Отследить перемещение человека по всем камерам системы. Сравнение существующих ...

Отследить перемещение человека по всем камерам системы. Сравнение существующих технологий

Отследить перемещение человека по всем камерам системы. Сравнение существующих технологий

Видеонаблюдение \\ 29.05.2017 17:08 \\ Macroscop \\ Пермь

Существует одна универсальная проблема, которая характерна для пользователей 7 из 10 видеосистем вне зависимости от типа объекта. Эта проблема отслеживания перемещения человека по разным камерам.

Существует одна универсальная проблема, которая характерна для пользователей 7 из 10 видеосистем вне зависимости от типа объекта. Эта проблема отслеживания перемещения человека по разным камерам.


Представим, что какой-то человек (например, злоумышленник) попал в поле зрения камеры на 5 секунд, а потом он вышел из него. В непосредственной близости других камер не установлено. И оператору необходимо понять, куда этот злоумышленник пошел, где и под какой камерой появился в следующий раз.

 

Как это делают сейчас?


По отзывам реальных пользователей видеосистем сегодня эта задача является самой актуальной и распространенной. Чаще всего для ее решения операторы начинают вручную просматривать видеофрагменты с разных камер по одному и пытаются найти, где интересующий человек появился в следующий момент времени. Для ускорения процесса они могут использовать режим синхронного просмотра архива. Но в любом случае решать задачу «в лоб» - с помощью простого просмотра- утомительно, малоэффективно и времязатратно. Особенно когда на объекте установлено много камер, и они расположены на большом расстоянии друг от друга.


Существующие решения

 

На самом деле проблема отслеживания перемещения человека по всему объекту не нова, и разные команды-разработчики предлагают разные решения:

  • трекинг на основе распознавания лиц;
  • трекинг на основе определения направления движения объекта и предсказания следующей камеры, на которой объект появится;
  • трекинг на основе технологий позиционирования носимых устройств (глобального позиционирования на основе GLONASS/GPS и систем позиционирования внутри помещений).

Каждое из этих решений работает! но только в узком ряде случаев. В рамках большинства существующих систем ни одно из них не может успешно применяться.

Наша компания задалась целью решить проблему отслеживания перемещения человека в рамках уже установленных, существующих видеосистем. Мы создали межкамерный трекинг, работа которого основывается на технологии индексирования по визуальным признакам человека (в нашем случае приметам одежды). 


Как это работает?

 

Предположим, оператор увидел какого-то человека в поле зрения камеры и хочет его отследить. Система определяет визуальные признаки объекта и находит людей с теми же исходными приметами на соседних камерах в близкие моменты времени и выводит их оператору, отсортировав по степени соответствия. Оператору необходимо подтвердить, какие из выделенных объектов являются тем объектом, который он отслеживает.
Подтверждение результатов необходимо, так как совершенно разные люди, попавшие в поле зрения видеосистемы, могут иметь одни и те же приметы (носить одинаковую одежду). И такое подтверждение оператором на каждом шаге позволяет достичь 100%-ной (с точки зрения возможностей человека) точности.

В итоге поиск ускоряется иногда в 3, иногда в 10, иногда в 100 раз. Благодаря тому, что 99% объектов, которые не обладают нужными приметами и не появлялись в близкие моменты времени на близких камерах, отбрасывается, а остаются только похожие, которые появлялись на близких камерах в близкие моменты времени. В качестве результата работы межкамерного трекинга оператор получает видеоролик из фрагментов с разных камер в хронологическом порядке, а также траекторию перемещения человека на плане объекта.

 

 

Межкамерный трекинг может быть применен в 85% случаев в текущих системах видеонаблюдения с текущими установленными камерами.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим подробнее существующие подходы к отслеживанию перемещения человека и сравним их с межкамерным трекингом.

  1. Трекинг на основе распознавания лиц.
    Эта технология может очень эффективно и очень точно работать. И в отличие от межкамерного трекинга она не требует участия человека (подтверждения результатов оператором). Но проблема в том, что распознавание лиц требует очень высокой детализации, и по нашим расчетам только 2% установленных камер такая детализация обеспечивается.
    В отличие от трекинга на основе распознавания лиц, функция межкамерного трекинга по визуальным признакам не требует высокого разрешения изображения с IP-камер, а также не предъявляет специальных требований к размещению камер на объекте. Ее работа проходит при обычном качестве изображения, обеспечивающимся 85% фактически установленных на объектах камер.

  2. Cистемы трекинга на основе определения направления движения и предсказания следующей камеры.
    Эта технология может быть успешно применена при соблюдении двух условий:
    - небольшое количество объектов и низкая интенсивность их движения в поле зрения камер (если в сценах наблюдения будет много объектов, которые двигаются в разные стороны, то система не сможет точно определить, какие объекты друг с другом связывать);
    - камеры установлены в непосредственной близости друг от друга (если камеры установлены далеко, например, на разных этажах, то вероятность точного срабатывания функции существенно уменьшается).
    В отличие от трекинга на основе определения направления движения и предсказания следующей камеры, функция межкамерного трекинга по визуальным признакам может использоваться в условиях высокой интенсивности движения и множества объектов в кадре, а также в условиях, когда камеры видеосистемы расположены далеко друг от друга (в т.ч. на разных этажах здания). 

  3. Системы трекинга на основе технологий позиционирования носимых устройств (глобального позиционирования на основе GLONASS/GPS и систем позиционирования внутри помещений).
    Эта технология может работать достаточно точно, но при условии, что человек, за которым следят, носит с собой устройство, которое определяет его координаты и отправляет их в систему. Это может быть обычный мобильный телефон, тогда определение координат будет осуществляться по GPS, либо это может быть какая-то система внутренней навигации в помещении. Но принцип один: человек должен сотрудничать с системой. Если речь идет о злоумышленнике, то никаких своих данных он отдавать в систему не будет. 

    В отличие от систем трекинга на основе технологий позиционирования носимых устройств, функция межкамерного трекинга по визуальным признакам не требует наличие специальных средств у людей, за которыми осуществляется наблюдение.

В итоге технология межкамерного трекинга по визуальным признакам может работать в 85% случаев

  • в текущих системах видеонаблюдения
  • с текущем уровнем детализации
  • с текущим качеством изображения.

Что внутри?


Реализация функции сопровождалась 8-летними научными исследованиями нашей компании. В основе межкамерного трекинга лежат 3 технологии:

  • технология классификации объектов на основе машинного обучения. С ее помощью система определяет, что объект в кадре – человек.
  • технология индексирования данных. С ее помощью каждый объект на видео получает индекс, которому соответствует определенный цвет и текстура.
  • технология сравнения индексов с использованием нелинейного цветового пространства собственной разработки. Осуществляется сравнение цветовых соотношений, а не цветов. Цвета не инвариантны к изменяющимся условиям освещенности, но нам удалось выделить цветовые соотношения, которые обладают высокой степенью инвариантности к разным условиям освещенности.

Где и как использовать?


Сегодня межкамерный трекинг используется для:

  1. Ускорения расследования происшествий, восстановления картины событий (в т.ч. восстановления траектории перемещения интересующего человека) от 5 до нескольких десятков раз.
  2. Глубинного анализа поведения людей, например, посетителей в торговых центрах. И как следствие повышение эффективности работы торговых центров на основе выявления закономерностей перемещения покупателей.
  3. Ускорения поиска «потерянного» из поля зрения человека в реальном времени и повышения скорости реакции на происшествие.


Функция уже используется на нескольких сотнях объектов. Актуальность решения задачи отслеживания перемещений людей в рамках всей системы видеонаблюдения и перспективность разработки подтверждают пользователи реальных видеосистем. Например, представители Краевого онкологического диспансера г. Перми отмечают, что перед ними остро стоит задача отслеживания перемещений посетителей диспансера, которая до появления межкамерного трекинга Macroscop решалась операторам системы вручную – рутинным и времязатратным способом.
Представитель красноярского промышленного предприятия ООО «Берег» отмечает: «Функция весьма облегчает наблюдение за перемещениями важных грузов по складской и погрузочно-разгрузочной зоне, а также наблюдение за «несанкционированными» посетителями (куда пошёл и где спрятался, куда направлять ГБР)».


В результате отслеживание траектории перемещения человека в рамках всей видеосистемы может применяться и уже применяется не только для решения охранных задач, но и для оптимизации и повышения эффективности бизнес-процессов.

 

Артем Разумков, генеральный директор Macroscop

 

 

Статьи Видеонаблюдение

СИЛА И ВЫГОДА «ВИРТУАЛЬНОЙ МАТРИЦЫ».  Как воспользоваться преимуществами новой серии видеорегистраторов Smartec

СИЛА И ВЫГОДА «ВИРТУАЛЬНОЙ МАТРИЦЫ». Как воспользоваться преимуществами новой серии видеорегистраторов Smartec

Видеонаблюдение \\ 20.04.2017 16:09 \\ "СМАРТЕК СЕКЬЮРИТИ" \\ Комментарии()

Приверженцы standalone-решений, сталкиваются с тем, что удалённые рабочие места принято формировать на базе ПК. Однако в мировой отрасли стали появляться альтернативные решения, позволяющие исключить ПК из состава клиентских рабочих мест. На российскjм рынке такой продукт представлен брендом Smartec

Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

Видеонаблюдение \\ 23.03.2017 15:24 \\ Macroscop \\ Комментарии()

В разные годы наша компания прошла два пути поиска и создания такой уникальной функции. Разные подходы - разный результат.

Отследить перемещение человека по всем камерам системы. Межкамерный трекинг – новая перспективная технология мирового рынка

Отследить перемещение человека по всем камерам системы. Межкамерный трекинг – новая перспективная технология мирового рынка

Видеонаблюдение \\ 16.12.2016 11:05 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Межкамерный трекинг - сравнительно молодая функция видеоанализа, позволяющая построить траекторию перемещения человека по всем камерам видеосистемы с неперекрывающимися областями наблюдения. Сегодня она представлена в единственной реализации на российском рынке и в 2-3 решениях на мировом уровне.

Видеонаблюдение. Достижения и перспективы

Видеонаблюдение. Достижения и перспективы

Видеонаблюдение \\ 18.11.2016 13:00 \\ Комментарии()

Можно считать, что видеонаблюдение победно и стремительно развивается чуть более двадцати лет. По крайне мере в России. Нельзя сказать, что в СССР, а затем в России не было телекамер. Еще в 1971 году у меня на работе использовали установку промышленного телевидения ПТУ-27М, выпущенную заводом 323 НИИ промышленного телевидения "Растр" из Великого Новгорода.

AHD видеонаблюдение

AHD видеонаблюдение

Видеонаблюдение \\ 01.11.2016 13:03 \\ ООО "Сек-Групп" \\ Комментарии()

AHD это технология передачи посредством обычного коаксиального кабеля отлично детализированной картинки.

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Видеонаблюдение \\ 04.07.2016 10:47 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Знаете ли вы, что в ассортименте вендоров ПО для видеосистем есть много решений для прикладных задач торговли- модулей для подсчета посетителей, определения длины очереди, контроля операций на кассе и т.п. А предложений для решения производственных и промышленных задач практически нет. Почему?

Повышение точности детектирования оставленных предметов

Повышение точности детектирования оставленных предметов

Видеонаблюдение \\ 20.05.2016 18:35 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Важной задачей для разработчиков является не только создание новых функций и модулей видеоанализа, но и совершенствование и повышение точности существующих. Одной из функций, к которой рынок предъявляет требования по повышению точности, является детектор оставленных предметов.

Эффективное видеонаблюдение на торговом объекте

Эффективное видеонаблюдение на торговом объекте

Видеонаблюдение \\ 12.02.2016 18:20 \\ Hikvision Russia \\ Комментарии()

Индустрия торговли всегда занимала достаточно большое место в жизни страны, и ее сфера распространения постоянно увеличивается. Это подтверждает непрекращающийся рост торговых объектов, как небольших магазинов, так и огромных торговых комплексов. Торговля традиционно связана с присутствием большого числа людей, а также повышенным риском краж и убытков, поэтому вопрос безопасности сотрудников и посетителей, а также обеспечения сохранности материальных ценностей и денежных средств является приоритетным. С этой целью практически все современные объекты ритейла оснащены системами безопасности, и одну из ключевых ролей в них играет видеонаблюдение.

Эффективный видеоанализ на объектах ритейла и банковской сферы

Эффективный видеоанализ на объектах ритейла и банковской сферы

Видеонаблюдение \\ 04.02.2016 16:26 \\ Macroscop \\ Комментарии()

В данной статье интеллектуальные возможности современных систем видеонаблюдения будут рассматриваться в разрезе применения на объектах ритейла и банковской сферы.

Методы программного подсчета людей в очереди. Контроль и повышение качества обслуживания покупателей

Методы программного подсчета людей в очереди. Контроль и повышение качества обслуживания покупателей

Видеонаблюдение \\ 12.01.2016 12:01 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Сегодня системы видеонаблюдения все чаще используются для решения задач, выходящих за рамки обеспечения безопасности. Эта статья посвящена рассмотрению модуля подсчета людей в очереди, который нашел широкое применение в системах объектов сферы ритейла.

Книги

Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации

ISBN: 978-5-7695-6218-1
Год: 2010 (май)
Страниц: 512

 

 

Учебное пособие представляет собой 5-е издание, дополненное и переработанное. Книга незаменима при обучении специалистов по монтажу любых видов сигнализаций: пожарных, охранных и охранно-пожарных. Представлены также общие сведения об организации охраны на объекте.

Технические средства охраны

Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения

ISBN: 978-5-9912-0025-7
Год: 2008
Страниц: 496

 

Учебное пособие поможет при прохождении теоретических курсов специалистами в области охраны. Здесь есть всё об эксплуатации технических средств охраны. Это второе, дополненное издание, созданное на основе лекций.

Технические средства охраны

Системы контроля и управления доступом

Год: 2010
Страниц: 272

 

Книга адресована широкому кругу лиц, занятых в области службы безопасности на различного уровня объектах. Прилагается перечень нормативных материалов.

 

Технические средства охраны

вверх