Длина очереди

Детектор определения длины очереди предназначен для оценки загруженности точек обслуживания клиентов. Информация о загруженности востребована в таких сферах, как:
  • торговля
  • транспортные предприятия (авто- и ж/д вокзалы, аэропорты, метро)
  • банки и предприятия обслуживания без систем электронных очередей
  • предприятия сферы отдыха и развлечений

Обладая информацией о размерах очередей, руководство предприятия может принимать решения о:

  • оптимизации графика работы персонала
  • перепланировке помещений
  • увеличении или уменьшении количества точек обслуживания

Принцип работы и функции

Детектор подсчитывает количество стоящих в очереди людей по видеоизображению, поступающему от направленной на зону образования очереди камеры. Для работы детектора необходимо сделать следующие настройки:
  • настроить на видеоизображении область, в которой детектор будет оценивать количество стоящих людей
  • настроить приблизительный размер человека на изображении

Детектор учитывает людей, остающихся в выбранной области в течение определенного времени, то есть тех, кто действительно стоит в очереди. Детектор не учитывает людей, останавливающихся на короткое время, например, взглянуть на расписание или что-то уточнить у кассира. Детектор корректно обрабатывает ситуацию, когда стоящий в очереди человек немного перемещается, например, переминается с ноги на ногу.

Данные о количестве людей в очереди можно получить как в режиме реального времени, так и через подсистему веб-отчетов в виде отчета по загруженности, который может представлять собой таблицу или диаграмму.

Преимущества

  • При соблюдении рекомендаций к установке камер и качеству изображения подсчет производится с точностью до нескольких человек.
  • Детектор представляет собой дополнительный модуль системы «Интеллект», поэтому он быстро устанавливается и легко настраивается.
  • Информация о длине очереди доступна через подсистему веб-отчетов (доступ к информации с любого ПК с выходом в Интернет), а также может различными способами использоваться в системе «Интеллект» посредством создания скриптов.

Распозна­вание лица

Модуль распознавания лиц предназначен для автоматической идентификации личности по видеоизображению. Он распознает лица, сравнивая их с заранее созданной базой эталонных изображений. Помимо автоматической идентификации личности по видеоизображению, модуль позволяет:

  • добавлять и удалять лица из базы эталонных изображений;
  • печатать и сохранять в файл формата bmp или jpeg фотографии распознанных лиц;
  • вести в базе поиск и отображать статистику распознавания;
  • просматривать видеозапись, соответствующую моменту распознавания лица;
  • проверять фотографии на соответствие стандартам для систем автоматической идентификации личности.

Модуль захвата и распознавания лиц обеспечивает высокий процент распознавания и может использоваться совместно со СКУД для увеличения уровня контроля доступа на объектах с повышенными требованиями к обеспечению безопасности, например, в банках или на режимных предприятиях. Другим важным применением модуля является автоматизация фейс-контроля в казино, гостиницах, ресторанах и на других подобных объектах.

Принцип действия

Модуль распознавания лиц работает с камерой и детектором лиц «Интеллекта». На первом шаге работы детектор лиц определяет появление в кадре лица и захватывает его изображение. Далее возможны две схемы работы модуля распознавания лиц: идентификация и верификация.

В режиме идентификации захваченное лицо сравнивается со всеми изображениями лиц, хранящимися в базе данных. Таким образом выясняется, в частности, наличие человека в базе данных нежелательных посетителей или VIP -клиентов какого-либо заведения.

В режиме верификации лицо человека, воспользовавшегося карточкой-пропуском или каким-либо другим идентификатором личности для прохода через турникет или дверь с электронным замком, сравнивается с фотографией владельца пропуска, хранящейся в базе данных. Таким образом можно выяснить, является ли человек, пытающий получить доступ, тем, за кого он себя выдает.

В настройках модуля задаются значения степени сходства (в процентах), соответствующие границам так называемых зон сходства. Допускается задание трех зон: красной (высокая степень сходства), желтой (средняя степень сходства) и зеленой (низкая степень сходства). При высокой степени сходства распознанное лицо, а также дата, время распознавания, номер камеры, захватившей лицо, и процент сходства сохраняются в базе распознанных лиц. Степень сходства визуально отображается на мониторе оператора при помощи соответствующего цвета, что облегчает контроль работы системы.

Помимо распознавания модуль позволяет удалять существующие записи из базы данных эталонных изображений, с которыми производится сравнение, или вносить новые записи, содержащие изображение и личные данные человека: ФИО, отдел, комментарий. В качестве эталонного изображения может использоваться как цифровая фотография, заранее загруженная в базу данных модуля, так и изображение, захваченное камерой системы при проходе человека через пост видеоконтроля. Модуль позволяет проверить одну фотографию или все фотографии в базе на соответствие биометрическим стандартам для систем автоматической идентификации личности (ISO 197945).

Интерфейс модуля распознавания лиц

Интерфейс модуля состоит из трех компонентов, выполняющих различные задачи: экрана, на который выводится текущая картинка с камеры, монитора лиц и монитора распознанных лиц.

На монитор лиц выводятся все последние успешно захваченные камерой изображения лиц. Количество изображений определяется настройками размера окна. Для каждого изображения указывается дата и время захвата, номер камеры, с которой работает модуль распознавания лиц. В случае успешного распознавания отображается также процент сходства и ФИО человека. В отдельном окне монитора лиц отображается последнее распознанное лицо, соответствующее эталонное изображение из базы данных, ФИО человека, дата и время распознавания, комментарий и процент сходства. Возможен просмотр видеофрагмента, соответствующего моменту распознаванию лица.

Монитор распознанных лиц работает в двух режимах: «Протокол» и «Архив». В режиме «Протокол» на экран выводятся данные распознанных лиц: захваченное изображение, фотография из базы данных, номер камеры, процент сходства, ФИО, дата и время распознавания. В режиме «Архив» монитор распознанных лиц позволяет делать выборку из базы распознанных лиц по следующим параметрам: время распознавания (указывается период), номер камеры, ФИО, степень сходства в процентах (указывается интервал значений). Выбранные лица отображаются в том же виде, как и в режиме «Протокол».

Функции

  • Распознавание изображения лица, захваченного детектором лиц «Интеллекта», путем сравнения с фотографиями, содержащимися в заранее созданной базе данных. В режиме идентификации производится сравнение со всеми лицами, имеющимися в базе. В режиме верификации осуществляется сравнение лица человека, пытающегося воспользоваться методом автоматической идентификации (проксимити-карта, биометрическая идентификация и т. п.) с его фотографией, хранящейся в базе данных. Для сравнения используется технология компании Cognitec.
  • Отображение на экране захваченных лиц и сопутствующих данных: даты и времени захвата, номера камеры, с которой работает модуль.
  • Отображение на экране распознанных лиц и сопутствующих данных: номера камеры, даты и времени распознавания, эталонной фотографии из базы данных, ФИО, степени сходства и комментария, введенного при добавлении лица в базу.
  • Печать фотографии и персональных данных распознанных личностей на принтере, сохранение изображений распознанных лиц в формате bmp или jpeg .
  • Просмотр видеофрагмента, соответствующего моменту распознавания лица.
  • Поиск и отображение на экране всех распознанных за определенный временной интервал лиц. Поиск ведется по ФИО и номеру камеры с фильтрацией по степени сходства.
  • Поиск личности в базе данных по фотографии.
  • Добавление в базу данных лиц новых записей, содержащих цифровую фотографию, персональные данные человека и комментарий.
  • Проверка фотографий в базе данных на соответствие биометрическим стандартам для систем автоматической идентификации личности (ISO 19794 5). Возможна проверка как фотографии одного человека, так и всех имеющихся фотографий. Результатом проверки является отчет, который сохраняется и впоследствии отображается при просмотре фотографии.
  • Отображение на экране статистики распознавания: общее количество кадров, захваченных детектором лиц, количество кадров, на которых алгоритмом распознавания лиц обнаружено лицо, количество кадров, на которых обнаружены глаза, и количество распознанных лиц.

Применение модуля распознавания лиц

Модуль распознавания лиц, как правило, используется в задачах контроля и управления доступом. Взаимодействие модулей «Интеллекта», задействованных в каждом конкретном случае, настраивается при помощи диалога «Правила» (версия 4.8.0) или с использованием языков JScript.

Повышение уровня контроля доступа

В данном случае модуль распознавания лиц работает в режиме верификации. На проходной устанавливается камера, предназначенная для захвата лиц входящих людей, для чего в «Интеллекте» к ней привязывается детектор лиц и модуль распознавания лиц. При поднесении карточки-пропуска к считывателю запускается следующий сценарий. Детектор лиц захватывает видеоизображение лица входящего человека. Модуль производит сравнение этого изображения и фотографии человека, которому принадлежит карта, взятой из базы данных. Далее возможно запрограммировать автоматическое предоставление доступа (открытие турникета или электронного замка на двери) при положительном результате распознавания и запрет доступа в случае низкой степени сходства. В процессе может участвовать оператор: на экран выводится изображение захваченного лица, эталонное изображение из базы данных, личные данные человека и процент сходства. В этом случае решение о предоставлении доступа принимает оператор.

Автоматизация фейс-контроля

В данном случае модуль распознавания лиц работает в режиме идентификации. На входе (например, в казино или гостиницу) устанавливается камера с активированным детектором лиц. При появлении человека в ее поле зрения изображение лица захватывается и сравнивается с заранее созданной базой данных – например, базой VIP-клиентов или нежелательных посетителей. В случае распознавания лица на экран оператора выводится изображение, захваченное камерой, изображение из базы, личные данные и заранее внесенный комментарий, в котором может значиться, к какой группе принадлежит данный человек. Если лицо сравнивается с определенной базой, например, базой нежелательных посетителей, то комментарий не обязателен: распознавание лица означает его принадлежность к данной группе. В соответствии с этим предпринимаются дальнейшие действия: например, если человек является VIP-клиентом, оператор вызывает менеджера, если же он является нежелательным посетителем, ему отказывают в посещении заведения.

Модуль распознавания лиц может использоваться и в других задачах, связанных с автоматической идентификацией личности. Платформа «Интеллект» позволяет создавать любые сценарии, задействующие любые подсистемы, входящие в состав комплекса безопасности. Вид сценария, степень участия в нем оператора и взаимодействие модуля распознавания лиц с другими программными модулями определяется задачами, которые ставятся перед комплексом безопасности конкретного объекта.

Распознавание номеров

Модуль распознавания автомобильных номеров автоматически определяет и распознает номера автомобилей в поле зрения камеры. Он позволяет фиксировать и сохранять в базе данных SQL распознанный номер, а также изображение транспортного средства, часть кадра с номерным знаком и время регистрации. Таким образом, формируется база всех транспортных средств, прошедших через зону контроля, с возможностью добавления текстового комментария к каждому распознанному номеру. Есть возможность сравнения распознаваемых номеров со сторонней базой номеров (например, автомобилей, числящихся в угоне), что позволяет применять модуль для целей розыска. Другим важным применением модуля является его использование в системах автоматического учета и контроля доступа автотранспорта на охраняемые объекты и платные автостоянки.

Типы распознаваемых номеров

  • Российской Федерации (типа 1 по ОСТ 78-1-73; типа 1, 2, 8А по ГОСТ 3207-77; типа 1, 1А, 1Б, 2, 5, 6, 9, 10, 20, 21 по ГОСТ Р 50577-93),
  • Украины,
  • Молдавии,
  • Казахстана,
  • Узбекистана,
  • Латвии,
  • Эстонии,
  • Польши,
  • Германии,
  • Испании,
  • Бразилии,
  • Кубы.

Этот список постоянно расширяется.

Функции

  • Определение наличия в поле зрения камеры номера автомобиля и его распознавание.
  • Сохранение в SQL-базе распознанного номера и сопутствующих данных: изображения транспортного средства, фрагмента кадра с номерным знаком и времени регистрации, скорости транспортного средства (при использовании модуля «Радар»).
  • Ручная корректировка номера в базе.
  • Добавление к каждому распознанному номеру текстового комментария.
  • Поиск данных в базе по номеру или по текстовому комментарию за определенный период времени с фильтрацией по скорости (при использовании модуля «Радар»).
  • Предоставление отчетов по выбранным данным в виде таблиц или графиков, их сохранение и печать.

Подсчет посетителей

Детектор подсчета посетителей предназначен для подсчета входящих и выходящих людей — на объекте или в рамках выделенной наблюдаемой зоны. Эта информация будет полезна в таких сферах, как:

  • торговля — получение информации о количестве посетителей магазинов, торговых центров, а также отдельных зон магазинов и торговых центров
  • банки — получение информации о количестве посетителей отделений
  • предприятия гостеприимства и обслуживания — получение информации о количестве посетителей ресторанов, кинотеатров, турагентств и пр.

Обладая этой информацией, руководство предприятия сможет:

  • оценить общую эффективность работы компании
  • оценить эффективность проводимых маркетинговых акций
  • оценить загруженность площадей
  • улучшить сервис путем регулирования рабочих графиков персонала в соответствии с данными о посещаемости

Отдельно необходимо отметить выгоды использования системы подсчета посетителей для арендодателей торговых площадей:

  • оценка популярности и прогнозирование развития торгового центра
  • оценка привлекательности отдельных площадей и корректировка арендных ставок

Принцип работы и функции

Детектор по видеоизображению подсчитывает количество людей, перешедших из одной заданной зоны в другую и обратно. Для работы детектора необходимо осуществить следующие настройки:

  • задать на изображении две зоны
  • указать направление перемещения: из зоны 1 в зону 2 — вход, из зоны 2 в зону 1 — выход (или наоборот)
  • настроить приблизительный размер человека на изображении

Детектор учитывает каждое перемещение объекта, соответствующего заданным размерам, в любом направлении. В зависимости от направления перемещения считается, что человек вошел или вышел. Детектор корректно обрабатывает ситуации одновременного перемещения нескольких людей в разных направлениях.

В режиме реального времени в протоколе событий «Интеллекта» будут регистрироваться события «Вход» или «Выход». При необходимости можно с помощью скриптов получить информацию о количестве вошедших или вышедших. Получить данные для аналитики в табличном виде или в виде диаграмм можно через подсистему веб-отчетов.

Преимущества

  • В отличие от аппаратных датчиков, детектор корректно обрабатывает ситуации прохода нескольких людей в ряд, а также одновременного перемещения нескольких людей в разных направлениях.
  • Обеспечивается высокая точность подсчета количества посетителей при соблюдении рекомендаций к установке камер и качеству изображения (типичная точность подсчета составляет 97%).
  • Информация о статистике посещаемости доступна через подсистему веб-отчетов (доступ к информации с любого ПК с выходом в Интернет).

Детектор экипировки (СИЗ)

Детектор экипировки (СИЗ) позволяет обнаружить в кадре людей, которые входят на охраняемую территорию или находятся на ней без необходимой экипировки и средств индивидуальной защиты (СИЗ) и если их состояние на человеке отличается от нормального.

Задачи

  • Контролировать исполнение мероприятий по обеспечению безопасных и здоровых условий труда, профилактики производственного травматизма 
  • Стимулировать сотрудников соблюдать требования в области промышленной̆ безопасности и охраны труда 
  • Улучшать политику промышленной̆ безопасности и охраны труда 

Для работы детектора используются как минимум 2 нейросети:
  • сегментирующая - разбивает тело человека на зоны (голова, плечи, предплечья, кисти, тело, бедра, голени, стопы);
  • классификационная - обнаруживает на заданном сегменте тела экипировку (СИЗ) и проверяет ее состояние. 

Трекер объектов

Модуль Трекинг объектов позволяет пользователю-оператору визуально отслеживать перемещения объектов в поле зрения видеокамеры или на видеозаписи в архиве.

Функции модуля

  • распознает наличие движущегося объекта и динамически выделяет его прозрачным прямоугольником на видеоизображении;
  • отображает траекторию движения объекта.
  • Установка минимального размера объекта, перемещения которого должны быть отслежены;
  • Получение немедленного извещения тревоги на монитор, телефон или электронную почту;
  • Пересечение объектом заданной линии (вторжение на территорию и пр.);
  • Перемещение объекта по заданной зоне;
  • Долгое нахождение объекта на одном месте (Loitering).

Преимущества

  • От персонала не требуется внимания на мониторах 24 часа в сутки;
  • Охрана собственности, грузов и инфраструктуры логистического центра;
  • Обеспечение безопасности логистического центра и его персонала;
  • Предотвращение возможных террористических атак.

POS - Контроль кассовых операций

Сократите потери от мошенничества и злоупотреблений в розничной торговле. Модуль POS предоставляет вам возможность осуществления видеонаблюдения за каждым кассовым аппаратом, автоматически регистрируя все происходящие события и сохраняя их в архиве видеозаписей. Вы сможете сами задать действия, которые система должна предпринимать, зарегистрировав то или иное событие.

Модуль POS объединяет содержание каждого пробитого чека с видеозаписью покупки, что позволяет вам напрямую контролировать процесс реализации товара. Система обеспечивает уверенность в том, что кассиры пробивают чеки на необходимые суммы и отпускают товар в соответствии с его стоимостью – ограничивая количество случаев мошенничества сотрудников и обеспечивая более жесткий контроль за работой персонала и поведением покупателей.

Возможности модуля POS включают:

  • синхронное отображение информации: текст кассовых чеков выводится поверх видеозаписи транзакции;
  • уведомление о подозрительном поведении: для привлечения внимания операторов видеосистемы используются разные цвета для выделения различных действий кассира (возврат денег, предоставление скидки, отмена операции и т. д.);
  • гибкие возможности для работы в сети: работа по локальной или беспроводной сети либо по коммутируемому соединению избавят вас от необходимости модернизировать сетевую инфраструктуру для того, чтобы воспользоваться преимуществами модуля POS;
  • одновременный контроль изображения и звука;
  • легкость интеграции с большинством систем автоматизации рабочего места кассира. Для того, чтобы обеспечить взаимодействие системы с теми терминалами, которые по умолчанию не поддерживаются, мы можем предложить вам индивидуальное решение;
  • воспроизведение потокового видео: система архивного хранения видеозаписей покупок организована по временному принципу и обеспечивает быстрое получение и воспроизведение нужного фрагмента записи с точностью до секунды;
  • удаленный контроль может осуществляться с четырех рабочих мест одновременно.

Нейро­сетевой фильтр

Обучение нейросети производится для решения специфической задачи с использованием видеоматериала, полученного в реальных условиях будущего применения, что обеспечивает высокое качество ее работы.

Для решения проблем, связанных с ресурсоемкостью нейросетей, компания ITV применяет комбинированный подход с использованием нейросетевого фильтра поверх трекера объектов — фильтр выделяет движущиеся объекты или оставленные предметы определенного типа.

Схема работы

  • Классический трекер обнаруживает в кадре движущиеся объекты или оставленные предметы.
  • Фрагмент кадра с объектом передается на обработку нейросети.
  • Все объекты, кроме нужного типа, игнорируются видеоаналитикой (не вызывают тревогу).

Применение — для сцен с высокой интенсивностью движения, в которых помимо объектов нужного типа в кадре присутствует большое количество помех (листья деревьев, блики на воде, транспорт, техника и т.п.). Например, генерация тревоги при появлении людей в опасных зонах на производстве, значительное сокращение количества ложных срабатываний детектора оставленных предметов в общественном месте.

Задачи, решаемые нейросетевым фильтром

  • Обнаружение объектов нужного типа среди других движущихся объектов.
  • Обнаружение объектов нужного типа среди оставленных предметов.
  • Видеодетекция огня и дыма.

Внедрения нейроаналитики

  • ЗаводАктивация тревоги при появлении человека в опасной зоне.
  • МетрополитенОбнаружение потенциально опасных оставленных предметов.
  • Строительный объектРаспознавание людей и их сопровождение поворотной камерой.
  • УниверситетФиксация людей внутри здания, людей и автомобилей снаружи.

Аналитика поведения человека

Анализ поведения основанный на специально обученных нейронных сетях позволяет мгновенно реагировать на жесты, позы, действия людей и активировать автоматические правила такие как тревога, телефонный звонок, сообщение, push-уведомление.
Детекторы падения человека, угрозы оружия, поднятые руки, необычное поведение позволят вам быть в курсе событий. Анализ поведения работает путем распознавания паттернов подозрительного или отклоняющегося поведения на основе эмпирических данных и условий в реальном времени в поле зрения камеры. Активируйте автоматические правила (будильник, телефонный звонок, сообщение, push-уведомление), чтобы принимать немедленные, а иногда и спасительные решения.

Примеры использования

  • Попытка обхода турникета
  • Обнаружение нетипичных жестов, поз и действий, которые могут привести к повреждению имущества или угрозе жизни
  • Уведомление о падении человека на стройке или производстве
  • Определение покупателя с поднятой рукой - вызов консультанта или официанта
  • Мониторинг присутствия ребенка на детской площадке, во дворе или других местах. Присылать уведомление, если ребенок ушел с места или упал

Детектор медицинской маски

Модуль Детектор медицинской маски распознает наличие или отсутствие маски на лице. Параметр наличия или отсутствия маски записывается в базу данных при захвате лица, что позволяет просматривать список снятых лиц с масками или без них.

Сценарий автоматического ответа может быть настроен применительно к событию наличия или отсутствия маски. Например, с помощью интегрированной системы контроля доступа вы можете ограничить доступ людей без масок к объектам, где надеваться маски обязательно.

Нейросчетчик

Искусственный интеллект можно использовать в реальном мире, чтобы отличать людей / автомобили от животных и других объектов.

Нейросчетчик подсчитывает количество объектов в заданной зоне с помощью нейросети. При достижении и превышении заданного значения количества объектов генерируется сработка, на основе которой может быть запущена макрокоманда

Детектор уровня воды

Этот детектор определяет уровень воды с помощью камеры, направленной на измерительную шкалу. Он отображает в окне видеонаблюдения цветовой датчик уровня и может также отображать числовое значение уровня по шкале. Детектор может применяться для контроля уровня жидкости в естественных и искусственных водоемах или резервуарах.

Если датчик зеленого цвета, значит уровень воды находится ниже и критической отметки, и предупреждающей.  Если датчик желтого цвета, значит уровень воды превысил предупреждающую отметку, но находится ниже критической. Если красный - уровень воды выше критической отметки.

При необходимости в окно видеонаблюдения можно дополнительно добавить числовое значение уровня воды

Нейротрекер

Нейротрекер - это детектор для обнаружения любых объектов на видеоизображении и вычисления метаданных, использующий в работе нейросеть, которая позволяет снизить вычислительную нагрузку и повысить качество детектирования объектов. На основе нейротрекера можно реализовать любой детектор. Нейротрекер самостоятельно получает нужные треки, как с подвижными, так и с полностью неподвижными (за все время анализа) объектами. Как и во всех ситуациях, связанных с нейроаналитикой, качество работы и ресурсоемкость нейротрекера напрямую зависят от оптимизации используемой модели нейросети.

На базе нейротрекера могут быть созданы

  • Счетчик нейротрекера (счетчик нейротрекера необходим для периодичного генерирования событий с количеством объектов от нейротрекера);
  • Детекторы VMDA: Пересечение линии, Движение в области (детекторы VMDA представляют собой детекторы, при срабатывании которых имеется возможность выполнять некоторые действия в системе).

Применение 

Для сцен с высокой интенсивностью движения, в которых помимо объектов нужного типа в кадре присутствует большое количество помех (листья деревьев, блики на воде, транспорт, техника и т.п.). Например, генерация тревоги при появлении людей в опасных зонах на производстве, значительное сокращение количества ложных срабатываний детектора оставленных предметов в общественном месте.

Схема работы

  • Классический трекер обнаруживает в кадре движущиеся объекты или оставленные предметы.
  • Фрагмент кадра с объектом передается на обработку нейросети.
  • Все объекты, кроме нужного типа, игнорируются видеоаналитикой (не вызывают тревогу).

Демография

Система распознавания лиц определяет пол и возраст посетителей и представляет статистической отчет по этим данным. Информация о половозрастных характеристиках аудитории помогает более эффективно управлять ассортиментом каждого магазина и планировать акции по стимулированию сбыта. Все это поможет поднять средний чек и общую выручку.

Решаемые задачи

  • Повышение эффективности управления ассортиментом магазинов.
  • Комплексный анализ эффективности работы розничных точек, планирование и оценка действий для увеличения продаж.
  • Решение открытия магазина. Для этого необходим подсчет трафика в предполагаемой зоне открытия. Этот подсчет имеет большую значимость, если проводится сразу с сегментированием по демографическим признакам.