ВИДЕО ОНЛАЙН
КОНСУЛЬТАЦИИ
Джаз

Статьи и обзоры систем автоматизации и безопасности

ПРЕДЫДУЩАЯ СТАТЬЯПРЕДЫДУЩАЯ СТАТЬЯСЛЕДУЮЩАЯ СТАТЬЯСЛЕДУЮЩАЯ СТАТЬЯ

23 декабря 2014

Облачная видеоаналитика для веб-клиентов

 

На рынке интеллектуального видеонаблюдения появляются первые продукты на основе облачной веб-ориентированной архитектуры с тонкими и мобильными клиентами. Каковы предпосылки появления и особенности реализации видеоаналитических продуктов нового поколения?

Облачное видеонаблюдение через веб-браузер и мобильное устройство постепенно становится массовым.

Аспекты распространения облачного видеонаблюдения

Тенденция затронула потребителей всех типов:

 

  • в госсекторе – "безопасные города";
  • в крупном бизнесе – мониторинг инфраструктуры;
  • в торговых сетях и финансовой сфере – управление продажами;
  • в частном секторе – присмотр за домом.

 

Важным свойством всех этих решений является клиент – облачная веб-ориентированная архитектура, обеспечивающая масштабируемость, отказоустойчивость и доступность видео на различных клиентских платформах. При этом решение может быть развернуто как в публичной сети Интернет, так и в частной закрытой сети организации (корпорации, города, государственного ведомства). Молодые компании, операторы связи, производители камер развивают облачное видеонаблюдение на основе сервисной бизнес-модели. Главная движущая сила такого бизнеса – удешевление облачной инфраструктуры, каналов связи и сетевых камер. В результате видеонаблюдение как сервис все чаще используется за рамками безопасности, в том числе для сбора данных, необходимых для управления бизнесом, контроля качества услуг и соблюдения регулятивных требований. В сегменте безопасности также появляются мониторинговые (диспетчерские) центры, построенные на веб-технологиях, которые позволяют оператору обрабатывать события и анализировать видео удаленно в различных часовых поясах. Сегодня облачное видеонаблюдение не является "интеллектуальным" в массовом сегменте, то есть даже базовая видеоаналитика недоступна потребителю. В лучшем случае в облачном сервисе может быть реализован детектор движения, но без возможности выбора зон и настройки расписания.

Чем обусловлено это отставание?

Выделим основные проблемы, которые возникают при адаптации классической системы видеоаналитики к облачному сервису.

Отсутствие средств динамического масштабирования системы по мере увеличения числа видеопотоков или модулей видеоаналитики

Обычные системы, разработанные для выделенного сервера, не имеют функционала для балансировки вычислительной нагрузки внутри кластера. В таких системах видеопотоки физически и логически привязаны к одному конкретному серверу. Для переподключения видеопотока к другому администратор должен заново настроить параметры соединения с камерой и видеоаналитику. При отказе одного из серверов вычислительная нагрузка не распределяется между остальными серверами кластера.

Отсутствие поддержки виртуализации

Программные модули видеоаналитики используют аппаратные ключи защиты HASP (особенно для распознавания лиц и номерных знаков автомобилей) и специализированные графические ускорители, что существенно ограничивает их применение в виртуализированной среде, абстрагированной от аппаратной реализации. Любая привязка ПО к физическому оборудованию затрудняет масштабирование системы в облаке.

Отсутствие кроссплатформенного клиента и медиаплеера

Практически все системы видеоаналитики работают только с "толстым" клиентом для операционной системы Windows. В лучше случае система предоставляет возможность просмотра видео (без поиска) через браузер Internet Explorer с нестандартными компонентами, использующих технологию ActiveX, Java или SilverLight. Это существенно ограничивает круг пользователей и создает массу проблем службе технической поддержки. Идеальный кроссплатформенный клиент должен быть реализован на базе технологии HTML5. На практике все облачные сервисы видеонаблюдения сегодня опираются на технологию Flash. При этом в существующих Flash-плеерах не хватает возможности отображения метаданных видеоаналитики в виде графической аннотации.

Отсутствие реализации веб-ориентированной архитектуры (WOA)

Веб-ориентированная архитектура предполагает, что любой значимый ресурс (отчет или событие видеоаналитики, произвольный момент времени в видеоархиве) имеет уникальную гиперссылку (URI), как видеоролик в YouTube. Большинство классических и даже облачных систем видеонаблюдения не позволяют формировать такие гиперссылки, что существенно затрудняет обмен данными между пользователям. Вместо того, чтобы отправить ссылку на выделенный момент видео по электронной почте, пользователь должен снимать архив и выкладывать его на файлообменник. К тому же, не хватает веб-ориентированных интерфейсов программирования (API) для простой интеграции облачной видеоаналитики в бизнес-аналитикe (BI) и другие информационные системы предприятия.

Решения в ближайшей перспективе

В настоящий момент видеоаналитика активно развивается в русле глобальных технологических тенденций ИТ и рано или поздно станет частью облачной веб-ориентированной экосистемы. Участники рынка, включая разработчиков видеоаналитики, операторов связи и сервисов видеонаблюдения, активно прорабатывают вопросы внедрения облачной видеоаналитики на перспективных рынках (табл. 1).

 

 Таблица 1. Рынки веб-ориентированной видеоаналитики

Рынок Примеры объектов
Безопасный город Парк, парковка, двор, школа
Безопасный транспорт Станция, вокзал, автодорога
Удаленные объекты ТЭК АЗС, нефтехранилище, скважина, задвижка
Логистика Склад, таможенный терминал
Строительство Строительная площадка
Торговые сети и услуги Магазин, салоны связи, автосервис
Финансовый ритейл Зона 24-банкоматов, отделения банков

Параллельно производители камер исследуют возможность интеграции видеоаналитики "на борту" в облачные сервисы.

Задачи, решаемые веб-ориентированной видеоаналитикой

Контроль качества видеопотока

Гарантированная запись и обнаружение несанкционированных вмешательств в работу является базовой функцией любой системы видеонаблюдения. Провайдеру услуги (службе эксплуатации) и конечному потребителю услуги важно оперативно определять нарушения работы каналов связи, осветительного оборудования, камер и серверов (рис. 1).

 

Рис. 1. Веб-интерфейс для мониторинга контроля качества видео и состояния оборудования (Компоненты системы выделяются цветом: зеленым  – компоненты системы в нормальном состоянии, серым – в офлайне, желтым – в состоянии, требующем проверки, красным – в критическом состоянии. Запись об изменении состояния заносится в журнал и передается в службу эксплутации)

Поиск в архиве для расследования происшествий

Интеллектуальные инструменты поиска позволят быстро находить в архиве видеоданные с возможностью их фильтрации по типу объекта (например, человек, лицо человека, транспортное средство, регистрационный знак) и по типу движения объекта (например, появление или остановка в заданной области). Такой инструментарий нужен для того, чтоб избежать "ручного" просмотра видео и сократить время поиска событий, прошедших за день, до нескольких минут. Важно, чтобы возможность поиска не требовала априорной настройки правил, а пользователь мог задать правило поиска уже после того, как событие произошло. К примеру, пользователь может выделить место на парковке и мгновенно найти момент времени, когда машину угнали или когда к ней подошли посторонние люди (рис. 2).

 

Рис. 2. Веб-интерфейс для быстрого поиска объектов и ситуаций в архиве (С помощью фильтров задается дата и время, типы объектов, событий, камера, номер автомобиля. Результаты поиска выдаются в виде фотоальбома укрупненных изображений объектов по аналогии с поиском картинок в Интернете. Альтернативные способы вывода результатов: в виде точек с траекториями на карте; в виде компактного списка. По щелчку начинается воспроизведение видео, как показано на рис. 4)

Если позволяют ракурс обзора и технические возможности камеры, то объекты могут быть идентифицированы: человек по лицу, а транспортное средство по регистрационному знаку. Эти данные, собранные веб-ориентированной видеоаналитикой, могут быть использованы для решения широкого круга задач от розыска подозреваемых лиц до маркетинговых исследований в масштабах всей страны.

Диспетчерский центр

Традиционный диспетчерский центр системы видеонаблюдения предполагает работу группы операторов в зале с видеостеной, множеством мониторов и мощными каналами связи. Такая инфраструктура подойдет по бюджету не каждому заказчику.

Веб-ориентированная архитектура позволяет построить более экономичное решение с распределенным диспетчерским центром, где операторы могут работать в различных часовых поясах. Оператор, например, с ограниченной мобильностью может подключаться с любого компьютера, даже из дома.

На рис. 3 проиллюстрировано рабочее место оператора диспетчерского центра в момент поступления тревожного события "праздношатание".

 

Рис. 3. Веб-интерфейс оператора диспетчерского центра (Обработка события "праздношатание" на парковке. Действия оператора (кнопки слева направо): Отбой, Видео, Карта, Комментарий, Регламент, Громкоговоритель, Тревога)

 

На рис. 4 представлен интерфейс работы с видеоархивом, индексированным событиями видеоаналитики.

 

Рис. 4. Медиаплеер для веб-ориентированной аналитики (События отображаются на временной шкале (таймлайн) различными цветами в зависимости от типа и приоритета. Укрупненные изображения объектов всплывают над шкалой)

Визуализация длительного процесса

Видеоаналитика может быть использована для сжатия видеоданных во времени и по аналогии с технологией Time Compressor компании ITV, Video Synopsis компании BriefCam или интегрального кадра компании "Синезис" (рис. 5).

 

Рис. 5. Интегральный кадр (Раскрывает поведение человека почти так же хорошо, как видео, но экономит время оператора и трафик более чем в 100 раз)

Видеоаналитика для ритейла

Подсчет посетителей, контроль очередей и выкладки товаров, тепловые и кинетические карты (рис. 6) – все эти функции вызывают живой интерес у торговых и банковских сетей, но еще не получили массового распространения. Хочется надеяться, что облачная архитектура сделает сервис видеоаналитики более доступным.

 

Рис. 6. Веб-интерфейс системы бизнес-аналитики для ритейла: кинетическая карта

Импорт/экспорт данных бизнес-процесса

Веб-ориентированная архитектура предоставляет широкие возможности для интеграции облачной видеоаналитики с информационной системой предприятия. Например, в системе видеонаблюдения складирование видео структурируется на основе данных сканера штрих-кода и детектора людей. В системе мониторинга скважин видео размечается контрольными показателями процесса добычи нефти (рис. 7).

Режимы работы систем видеоаналитики

Непрерывный видеоанализ

Облачная видеоналитика обычно применяется непрерывно на "живом" видеопотоке, поступающем с камеры. Преимуществом такого режима является возможность оперативного уведомления операторов и высокая скорость поиска в архиве за счет индекса. Недостатки – постоянная нагрузка на серверное оборудование и каналы связи.

Для задач безопасного города типовой сервер видеоаналитики с процессором семейства Intel Core E5 V2 обрабатывает 30 – 50 HD-потоков.

Видеоанализ по запросу

В случае использования облачной видеоаналитики на мощном вычислительном кластере появляется возможность быстрой индексации больших объемов видеоданных по запросу пользователя. В обычном режиме видео записывается в архив без декодирования и без анализа (возможна частичная распаковка для контроля качества видео). Если возникает необходимость провести расследование, то пользователь указывает интервал для анализа, и кластер обрабатывает массивы видеоданных, выделяя объекты, траектории и ситуации на заданном интервале времени заданной камеры. Полученный индекс кешируется в базе данных, таким образом, повторные поисковые запросы по фрагменту видео выполняются быстро.

Время выполнения одного запроса индексирования видео продолжительностью 1 час на кластере из 12 серверов с процессором семейства Intel Core E5 V2 может составить 7–12 секунд.

Сервис видеоаналитики по запросу может быть либо интегрирован в облачную систему видеонаблюдения, либо предоставляться независимо. В последнем случае пользователь должен предварительно загрузить видео на сайт провайдера услуги, что занимает дополнительное время.

Недостаток видеоанализа по запросу – невозможность автоматического уведомления оператора о тревожном событии и существенная задержка при поиске на длительном отрезке времени или на большом количестве камер.

Заключение

Облачная веб-ориентированная видеоаналитика – амбициозный проект для разработчика и провайдера услуги. Адаптация традиционной системы видеоаналитики к облаку не обеспечивает желаемый уровень масштабирования системы. Необходима кардинальная переработка архитектуры, интерфейсов пользователя и интерфейсов программирования (API). Важными качествами облачной видеоаналитики являются балансировка нагрузки между серверами кластера, полная виртуализация и по-настоящему кроссплатформенный клиент. Благодаря доступности сервиса всем категориям пользователей и простой интеграции со внешними приложениями, облачная видеоаналитика может превратить систему видеонаблюдения в инструмент обеспечения безопасности и управления бизнесом нового поколения.

 

Николай Птицын

www.secuteck.ru

ЗАКАЗ ЗВОНКА