096 317-77-00
099 117-77-93
093 917-77-66
044 498-57-37
  »
  »
Видеоаналитика в системах безопасности

Видеоаналитика в системах безопасности

Видеоаналитика в системах безопасности

Видеоаналитика в системах безопасности. <b>Видеоаналитика в системах безопасности</b>
































На сегодняшний день системы видеонаблюдения с функционалом смарт-видеоаналитики перестали быть чем-то за гранью фантастики. Повышенный спрос на такого рода системы позволил снизить цены на оборудование, благодаря чему умная видеоаналитика стала более доступной для объектов различного масштаба. На рынке безопасности поначалу стали появляться ip камеры видеонаблюдения со встроенной системой видеоаналитики от всем известных компаний Dahua и Hikvision, а затем умную видеоаналитику стали внедрять и в аналоговые системы видеонаблюдения.

Возникновение повышенного спроса на видеоаналитику связано, прежде всего, с гонкой разрешений, увеличением объёма полученной информации с камер видеонаблюдения на жёстких дисках, необходимостью упростить поиск оператором необходимых данных для экономии времени, своевременно отреагировать на потенциальные угрозы и внештатные ситуации.

Сама по себе видеоаналитика является новаторским решением в системах видеонаблюдения, она использует алгоритмы искусственного интеллекта для самостоятельного анализа, сбора и обработки необходимой информации об объектах, которые попали в поле зрения камер, при этом не включая в этот процесс участие человека. Это значит, что система видеоаналитики сама анализирует изменения, происходящие в кадре, сравнивает их с предустановленными параметрами, и записывает только нужную информацию на жёстких диск.

Функции системы видеоаналитики

Система видеоаналитики позволяет реализовать такие возможности, как:

Эти возможности позволят значительно уменьшить количество преступлений, связанных с кражей имущества, убийствами, угонами транспортных средств.

Типы видеоаналитики по задачам

Видеоаналитика может применяться для различных задач, стоящих перед системой безопасности. Специалисты различают несколько типов видеоаналитики:

Ситуативная видеоаналитика используется для идентификации событий, которые указаны в предустановке системы как нежелательные и опасные. Такой тип аналитики применяется для охраны периметра объекта и внутри помещений.

Для охраны периметра видеоаналитика применяется с целью анализа и предотвращения несанкционированного вторжения злоумыщленников и посторонних на охраняемую территорию объекта. В основном при построении системы видеонаблюдения учитывается так называемая «стерильная зона», в которой отсутствуют какие-либо посторонние объекты. Система настраивается таким образом, что при появлении в поле зрения объектива камеры человека или транспортного средства подаётся тревожный сигнал, одновременно игнорируя срабатывание на тени, деревья, животных, падающих листьев и ветер.

Внутри помещения видеоаналитика используется для обеспечения безопасности и автоматизации контроля над происходящей в реальном времени ситуацией. Таким образом, система видеоаналитики собирает данные, сопоставляет захваченные изображения движущихся объектов с архивом и автоматически реагирует на возможные угрозы, исходящие от объектов, которые в прошлом могли нарушать правила нахождения в помещении и были выдворены службой охраны. Также система аналитики может среагировать на оставленные предметы и мгновенно отправить уведомление охране.

Видеоаналитика для бизнеса применяется для обеспечения круглосуточного контроля за передвижением персонала, учётом рабочего времени, изучения клиентов. Полученная информация позволит улучшить продуктивность труда сотрудников, чётко проанализировать различные конфликтные ситуации, происходящие как внутри коллектива, так и во время обслуживания клиентов, а также выявить ненадёжных сотрудников.

Биометрическая видеоаналитика предназначена для проведения анализа посетителя по уникальным биометрическим показателям его лица.
При обнаружении искомого лица система автоматически определяет его владельца, выделяя из толпы. Благодаря этому можно быстро найти преступника в толпе людей, находящегося в розыске.

Система безопасности создаёт собственную базу биометрических данных, в которой может храниться тысячи снимков лиц по профилям посетителей. Тем самым можно настроить систему на автоматическое реагирование при появлении в поле зрения камер нежелательный или опасной персоны.

Система видеоаналитики может распознать лицо человека, исключая такие изменения во внешности, как усы, стрижка, очки, головной убор или полноценный гримм, используя трёхмерную модель лица при проведении биометрического анализа лица человека.

Видеоаналитика в системах безопасности. <b>Видеоаналитика в системах безопасности</b>

Видеоаналитика технологических процессов, или машинное зрение, применяется на промышленных предприятиях, позволяя вести постоянный контроль качества изготавливаемой продукции.

Благодаря видеоаналитике можно своевременно определить брак на первых этапах производства и улучшить работу оборудования на автоматизированном конвеере.

Системы машинного зрения позволяют упростить контроль производственного процесса, передавая информацию с камер видеонаблюдения оператору или автоматизированной системе управления за технологическим процессом. Это особенно важно, когда объёмы и сложность производства не позволяют человеку быстро среагировать на те или иные отклонения от стандартов.

Общая видеоаналитика позволяет подходить комплексно к реализации различных задач, объединяя между собой системы видеонаблюдения, контроль доступа и электронный документооборот.

Единая система безопасности может полноценно работать со всеми её составляющими, ускоряя обмен информацией между системой видеонаблюдения, контролем доступа и архивом данных. При этом система безопасности сможет полностью проанализировать возникшую ситуацию и вовремя отреагировать на угрозу. Благодаря видеоаналитике на предприятиях можно создать электронную базу данных, с помощью которой возможно осуществлять обмен информацией между подразделениями и службами.

Как происходит процесс видеоаналитики?

При съёмке видео поток информации разбивается на последовательность из двух кадров. Кадр – полученное с камеры изображение со своим разрешением и форматом. Внутри такого потока система аналитики может использовать сжатие кадров для снижения объёма и ускорения передачи данных. Однако при демонстрации результата на экран выводится изображение в первоначальном, несжатом виде.

Сперва система уменьшает полученный кадр для более быстрой обработки. При этом часть информации будет потеряна, однако система видеоаналитики работает в основном с крупными объектами, и они не пропадут при сжатии кадра. В основном при сжатии пропадает всё лишнее, особенно шумы и свет.

Далее система сравнивает следующие кадры с обработанным кадром и принимает решение в зависимости от задачи, которая поставлена перед системой видеоаналитики.

Выводы

Система интеллектуальной видеоаналитики активно развивается и продвигается лидерами систем безопасности. Благодаря видеоаналитике можно вовремя отреагировать на потенциальную угрозу, при этом не будет необходимости держать у себя лишних операторов и терять свои вложения на выплату зарплаты. Вместе с этим сократятся расходы на содержание серверов для хранения огромного массива данных. Можно с уверенностью сказать, что применение видеоаналитики – это наступившее будущее систем видеонаблюдения.