В предыдущих статьях мы говорили о том, как организовать видеонаблюдение в различных зонах аэропорта. Продолжая данный цикл, рассмотрим сложную и пока ещё новую для российских аэропортов задачу разработки системы видеоаналитики.
Системы видеонаблюдения аэропорта генерируют большой объем данных, анализ которых представляет собой трудоемкую задачу. Снизить трудозатраты на обработку подобного объема информации возможно с помощью систем видеоаналитики. Такие системы автоматически производят анализ видеопотоков в соответствии с заданными параметрами. При обнаружении прогнозируемых событий система отправляет оператору тревожные сообщения.
Видеоаналитика в аэропорту направлена на выявление ситуаций, нарушающих внутренние регламенты предприятия. Кроме снижения трудозатрат использование видеоаналитики уменьшает риск возникновения ошибок, вызванных человеческим фактором. При этом сокращается время выявления событий, время реагирования и расследования инцидентов
Существует множество различных аналитических алгоритмов, которые позволяют проводить более расширенный анализ видеоизображения и получать подробную информацию о содержании видеопотока. Вот некоторые из них:
- Статические объекты, оставленные вещи;
- Присутствие оператора на рабочем месте;
- Движение в запрещенном направлении;
- Пересечение линии в запрещенном направлении;
- Проникновение в зону;
- Заполнение пространства объектами;
- Исчезновение объекта;
- Контроль приближения к объекту;
- Средняя скорость;
- Праздношатание;
- Система распознавания лиц и другие.
Выбор анализируемых сцен и применение того или иного аналитического алгоритма производится на основании потребностей той или иной службы аэропорта. При этом необходимо внимательно проанализировать полезность выбранного алгоритма в конкретной зоне, важность самого события, а также технические возможности использования выбранного вида аналитики в том или ином месте.
Выбирая сцену, необходимо оценить, насколько часто здесь происходят события, которые планируется контролировать. Такая оценка необходима для определения целесообразности и экономической эффективности применения системы видеоаналитики и расчета технических параметров сервера обработки и хранения данных.
Рассмотрим алгоритмы, которые наши специалисты внедрили в одном из крупнейших аэропортов г.Москвы.
Контроль за посторонними предметами
Для решения таких задач, как контроль эвакуационных выходов на предмет захламленности, контроль за брошенными багажными тележками или другими предметами в непредназначенных для этого местах, используется алгоритм «Оставленные вещи» (Static Object, Left Object). Также он может использоваться для контроля посторонних транспортных средств в зонах с фиксированным временем пребывания. В частности, для контроля транспортных средств на въезде-выезде с паркинга.
Данный модуль не распознаёт предметы или объекты т.е. не может распознать тележку, часть тела человека или чемодан. Он анализирует движение пикселей в заданной зоне обзора. Результатом работы данного модуля является событие, когда какой-либо предмет находится в заданной зоне дольше положенного времени. При срабатывании тревоги специализированная аэропортовая служба может провести проверку и при необходимости устранить подозрительный предмет.
Важным требованием для анализа статичных объектов в помещении является разрешение изображения (не менее 50 пикселей на метр). Минимальным размером обнаруживаемого объекта, при данном разрешении, является типовой размер ручного багажа (~35х35см). Если разрешение ниже минимально допустимого, то вероятность обнаружения объектов будет низкой.
Рекомендуемая высота установки видеокамеры в помещении - от 2,5 до 5 метров. Установка на большей высоте значительно уменьшает размер контролируемой зоны и увеличивает минимально допустимый размер обнаруживаемого предмета.
Рис. 1. Аналитический алгоритм «Оставленный вещи»
Контроль скопления пассажиров
Для обнаружения очередей перед кассами, терминалами, стойками регистрации, досмотровыми группами, обнаружение скоплений людей в открытых зонах, обнаружение подвижных объектов в запретных зонах используется алгоритм «Заполнение пространства объектами (FillLevel)». Это модуль анализа видеоконтента, предоставляющий информацию об уровне заполнения обозначенной зоны подвижными объектами. Практично применять модуль, который имеет возможность создавать несколько контролируемых зон в пределах одной сцены, с индивидуальными параметрами расчета заполненности каждой зоны. Модуль информирует о возникновении события, если значение уровня заполнения зоны превышает заданное пороговое значение в течение обозначенного периода времени. Правильный анализ данных работы алгоритма FillLevel помогает добавить или уменьшить персонал в зависимости от интенсивности потока пассажиров. Алгоритм представляет интерес для служб безопасности, контроля качества обслуживания пассажиров, а также других заинтересованных служб.
Рис. 2. Аналитический алгоритм «Контроль скопления пассажиров»
Контроль присутствия персонала на рабочем месте
Для контроля персонала на рабочих местах успешно используется алгоритм «Присутствие оператора на рабочем месте» (Presence). Алгоритм предназначен для фиксированных, желательно сидячих, рабочих мест.
Тревожное событие возникает при отсутствии движения в кадре в установленный период времени. Поэтому важно, чтобы зона обзора охватывала самые подвижные части человека - руки и голову. Установку камер целесообразно производить над рабочим местом. При этом необходимо выполнить условия:
- в зону анализа не должны попадать посторонние движущиеся объекты (изображения мониторов, посторонние люди, подвижные механизмы);
- руки и лицо оператора должны находиться в анализируемой зоне.
Этот алгоритм может быть востребован любой заинтересованной службой аэропорта.
Рис. 3. Аналитический алгоритм «Контроль присутствия персонала на рабочем месте»
Обнаружение движения в запрещенном направлении
Движение транспорта и пассажиров на территории аэропорта строго определено. Чтобы предотвратить нарушения используется алгоритм «Движение в запрещенном направлении» (Wrong direction). Алгоритм является приоритетным для службы безопасности аэропорта и может быть использован для анализа направления движения людей, а также для движения транспорта внутри или вне помещений.
Для выявления нарушителей направление обзора видеокамеры должно быть максимально приближено к вертикальному, угол наклона оси не должен превышать половины угла обзора камеры.
При настройке размеров объекта необходимо учитывать, что багаж и тень могут быть определены как единое целое, т.к. движутся вместе с ним. Соответственно размер объекта должен задаваться в полтора-два раза больше, чем максимальный предполагаемый размер человека.
Критерии качества видеоанализа
Для качественного анализа видеоизображения требуется придерживаться ряда критериев, позволяющих точно выявлять нарушения и вместе с тем избегать ложных срабатываний. К этим критериям относятся:
- высота установки
- угол наклона видеокамеры
- освещение в анализируемой области
- оценка фона
- оценка анализируемой сцены.
В большинстве случаев идеальным можно считать установку видеокамеры под углом 900 к плоскости фона анализируемой сцены (как правило, это плоскость пола). Однако при таком расположении значительно уменьшается площадь обзора видеокамеры и, как следствие, площадь возможного анализа. Для расширения зоны анализа приходится наклонять видеокамеру относительно анализируемой плоскости. При этом возникает перспектива (объекты, расположенные дальше начинают занимать меньшую площадь на изображении), передние предметы начинают заслонять дальние, под видеокамерой возникает слепая зона.
Чтобы установка была максимально эффективной алгоритмы видеоаналитики должны поддерживать механизм трехмерной перспективы, при котором учитывается изменение размеров объекта при его перемещении в анализируемой зоне. В зависимости от требований к анализируемой сцене допускается угол наклона от 00 до 600 относительно перпендикуляра плоскости.
Рис. 4. Схема обзора видеокамеры
Надежное обнаружение объектов ограниченно или невозможно в случае плохого контрастного соотношения вызванного, например, следующими факторами:
- Недостаточное освещение. Оптимальным можно считать равномерное рассеянное освещение анализируемой зоны, с интенсивностью отраженного от целевого объекта света не менее 150-200lux. Это позволит получить достаточно контрастную картинку для обработки изображения;
- Большая разница интенсивности света между светлыми и темными участками;
- Неблагоприятные ракурсы камеры (сильная засветка солнцем или источниками искусственного света);
- Объект и фон имеют одинаковый уровень яркости (с позиции величины градиента серого).
Подведём итоги
Разрабатывая проект по видеоаналитике, необходимо учитывать индивидуальные особенности различных аэропортовых служб. Для получения наилучших результатов необходимо постараться максимально изучить факторы, формирующие событие. Чем лучше представление о потенциальной ситуации, тем точнее возможно настроить аналитический модуль.
Малополезно применять аналитические алгоритмы там, где возникают сотни событий в день – оператор не будет успевать их обрабатывать, а ресурсы для их хранения потребуют увеличения.
Также неэффективно применять анализ там, где потенциальное событие происходит один-два раза в год. Отслеживаемые события должны быть прогнозируемыми, имеющими разумную частоту возникновения, являться источником полезной информации для конечного пользователя.
Тщательный выбор разработчика того или иного алгоритма видеоаналитики, глубокая проработка технического задания и проекта, качественное взаимодействие с исполнителем - вот основные факторы, которые приводят проект к успешной реализации.
ООО «БКТ» (Бюро Кабельных Технологий TM) - член ассоциации «АЭРОПОРТ».
По вопросам сотрудничества с нашей компанией обращайтесь к Подольской Виктории Геннадьевне по тел.: +7 (495) 380-28-40 или по e-mail: cabling@cabling.ru.
