Журнал "Системы Безопасности" № 3‘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 67 l подсчитывать объекты специфического типа (автомобили на стоянке, людей в торговом зале, изделия, движущиеся по конвейеру) для решения бизнес-задач вне сферы без- опасности. Это лишь ряд примеров. После соответ- ствующего обучения нейросеть может решать и другие подобные задачи. Как пра- вило, обученная в определенных условиях нейросеть не тиражируема – в других усло- виях она не будет работать так же хорошо. С другой стороны, разработчики научились быстро обучать ИИ буквально под требова- ния конкретного проекта. Главное – нали- чие достаточного количества видеомате- риала. Несколько особняком стоит применение нейросетей для распознавания лиц и номерных знаков. Это пример тиражи- руемых нейросетей (обучаем один раз – применяем везде), что делает их коммер- чески более привлекательными. И если нетиражируемые нейросети только недавно стали экономически целесообразными бла- годаря стремительной эволюции специали- зированного железа, которое используется при обучении, то применение ИИ в распо- знавании лиц и номеров уже давно и хоро- шо отработано. Еще один тип ИИ-аналитики, на котором мы остановимся подробнее, – поведенческая видеоаналитика. Пожалуй, именно она ближе всего подводит системы видеонаблю- дения к пониманию происходящего в кадре. И она имеет действительно большой потен- циал. Как работает поведенческая видеоаналитика Технически поведенческая аналитика пред- ставляет собой комбинацию искусственного интеллекта и классического алгоритмическо- го подхода. Обученная на множестве разно- образных сцен нейронная сеть определяет положение тела, головы и конечностей людей, попавших в поле зрения видеокаме- ры. Результат работы алгоритма – массив данных, описывающий позы людей в анали- тическом виде. Для определения интересующей нас позы, например поднятых вверх рук, достаточно задать условия, которым должны соответ- ствовать полученные данные. За счет этого разработчики могут достаточно быстро соз- давать новые детекторы специфических поз, характерных для потенциально опасного поведения, по требованиям государственно- го или коммерческого заказчика. Тратить время на дополнительное обучение нейро- сети, как правило, не требуется, за исключе- нием случаев очень специфических условий и ракурсов наблюдения. Как может использоваться поведенческая видеоаналитика Человек, поднявший руки в позицию стрельбы в образовательном учреждении, банке, магази- не или общественном месте, представляет опас- ность. Оперативное оповещение полиции или службы безопасности предприятия необходимо для его быстрого обезвреживания и может помочь спасти жизни. Человек, присевший на корточки рядом с бан- коматом, может быть техническим специали- стом, инкассатором или взломщиком. В любом случае нужно оповестить об этом службу без- опасности банка. Поднятые вверх руки сотрудника отделения банка или продавца за кассой – потенциально попытка ограбления. Можно настроить автома- тическую отправку тревожного сообщения вме- сте с видеокадром или видеофрагментом в полицию, чтобы там смогли оценить опасность ситуации и принять меры в случае необходимо- сти. Важно, что полиция получит сигнал трево- ги, даже если сотрудник не успеет воспользо- ваться тревожной кнопкой. Во многих случаях требует внимания лежащий человек. Это может быть тот, кому внезапно стало плохо на улице или в метро. Или может означать использование для ночлега общедо- ступного помещения, не предназначенного для этого, скажем круглосуточно открытого поме- щения с банкоматами. С помощью анализа поведения можно конт- ролировать соблюдение техники безопасно- сти. Например, следить за тем, чтобы сотруд- ники держались за перила, пользуясь лестни- цей на производственном предприятии или на стройке. Что дальше? Варианты применения поведенческой аналити- ки ограничены только фантазией заказчика. Практически любая поза, соответствующая потенциально опасному поведению, может детектироваться. Быстрая реакция на тревогу позволит избежать материального ущерба, а в отдельных случаях и жертв. Возможное развитие поведенческой аналити- ки – анализ последовательности поз одного человека или поз и взаимного положения нескольких людей. И это будет уже следующий этап развития ИИ в видеонаблюдении, переход от "детектирования" к "пониманию" поведения в динамике. В простейшем виде такая аналитика сможет использоваться, скажем, для обнаружения отклонений от процедуры досмотра в исправи- тельных учреждениях, когда досматриваемый должен последовательно принимать определен- ные позы. В более сложном – для детектирова- ния любого ненормального поведения, напри- мер начала потасовки в общественном месте. А в идеальном случае она сможет прогнозиро- вать опасные ситуации по малозаметным при- знакам с помощью накопления статистики и при- менения анализа на основе больших данных. Конечно же, пока это звучит как фантастика. Но совсем недавно фантастикой казалось и то, что искусственный интеллект делает сегодня. Мы уже проиграли ему в шахматы и го. Сможет ли искусственный интеллект обыграть человека в "Крокодила"? Вполне возможно, скоро мы сами это увидим. n www.secuteck.ru июнь – июль 2020 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Поднятые вверх руки сотрудника банка – сигнал для отправки тревожного сообщения www.tabloid.informator.press Редакция советует В данной статье автор анализирует настоящее и будущее видеонаблюдения, основанного на искусственном интеллекте. Партнеры проекта "Системы безопасности" уже сейчас предлагают камеры со встроенной видеоаналитикой. Это ведущая российская компания в области разработки и внедрения систем видеоаналитики и промышленного контроля "Малленом Системс", российский производитель профессионального оборудования для видеонаблюдения компания RedLine и ведущая компания российского рынка видеонаблюдения – DSSL.