Видеоаналитика в системах безопасности: детекция людей и оставленных предметов
Коротко: видеоаналитика превращает камеру из «записывающего устройства» в инструмент, который сам замечает событие: человека в закрытой зоне, пересечение условной линии, предмет, забытый в зале или у входа. Это снижает нагрузку на оператора, который физически не способен следить за десятками экранов одновременно. Но аналитика не работает «из коробки»: качество картинки, угол и высота установки камеры, освещённость и грамотная настройка порогов определяют, будет ли система помогать или засыпать оператора ложными тревогами.
Видеоаналитика — это программные алгоритмы, которые автоматически анализируют видеопоток с камер и формируют события и тревоги: обнаружение людей и транспорта, пересечение линии или входа в зону, появление оставленных предметов, подсчёт посетителей и другие сценарии.
Как работает видеоаналитика
Алгоритм сравнивает кадры между собой и выделяет в картинке объекты, а затем определяет, что это за объект и как он ведёт себя во времени. Современные решения используют нейросетевые модели, которые отличают человека от тени, ветки или животного значительно лучше, чем простые алгоритмы, реагирующие на любое движение в кадре.
Обработка может выполняться двумя способами:
на самой камере — аналитика встроена в устройство, нагрузка на сеть и сервер минимальна, но набор функций ограничен возможностями конкретной модели;
на сервере или регистраторе — камеры передают поток, а анализ ведётся централизованно; такой вариант гибче, но требует более мощного оборудования и качественной сети.
Какие события умеет находить аналитика
Типовой набор сценариев для систем безопасности включает:
детекцию человека и транспорта в заданной зоне — отдельно от случайного движения, которое вызывают тени, листва или осадки;
пересечение виртуальной линии — например, периметра, который нельзя пересекать в нерабочее время;
вход в запретную зону и задержку в ней дольше заданного времени;
оставленные и унесённые предметы — сумка в зале ожидания или оборудование, исчезнувшее с места;
подсчёт людей и оценку скопления в зоне;
выявление необычного поведения, например бега или длительного пребывания на одном месте.
Как определяется оставленный предмет
Логика детекции оставленных предметов строится на простом принципе: система запоминает «фон» зоны, а затем отслеживает появление нового объекта, который остаётся неподвижным дольше установленного порога времени. Если рядом с таким предметом не остаётся человека, который его принёс, формируется тревога.
Именно этот сценарий сильнее всего зависит от условий: в плотной толпе предмет может быть частично перекрыт людьми, а при слабом освещении или низком разрешении алгоритм не отличит небольшую сумку от тени. Поэтому для зон с большим потоком людей порог времени и размер зоны нужно подбирать на практике, а не оставлять заводские значения.
Что определяет качество работы аналитики
Алгоритм не может обнаружить то, что плохо видно на картинке. Для надёжной работы важны:
достаточная детализация объекта — человек или предмет должны занимать в кадре столько пикселей, чтобы алгоритм мог их распознать; слишком широкий обзор «размывает» цели;
правильные высота и угол установки — камера, направленная слишком круто сверху или почти горизонтально, ухудшает определение людей;
стабильное освещение — перепады света, контровое солнце и фары ухудшают результат;
чистая оптика и устойчивое крепление — вибрация и загрязнённый объектив дают ложные срабатывания;
настройка зон и порогов под конкретный объект, а не использование универсального шаблона.
Правовой аспект: детекция — это не распознавание лиц
Важно различать два типа аналитики. Обнаружение человека как объекта в кадре, подсчёт людей и контроль зон не предполагают установления личности. Распознавание лиц — отдельная функция, поскольку изображение лица относится к биометрическим данным, а для их обработки по законодательству РК требуется отдельное явное согласие субъекта. Мы подробно разбирали этот вопрос в статье про биометрический контроль доступа.
Кроме того, видеоаналитика не отменяет базовых требований к видеонаблюдению: система должна вестись открыто, с информированием людей, а доступ к архиву — ограничиваться кругом ответственных лиц. О том, как это устроено для рабочих мест, мы писали в статье про видеонаблюдение в офисе.
Как внедрять видеоаналитику без разочарований
В нашей практике в ТОО «Жетысу Construction» (раздел «Видеонаблюдение») мы советуем идти по шагам:
Сформулировать задачу — что именно нужно обнаруживать и какое событие считается тревогой.
Проверить условия установки — высота, угол, освещение и расстояние до зоны контроля должны подходить под выбранный сценарий.
Запустить пилот на одной-двух камерах и неделю-две наблюдать за ложными и пропущенными срабатываниями.
Настроить пороги и зоны по результатам пилота, а затем масштабировать решение на остальные камеры.
Прописать регламент реакции — кто и как быстро проверяет тревогу, потому что аналитика без отработки сигнала не даёт эффекта.
Частые ошибки
ожидание, что аналитика заработает без настройки сразу после подключения камеры;
установка камеры без учёта угла и дистанции, из-за чего алгоритм не видит нужный объект;
слишком чувствительные пороги, при которых оператор получает десятки ложных тревог и перестаёт на них реагировать;
отсутствие регламента: тревога приходит, но никто не отвечает за её проверку;
смешение детекции людей с распознаванием лиц и использование второго без отдельного согласия.
Заключение
Видеоаналитика полезна там, где внимание оператора ограничено, а цена пропущенного события высока: периметр, склады, торговые залы, зоны с ограниченным доступом. Она помогает находить события, а не заменяет человека, который принимает решение. Чтобы система работала, её нужно проектировать под конкретную задачу: подобрать камеры и их расположение, настроить пороги на пилоте и закрепить порядок реакции на тревоги.
FAQ
Чем видеоаналитика отличается от обычной детекции движения? Детекция движения реагирует на любое изменение в кадре, включая тени, листву и осадки. Видеоаналитика классифицирует объект: отличает человека и транспорт от случайных помех, поэтому даёт меньше ложных тревог.
Как система понимает, что предмет оставлен? Она запоминает фон зоны, фиксирует появление нового неподвижного объекта и считает тревогу, если он остаётся на месте дольше заданного времени, а человек, который его принёс, уже ушёл.
Нужно ли согласие людей на видеоаналитику? Для обнаружения людей без установления личности отдельного согласия не требуется, но видеонаблюдение должно вестись открыто. Распознавание лиц относится к биометрическим данным и требует отдельного явного согласия.
Можно ли включить аналитику на любых камерах? Не на любых. Камера должна давать достаточную детализацию, а нужная функция должна поддерживаться её встроенным модулем либо сервером аналитики. Сначала стоит проверить условия установки и протестировать функцию на одной камере.
Почему аналитика даёт ложные тревоги? Чаще всего из-за неправильного угла камеры, слабого или меняющегося освещения, загрязнённого объектива и заводских порогов, не подходящих для конкретного объекта. Большинство таких проблем решается настройкой на пилотном этапе.
Материал носит ознакомительный характер и не заменяет проект системы видеонаблюдения и консультацию юриста по вопросам обработки персональных данных применительно к конкретному объекту.
Автор статьи: Даулет Акимжанов — специалист по системам видеонаблюдения ТОО «Жетысу Construction», эксперт по проектированию, монтажу и интеграции современных систем безопасности (zhetysu.com.kz/videonabljudenie).
Статья опубликована на Yvision.kz — официально зарегистрированном СМИ Республики Казахстан (свидетельство № KZ49VPY00087331).