Система Безопасный город «Спецлаб»

Концепция комплексной безопасности города и региона

на базе событийного видеонаблюдения

Мозговой центр способен быстро выдать краткие «видео-зацепки» интересуемых фактов, по которым можно переходить в уже более детальный разбор.

Но начнем с начала, вернее с экономии. Представляем структуру, которая требует значительно меньше компьютерных ресурсов, а следовательно капитальных затрат, чем стандартные клиент-серверные платформы, которые разжимают видеопотоки с камер дважды: на видеосервере – для анализа и на клиенте – для просмотра. Само собой логичнее разжимать один раз – и для просмотра и для анализа. Подробнее…

 У камер городского видеонаблюдения можно взять, как минимум, два потока:

1.       Один – сжатый - мы отправляем на постоянную запись без разжимания, что экономит вычислительные мощности, позволяя просто писать как есть - без обработки - сразу на диски. И для этого нам нужны только большие дисковые массивы пусть и на слабом компьютере. Так как задача достаточно простая, здесь надежней поставить Linux. Кроме того, этот же ПК мы можем использовать для размножения видеопотоков живого просмотра. Если обычная камера выдерживает всего несколько подключений, то с нашего Стрим-сервера их число неограниченно.

2.       Другой - разжатый – мы отправляем для показа на мониторах операторам и одновременно для видеоанализа. Если камеры не поддерживают разжатые потоки, мы берем сжатый меньшего разрешения – все равно на мониторах видео-окна уменьшены в виду их большого количества. В этом случае мы также подключаемся и к большому потоку, чтобы иметь возможность вырезать из него аналитические события в высоком – полном – качестве.

Таким образом мы минимизируем затраты на вычислительные ресурсы. Раз мониторам все равно требуется разжатый кадр, то всю видеоаналитику есть смысл просчитывать именно на этом же ПК, а не, как это принято, на отдельных видеосерверах.

Кроме живого видео, на монитора демонстрируются и панели видеоаналитики. АРМ-ы дежурных операторов, или где-то это все-таки выполняют видеосервера, раскладывают всё происходящее перед камерами на видеособытия.

Т.к. на мониторы выводится распакованное видео, то лучше этот процесс производить на АРМ-ах. Но чаще под видеоаналитику выделяются видеосервера, что требует дополнительных ресурсов на распаковку сжатых видеопотоков с видеокамер. 

Операторы имеют возможность просматривать как живое видео, так и событийную ленту своего пула камер.

Видеособытия отображаются как зацикленные видеоролики происходившего.

Рабочие места строятся в зависимости от количества операторов и пространства помещений,

также они могут быть отданы аутсорсинговым наблюдателям как специально организованных компаний, так и простым домашним пользователям по VPN.

Чтобы иметь пространственную ориентацию, где что происходит, все камеры привязываются к планам объекта.

События, требующие реакции, оператор может моментально перенести на Оперативную панель, и с ним начинает работать оперативная группа.

Когда что-то где-то происходит, все бросаются к одной и той же камере и… техника умирает. Модуль TeamVideo создан специально для управления коллективным экраном ситуационного центра и раздачей видеоконтента пользователям.

Нельзя забывать и о слабых каналах передачи данных, которые в городах повсеместно не только есть, но и есть преимущественно. Подъезды домов, лифтовые камеры, гаражные кооперативы, маленькие магазинчики и много-много других объектов просто не имеют возможность качать по Интернет видео, тем более в HD качестве. Для них предусмотрены мини-устройства – видеоблейзеры – которые подключаются к камерам, производят преданализ изображения и отдают в ЦУП уже предподготовленные видеосюжеты, которые оцениваются более мощными компьютерами в центре управления.

Все сгенерированные события со всех мест операторов и видеосерверов попадают на общий Аналитический центр событий, который хранит краткую информацию в длительной перспективе. Там, где обычно помещается полная запись на 2 недели, на этих же дисках события не перетираются до 2-х лет, что позволяет отслеживать проблемы из глубокой истории, сопоставляя факты подготовительных действий.

И с этим мега-мозгом работают все заинтересованные службы, отмеченные на схеме как «Розыск».

В Долгосрочном сервере событий все данные систематизируются, давая возможность пользователям производить человеко-подобные поисковые запросы, позволяющие найти, например, все проехавшие мимо происшествия автомобили, или только те, кто останавливался, или все, которые за заданные период покинули место стоянки. Всё это значительно ускоряет оперативный поиск.

События и так представляют собой краткие выжимки из длинных сюжетов происходящего, но и их можно отфильтровать по категориям, где содержаться отдельно или вместе:

• люди,
• автомобили,
• животные,
• носимые предметы,
• стоящие автомобили,
• автомобили, которые остановились в этот период времени,
• автомобили, которые поехали в этот период времени,
• проехавшие автомобили в этот период времени,
• остановившиеся люди в этот период времени,
• начавшие движение люди в этот период времени,
• прошедшие люди в этот период времени,
• резкая смена направления движущегося человека,
• резкое увеличение числа людей,
• резкое уменьшение числа людей,
• резкое увеличение числа автомобилей,
• резкое уменьшение числа автомобилей,
• движение людей в зоне нахождения автомобилей,
• оставленные предметы,
• унесенные предметы,
• оставленный предмет, долгое время не пересекающийся с человеком
… и т.д.

Все «короткие данные» синхронизированы с полным архивом Стрим-сервера и дают возможность перейти в него по клику мыши.

С хранилищем событий могут работать одновременно тысячи заинтересованных лиц от следственных органов до коммунальных служб со своего рабочего места через обычный браузер.

Выбор объектов можно производить на ГИС-карте

Также поддерживается распознавание и идентификация лиц с поиском по многомиллионной базе.

Причем, нейросеть обучена в «диких» условиях – с реальных камер видеонаблюдения, в том числе и низкого качества, а не со стерильных интернетовских картинок.

Существует возможность поиска не только по имеющейся базе лиц, но и похожих лиц на заданное пользователем.

С помощью системы «Спецлаб-Паутина», собирающей информацию о всех госномерах ТС со всех видов устройств, осуществляется контроль прохождения автотранспорта, отслеживаются маршруты ТС, машины сопровождения, «зеркалки», отрабатываются ориентировки, показываются точки притяжения для задержания или для профилактики.  

В регионах существует масса запросов от различных служб и организаций в доступе к такой статистике.

Например, судебным приставам нужно знать «точки притяжения» должников, чтобы задерживать их на дороге, а не привлекать спецназ для взлома домов. Страховые компании интересуют фотографии автомобилей до их аварии, чтобы вычислять частые случаи страхового мошенничества. И этот список длинный.

Естественно, у всей системы должен быть оперативный руководитель, который работает с уже выявленными проблемами и принимает решение на их ликвидацию. Для этого компания Спецлаб разработала специальное ПО Начальника смены «ПУТБ».

В нем основное пространство занимает карта местности с расположенной на ней объектами инфраструктуры, мобильными нарядами и прочими силами и средствами реагирования. На ней интерактивно отображаются проблемные места и предлагаются варианты принятия решения с автоматизированным управлением мобильными нарядами.

Поисковые параметры вместе с изображениями участвующих лиц и автомобилей автоматически рассылаются по мобильным клиентам с помощью технологии «I rain»

Место Начальника смены может представлять собой сенсорный стол

Также поставляются мобильные приложения для смартфонов и планшетов, предназначенные для мобильных нарядов, с помощью которых можно моментально оповестить сотни сотрудников в заданном районе, а также получить обратную связь с улиц в виде лиц, требующих идентификации.

Также существует жесткая трех-уровневая система контроля работы как оператора, так и начальника смены. Если кто-то из них проспит причитающееся ему событие, оно автоматически уходит на вышестоящий уровень.

По каждому событию запускается таймер, за заданное время оно должно быть отработано.

Видеособытия от операторов и начальника смены также могут быть переданы вручную на руководство в виде видео-доклада о происшествии.

В местах массового скопления людей устанавливаются пульты экстренной связи "Гражданин-полиция", позволяющие любому гражданину быстро сообщить о происшествии в городе непосредственно Начальнику смены.

Непосредственно к Стрим-серверу подключен пульт ГУ ЧС для мониторинга обстановки со своими специфическими задачами, описание которых идет отдельно.

Основой является система принятия решений в кризисных ситуациях.

И для МЧС, и для Росгвардии, осуществляющей охрану важных объектов, есть совместимость с огромным числом устройств от охранно-пожарных датчиков до средств управления.

Важную роль также играет эпидемиологический контроль, который реализован в Спецлаб на базе тепловизоров и видеоаналитики для них.

Основное отличие системы Безопасного города Спецлаб в том, что он построен на событийной логике, происшествия и прочие видеосюжеты не уходят сразу с экрана, а помещаются в очередь обслуживания, в которой – в зависимости от загрузки – может участвовать несколько человек. Вместо параллельного видеонаблюдения за тысячами камер – последовательная отработка видеособытий, что полностью соответствует физиологии человека.  

Видеособытия являются краткой выдержкой из длинного сюжета, где передан смысл всего сюжета, а также приметы всех лиц, участвовавших в них. В отличие от долгих поисков в тяжелых архивах, «короткими данными» можно очень быстро оперировать. Они легки и удобны, все сразу выводятся на экран, автоматически сопоставляются с фактами, моментально передаются по назначению.

Технология создания событий основана на базе ВИДЕОСЕМАНТИКИ от родоначальника видеоаналитики – компании Спецлаб, которая и ввела в обиход русский термин «видеоаналитика».

Нейросети от Спецлаб позволяют фильтровать помехи, распознавая реальные цели: людей, автомобили, оставленные предметы и проч, что в тысячи раз сокращает груды бесполезной информации в виде качаний деревьев, полетов птичек, пробежек собак, бликов и проч.

При этом надо понимать, что нейросети не являются панацеей сами по себе, они являются лишь мощным дополнением к видеосемантике.

Но ничего не будет работать долго, если не построить технологические карты и не завести топологию сложнейшей сети в программу контроля надежности.

Естественно, системы GOAL поддерживают плазменные панели и другое оборудование для Центров мониторинга.

Спецлаб – российская компания со стажем разработок более 22 лет.

Спецлаб первым начал строить системы видеонаблюдения Безопасные города и Безопасные регионы, и сегодня продолжает держать высокий технологический уровень.