Журнал "Системы безопасности" #6, 2019

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е 84 К омпания X5 Retail Group пилотирует с помо- щью видеоаналитики несколько ключевых направлений: анализ доступности товара на полках, табелирование, контроль очередей и пр. Рассмотрим конкретные кейсы и примеры работы решений на реальных данных в разные временные отрезки. Анализ доступности товаров на полках Первым и самым проработанным кейсом стал анализ доступности товара на полках. Задача формулируется очень просто: иметь полки, заполненные разным товаром, а не полупустые с однообразным ассортиментом продуктов. Вначале в одном из магазинов "Перекресток" были установлены камеры, одна из которых была поворотной и снимала полку, делала панораму и сшивала ее, а сотрудники парал- лельно фотографировали молочную продукцию на планшеты для дальнейшего анализа. Кроме того, одна из "Пятерочек" была переобо- рудована под полигон для испытаний разного рода инноваций, в том числе и видеоаналити- ки. В ней были установлены Fisheye-камеры, часть из которых смотрела на полки. Выделение пустот Пустоты на полках отличаются друг от друга и по-разному влияют на бизнес. Есть пустоты, где товар закончился на всей полке, а есть пустоты только в ее начале или в конце. Есть также ряд пустот, которые сложно отнести к какому-либо классу как разметчикам, так и алгоритму. Их мы выделяем в отдельный класс, чтобы улучшить метрики по "чистым" классам. Необходимо также разделение пустот на про- мотоварные и непромотоварные, поскольку они по-разному влияют на бизнес-процессы. В итоге мы имеем набор пустот, которые наиболее пол- ным образом описывают ситуацию на полке. Из них мы можем собрать нужные бизнесу мет- рики под каждую торговую сеть без переобуче- ния моделей. Пустоты другого рода Подход по разделению пустот очень хорошо транслируется на фрукты/овощи. Если считать каждый ящик отдельной полкой, то можно измерить пустоту ящика. Здесь важно сделать некоторые разделители, чтобы ящики не "сли- пались" друг с другом, но это технические вопросы, которые легко решаются. Подходы людей Довольно часто полку заслоняют покупатели, поэтому мы разделили людей на сотрудников и несотрудников. Если на полке появилась пустота, к ней подошел сотрудник и произвел какие-то действия, но пустота не исчезла, значит он сде- лал что-то неправильно. Такие данные тоже помогают выстраивать процессы в магазине. Определение товаров Видеоаналитика позволяет видеть, что на полке не хватает или вообще нет конкретных товаров. Для этого используется класс-агностик-детектор, который определяет все товары как один класс. Помимо этого, мы детектируем промоценники и обычные ценники. Далее мы нарезаем кропы товаров, чтобы определять их класс с точностью до конечного PLU. Однако из-за того, что неко- декабрь 2019 – январь 2020 www.secuteck.ru Артур Кузин Руководитель направления нейронных сетей компании X5 Retail Group Рис. 1. Выделение пустот Видеоаналитика в мультиформатной розничной компании X5 Retail Group В декабре 2018 г. в целях повышения показателей эффективности руководство X5 Retail Group объявило о внедрении систем видеоаналитики в торговых сетях. Для работы по этому направлению на базе компьютерного центра был создан еди- ный центр компетенций решений. В результате запуск пилота на 30 объектах привел к успешным результатам и последующему разворачиванию системы Н е секрет, что система IP- видеонаблюдения по сути является част- ным случаем структу- рированной кабель- ной сети (СКС) Ether- net. Действительно, в обоих случаях при- сутствует та же среда передачи, те же ком- мутаторы, те же шкафы. Однако есть и различия. Во-первых, IP-камера в сравнении с компью- тером – это весьма специфичное устройство. Исходящий трафик у него стабилен, относи- тельно невелик и составляет, как правило, единицы мегабит в секунду. Входящий же трафик практически отсутствует. Ровно наобо- рот, чем у среднего ПК. Во-вторых, сами камеры размещаются в труд- нодоступных местах на потолке, столбе или стене, их коммутационные разъемы не долж- ны быть на виду. В-третьих, электропитание камер относительно невелико и часто осуществляется по тому же UTP-кабелю с помощью РоЕ. Отличие от 220- вольтовых компьютеров весьма существенное. В-четвертых, расстояния до камер могут пре- вышать заветные 100 м от ближайшего ком- мутационного шкафа. В-пятых, камеры видеонаблюдения одного зда- ния практически всегда находятся в одном сег- менте сети и имеют единую политику доступа. Эти различия обуславливают и разницу в инфраструктуре. Если для обычной СКС харак- терна топология "звезда" с узлами в виде поэтажных многопортовых управляемых ком- мутаторов, то для видеонаблюдения характер- на та же "звезда" или "кольцо" с узлами в виде неуправляемых малогабаритных РоЕ-комму- таторов. При этом число PoE-портов не превы- шает восьми, но обязательно присутствует парочка дополнительных магистральных гига- битных портов, иногда с возможностью под- ключения SFP-модуля. Находится такой ком- мутатор обычно не в большом шкафу, а в малогабаритном ящике. Этот ящик может висеть и в запотолочном пространстве, и на столбе освещения, и в других экзотических местах, которые разработчики обычных СКС часто не могут себе вообразить. Разработка сетевого видеонаблюдения и тра- диционной системы СКС – процессы разные, и далеко не факт, что классный проектировщик СКС сделает оптимальный проект видеонаблю- дения. Применив типовой подход, он, скорее всего, получит в результате работающую систе- му, но без учета специфики эта система может обойтись заказчику значительно дороже. Михаил Арсентьев Редактор раздела "Видеонаблюдение", коммерческий директор ООО "Артсек" КОЛОНКА РЕДАКТОРА Видеонаблюдение и СКС