AcuSense от Hikvision: глубокое обучение на страже объектов малого и среднего бизнеса

Для успешного ведения бизнеса необходима надежная охранная система, способная своевременно выявлять нарушения, отсеивать ложные тревоги и оперативно обрабатывать информацию архива. Компания Hikvision предлагает собственное решение – технологию AcuSense, предназначенную для повышения уровня безопасности на коммерческих и некоммерческих объектах с высокой проходимостью. Разработчики уделили особое внимание нуждам малого и среднего бизнеса, повысив удобство и доступность охранной системы.

Распространенными помехами в автоматизации работы сети видеонаблюдения являются:

• движения животных, птиц и неодушевленных предметов;
• подвижные тени деревьев, коммуникационных линий;
• скопление конденсата на объективе, атмосферные явления;
• паутина;
• источник света в кадре.

Следствием является большое количество ложных срабатываний. В некоторых ситуациях нет возможности выбрать более выгодное место для установки, поэтому владельцу охранной сети видеонаблюдения приходилось мириться с большим объемом ошибочных тревог, игнорирование которых может привести к пропуску реальных угроз безопасности.

Ложные срабатывания вызывают такие проблемы:

• массивы бесполезной информации;
• повышенный расход времени на изучение каждой ситуации;
• снижение эффективности охранной системы;
• увеличение трудозатрат и стоимости содержания сети видеонаблюдения;
• низкую удовлетворенность пользователя.

Учитывая постоянное расширение и модернизацию в охранной системе, традиционные алгоритмы обработки информации перестают отвечать требованиям владельца. С ростом количества устройств слежения возрастает число ложных срабатываний и объемы записей. Оператор становится неспособным контролировать ситуацию на объекте и оперативно реагировать на нарушения.

Недостатки традиционных алгоритмов:

• низкая точность выявления угроз;
• ограниченные возможности идентификации объектов;
• низкая способность отсеивания ложных тревог;
• высокие требования к выбору места установки.

Причина кроется в поверхностной обработке входящих данных, что призвана исправить технология AcuSense от Hikvision.

Переход от поверхностного к глубокому анализу

Система алгоритмов глубокого обучения имеет более сложную структуру. Технология Deep Learning использует анализ в несколько отдельных этапов. Алгоритмы поверхностного анализа отвечают за обнаружение возможных угроз безопасности, после чего выполняется углубленная аналитика ситуации для получения точной оценки уровня угрозы. Алгоритмическая модель технологии AcuSense позволяет перейти от частичного понимания события к выявлению закономерностей.

Возможность внедрения глубокого обучения объясняется ростом производительности оборудования и компонентов. Благодаря использованию отдельного графического процессора и сетевой архитектуре получить оценку ситуации возможно в режиме реального времени, что позволяет своевременно реагировать на возникающие угрозы безопасности.

Факторы развития механизмов Deep Learning.

Большой объем обрабатываемых данных. Постоянная обработка массивов информации повышает точность срабатывания.

Развитие вычислительной техники. Это позволяет оперативно обрабатывать большие объемы информации, сохраняя высокую отказоустойчивость, надежность и стабильность охранной системы.

Постоянная оптимизация возможностей распознавания. Одной из главных причин этого является сетевая архитектура алгоритмической модели и отдельный высокопроизводительный процессор.

Порядок идентификации событий в AcuSense имеет следующий вид.

• Получение сигнала о подозрении на нарушение безопасности.
• Классификация угрозы с учетом определения свойств объекта.
• Фильтрация безопасных событий.

Таким образом технология AcuSense отсеивает ложные тревоги и выявляет нарушения, которые не способны определить алгоритмы поверхностного анализа.

Сфера применения механизмов Deep Learning и решаемые задачи

Алгоритмы глубокого обучения уже используются во многих масштабных проектах. С технологией AcuSense эта возможность появилась у владельцев малого и среднего бизнеса, позволяя получить многозадачную охранную систему.

Сферы применения алгоритмов глубокого обучения.

• Коммерческие объекты. Возможности технологии обеспечивают высокий уровень безопасности отдельных торговых точек или сети представительств. Алгоритмы глубокого анализа снижают процент краж, оповещают о появлении нежелательных посетителей по всей торговой сети.
• Строительство. С помощью технологии AcuSense возможно организовать качественный контроль доступа, провести анализ действий людей или транспортных средств на объекте.
• Умный город. Система используется для поиска прохожих и транспортных средств, определения нарушений и противоправных действий. Это упрощает поиски пропавших людей и обнаружение преступлений.

AcuSense подходит для применения на объектах с высокой проходимостью, общественных местах, вокзалах, аэропортах, стадионах.

Все это обеспечивают возможности алгоритмов глубокого обучения, которые способны решать такие задачи:

• обнаружение лиц в кадре;
• идентификация личности;
• определение параметров посетителей (рост, особые черты и выражение лица);
• фильтрация ложных срабатываний;
• учет посетителей;
• классификация прохожих по конкретным параметрам;
• определение характера движения людей и транспорта;
• сбор и структурирование информации о транспортных средствах (номер, цвет, модель);
• анализ поведения посетителей.

Возможности системы обеспечивают высокий уровень безопасности при сокращении издержек на обслуживании, дают конкурентные преимущества и подходят для анализа действия посетителей, чтобы повысить эффективность ведения бизнеса.

На данном этапе технология глубокого обучения в составе системы AcuSense доступна для IP-решений, но компания Hikvision заявила о разработке платформы для применения на аналоговых устройствах.