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.

НОВЫЙ ПОДХОД К ПОИСКУ В АРХИВЕ

В дополнение к поиску по широкому перечню различных типов событий реализован поиск по метаданным. Новый вид поиска позволяет задавать любые критерии отбора объектов без предварительной настройки видеоаналитики.

Критериями отбора служат:

  • тип объектов (человек, транспортное средство) и их количество в кадре; 
  • процент достоверности классификации объекта; 
  • время нахождения объекта в кадре или в заданной области; 
  • движение объекта(ов) в указанном направлении; 
  • расстояние между объектами, в случае когда, например, необходимо найти двух людей или автомобилей в непосредственной близости друг от друга. 

Ключевой особенностью данной реализации является то, что используются данные полученные от видеокамер, а не в ходе ресурсоемкой обработки видеопотоков на сервере.

ПОДДЕРЖКА ВИДЕОАНАЛИТИКИ «ВИДЕОИНТЕЛЛЕКТ»

intel.png

Список событий видеоаналитики пополнился такими алгоритмами, как:
  • Детектор Лиц; 
  • Детектор масок; 
  • Детектор униформы; 
  • Подсчет посетителей; 
  • Детектор нахождения людей в зоне; 
  • Детектор Дыма и открытого огня; 
  • Детектор оставленных предметов; 
  • Детектор автомобильных номеров до 35 или 180 км/час; 
  • Детектор парковки транспортного средства в неположенном месте; 
  • Детектор медленного/быстрого перемещения транспортного средства. 
Данная интеграция позволяет строить интеллектуальную систему видеонаблюдения на базе ПО Rubezh Оператор, соответствующую требованиям Транспортной безопасности.

МОДУЛЬ РАСПОЗНАВАНИЯ НОМЕРОВ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ R-AUTO

Модуль распознавания номеров транспортных средств ПО Rubezh Video Operator R-AUTO - 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 простота установки и гибкость настройки. Модуль R-AUTO может работать как автономно - решая задачу распознавания номеров транспортах средств на 1 точку проезда, так и в составе системы на основе R-OPERATOR.

Встроенный алгоритм распознавания от разработчика Интелливижн.

IntelliVision-Logo_Tagline-8.png

Благодаря новому «движку» существенно повышены точность и скорость распознавания государственных регистрационных номеров, а также расширен поддерживаемый диапазон углов наклона видеокамеры относительно траекторий проезда автомобилей.

Отличительные особенности:

  • Распознавание номеров стран КУБР (Казахстан, Украина, Беларусь, Россия). Что позволяет без проблем организовать распознавания номеров в общественных зонах ЖК, Бизнес центрах и др.
  • Поддержка аппаратных ускорителей на базе NVIDIA – Tensor и Cuda ядра, Intel – OpenVINO, позволяет с низкими требованиями к производительности запустить систему распознавания номеров ТС.
  • Доступны широкие углы относительно установленной камеры к месту распознавания номеров ТС. Данный параметр позволяет эффективно производить распознавание номеров, даже когда IP-камера расположена выше уровня нахождения транспортного средства.
  • Минимальные требования к размерам видимого номерного знака - от 100 пикселей (для КУБР).
  • Предиктивные алгоритмы распознавания грязных или гнутых номеров. Это значит, что даже при наличии частично нечитаемых символах, система идентифицирует символ по его очертаниям или углам наклона видимой части символа. Т.е. достаточно системе видеть часть символа, чтобы понять, что это цифра 0, а не 8. Что в свою очередь позволяет обеспечить высокую степень распознавания в реальных условиях эксплуатации.

Параметры доступные для настройки

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.

Виджет R-AUTO

Для удобства эксплуатации системы распознавания номеров транспортных средств разработан Виджет R-AUTO, в котором по аналогии с Виджет СКУД отображается необходимая информация о событиях в точки проезда транспортных средств: 

  • Наименовании ячейки виджета (Въезд/Выезд); 
  • Скриншот с камеры в момент распознавания; 
  • Снимок номера ТС в момент распознавания; 
  • Распознанный номер ТС; 
  • Времени распознавания; 
  • Идентификация номера в базе данных (Белый, Черный список, Неизвестный номер и т.д.); 
  • Кнопок управления шлагбаумом - Открыть, Закрыть; 
  • Значок редактирования/добавления номера ТС в базу данных; 
  • А так же ячеек с историей о ранее распознанных номерах.