Видеонаблюдение с аналитикой: применение в бизнесе. Часть 1

«Ай Пи Решения» – компания № 1 в Москве и Московской области для малого, среднего бизнеса и частных клиентов.*

*По данным исследования объема закупок оборудования у 5 крупнейших поставщиков в Москве и МО

Видеонаблюдение с аналитикой: тотальная автоматизация и усиление контроля

Пришло то время, когда технологии, знакомые нам по голливудским фильмам, уже реальны. Так совсем недавно стало возможным распознавание образа по изображению на видео. Для этого понадобились новейшие аппаратные платформы, способные обрабатывать очень большие объёмы информации и проводить сложнейшие вычислительные операции. Эта технология успешно применяется для распознавания лиц и номеров автомобилей. Данная статья расскажет о задачах, решаемых с помощью систем видео аналитики.


Распознавание автомобильных номеров

Механизм действия системы распознавания номеров заключается в том, что она ищет автомобильный номер на видео, распознает и сравнивает его с номерами базы. Система также может просто вносить распознанные номера в реестр. Это дает возможность вести учет и найти нужный автомобиль позднее.

1.png

Рынок давно знаком с этой технологией. Многие предприятия эффективно применяют ее на различных объектах. Сфер применения алгоритма распознавания номеров множество. Их используют на парковках, трассах, въездах на складские и режимные объекты и прочее. Такая технология является эффективным способом контроля проезжающих автомобилей. Установка видеонаблюдения на парковку или автостоянку с системой распознавания номеров, интегрированная со шлагбаумом поможет автоматизировать въезд-выезд автомобилей.

Выгодна ли система распознавания номеров в экономическом плане? 

Если на автостоянке или парковке не установлена система видеонаблюдения с автоопределением номера – человеческий фактор (взятки охране и тд.) может существенно сократить Вашу прибыль. По нашему опыту владелец автостоянки на 350 мест терял ежемесячно более 300 000 рублей по причине отсутствия системы автоматического учета въезжающего транспорта. 

Другой пример – бизнес центр или ТЦ, въезд на территорию которого строго ограничен и осуществляется за плату. Если доверить контроль въезжающих автомобилей оператору - нельзя исключить махинации. В этом случае есть огромная вероятность (поверьте, находимся в таком же бизнес центре) проникновения на территорию нежелательных автомобилей посредством взяток или из-за невнимательности контролирующего. Если установить систему автоматического распознавания номеров, такие случаи будут исключены. Заказчик получит не только абсолютную уверенность, что лишние авто не будут мешать проезду Клиентов, но и дополнительную прибыль, которая в ином случае была бы упущена.

На практике, эффективность работы системы напрямую зависит от качества распознавания. Одной обзорной камерой эту проблему не решить, как минимум – должна быть грамотно настроена специальная камера, установленная в определенном месте.  Качество камеры также играет важную роль - для камеры, разрешением менее 1 mpx подобная задача не под силу. Установка такого видеонаблюдения должна проводиться профессионалами, имеющими опыт работы с системой. 

К тому же для настройки алгоритмов распознавания необходимо оборудование (регистратор или ПК), настроенное должным образом. Если всё сделать правильно, можно достичь эффективности распознавания более 90%. Для более качественного решения задачи распознавания номеров используются программы таких производителей как Trassir, Macroscope, Axxon и др. 

Систему распознавания номеров с успехом применяют не только на автомобильных дорогах, но и в железнодорожной индустрии. Распознавание номеров вагонов возможно при выполнении требований к установке и настройке оборудования на соответствующий формат номера.


Технология распознавания лица

Если сравнивать данный алгоритм с предыдущим (определение номеров), то отличие будет состоять лишь в сложности программного обеспечения. Задача системы – нахождение лиц на видеозаписи и сравнение их с теми, которые присутствуют в базе данных. Результатом работы программы является достижение определенного процента соответствия между лицом в базе, и лицом которое попало на камеру.

0.jpg

Несмотря на кажущуюся простоту технологии, на ее счет имеется множество заблуждений. Большинство людей представляют себе камеру, висящую на высоком столбе и сканирующую прохожих, чтобы найти подозреваемого в преступлении, сравнивая его лицо со старым фото.

В реальности существует ряд значительных ограничений. Чтобы распознание прошло корректно, должны соблюдаться такие условия, как направление камеры на лица, уровень освещения, точность настройки и прочее. Как правильно настроить видеонаблюдение с системой «распознавание лица» вам расскажут наши инженеры


Установка видеонаблюдения  должна осуществляется профессионалами, которые в точности знают требования, которые нужно выполнить для корректной работы алгоритма

Соответственно, если одно или ряд требований не будет выполнен, то распознавание будет происходить неточно, или не будет работать вообще. Поэтому, если вы представляли себе реализацию данной технологии на уровне фантастического фильма, к сожалению, на данный момент - это практически невыполнимо.

Если говорить о целесообразности использования алгоритма в бизнесе, то скорее всего, он будет полезен не только в качестве дополнительного контроля входящих на определённую территорию. Случаев, когда это экономически выгодно становится все больше и больше.

В качестве примера такого использования, можно привести установку системы распознавания лиц в вип-ресторане, клиенты которого – постоянный, ограниченный круг лиц. В такой организации алгоритм успешно реализуется для выполнения задачи идентификации личности посетителя.


Как используются ситуационные детекторы (детекторы поведения)

Одна из задач, решаемых посредством методов видеоаналитики – идентификация определённых ситуаций или поведения. Для этого необходимо установить систему видеонаблюдения с детекторами нетривиального поведения (нарушение границы, недопустимое поведение и тд). Система сравнивает текущую ситуацию (треки определенного поведения) с шаблонами, которые заранее записываются и загружаются в базу данных.

 01.jpg

Казалось бы, подобный алгоритм может решить все проблемы службы безопасности любого объекта. Но его работа усложняется тем, что некоторые события просто невозможно достоверно выявить, сравнивая с шаблонами. К примеру, дружеские объятия система легко может принять за драку. Это чревато ложными срабатываниями и снижает эффективность коммерческого использования алгоритма. Остаётся надеяться на развитие технологии, благо возможности машинного обучения расширяются фантастическими темпами. На сегодняшний день уже достоверно определяется нарушение направления (использование выхода вместо входа, движение на встречу толпе) и скорости движения, система определяет бегущих людей или людей, которые хотят спрятать свои лица.


Как при помощи видеонаблюдения предотвратить пожар

Существует множество вариантов обнаружения возгораний системами противопожарной безопасности. Сегодня ими в обязательном порядке оснащаются все коммерческие учреждения. В числе прочих существуют и цифровые способы выявления проблемы.

 11.png

Существует алгоритм, анализирующий изображение на предмет наличия дыма. Такой детектор определяет возгорание прежде, чем срабатывают противопожарные датчики. Благодаря уникальным и сложным технологиям, система видеонаблюдения для обнаружения открытого огня стала реальностью уже сегодня.

Помимо высокой скорости обнаружения возгораний, преимущество видеоаналитики состоит в том, что она применяется в местах, где нет возможности установить привычные противопожарные датчики. К примеру, лесные массивы, открытые площадки, стоянки автомобилей, в парках и во дворах. Экономическая выгода очевидна – чем раньше обнаружить и нейтрализовать огонь, тем меньше ущерба он нанесет.


Видеонаблюдение для магазина и супермаркета

Если говорить о сферах применения систем видеоаналитики в магазинах и торговых центрах, то, безусловно, лидером по внедрению подобных алгоритмов является розничная торговля. Технологии здесь такие же, как описаны выше, но при помощи соответствующего программного обеспечения, их адаптировали под потребности конкретной сферы.

Главная задача видеоаналитики в бизнесе – рост прибыли. Маркетологи при помощи собранных данных могут оценивать эффективность проводимых рекламных мероприятий. Менеджеры – контролируют персонал и даже используют систему для дистанционного управления целой торговой сетью.

Остановимся подробнее на технологиях видеоанализа в розничной торговле.

Подсчет посетителей посредством видеоанализа

Существует алгоритм подсчета количества людей, которые входят на торговый объект и выходят из него. Он один из самых точных в видеоанализе. Технология позволяет определять силуэты людей и направление их движения.

 111.png

Данный алгоритм позволяет дать объективную оценку конверсии и эффективности работы торговой точки. Проведя несложный подсчёт, получаем данные, позволяющие понять, сколько зашедших людей в магазин совершили покупку. Когда сравнение ведется внутри сети, это позволяет определить возможные недочеты менеджмента конкретных торговых объектов.

У нас в наличии уже есть оборудование, которое содержит данную функцию. Если вам необходима установка видеонаблюдения в Москве и Московской области, наши сертифицированные инженеры с удовольствием помогут увеличить прибыль Вашего бизнеса.

В случаях, когда монтаж видеонаблюдения уже произведен, и подобной функции у него нет, в таком случае потребуется установка камер видеонаблюдения, обладающих необходимым функционалом.


Определение зон активности для эффективного размещения товаров

При помощи тепловых карт, определяющих активность покупателей в определенных зонах, достигается максимальная эффективность планировки расположения витрин продукции. Алгоритм также дает возможность определить равномерность распределения потоков покупателей в магазине.

 121.jpg

Альтернативой использования тепловых карт может стать исследование на основе архива видео. Но это занимает большое количество времени в отличие от автоматического анализа данных, особенно когда речь идет о крупных торговых сетях. Кроме того, субъективная оценка может быть недостоверной.

Два описанных модуля помогут объективно оценить рекламное мероприятие. Для этого нужны будут данные об изменении числа входящих в магазин людей и уровень заинтересованности конкретной витриной.


Видеоаналитика против длинных очередей

Здесь всё просто и эффективно. Видеокамера фиксирует количество людей в очереди и уведомляет, когда оно превышает норму. Это позволяет избежать недовольства покупателей и оценить работу кассиров.

131.jpg


Зная длину очереди в определенные дни и часы можно эффективно спланировать график работы продавцов.

Прогнозируя очередной наплыв клиентов, можно заранее избежать столпотворения у кассовых зон.


Автор:

Рисунок3.png