Р 78.36.030-2013
Применение программных средств анализа видеоизображения в системах охранного телевидения в целях повышения антитеррористической защищенности ПЦО подразделений вневедомственной охраны. Методические рекомендации

МИНИСТЕРС ТВО ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ГЛАВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ВНЕВЕДОМСТВЕННОЙ ОХРАНЫ

УТВЕРЖДЕНО Заместителем начальника ГУВО МВД России полковником полиции А.В.Грищенко 2 декабря 2013 г.

Применение программных средств анализа видеоизображения в системах охранного телевидения в целях повышения антитеррористической защищенности ПЦО подразделений вневедомственной охраны

Р 78.36.030-2013

Методические рекомендации

Моск'ка 21113

Методические рекомендации разработаны сотрудниками ФКУ НИЦ «Охрана» МВД России А.Р. Фамильновым, А.А. Михайловым, А.В. Котельниковым, Д.В. Топорковым, А.А. Клочковым под руководством А.Г. Зайцева.

ФКУ НИЦ «Охрана» МВД России выражает признательность сотрудникам ГУВО МВД России, принявшим участие в разработке данного документа.

Применение программных средств анализа видеоизображения в системах охранного тезевидения в цезях повышения антитеррористической защищенности ПЦО подра здезений вневедомственной охраны. Методические рекомендации. (Р 78.36.030-2013). -М.: НИЦ «Охрана», 2013. - 237с.

Рекомендации предназначены для инженерно-технических работников вневедомственной охраны, занимающихся техническим обслуживанием и эксплуатацией телевизионных систем видеоконтроля, установленных на ПЦО и прилегающей к нему территории.

ВВЕДЕНЫ с I января 2014 г.

€> ФКУ НИЦ «Охрана» МВД России, 2014

2

ОГЛАВЛЕНИЕ

1. ВСТУПЛЕНИЕ..............................................................4

2    КЛАССИФИКАЦИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯ ПО ТИПАМ.. 11

3    РАСШИРЕННАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ

ВИДЕОАНАЛИТИКИ.................................................12

4    ТИПЫ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА

ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯ, ИМЕЮЩИЕ ПРИКЛАДНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ПОДРАЗДЕЛЕНИЯХ ВНЕВЕДОМСТВЕННОЙ ОХРАНЫ..........................20

5    КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ.............................................32

5.1    Качественные критерии оценки.................................32

5.2    Количественные критерии оценки.............................33

5.3    Глубина базы данных и её влияние на быстродействие системы и вероятности

Еобн. и Т_лож_ трсв....................................... 42

5.4    Робн. и Тлож. трев. в зависимости

от условий наблюдений................................................43

5.5    Критерии оценки качества видеоаналитики

по методике «i-LlDS»...................................................43

6    ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ, ПРИМЕРЫ

РЕАЛИЗАЦИИ И УСЛОВИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ УСПЕШНОЙ РАБОТЫ, ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ...........................46

6.1 Примеры реализации................................................47

6.1.1    Система цифрового видеонаблюдения

«TRASSIR» фирмы «DSSL»..................................47

6.1.2    Система цифрового видеонаблюдения ООО

«СИНЕЗИС»............................................................48

6.1.3    Система цифрового видеонаблюдения «AXXON

SMART» фирмы «1ТУ»..........................................53

6.1.4    Система цифрового видеонаблюдения

«Интегра-Видео» фирмы «Интегра-С».................55

6.1.5    Система цифрового видеонаблюдения

«ORWELL 2К.» фирмы «ЭЛВИС».......................55

6.1.6Система цифрового видеонаблюдения фирмы

«СПЕЦЛАБ»............................................................58

6.1.7Система цифрового видеонаблюдения компании «Транзас».................................................................60

6.1.8    Система цифрового видеонаблюдения

«GLOBOSS» компании «КОДОС»........................62

6.1.9    Детектор движения (обнаружения человека)

компании «НОРДАВИНД»....................................64

6.1.10    Детектор движения (обнаружения человека)

компании «МЕГАПИКСЕЛЬ»............................65

6.1.11    Система цифрового видеонаблюдения

компании «СИНЕЗИС».......................................66

6.2    Условия, влияющие на успешность работы

программных средств анализа видеоизображений для движущихся объектов............................................68

6.3    Условия необходимые для успешной работы

программных средств анализа видеоизображений для движущихся объектов............................................70

6.4    Области применения, примеры реализации и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений

4

для регистрации вновь появившихся и исчезнувших предметов

из зоны наблюдения.......................................................72

6.4.1    Детектор оставленных/унесенных предметов

компании «VOCORD»............................................72

6.4.2    Детектор оставленных/унесенных предметов

фирмы компании «ЭЛВИС»..................................73

6.4.3    Детектор оставленных/унесенных предметов

фирмы компании «СИНЕЗИС».............................73

6.5    Области применения, примеры реализации и

условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений регистраторов автомобильных номеров...................74

6.5.1    Распознавание номеров модулем

«AutoTRASSIR» компании «DSSL».....................77

6.5.2    Программный комплекс «Авто-Интеллект»

компании «ITV»......................................................78

6.5.3Система «VOCORD Traffic» компании

«VOCORD»..............................................................79

6.5.4Модуль распознавания и регистрации автомобильных номеров компании «ИНТЕГРА-С»......80

6.5.5    Модуль регистрации номеров компании

«ЭЛВИС».................................................................81

6.5.6Модуль «Авто-Инспектор» компании «ISS».......82

6.5.7Модуль «SL-Traffic» компании «СПЕЦЛАБ».....82

6.5.8Модуль «Саг Flow II» компании «Мегапиксель» 83

6.5.9Модуль «ТелеВизард-АВТО» компании

«НОРДАВИНД»......................................................83

6.5.10    Модуль «Кодос-Авто» компании «КОДОС» .... 85

6.5.11    Модуль компании «СИНЕЗИС».........................86

6.5.12    Требования для регистраторов

автомобильных номеров........................................87

6.6Области применения и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений для комплексной охраны..........88

6.6.1    Запретная зона вокруг объекта охраны................89

6.6.1.1    Обнаружение движения нарушителя

в запретной зоне от компании «СИНЕЗИС».........89

6.6.1.2    Обнаружение движения нарушителя

в запретной зоне от компании «ЭЛВИС»..............90

6.6.2    Первый рубеж охраны (периметр охраняемого

объекта)....................................................................90

6.6.3    Внутренняя зона охраняемого объекта.................92

6.7    Примеры реализации обнаружения дыма и

пламени с помощью видеоаналитики........................93

6.7.1    Детектор дыма и огня компании «DSSL»............93

6.7.2    Детектор дыма и огня «Tahion SmokeDetector»

компании «VOCORD»............................................94

6.7.3    Детектор дыма и огня компании «СИНЕЗИС».... 95 6.7.4Детектор дыма и огня компании

«НОРДАВИНД»......................................................96

6.7.5    Детектор дыма и огня компании «ЭЛВИС».........96

6.7.6    Детектор дыма и огня компании «ИНТЕГРА-С» 97

6.8    Особо важная зона охраняемого объекта.................99

6.8.1    Примеры реализации видеоаналитики по

биометрии лица человека.....................................100

6.8.1.1    Модуль «Face-Интеллект» компании «ITV»... 100

6.8.1.2    Модуль «FaceControl» компании «VOCORD» 100

6.8.1.3    Модуль «Face-Инспектор» компании «ISS»... 104

6.8.1.4    Модуль «Видеолокатор. Аутентификация

по лицу» компании «СТИЛСОФТ»......................105

6.8.1.5    «Коридор безопасности» компании

«Стилсофт».................................................................105

6

6.8.1.6 Аутентификация по лицу компании

«СИНЕЗИС»...............................................................108

6.8.2Примеры использования видеоаналитики в

метрополитене.......................................................112

6.8.2.1    Видеоаналитика для метрополитена

компании «VOCORD»..............................................112

6.8.2.2    Видеоаналитика для метрополитена

компании «СИНЕЗИС»............................................115

7    ОБЪЕКТИВНЫЕ ПОГРЕШНОСТИ СРЕДСТВ

АНАЛИЗА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ......................117

8    РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА РАБОТЫ РЕАЛЬНЫХ

СИСТЕМ ВИДЕОАНАЛИТИКИ..............................121

9    ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ ... 127

9.1    Телевидение высокого разрешения HDcctv (High Definition Closed Circuit

Television).......................................................................127

9.1.1    Примеры оборудования HDCCTV.....................129

10    КАМЕРЫ БОЛЬШОГО МЕГАПИКСЕЛЬНОГО

РАЗРЕШЕНИЯ...........................................................141

11    «ОБЛАЧНАЯ» ВИДЕОАНАЛИТИКА..................153

12    ВЫВОД (ОБОБЩЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РД)......157

ПРИЛОЖЕНИЕ А Обзор «Видеоаналитика в IP-

камерах» ......................................................................162

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Обзор стандарта «ON V1F»...........231

Список используемой литературы и нормативной документации по данной теме...................................233

7

1. ВСТУПЛЕНИЕ

В последние годы существенно возрос интерес к видеоаналитике, причем часто продавцы и разработчики данного программного продукта необоснованно завышают реальные возможности видеоаналитики, что формирует неправильное представление о её возможностях.

В данных рекомендациях в основном будет рассмотрена видеоаналитика отечественных разработчиков, в первую очередь таких фирм как: «DSSL», «СИНЕ-ЗИС», «ITV», «1SS», «VOCORD», «ИНТЕГРА-С», «МЕГАПИКСЕЛ», «ЭЛВИС», «СТИЛСОФТ», «СПЕЦ-ЛАБ», «ТРАНЗАС», «НОРДАВИНД», «КОДОС» разумеется, список разработчиков видеоаналитики не ограничивается этими фирмами. Существуют и другие разработчики данного продукта, в том числе и иностранные компании, например, «BOSCH», «HIKVISION», «HONEYWELL», «GEUTEBRUCK» и т.д. Следует учесть, что ограниченный размер публикации не позволяет рассмотреть всех разработчиков данного продукта, более того, наблюдается стремительный и постоянный рост количества фирм (в основном за счет стран Азии и Китая), заявляющих о своих разработках в этой области.

Точного и общепризнанного определения видеоаналитики пока не существует. Различные компании вкладывают в этот термин своё понимание. Поэтому, если под видеоаналитикой понимать алгоритмы анализа видеопотока, основанные на «жесткой» логике (превышение видеосигналом таких параметров как амплитуда, длительность сигнала по времени.

геометрическая область изображения и т.д.), то видеоаналитикой обладают все производители (систем охранных телевизионных) СОТ. Под данное определение подходит простейший детектор движения.

Если в термин видеоаналитика вкладывать понятие «искусственный интеллект», то, к сожалению, ни одна область программирования или видеонаблюдения не обладают искусственным интеллектом.

Поэтому, будем понимать под видеоаналитикой - автоматическое получение систематизированной информации из видеопотока, её запись на носители информации с последующим поиском и воспроизведением.

Резкое снижение цен на телекамеры и рост возможностей видеопроцессоров позволило их использовать для самых разнообразных приложений, например: -обнаружение нарушителей в зонах наблюдения; -контроль доступа на объектах охраны (СКУД на оптической идентификации геометрических размеров ладони, расположения кровеносных сосудов, строения ушной раковины и т.д.);

-борьба с терроризмом;

-биометрическая идентификация человека по

лицу;

-считывание номеров автомашин, определение их скорости, направления движения и нарушения правил дорожного движения;

-контроль воздушной обстановки в аэропортах и обнаружение летательных аппаратов в воздухе;

-обнаружение возгорания в лесных массивах и помещениях;

9

-контроль за различными технологическими процессами;

-проведение статистических исследований (подсчет количества людей в толпе, направления их движения, приоритеты людей при выборе тех или иных товаров, количество припаркованных машин, заполняемость машинами перекрестков и т.д.);

-автоматизация движения роботизированных автотранспортных средств;

-мониторинг поведения людей в местах массового скопления народа;

-регистрация нестандартного поведения человека или групп лиц;

-бесконтактное наблюдение за животными. Более полно типовое использование видеоанализа изложено в структурных схемах при классификации видеоаналитики.

10