В последнее время все большее число клиентов компаний, занимающихся установкой и техническим обслуживанием систем видеонаблюдения, желает оснастить свой объект качественной современной системой видеонаблюдения, которая не просто производит запись и выводит ее на экран, но и осуществляет разные аналитические функции. Самый популярный запрос в этой связи – это распознавание и идентификация людей в зоне контроля по лицам.
За последние несколько лет значительно расширился список случаев, в которых стала применяться функция распознавания лиц. И все же, наиболее часто видеонаблюдение с распознаванием лиц можно встретить:
- когда оно интегрировано в СКУД, чтобы управлять контроллерами на турникетах, быть основной или дублирующей системой пропуска, или автоматически учитывать рабочее время персонала и тем самым минимизировать влияние человеческого фактора и повысить трудовую дисциплину;
- когда оно используется в крупных магазинах с большими торговыми площадями с целью предотвращения краж путем добавления в базу данных загруженных изображений частых правонарушителей, чтобы система опознавала их еще на входе в магазин;
- когда оно интегрировано в единую систему безопасности, особенно крупных социальных, культурных, финансовых, стратегических, военных и иных объектов.
Принцип работы видеонаблюдения с распознаванием лиц
Разные системы используют разные алгоритмы для аналитики видеоизображений. В основе всех алгоритмов лежит сравнение изображения, отсканированного с видео, с так называемыми эталонами, которые уже добавлены в базу.
У систем с разными алгоритмами есть свои тонкости, преимущества и недостатки, а также время обработки отсканированного изображения. Наиболее эффективными и быстродействующими считаются комплексы, которые могут идентифицировать лицо человека с расстояния не ближе 10 метров от видеокамеры. И могут распознать человека даже при условии изменения им некоторых физических параметров: прическа, борода и усы, очки, родинки и шрамы, и т.д. В зависимости от требований заказчика к конкретной системе, для ее эффективности необходимо учитывать временную оперативность на опознание человека и направление команды отклика на исполнительные устройства. Как правило, это время не должно превышать время прохода объекта видеонаблюдения от входной двери до пропускного турникета.
Камеры для видеонаблюдения с распознаванием лиц
Для систем видеонаблюдения с функцией видеоаналитики необходимы IP видеокамеры. И в зависимости от поставленных перед системой задач, IP видеокамеры должны иметь определенные характеристики:
- для обнаружения нужны камеры с разрешением от 1 Мpix и фокусным расстоянием от 1 мм. Такие комплексы могут фиксировать проникновение посторонних на подконтрольную территорию, а также сканировать и получать общее изображение ситуации на объекте. Они не в состоянии распознавать лица, но могут наводить на объекты более технологичные и дорогие IP видеокамеры, способные сканировать основные биометрические параметры;
- для опознания нужны IP видеокамеры с разрешением от 2 Мpix и фокусным расстоянием от 6 мм. Такие камеры можно использовать в комплексах идентификации, основанных на слабых алгоритмах с распознаванием по 3-4 ключевым параметрам;
- для идентификации понадобятся IP видеокамеры с разрешением от 5 Мpix и фокусным расстоянием 8-12 мм. Такие камеры дают изображение качества, которого достаточно для работы в комплексах со сложными алгоритмами распознавания.
Опытные специалисты утверждают, что для максимальной эффективности видеонаблюдения с распознаванием лиц недостаточно превосходных технических характеристик оборудования. Очень важно правильно выбрать место для установки видеокамеры, чтобы был хороший угол обзора и выгодное расположение относительно источников освещения (естественных и искусственных). Не менее важным является и своевременное качественное техническое обслуживание видеонаблюдения, обеспечивающее стабильную работу системы.
