loading
Россия
Личный кабинет
Вход в личный кабинет
   или    ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬ АККАУНТ
Надежность и функциональность!

Оператор


Программно-аппаратный модуль нейро-сетевой аналитики «Rubezh Video Operator HAS»

Rubezh Video Operator HAS представляет собой программно-аппаратный модуль для реализации аналитических задач на базе deep learning (глубокое обучение). Аппаратный компонент построен на ARM-архитектуре и позволяет в реальном времени анализировать до 16 видеопотоков в разрешении Full HD на предмет детектирования целевых объектов, и выдавать полученные результаты в виде тревожных событий для обработки в ПО Rubezh Video Operator.

Данное решение обладает рядом преимуществ, позволяющих гибко реализовать задачи аналитики с высоким качеством и без существенных затрат:

Гибкое встраивание в систему

Гибкое встраивание в систему Расширение аналитики возможно на любом этапе эксплуатации оборудования за счет подключения аппаратно-программного модуля Rubezh Video Operator HAS, в том числе к уже существующей системе. Данное решение не требует увеличения производительности сервера.

Высокая производительность

Благодаря высокой производительности и оптимизации ресурсов, программно-аппаратный модуль анализирует видеопотоки со всех доступных каналов при высоком разрешении 1080P@30 кадров/сек (при необходимости его можно поднять до 4K (3840х2160) со снижением числа обрабатываемых каналов или частоты кадров), это обеспечивает качественную работу аналитики с объектами находящимися в кадре даже на удаленном расстоянии.

Распознавание типа объекта

Встроенная аналитика способна распознавать основные типы интересуемых объектов: Человек, Человек/Автомобиль/Велосипед. А интеллектуальные алгоритмы способны идентифицировать пересечение объектом линии, вторжение в область, вход/выход из области, остановку в области, подсчитать количество объектов в области и определить праздношатание человека.

Распознавание лиц

Программно-аппаратный модуль распознавания лиц выполняет работу по обнаружению лица в кадре, сравнению его с предустановленной базой лиц и формированию события с результатами распознавания. Объем базы лиц не ограничен по количеству записей, но оптимальным является значение 10 000 уникальных фотографий. Система позволяет проводить группировку отдельных снимков для организации подразделений или отделов со своим набором сотрудников.

Тонкая настройка модуля распознавания лиц позволяет улучшить качественные показатели работы за счет:

  • задания минимального размера лица в кадре
  • количества попыток распознавания каждого детектированного лица
  • ограничения углов наклона, поворота головы
  • настройки процента схожести с оригинальным изображением из базы лиц

Программно-аппаратный модуль распознавания лиц интегрирован в ПО Rubezh Video Operator и позволяет привязать к событиям распознавания любые действия, связанные со стартом записи, выводом тревожного окна и другими. Все распознанные лица выводятся в ленту событий и сохраняются в журнале для дальнейшего анализа.

Масштабируемость (Возможность для наращивания системы)

Неограниченные возможности для наращивания аналитических модулей в рамках одной системы позволяют эффективно реализовать различного рода задачи.

Описание работы

Корректный анализ видеопотоков осуществляется на базе алгоритмов, в основе которых есть требуемые детекторы целевых объектов.

Например, стоит цель детектировать появление в кадре человека, исключая ложные срабатывания на появление других объектов (животных, птиц, автомобили).

Доступные к применению детекторы объектов:

  • Человек
  • Человек / Автомобиль / Велосипед

Для оптимизации работы указанных детекторов и исключения ложных сработок можно произвести индивидуальную тонкую настройку: смещение центра объекта в детектируемой зоне (например, если интересуемый объект в зону детекции попадает частично, но при этом ее пересекает или останавливается в ней), задание критерия определения наличия объекта в области; указание числа последовательных кадров для детектирования; задание минимального и максимального размеров объекта; указание порога детектирования и добавление областей исключения.

В составе решения присутствуют алгоритмы анализа поведения целевого объекта и триггеры, которые позволяют вызвать сработку тревожного правила.

В ПО Rubezh Video Operator поступают следующие типы событий от модуля нейро-сетевой аналитики:

  • Пересечение линии
  • Пересечение области
  • Вторжение
  • Присутствие
  • Остановка
  • Праздношатание
  • Вход / Выход
  • Распознавание лиц

Все события снабжены графическим изображением и метаданными с детальными характеристиками событий. Основные характеристики вместе с изображениями отображаются как в ленте событий, так и в режиме поиска по архиву, наряду с событиями от других устройств.

Для удобной настройки модуля нейро-сетевой аналитики создан специальный web-интерфейс, в котором производится связка видеоканала сервера и канала аналитического модуля.

МОДУЛЬ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ «R-AВТО»

Модуль распознавания номеров транспортных средств ПО Rubezh Video Operator «R-Aвто» - это решение для организации паркингов при торговых центрах, контроля проезда по дворовым территориям, учета транспортных средств на офисных парковках и прочих задач контроля и учета автотранспорта.

Ключевой особенностью данного решения является его автономность, простота установки и гибкость настройки. Продукт не требует установки никаких дополнительных компонентов или платформ.

Модуль поддерживает стандарт ONVIF для подключения камер. После подключения и подстройки системы распознавания номеров имеется возможность отслеживать автотранспорт, направление движения, вести черный и белый списки, а также непосредственно управлять шлагбаумом посредством реле камеры.

Все события модуля могут быть переданы в сторонние системы как через ONVIF, так и путем наложения на видео или как дополнительный аналитический поток.

Безымянный.png


Функциональные возможности:

  • Определение всех видов автомобильных регистрационных знаков России.
  • Определение направления движения транспортного средства.
  • Настройка оптимальных параметров распознавания в зависимости от расположения камеры.
  • Ведение базы данных транспортных средств, белого и черного списка.
  • Хранение истории определения номеров (с учетом вхождения в белый и черный списки).
  • Поддержка подключения камер по ONVIF или RTSP.
  • Встроенное рабочее место мониторинга с возможностью выполнения действий (посылка HTTP запросов).
  • Работа с внешними системами через интерфейс ONVIF.
  • Передача видеопотока от оригинальной камеры.
  • Наложение на изображение информации о распознанных номерах, черном и белом списках.
  • Передача ONVIF событий о распознанных номерах (списках).
  • Добавление аналитического потока о распознанных номерах в передаваемые RTP потоки.

Подстраиваемый алгоритм распознавания

Система построена на классическом механизме распознавания (с использованием библиотеки OpenCV) и не использует нейронных алгоритмов. Благодаря этому система устойчива к атакам на нейросетевые алгоритмы. Отличительной особенностью является возможность тонкой подстройки работы алгоритма. По умолчанию параметры настроены на средние значения. Имеется возможность корректировки следующих значений:

Область распознавания – прямоугольная область, в которой осуществляется поиск номера. Позволяет отсечь проезжающие мимо транспортные средства и повысить скорость и устойчивость распознавания.

Максимальная площадь номера – данная настройка позволяет отбрасывать слишком крупные объекты в качестве кандидатов на распознавание. Измеряется как произведение ширины номера в пикселях на его высоту. Уменьшение этого параметра ускоряет работу системы и снижает нагрузку на процессор.

Минимальная площадь номера – данная настройка позволяет отбрасывать слишком мелкие объекты в качестве кандидатов на распознавание. Измеряется как произведение ширины номера в пикселях на его высоту. При достаточно крупных номерах (камера стоит недалеко) увеличение параметра позволяет уменьшить шумы.

Максимальная частота кадров (распознавания) – распознавание номеров делается на кадрах видео. Этот параметр определяется с какой частотой вызывается функция распознавания. Для снижения нагрузки на процессор можно уменьшать этот параметр и делать распознавание не на каждом кадре.

Размер буфера распознавания – количество хранимых в памяти кадров, для отслеживания статистики распознавания. Чем больше значение, там больше памяти потребляется. Маленькое значение увеличивает количество ложных срабатываний

Максимально число символов – ограничивает номера по количеству символов

Время пропуска, мс – в процессе статистического анализа распознанных номеров используется алгоритм усреднения результатов. Данные по цифрам и буквам накапливаются в буфере для последующего усреднения. Данное время – время накопления. То есть это время, за которое принимается решение о номере на основе накопленной статистики.

Время хранения, мс – время, в течение которого принимается решение о том, что номер исчез из поля зрения.

Непосредственное управление шлагбаумом

Система поддерживает использование выходных контактов камеры для непосредственного управления преграждающими устройствами. Реализовано ручное и автоматическое управление по событиям. В автоматическом режиме контакты активируются, если номер находится в белом списке. В ручном режиме имеется возможность управлять шлагбаумом в любой момент времени. Есть возможность запретить управлять шлагбаумом вручную для номеров из черного списка.

Настройка содержит настройку контактов и схемы работы шлагбаума: начальное состояние контактов длительность импульса управление по уровню и по импульсу.

Система дополнительно позволяет добавить произвольный HTTP запрос по настроенному адресу по кнопке.