Новое поколение систем видеонаблюдения По мнению аналитиков компании Homeland Security Research Corporation (HSRC), рынок биометрических систем видеонаблюдения ежегодно будет расти на 33% и к 2016 году составит 3,2 млрд долларов. Основным локомотивом роста рынка видеонаблюдения станет новое поколение систем на основе интеграции биометрических технологий и камер видеонаблюдения. Использование автоматизированных биометрических систем видеонаблюдения (БСВ) позволит снизить стоимость и повысить эффективность работы за счет применения таких технологий, как биометрическое распознавание лиц и анализ особенностей поведения объекта наблюдения. Почему БСВ оказались столь востребованы на рынке систем видеонаблюдения? По мнению экспертов, они позволят решить две основные проблемы традиционных охранных систем. Первая – это высокая зависимость эффективности работы оборудования от человеческого фактора. На практике даже подготовленный оператор способен внимательно следить за 2-3 камерами в течение 10-15 минут. В этой связи увеличение числа камер, равно как и повышение их разрешающей способности, никак не влияют на конечный результат – снижение числа происшествий. Например, только в Лондоне число камер видеонаблюдения превышает полмиллиона, а число правонарушений с каждым годом не только не сокращается, но и увеличивается. Для снижения числа нарушений необходимо, чтобы оператор получал сигнал от системы в момент происшествия. Тогда у него появляется возможность принять меры и предотвратить нарушение. Кроме того, как показали многочисленные исследования, заблуждением является утверждение, что нарушителей отпугивает сам вид камеры. Анализ видеозаписей происшествий показывает, что большинство нарушителей не обращают внимания на видеокамеры, и различные предупреждения о том, что ведется видеонаблюдение. Для дальнейшего повышения эффективности работы служб безопасности назрела необходимость в появлении систем, оснащенных интеллектуальными программами обработки видеоинформации, способными вовремя обнаружить нарушение и подать сигнал об опасности. Другой проблемой дальнейшего развития и широкого внедрения систем видеонаблюдения является их экономическая целесообразность. Если в среднестатистическом супермаркете в результате воровства пропадает товар на сумму, составляющую 1-2% от торгового оборота, то вряд ли будет признано эффективным внедрение систем видеонаблюдения по стоимости превышающих сумму убытка. Использование систем безопасности – это всегда дополнительные расходы для компании. Службам безопасности все чаще приходится обосновывать затраты на новые системы, оценивать риски, даже рассчитывать ROI (Return on Investment) – окупаемость от инвестиций. Новое поколение биометрических систем видеонаблюдения позволяет в значительной степени снизить затраты на внедрение за счет конверсии - использования одного и того же оборудования для решения маркетинговых задач, управления потоками, логистики и т.д. Кстати, первыми, кто начал осваивать и внедрять БСВ для решения своих задач, были не службы безопасности, а маркетологи. Оказалось, что с помощью БСВ можно автоматизировать сбор статистики о поведении покупателей: остановились ли они перед новым товаром, как долго рассматривали, какова была их эмоциональная реакция и т.д. Комплексное использование БСВ как в целях безопасности, так и в интересах маркетинга позволяет существенно повысить окупаемость от инвестиций. Стремительному продвижению БСВ способствовал достигнутый в последние годы прогресс в области теории распознавания образов, в частности, лиц. Данные технологии уже широко используются в индустрии фотографии. Современные цифровые фотоаппараты позволяют автоматически распознавать лица в объективе и устанавливать оптимальные параметры работы камеры. Компании Google, Facebook, Apple используют функцию распознавания лиц в своих сервисах для работы с фотоальбомами. Распознавание лиц имеет целый ряд преимуществ по отношению к другим биометрическим технологиям. Она не требует интерактивного взаимодействия с идентифицируемой персоной. Распознавание происходит на расстоянии бесконтактным способом. Полученные фотографии могут использоваться в качестве документов при проведении расследований и судебных разбирательств. Вероятность ошибки в распознавании лиц составляет 5-10% и зависит от таких факторов, как освещенность, угол наклона съемки, закрывающая часть лица прическа, наличие солнцезащитных очков. Вторым по эффективности биометрическим способом идентификации является распознавание человека по фигуре и походке. По мнению президента компании Identascan доктора Ли Лиу (Li Liu), ведущего специалиста в области распознавания тела человека и его походки, движение каждого из нас также индивидуально, как и отпечатки пальцев. Разработанные компанией Identascan программы позволяют идентифицировать человека из толпы, даже если его фигура видна только на 40%. Однако ученый признает, что система распознавания человека по походке, фигуре и жестам менее надежна, чем распознавание по лицу и отпечаткам пальцев. По его мнению, для повышения надежности необходимо использовать эту технологию в комплексе. Компания NEC (http://www.nec.com/) является пионером в области создания систем видеонаблюдения, оснащенных различными модулями анализа видеоинформации. Разработанная компанией Система сравнения лиц (Face matching system) основана на сравнении фотографий лиц клиентов с фотографиями лиц, занесенных в так называемый «черный список». В случае совпадения система подает сигнал тревоги, привлекая внимание оператора. Уровень ошибок системы не превышает 4-6%. В японских магазинах, оснащенных подобной системой, удалось снизить уровень воровства на 50%. Модуль распознавания поведения (Motion detection) позволяет распознавать «необычное» поведение. Например, предмет взятый покупателем с полки исчезает из поля зрения камеры. Был ли товар спрятан покупателем или это случайная ошибка – решит оператор. Важно, что система распознала «необычное» поведение и подала сигнал оператору, привлекая его внимание к событию. Оператору нет необходимости постоянно следить за многочисленными экранами. Получив тревожный сигнал, он может просмотреть запись эпизода и самостоятельно принять решение. Другая система комплекса (Person retrieval) способна идентифицировать людей по нескольким признакам: лицо, одежда, цвет одежды и т.д. Такая система может быть полезной в случае необходимости поиска человека. Например, в магазине потерялся ребенок. В этом случае будет достаточно ввести его данные (пол, возраст, цвет одежды), и система найдет пропавшего в многолюдном месте. Компания Kappalyn Computer Engineering Pty Ltd (США) (http://www.kappalyn.com/) специализируется на системах видеонаблюдения, предназначенных для магазинов. В частности, фирма предлагает систему видеонаблюдения, интегрированную с кассовым аппаратом. В момент проведения платежа видеокамера фиксирует перемещаемый товар, а также действия кассира и покупателя. Системы видеонаблюдения имеют аналитические модули, реагирующие на возникновение «традиционных» для торговых центров проблем: вандализм, граффити, мусор, неправильная парковка. Компания Knight Watch Inc (http://www.knightwatch.net/index.html) успешно реализует решение Video Analytics, в основу которого положены различные алгоритмы распознавания движения. Алгоритмы обработки видеоинформации включают в себя операции по «захвату» объекта, определение его скорости и направления движения, сопоставление полученных результатов с заранее установленными оператором. Такие решения позволяют выявлять нарушителей движения в гаражах и паркингах, отслеживать маршруты перемещения попавших в зону внимания подозрительных лиц, вести мониторинг работы сотрудников, занимающихся, например, разгрузкой ценных грузов. Хорошим примером использования подобной системы является ее применение для контроля работы грузчиков в аэропорту. Система подает сигнал тревоги оператору, если кто-то из грузчиков выпадает из поля зрения камеры на продолжительное время или система определила, что два объекта (грузчик и багаж) превысили время нахождения в одной точке. Последнее может означать, что грузчик интересуется содержимым багажа. Разработки компании Knight Watch Inc позволяют повысить экономический эффект от внедрения систем видеонаблюдения, так как могут использоваться и для решения маркетинговых задач. Например, отслеживать, какое число покупателей остановилось около витрины, как долго стояло, брало ли в руки или рассматривало товар и т.д. Английская компания Wavestore Limited (http://www.wavestore.com/) также развивает концепцию коммерциализации камер видеонаблюдения. Ее решения позволяют анализировать поведение как отдельных посетителей магазинов, так и групп людей. Программное обеспечение выявляет реакцию покупателей на тот или иной предложенный товар или услугу по поведению человека и выражению его лица. Аналитическая система автоматически определяет пол и возраст объекта наблюдения. Решения компании Wavestore дают возможность оперативно выявлять образующиеся очереди или скопление людей. Оперативное реагирование на подобные проблемы позволяет не только избежать проблем с безопасностью, но и улучшить обслуживание, так как многие посетители скорее могут отказаться от услуги, чем толкаться в очереди. В российском сегменте рынка биометрических систем видеонаблюдения успешные разработки ведет компания ЗАО «Вокорд Телеком». В частности, компанией продвигается на рынок аппаратно-программный комплекс VOCORD FaceControl. Этот комплекс предназначен для автоматического выделения изображений лиц из панорамного видеопотока и их последующего распознавания. Раздел: Видеонаблюдение Дата: 07-08-2011 |
№8 - 2013
В октябрьском номере журнала "Безопасность: Информационное обозрение" мы рассмотрели такие важные вопросы, как правила построения кадровой и информационной безопасности компании, выявление рисков корпоративного мошенничества и подбор частного охранного предприятия.
|