке 2018 г. Ценовой сегмент средний Приоритетные функции Система отслеживает правильность использо- вания средств индивидуальной защиты (СИЗ) работниками в течение всего времени нахож- дения в рабочей зоне, а не только на входе в помещение. При обнаружении нарушения система авто- матически отправляет сигнал на рабочее место начальника смены, который оперативно останавливает работы. Система детектирует ношение каски, подбо- родного ремня и лицевого щитка, наличие спе- циальных перчаток и обуви, наличие защитных брюк и куртки, застегивание спецодежды. Конкурентные преимущества l Может работать на видеопотоке низкого разрешения – размер лица от 20 пкс в высо- ту (от 70 у других решений). l Не требует распознавания лица. l Детектирование СИЗ во всех ракурсах при угле наклона камеры относительно пола до 70 град. (до 20 град. у других решений). l Расстояние до объекта – до 15 м (до 5 м у других решений). Решаемые задачи Система автоматизирует процесс контроля соблюдения требований ТБ и ПБ (регистриру- ет 95–98% нарушений) и заменяет контроль изображения с камер работником-диспетче- ром. Повышается качество и оперативность контроля, исключаются ошибки из-за челове- ческого фактора. Потребители Объекты атомной энергетики, нефтеперерабаты- вающей, золотодобывающей промышленности и др. Проекты Кольская АЭС, АО "Концерн Росэнергоатом", "ГазпромНефть Снабжение", ГОТЕХМИН (Болгария), ЕВРАЗ "Монтажник Распадской", НПЗ "Лукойл" Реклама