В москве построят систему «интеллектуального» видеонаблюдения

4 миллиарда рублей на систему интеллектуального видеонаблюдения для Московского метрополитена

В конце прошлого года состоялся конкурс на разработку проектной документации на оснащение системой интеллектуального видеонаблюдения (ИСВН) объектов Московского метрополитена. Сумма контракта составила более 387 млн. рублей. И это лишь 10% от общей суммы, составляющей приблизительно 4 млрд.

рублей, выделенной из федерального и городского бюджета на внедрение в Московском метрополитене современнейшей системы интеллектуального видеонаблюдения.

Крупные суммы и далеко идущие планы, по сути, являются возобновлением государственной программы, действовавшей с 2010 по 2013 год и начатой в связи со всем нам известными трагическими событиями, произошедшими в Домодедово и Московском метрополитене. Давайте посмотрим, что было сделано за прошедшие годы, и чего нам стоит ждать от программы обеспечения безопасности в 2014-2016 годах.

Начать, пожалуй, стоит с того, что в России безопасность в метро, как и во многих других странах, находится в юрисдикции полиции. На плечах обычных сотрудников – исключительно эксплуатационные вопросы. Тем не менее, мы знаем, что полиция сегодня проходит через оптимизацию (читай: сокращение), а количество пассажиров в метро столицы вряд ли будет уменьшаться.

В 1998 году Московский метрополитен обзавелся первыми системами видеонаблюдения с записью видео. Если мыслить позитивно, то сейчас уже сложно подсчитать, в каком количестве административных и уголовных дел фигурировали эти записи. Сегодня камеры установлены на всех станциях и во всех переходах, а также во всех вагонах Кольцевой линии.

Обратите внимание

С другой стороны, огромное количество видеоматериала остается непросмотренным из-за банального человеческого фактора: никто из нас не может одновременно следить за несколькими экранами, да еще и несколько часов подряд.

Потому и появилась идея реализации самого, пожалуй, амбициозного проекта по видеоаналитике в России и СНГ, и с точки зрения бюджета, и с точки зрения технологий – внедрение интеллектуальной видеоаналитики в сфере транспорта.

Начиная с середины 2012 года на многих станциях Московского метрополитена проводились пилотные внедрения интеллектуального видеонаблюдения и отечественных, и зарубежных вендоров.

И вот, на основе полученных данных, метрополитен подготовил внушительное техзадание на разработку проектной документации на оснащение ИСВН 188 станций, 15 депо, тоннелей, электроподстанций, пунктов управления движением. Техзадание предусматривает несколько уровней безопасности для различных категорий объектов метро.

Кроме того, теперь, помимо внутренних служб метрополитена, к системе интеллектуального видеонаблюдения будут подключены и внешние пользователи из подразделений ведомств ФСБ России, МВД России, Минтранс России, МЧС России, а также (в соответствии с Постановлением правительства Москвы от 07 февраля 2012 г.

№24) система будет подключена к ЕЦХД Правительства Москвы. В общем, обеспечивать нашу с вами безопасность будут все, кроме, пожалуй, таможенных органов.

Уникальная для нашей страны система интеллектуального видеонаблюдения будет объединять в себе шесть основных подсистем, с задачами которых вы можете ознакомиться в таблице:

Подсистема Задачи
Обзорное и ситуационное видеонаблюдение Автоматическое выявление и информирование о следующих событиях:

  • падение людей и предметов на путевое пространство
  • несанкционированный проход пассажиров в запрещенные зоны метрополитена (туннели, служебные помещения и т. п.)
  • образование скопления людей (толпы)
  • движение в запрещенном направлении, в том числе против основного потока людей
  • быстрое движение (бег)
  • появление оставленных (бесхозных) предметов
Биометрическое видеонаблюдение Автоматическое обнаружение и распознавание лиц пассажиров в зонах биометрического видеонаблюдения, в том числе:

  • автоматическая фиксация изображений всех пассажиров
  • автоматическое выявление фактов прохода через турникеты без оплаты и автоматическая фиксация фотографий «безбилетников»
  • распознавание лиц, проходящих через рубежи контроля, автоматическое выявление лиц, входящих в список нарушителей и другие списки
  • формирование сигнала тревоги о факте фиксации лица, входящего в список нарушителей и другие списки
  • прогнозирование на основе данных о времени фиксации распознанного лица в зонах биометрического видеонаблюдения траектории движения зафиксированного лица
Информационно –аналитическая подсистема Предоставление функций анализа статистики пассажиропотоков (в виде таблиц и графиков):

  • общий подсчет пассажиров
  • подсчет пассажиров без оплаты проезда
  • длина очереди
  • время в очереди
  • количество людей в зоне (скопление людей)
Управление и мониторинг Подсистема должна обеспечивать:

  • контроль оборудования
  • представление детальной информации по каждому контролируемому устройству
  • мониторинг качества предоставляемых видеопотоков
  • локализацию отказов и неисправностей устройств; оповещение обслуживающего персонала и предоставление необходимых сведений для оперативного устранения неисправностей
Управление патрулями/нарядами
  • оперативное уведомление о всех тревожных событиях в зоне ответственности патрулянаряда
  • оперативная проверка по базе лиц нарушителей, включая фотографирование подозрительного лица, формирования запроса в подсистему биометрического видеонаблюдения и автоматической проверки по спискам зафиксированных ранее нарушителей
Информационная безопасность Выявление основных видов угроз информационной безопасности:

  • противоправные действия третьих лиц
  • ошибочные действия пользователей и обслуживающего персонала
  • отказы и сбои программных средств
  • вредоносные программно-технические воздействия на средства вычислительной техники и информацию

ТЗ, казалось бы, не из легких: сегодня ни одна компания в мире не способна самостоятельно решить такой огромный перечень задач. Вот почему система видеонаблюдения метрополитена будет состоять из решений разных поставщиков, но все же представлять собой единое целое, в котором все подсистемы взаимодействуют друг с другом.

Вопрос с интеграцией оборудования и ПО решается довольно просто: впервые в истории государственных проектов такого масштаба, ONVIF прописан в техническом задании как обязательное требование, что соответствует закону о переходе федеральных учреждений на использование свободного программного обеспечения. Предполагается использовать ONVIF для трансляции живого и архивного видео, метаданных и событий видеоаналитики, а также для централизованного управления всеми компонентами.

Сопоставление информации, полученной от обзорного видеонаблюдения, биометрической и ситуационной видеоаналитики, позволит в автоматическом режиме выявлять противоправные действия, фиксировать нарушителей и проверять их по базам розыска. А также прогнозировать маршрут их перемещения для осуществления задержания службой охраны.

Для выполнения этих задач будут использоваться камеры двух типов: для обзорного и ситуационного видеонаблюдения – IP-камеры, а для биометрического видеонаблюдения – камеры машинного зрения. Информационно-аналитическая подсистема также играет важную роль, ведь ежедневно столичное метро пропускает более 8 млн. пассажиров.

Получение статистических данных о распределении пассажиропотоков позволит скорректировать работу эскалаторов, интервалы между поездами, работу касс и обслуживающего персонала.

В соответствии с «Системой категорирования объектов по степени потенциальной опасности и террористической уязвимости», ГУП «Московский метрополитен» относится к Первой категории и предъявляет жесткие требования к показателям точности видеоаналитики на объекте. Требования вот такие:

Требования к показателям точности ситуационной видеоаналитики

Характеристика Значение
вероятность истинно положительных срабатываний не менее 98%
вероятность ложно положительных срабатываний не более 0,5%

Требования к показателям точности биометрической видеоаналитики

Характеристика Значение
вероятность детектирования лица в пассажиропотоке не менее 95%
вероятность истинно положительно идентификации человека не менее 85%
вероятность ложно положительной идентификации не более 0,5%

В техническом задании не описана методика испытаний и оценки фактических показателей точности видеоаналитики. Скорее всего, тут разработчики ТЗ опирались на методику наиболее масштабных испытаний видеоаналитики, проведенных на станции Новокосино. Для обоснования размещения камер ИСВН, оценки показателей точности видеоаналитики и исключения мертвых зон предполагается провести трехмерное моделирование объектов метрополитена и зон действия камер.

Московский метрополитен настолько многолюден, что неизбежно ежедневное выявление видеоаналитикой огромного количества событий.

Некоторые из них не требуют молниеносной реакции персонала метрополитена и внешних служб, но есть и другая категория событий, например, падение человека на рельсы или обнаружение опасного преступника.

Для того чтобы реагировать на наиболее важные, не терпящие отлагательств, события в первую очередь, в системе интеллектуального видеонаблюдения будет предусмотрена система приоритетов (ранжирования событий).

Важно

Приоритет события может зависеть от различных признаков: типа события, зоны наблюдения, точности распознавания, дальности объекта и других, а также от комбинации этих факторов. Причем для разных категорий пользователей приоритеты будут разными, так как у каждой службы своя зона ответственности.

Источник: https://habr.com/company/synesis/blog/212119/

Интеллектуальные системы видеонаблюдения

АЛГОРИТМЫ – ПРИМЕНЕНИЕ – ФУНКЦИИ

Интеллектуальные системы видеонаблюдения — это аппаратно-программный комплекс, использующийся для автоматизированного сбора информации с потокового видео. В своей работе эти системы опираются на различные алгоритмы распознания изображений, систематизации и обработки полученных данных.

Различают следующие разновидности аппаратно-программных комплексов интеллектуальных систем видеонаблюдения:

Серверный.

Аналитическая обработка данных осуществляется централизовано на видеосервере или ПК. В качестве аппаратной составляющей выступает центральный (CPU) или графический (GPU) процессор.

Главное преимущество серверной системы интеллектуального видеонаблюдения в используемом программном обеспечении, которое позволяет добавлять в уже существующую оболочку дополнительные модули и алгоритмы обработки видео, а так же комбинировать уже имеющиеся.

Основным недостатком является необходимость постоянной передачи видео с высоким разрешением от камер к видеосерверу, что существенно загружает каналы связи.

Встроенные интеллектуальные алгоритмы.

Используются непосредственно в камерах видеонаблюдения.

На видеорегистратор или сервер передается частично или полностью обработанная картинка с результатами анализа (метаданными). Такой метод существенно снижает (в 10 — 100 раз) нагрузку на каналы передачи информации.

Однако, видеокамеры имеют ограниченный набор аналитических функций, а их стоимость значительно превышает обычные устройства.

Распределенная обработка видеоданных.

Первичный анализ информации не требующий сложных алгоритмов может производиться на видеокамерах. К примеру, обнаружение объекта. А более серьезная интеллектуальная обработка, требующая загрузки CPU, производится с использованием мощностей сервера.

Основные аналитические алгоритмы обработки видео

Наиболее распространенными алгоритмами анализа видеоинформации в системах интеллектуального видеонаблюдения являются:

Аналитика контроля периметра — используется в системах охраняющих участки периметра, имеющие значительную протяженность. Реагируют на форму, скорость движения и местоположение объекта. Один из наименее надежных алгоритмов, так как вполне может сработать не только от ползущего или просто лежащего возле контролируемой зоны, но и от едущего на велосипеде.

Ситуационный анализ — используется для выявления тревожных ситуаций связанных с большим количеством людей. К примеру, выявление большего, чем типично для этого времени, плотности человеко потока.

Бизнес анализ — применятся для контроля продуктивности работы персонала, оптимизации процесса обслуживания, выявления недовольных клиентов и исследования причин их недовольства. Отличается большим количеством разнообразных отчетов с возможностью формирования индивидуальных фильтров данных.

Биометрический анализ — используются различные способы биологической идентификации объекта. При этом традиционно алгоритм оперирует понятиями: база допусков, наличие черного и белого списков и т.п. Некоторые модели интеллектуальных систем видеонаблюдения могут работать по более сложным алгоритмам.

Анализ по нескольким камерам — позволяет осуществлять автоматическое сопровождение объекта по нескольким камерам. Результатом становится формирование траектории движения объекта по охраняемой зоне.

Анализ технологических процессов — количественный анализ формы объекта. Обеспечивает качество процесса производства.

Тамперинг — производит постоянный мониторинг оборудования, особое внимание уделяется контролю технических неисправностей и предотвращения возможности блокировки камеры, засветки или затемнения объектива или сдвига корпуса или подмены картинки.

В начало

Область применения

Экономический и организационный эффект, а так же повышение уровня безопасности от внедрения интеллектуальной системы видеонаблюдения, хорошо заметен не только в крупных сетях с широким территориальным распределением, но и в небольших системах малого бизнеса.

Транспорт:

  • распознавание номерных знаков нарушителей или клиентов парковки;
  • автоматический подсчет пассажиров;
  • детекция пассажиров или оставленного предмета в запрещенной зоне;
  • определение постороннего предмета на рельсах или упавшего пассажира.

Системы городской безопасности:

  • распознавание лиц разыскиваемых преступников;
  • выявление драк и других противоправных действий;
  • выявление мест подозрительной активности, нетипичных скоплений граждан и т.п.

Объекты закрытого или режимного типа:

  • контроль периметра;
  • дублирование функций системы пожарной сигнализации (визуальное обнаружение очага возгорания на ранних стадиях);
  • выявление парного пересечения автоматического пропускного пункта;
  • контроль работы персонала;

Организации общественного питания, торговые и банковские учреждения, автомойки, СТО, парикмахерские и т.п.:

  • автоматический подсчет и классификация клиентов;
  • анализ состава и длины очереди;
  • оценка внимания персонала переделяемого клиентам;

Спортивные сооружения и развлекательные заведения:

  • автоматический подсчет посетителей;
  • выявление чрезмерных скоплений;
  • выявление противоправных действий;
  • оценка внимания посетителей.

В начало

Основные функции интеллектуальных систем

В зависимости от целей использования системы видеонаблюдения интеллектуальная обработка видеосигнала может выполнять одну или несколько функций из представленного ниже перечня.

Обнаружение объекта.

Для первичного обнаружения широко используется программный и аппаратный детектор движения видеокамеры. Основное отличие от детекторов движения систем тревожной сигнализации заключается в возможности выявления одновременно нескольких объектов и их локализации в кадре.

Слежение/сопровождение объектов.

Используемые программы позволяют получить траекторию перемещения объекта при использовании нескольких статических или одной поворотной PTZ камеры.

При этом анализируется не только направление движения, но и скорость.

Данная функция зачастую используется как фильтр, исключая возможность повторной регистрации нарушения одного и того же объекта, который перемещается из зоны действия одной камеры в другую.

Классификация и статистический анализ.

Продвинутые интеллектуальные системы видеонаблюдения могут классифицировать отдельные объекты или события, используя статистические фильтры поступающих уведомлений о результатах поиска.

К примеру, классифицировать человека, группу людей или автомобиль, используя фильтр размера и формы анализируемого объекта.

На основе поступающих данных система может с высокой степенью точности определить не только половую принадлежность, но и приблизительную возрастную группу человека или марку транспортного средства.

Обратите внимание

Идентификация (распознание).

Является наиболее востребованной и одной из самых сложных функций. Кроме того она предъявляет высокие требования, как по используемым алгоритмам, так и к эксплуатационным параметрам применяемой техники. Кроме того, в сочетании с системами видеонаблюдения широко применятся другие способы идентификации СКУД: электронный пропуск, магнитная карта, отпечатки пальцев и т.п.

Выявление тревожных ситуаций.

Осуществляется на основе анализа потокового видео где запечатлена ситуация на контролируемом объекте. Основными критериями для анализа является: пересечение контрольной линии; резкое изменение положения объекта в пространстве (падение, прыжок и т.п.), возникновение очага возгорания, въезд на запрещенное место парковки и т.п.

В последнее время интеллектуальные системы видеонаблюдения широко используют аналитические функции:

  1. Прогнозирования. К примеру, по числу вошедших в магазин посетителей, прогнозируется образование очереди в кассу, для предотвращения этого система может подать соответствующий сигнал администратору торгового центра.
  2. Интеллектуальное дополнительное сжатие видеофайла.

    Если в передаваемом видео не содержится требуемых событий, то оно подвергается дополнительной обработке более эффективными кодеками, максимально уменьшающими размер файла, даже в ущерб качеству изображения.

  3. Ранжирование событий. Автоматическое распределение приоритетов ситуаций для последующего анализа.
  4. Удаление персональных данных или блокировка записи приватных зон.

Основные требования к оборудованию и его ориентировочная стоимость.

Наиболее оптимальными, с точки зрения эффективности и функциональности интеллектуальной системы видеонаблюдения, считаются продукты, разработанные на базе видеосерверов. При этом минимальные технические требования, так же как и стоимость оборудования довольно высоки.

К примеру, видеосервер на базе процессора Xeon E3 V3 для подключения 85 двухмегапиксельных видеокамер (без дискового массива) стоит не менее $2500. При этом устройство поддерживает интеграцию любых модулей видео аналитики. Аналогичное устройство на 100 сетевых камер будет стоить не менее $6000, а максимальная конфигурация на 700 камер — около $29000.

При этом следует учитывать необходимость приобретения нескольких специализированных дисков для хранения видеоархива. К примеру, для хранения данных с ретроспективой всего 30 дней, на 60 камер с непрерывной записью в 12 кадр/сек, необходимо 6 HDD дисков с глубиной архива в 36 Тб объединенных в дисковый массив RAID 5 или RAID 6.

Рабочая станция диспетчера системы видеонаблюдения должна быть оснащена широкоформатными мониторами с диагональю не менее 23´, для того чтобы была возможность одновременного выведения до 16 потоков на монитор. При необходимости ПК должен поддерживать аппаратное декодирование поступающего видеосигнала. Для этого нужны значительные вычислительные мощности и CPU не менее Intel Core i7.

Большинство интеллектуальных систем видеонаблюдения поддерживают не только IP видеокамеры, но и аналоговые камеры с высоким разрешением форматов AHD, TVI, CVI. Подключение аналоговых устройств к видеосерверу может быть осуществлено через специализированный адаптер- переходник.

В начало

  *  *  *

© 2014-2019 г.г. Все права защищены.
Материалы сайта имеют исключительно ознакомительный характер и не могут использоваться в качестве руководящих и нормативных документов.

Источник: https://video-praktik.ru/st_intellektualnoe_videonabljudenie.html

В москве построят систему «интеллектуального» видеонаблюдения

«Московская городская телефонная сеть» (МГТС) проводит в нескольких округах Москвы тестирование системы «интеллектуального» видеонаблюдения, сообщили «Ленте.ру» в компании. В тестовых зонах МГТС установила 300 видеокамер наблюдения. В настоящее время с их помощью проверяется возможность автоматического мониторинга качества работы организаций ЖКХ.

Пример удачного внедрения систем распознавания образов на основе нейронных сетей.

В ближайшее время МГТС планирует создать еще пять опытных зон, в которых протестирует возможности проектов видеоаналитики как для бизнес-пользователей, так и индивидуальных потребителей.

Кроме того, компания уже создала Центр интеллектуального видеонаблюдения, на базе которого будет построена система по сбору, анализу и использованию видеоданных в Москве.

Инвестиции в ситуационный центр и пилотные зоны составят 30 миллионов рублей.

Информацию с камер и результаты ее «интеллектуальной» обработки МГТС будет передавать по высокоскоростной оптоволоконой сети на базе технологии GPON в ситуационный центр заказчика для анализа и дальнейшей обработки. Все видеоданные будут храниться от месяца и более в одном из центров обработки данных группы компаний МТС, в которую входит оператор МГТС.

Важно

Система будет иметь различные возможности по масштабированию (от локального решения в одной квартире или доме до проектов для всего города) и осуществлению любых видов видеоанализа (от обнаружения и отслеживания движения различных объектов, их классификации и идентификации, до распознавания и автоматического реагирования на заданные в программе анализа ситуации).

Первичный анализ информации, обнаружения и сопровождения подозрительных ситуаций автоматически позволяет уменьшить нагрузку на каналы связи и систему архивирования за счет фильтрации ненужных видеоданных (более 99% первичного видео не представляет интереса для аналитики) и снизить нагрузку на операторов, сократив их количество.

Каждая тысяча видеокамер генерирует более 16 часов видео в минуту, на обработку которого в ручном режиме необходимо 100 человек. После внедрения системы видеоаналитики, по расчетам МГТС, для анализа этого же объема информации потребуется не более пяти-десяти человек.

Осенью 2014 года протестированные решения и созданные в рамках пилотных зон продукты планируется вывести в коммерческую эксплуатацию для корпоративных и государственных заказчиков. Для этого МГТС намерена дополнительно установить восемь тысяч видеокамер; в дальнейшем количество камер будет увеличено под конкретные проекты. Вывод системы на массовый рынок запланирован не ранее 2015 года.

Действующая сейчас госпрограмма «Безопасный город» предусматривает инвестиции в размере 192,7 миллиарда рублей в московские системы безопасности. Как ожидается, до 2016 года в столице должны полностью оснастить системами безопасности транспорт, объекты городского хозяйства, социальной сферы и спорта.

В настоящее время МГТС обслуживает более 47 тысяч камер, расположенных в парках, школах, придомовых территориях и местах массового скопления людей в трех округах Москвы.

По оценке компании, для полного покрытия Москвы видеонаблюдением необходимы не менее 300 тысяч камер, для оценки данных с которых без применения автоматизированных систем видеоанализа необходимо около восьми тысяч сотрудников.

Система видеонаблюдения за ЖКХ позволяет, например, не только увидеть, убран снег во дворах или нет, выходила ли уборочная техника, но и контролировать ход таких работ. С помощью информации, полученной со средств видеофиксации, удалось обнаружить несколько нарушений, за которые подрядные организации по итогам 2013 года были оштрафованы на 1,2 миллиарда рублей.

Источник: https://neuronus.com/news-tech/157-v-moskve-postroyat-sistemu-intellektualnogo-videonablyudeniya.html

Интеллектуальное видеонаблюдение

Мультифункциональные программно-аппаратные комплексы, предназначенные для анализа наблюдаемых событий, позволили сделать большой шаг вперед в сфере видеонаблюдения. Современные системы разгружают оператора, автоматизируя наблюдаемые события по заданным алгоритмам.

Решения «Энвижн Груп» в области интеллектуального видеонаблюдения основываются на богатом проектном опыте и лучших мировых практиках в сфере создания комплексных систем безопасности и видеоаналитики.

Решение позволяет осуществлять фото- и видеофиксацию правонарушений, производить мониторинг обстановки в местах скопления людей, осуществлять охрану объектов собственности, вести поиск лиц, событий, транспортных средств.

Система способна выявлять опасные предметы, визуализировать информацию о транспортных потоках и состоянии объектов наблюдения.

Интеллектуальная система видеонаблюдения – это программно-аппаратное решение, которое на основе анализа видеоизображений позволяет распознавать, идентифицировать и отслеживать движущиеся объекты, находящиеся в поле зрения камер наблюдения.

Решение позволяет

  • Автоматически фиксировать подозрительное поведение наблюдаемых объектов и нарушения действующих правил и процедур безопасностию.
  • Различать и идентифицировать типы наблюдаемых объектов: человек, группа людей, автомобиль и прочие объекты.
  • Определять состояние тревоги в соответствии с действующими правилами.
  • Проводить анализ событий, как в реальном времени, так и путем ретроспективного анализа.
  • Осуществлять конфиденциальность доступа к данным и видеоматериалам.

Внедрение решения позволяет сократить количество краж, разбоев, убийств, угонов автотранспорта, снижает риск возникновения чрезвычайных ситуаций.

Распознавание лиц

«Энвиж Груп» предлагает создание системы распознавания лиц на оборудовании своего партнера – VOCORD.

В решении VOCORD FaceControl реализована возможность некооперативного распознавания лиц: человеку не нужно занимать определенную позицию перед камерой – система выхватывает лица из потока людей, сравнивает их с лицами в эталонных базах, распознает их в реальном времени и предупреждает оператора о совпадении, а также сохраняет в архиве все фотографии выделенных лиц. Это позволяет обеспечивать безопасность в местах массового пребывания людей: на вокзалах, в метро и аэропортах, на стадионах, в концертных залах и в других публичных местах.

К системе можно подключить неограниченное число баз данных, например, БД местной полиции, ФСБ и судебных приставов.

В случае обнаружения человека, объявленного в розыск, система выдаст уведомление оператору с пометкой, в какой базе он находится, и сопровождающими комментариями.

Совет

По накопленным данным лиц можно вести поиск, система автоматически анализирует архив и находит все случаи, когда человек появлялся на объекте.

В системе VOCORD FaceControl используются специализированные видеокамеры со встроенным алгоритмом выделения лиц. Такая камера передает отдельным потоком только выделенные изображения. За счет этого снижается нагрузка на каналы передачи данных.

Для обмена данными между камерой и сервером достаточно пропускной способности Wi-Fi-сетей и даже 3G.

При этом система позволяет получить изображение высокого качества, в том числе при неблагоприятных условиях освещения – задней засветке, контрастном боковом освещении.

Распознавание правонарушений

Для распознавания нарушений на крупной площадке «Энвижн Груп» предлагает матричную систему видеонаблюдения Panomera. Это решение предназначено для видеонаблюдения за большими территориями в разрешении вплоть до 51 мегапикселя.

Уникальность системы заключается в том, что она позволяет вести непрерывную запись всего происходящего в высоком разрешении: решение может приблизить определенный участок для детального рассмотрения, но при этом продолжает вести общую высокоточную видеозапись.

Другими техническими преимуществами является возможность виртуального перемещения по общей сцене всего объекта (360°) с одной рабочей станции, не переключаясь между камерами и не теряя контроля общей ситуации на объекте. Использование режима передачи данных «multicast» позволяет пользователям одновременно просматривать видеоматериал, не увеличивая при этом сетевой трафик.

Получить консультацию

Источник: https://www.nvg.ru/solutions-and-services/kompleksnye-sistemy-bezopasnosti/intellektualnoe-videonablyudenie/

Видеонаблюдение по-умному

Видеонаблюдение уже давно является неотъемлемой частью нашей жизни. Оно активно используется для обеспечения безопасности коммерческих объектов, общественных мест и частных домовладений.

С развитием Интернета вещей и информационных технологий интеллектуальность систем видеонаблюдения существенно возросла, и они сейчас становятся умным в буквальном смысле этого слова.

Подробнее о системе Умного видеонаблюдения – в материале iot.ru. 

Что надо знать о системе Умного видеонаблюдения?

Система Умного видеонаблюдения представляет собой совокупность видеокамер и сенсоров, объединенных на базе технологии Интернета вещей (IoT). Один из вариантов построения системы представлен на рисунке ниже.

Типовая архитектура системы Умного видеонаблюдения. Источник: umniedoma.ru

Потоки видео со всех камер в режиме реального времени поступают на центральный сервер, который их обрабатывает и хранит в течение длительного периода времени. Система может быть дополнена датчиками движения, задымления, определения скорости, микрофонами и др. Объединив все эти объекты на базе IoT, интеллект системы возрастает многократно.

В общем случае система Умного видеонаблюдения обладает следующими характеристиками:

  • Доступность в режиме 24/7;
  • Предоставление доступа к видео в режиме реального времени из любой точки мира, где есть Интернет-соединение (из личного кабинета или пользовательского приложения);
  • Предоставление доступа к архиву видеозаписей, чтобы пользователь мог оперативно восстанавливать хронологию событий;
  • Поддержка пользовательскими приложениями различных операционных систем: Windows, OS X, Linux, iOS и Android;
  • Оперативное уведомление пользователя о подозрительных событиях и сбоях в работе камер с помощью e-mail или SMS;
  • 100 % сохранность и безопасность всех видеозаписей.

Умное видеонаблюдение может эффективно использоваться для контроля за офисом, складом, домашним персоналом, двором, автомобилем, больницей, гостиницей и другими объектами. Интеллект системы целиком и полностью зависит от возможностей камеры, количества подключенных сенсоров и ПО, установленном на видеосервере.

Например, ПО на сервере может быть дополнено функцией распознавания лиц, чтобы четко идентифицировать каждого человека.

В результате, обрабатывая поступающие данные и сравнивая вошедших в помещение людей со своей базой данных, система может своевременно обнаруживать посторонних и сигнализировать об этом службе безопасности. 

Ситуация на отечественном рынке

По данным МГТС, за прошедший год отечественный рынок систем видеонаблюдения вырос почти на 20% и достиг отметки 43 млрд руб. Больше половины рынка (около 28 млрд.) приходится на корпоративный сектор, 12 млрд. – государственный сектор, остальное – частный сегмент.

Если говорить о системах видеонаблюдения, обладающих неким подобием интеллекта, то их рынок значительно уже. Так за 2016 год оборот одного из крупнейших отечественных сегментов Умного видеонаблюдения, ориентированных на распознавание номеров и фиксацию правил ПДД, составил порядка 1 млрд. рублей.

Наиболее продаваемым компонентом систем интеллектуального видеонаблюдения являются Умные видеокамеры. По данным MarketsandMarkets, к 2020 году глобальный рынок Умных видеокамер достигнет отметки $3 млрд. (против $1,9 млрд. в 2015).

Исследователи Future Market Insights предсказывают, что через три года общее количество Умных камер превысит отметку в 85 млн. штук. Ведущими мировыми производителями Умных камер являются такие компании, как FLIR Systems, Canon.

, Samsung Techwin Co, Axis, Sony Corporation, Panasonic Corporation и др.

Примеры практического применения

Системы интеллектуального видеонаблюдения активно внедряются в различных сегментах рынка. Так компания МГТС сейчас предлагает своим абонентам услугу круглосуточного видеонаблюдения за своим домом.

Услуга в кратчайшие сроки стала популярной среди жителей столицы. Минимальная стоимость сервиса на данный момент составляет всего 200 рублей в месяц. Примечательно, что Умные видеокамеры можно взять в аренду прямо у оператора за 270 руб./месяц.

Все арендуемые камеры оборудованы датчиками движения и звука.

Умные камеры МГТС. Источник: mgts.ru

Буквально месяц назад компания Ростелеком внедрила в Пермском крае комплекс интеллектуального видеомониторинга, который позволяет выявлять лесные пожары. Комплекс обладает функцией распознавания задымления и детекции возгораний в лесу.

Обратите внимание

Система доказала свою эффективность как во время «пилотного» запуска, так и в период пожароопасного сезона. Известно, что благодаря «умному» видеомониторингу огнеборцы с начала 2017 года смогли предотвратить более пятидесяти пожаров.

Видеонаблюдение активно используется и в корпоративном секторе.

Так, компания «Юлмарт» совсем недавно внедрила у себя на складе интеллектуальную систему видеоконтроля качества логистических операций, интегрированную с платформой ERP (Enterprize Resource Planning).

Система в режиме реального времени следит за сотрудниками, ответственными за формирование посылок, и в случае возникновения рекламаций позволяет пошагово отследить причину сбоя.

Умное видеонаблюдение может использоваться для мониторинга мест массового скопления людей.

Например, на хоккейной площадке «Арена-Омск» внедрена видеосистема, позволяющая не только следить за порядком на спортивной площадке, но и идентифицировать болельщиков даже по минимальным приметам.

Основная задача инновации – не пропускать хулиганов на арену. Авторы разработки отмечают, что в рамках подготовки к грядущему чемпионату мира по футболу данная технология будет особенно важна.

Стоит отметить, что технология распознавания лиц набирает сейчас большую популярность на рынке Умного видеонаблюдения.

Так, в Московском метрополитене ведется активная работа по внедрению Системы умного видеонаблюдения, которая будет распознавать лица каждого вошедшего пассажира. Систему планируют запустить уже в 2018 году.

Умные камеры смогут сканировать лица пассажиров и проверять их по базе данных правоохранительных органов. Также будут отслеживаться предметы, которые долго лежат без движения.

Эксперты отмечают, что возможность распознавания лиц и объектов открывает перед системами Умного видеонаблюдения новые горизонты.

Важно

В частности, при интеграции с CRM (Customers Relationship Menagement), системы интеллектуального видеонаблюдения смогут распознавать постоянных клиентов компании уже на входе в помещение, сигнализируя об этом менеджерам.

Также на основе технологии распознавания можно делать таргетированную рекламу. Известно, что уже идут тестовые испытания системы, способной изменять рекламный контент на уличных экранах в зависимости от марок проезжающих автомобилей.

Источник: http://iot.ru/gorodskaya-sreda/videonablyudenie-po-umnomu

В москве появится система «интеллектуального» видеонаблюдения

В нескольких округах Москвы «Московская городская телефонная сеть» (МГТС) проводит тестирование системы «интеллектуального» видеонаблюдения. В тестовых зонах МГТС уже установила 300 видеокамер наблюдения. С их помощью в настоящее время идет проверка возможности автоматического мониторинга качества работы организаций ЖКХ.

МГТС планирует в ближайшее время создание еще пяти опытных зон, в которых будут протестированы возможности проектов видеоаналитики как для бизнес-пользователей, так и для индивидуальных потребителей.

Помимо этого, компания уже создала Центр интеллектуального видеонаблюдения, на базе которого будет создана система по сбору, анализу и использованию видеоданных в Москве.

Уже объявлено, что инвестиции в ситуационный центр и пилотные зоны составят не менее 30 миллионов рублей.

Как информацию с камер, так и результаты ее «интеллектуальной» обработки МГТС намерена передавать для анализа и дальнейшей обработки в ситуационный центр заказчика по высокоскоростной оптоволоконной сети. Сеть создана на базе технологии GPON. При этом все видеоданные от месяца и более будут храниться в одном из центров обработки данных группы компаний МТС, в которую также входит оператор МГТС.

По масштабированию система будет иметь различные возможности: от локального решения в отдельной квартире или одном доме до проектов для всего муниципалитета.

Кроме того, системе будет доступно осуществление любых видов видеоанализа – от обнаружения и отслеживания перемещения различных объектов, их идентификации и классификации до распознавания и автоматического реагирования на заданные в программе анализа ситуации.

Совет

При этом за счет фильтрации ненужных видеоданных (более 99% первичного видео не представляет интереса для аналитики) первичный анализ информации, обнаружения и сопровождения подозрительных ситуаций позволяет автоматически снизить нагрузку на каналы связи и систему архивирования, а также нагрузку на самих операторов.

Каждая тысяча видеокамер в минуту способна генерировать не менее 16 часов видео, на обработку которого в ручном режиме потребовалось бы около 100 человек. По расчетам МГТС, после внедрения системы видеоаналитики с анализом того же объема информации вполне смогут справиться 5-10 человек.

Протестированные решения и созданные в рамках пилотных зон продукты уже осенью 2014 года планируется вывести в коммерческую эксплуатацию для корпоративных и государственных заказчиков.

С этой целью МГТС намерена дополнительно установить восемь тысяч видеокамер; в дальнейшем количество камер может быть увеличено под конкретные проекты.

Окончательный вывод системы на массовый рынок планируется не ранее 2015 года.

В настоящее время действующая госпрограмма «Безопасный город» предусматривает инвестиции в московские системы безопасности в размере 192,7 миллиарда рублей. Ожидается, что до 2016 года объекты городского хозяйства, транспорта, социальной сферы и спорта в столице должны будут полностью оснастить системами безопасности.

Сейчас МГТС обслуживает более 47 тысяч камер, расположенных в трех округах Москвы в школах, парках, придомовых территориях и местах массового скопления людей.

По оценке компании, для полного покрытия Москвы сетью видеонаблюдения необходимо не менее 300 тысяч камер.

При этом без применения автоматизированных систем видеоанализа для оценки полученных с камер данных необходимо около 8 тысяч сотрудников.

Обратите внимание

Система видеонаблюдения за ЖКХ позволяет, например, не только увидеть, выходила ли на работу уборочная техника, убран ли снег во дворах, но и контролировать ход таких работ. С помощью информации, полученной со средств видеофиксации, уже сейчас удалось обнаружить несколько нарушений, за которые по итогам 2013 года подрядные организации были оштрафованы на 1,2 миллиарда рублей.

Служба информации «НВ»

Источник: https://nvdaily.ru/info/23911.html

Построение систем интеллектуального видеонаблюдения

Москва +7 (495) 221 21-41 Санкт-Петербург +7 (812) 407 34 71

Екатеринбург +7 (343) 247 83 68

  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Екатеринбург
  • +7 (495) 221 21 41
  • +7 (812) 407 34 71
  • +7 (343) 247 83 68

  

Видеонаблюдение, являясь одним из традиционных, признаваемых профессионалами способов обеспечения безопасности, находит применение в различных отраслях и сферах деятельности.

Сегодня построение эффективной системы видеонаблюдения невозможно без использования интеллектуальных средств автоматизированного контроля и анализа видеопотока, ведь рост количества источников информации неминуемо ведет к снижению контроля и эффективности реагирования со стороны оператора.

Именно интеллект позволяет превратить систему видеонаблюдения из вспомогательного средства отображения обстановки в мощный инструмент автоматизированного анализа, сводя к минимуму «человеческий» фактор.

Система безопасности становится уже не просто вашими глазами и ушами, она становится вашим помощником, способным в режиме реального времени оповещать вас о потенциально опасном событии и предоставлять максимально полную информацию, для быстрой и адекватной реакции.

Компания ARinteg предлагает услуги в области построения интеллектуальных систем видеонаблюдения и аналитики на базе продукции ведущих компаний – технологических лидеров в сфере программного обеспечения по управлению системами видеонаблюдения и видеоаналитики.

При построении систем интеллектуального видеонаблюдения мы руководствуемся следующими принципами:

  • Решение задач заказчика;
  • Комплексный подход к безопасности;
  • Свобода в выборе периферийного оборудования;
  • Пространственная свобода – размещение аппаратуры в любом месте;
  • Использование оптимальных алгоритмов работы;
  • Интеграция с ИТ-инфраструктурой предприятия;
  • Гибкость при построении и развитии системы безопасности;

Мы имеем в своем арсенале программно-аппаратные решения по видеонаблюдению и безопасности практически для всех значимых вертикалей рынка:

Промышленность:

  • Глобальное видеонаблюдение;
  • Организация центра мониторинга и мест операторов с гибкой системой разграничения прав доступа;
  • Автоматизация КПП и учет транспортных потоков предприятия;
  • Учет ж/д отгрузок;
  • Весовой контроль;
  • Сопряжение с АСУ и иными системами предприятия;
  • Интеграция в единый комплекс с системами СКУД, ОПС;

Транспортная отрасль:

  • Глобальное видеонаблюдение;
  • Организация Центра Мониторинга;
  • Определение параметров транспортных потоков и получение статистики дорожного движения;
  • Автоматическое определение нарушений правил дорожного движения;
  • Предотвращение террористической угрозы на транспортных узлах (вокзалы, аэропорты, метро) с применением технологии распознавания лиц;
  • Сопряжение со SCADA системами, работа с видеостенами.

В рамках реализации концепции «Безопасный город»:

  • Организация видеонаблюдения без ограничения по количеству камер;
  • Организация видеонаблюдения за транспортной сетью города;
  • Реализация пунктов экстренной связи “гражданин-полиция”;
  • Поведенческая аналитика;
  • Регистрация инцидентов и происшествий;
  • Центр Мониторинга, в том числе отображение чрезвычайных ситуаций на 3D карте.

ARinteg предлагает своим заказчикам решения для видеонаблюдения любого масштаба, где использование компьютерных технологий вкупе с нашими технологиями безопасности помогают сохранить то, что дорого: жизнь, спокойствие, порядок, секреты, материальные ценности и финансы.

  • Полная линейка продуктов для объектов любого масштаба;
  • Развитая система видео-менеджмента;
  • Платформа для интеграции аппаратных средств;
  • Интеграционная платформа для программных модулей;
  • Универсальный пользовательский интерфейс;
  • Умное индексирование, поиск и экспорт;
  • Трансляция видео в Интернет;
  • Системы беспроводного видеонаблюдения;

Важнейшим преимуществом ARinteg является гибкость при построении и развитии систем безопасности.

  • Ситуационная аналитика;
  • Система распознавания автомобильных номеров;
  • Система распознавания номеров ж/д вагонов;
  • Система распознавания номеров контейнеров;
  • Захват и распознавание лиц;
  • Автоматическое определение нарушений ПДД;
  • Контроль транспортных потоков;
  • Весовой контроль автотранспорта;
  • Контроль кассовых операций.

Компания ARinteg предлагает вам уникальное решение проблемы – интеллектуальную систему, способную самостоятельно определить потенциально опасную ситуацию и вовремя поднять тревогу.

Надежная защита среды заказчика гарантирует ему высокую репутацию!

       

Источник: https://arinteg.ru/services/intell_video.php

Интеллект – интеллектуальное видеонаблюдение

Интеллект – система интеллектуального видеонаблюдения

Одно из важных преимуществ комплекса безопасностиИнтеллект – это функционально развитая система видеонаблюдения.

Система видеонаблюдения, являясь частью “Интеллекта”, обладает всеми преимуществами распределенной архитектуры: неограниченное количество видеосерверов и камер видеонаблюдения, подключение камер видеонаблюдения в одних местах, а осуществление мониторинга и управления из других, возможность установки любого количества рабочих мест как локальных, так и удаленных.

Система видеонаблюдения комплекса “Интеллект” позволяет с одного рабочего места осуществлять мониторинг неограниченного количества камер с нескольких объектов, что дает возможность централизовать видеонаблюдение множества территориально-распределенных объектов в единой точке.

Эргономичность интерфейсов системы видеонаблюдения Интеллект

При разработке программного обеспечения для системы видеонаблюдения особое внимание было уделено разработке интерфейса оператора.

Дизайн и эргономика системы видеонаблюдения созданы так, что овладеть навыками работы с ней действительно просто – не требуется предварительного обучения или специфических знаний работы с ПК.

При проектировании интерфейсов системы видеонаблюдения были реализованы уникальные функции, существенно повышающие удобство и эффективность работы оператора:

  • мгновенный доступ к списку записей в режиме архива;
  • одновременное синхронное воспроизведение из архива по нескольким видеокамерам;
  • сохранение и восстановление произвольных раскладок экранов.

Производительность Интеллект – системы видеонаблюдения

“Интеллект” позволяет построить систему видеонаблюдения практически на любом оборудовании. Широкий выбор оборудования оцифровки видеосигналов и уникальные алгоритмы компрессии и обработки видеоинформации обеспечивают отображение и сохранение видеоинформации с максимальным темпом и лучшим качеством.

Уникальные алгоритмы обработки видеоинформации, такие, как детектор движения, максимально оптимизированы и используют настолько несущественную часть ресурсов процессора, что система позволяет создавать неограниченное число зон детектирования движения для каждой камеры.

Многопотоковая структура системы видеонаблюдения оптимизирована для работы на многопроцессорных машинах. Файловая подсистема оптимизирована с учетом требований работы на RAID-массивах объемом до 120Тбайт. Система видеонаблюдения оптимизирована на подключение новых клиентов так, что каждое новое подключение не увеличивает нагрузку на процессор видеосервера.

Стабильность работы системы видеонаблюдения Интеллект

Важно

Главным требованием к системе видеонаблюдения является надежность, устойчивость и бесперебойность работы системы 7 дней в неделю, 24 часа в сутки, 365 дней в году.

Для соответствия этим требованиям как в аппаратной, так и в программной части всех подсистем комплекса реализованы специальные решения:

  • контроля работоспособности системы;
  • предотвращения возможных ошибок или сбоев;
  • корректного восстановления работоспособности всех подсистем в случае сбоя.

Качество видеоизображения

Важнейшим параметром системы видеонаблюдения является качество отображаемой и сохраняемой видеоинформации. Достижение максимального результата обеспечивается следующими решениями:

Использование плат на основе декодера Philips 7130 обеспечивает более высокое разрешение видеокадра в цвете (до 500ТВЛ) по сравнению с другими декодерами.

Уникальные технологии управления декодером позволяют добиться стабильного видеоизображения при более высоком темпе ввода, по сравнению с другими системами на основе Philips 7130.

Использование уникального алгоритма сжатия видеоинформации MotionWavelet, основным преимуществом которого является именно высокое качество сжатого изображения при существенно меньшем размере кадра по сравнению с другими алгоритмами.

Использование уникального алгоритма деинтерлейсинга (устранение эффекта “гребенки”) для кадра максимального разрешения, не вносящего искажения на границах объектов и не уменьшающего реальное разрешение кадра.

Сетевые возможности системы видеонаблюдения Интеллект

Система видеонаблюдения в составе комплекса “Интеллект” обладает уникальными сетевыми возможностями:

  • видеоархивы любых видеосерверов могут переноситься в реальном времени на выделенные серверы-архиваторы для долговременного хранения;
  • каждый клиент может иметь доступ как к архиву видеосервера так и к архивам выделенных серверов-архиваторов;
  • видеопотоки могут распределяться в системе по принципу мультикастинга, т.е. каждый следующий клиент, получающий видеопоток от конкретного сервера, не будет увеличивать нагрузку на канал связи с этим сервером;
  • клиент может получить видеопоток от сервера, находящегося в другом сегменте сети посредством видеошлюза.

Интеллект – Система видеонаблюдения и аудиорегистрация

Наряду с видеорегистрацией “Интеллект” может регистрировать аудио информацию. “Интеллект” позволяет синхронно записывать видеоизобржажение вместе со звуковым сигналом, записывать звук по акустопуску (при превышении настраиваемого уровня звукового сигнала) и комбинировать синхронную запись и запись по акустопуску.

Количество микрофонов и/или телефонных линий в распределенной системе не ограничено. На один компьютер данное количество не превышает 32.

Частота оцифровки зависит от типа платы и ее характеристик – от 8000 до 44100 Hz соответственно.

“Интеллект” позволяет использовать два типа звуковых сигналов: микрофонный (MIC, Soundblaster) и линейный (LINE), а при необходимости программно усиливать сигнал.

Совет

Инсталляции и безупречная работа “Интеллекта” на нескольких сотнях территориально-распределенных объектах позволяют говорить о том, что на сегодняшний день данный продукт является одним из лучших на рынке систем видеонаблюдения.

Перейти в каталог/система видеонаблюдения Интеллект

Источник: https://VideoGlaz.ru/intellekt–intellektualnoe-videonablyudenie

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector