Розпізнавання осіб у системі відеоспостереження

Розпізнавання осіб (на англ. – Face Recognition) – це один Tyto з найбільш перспективних методів безконтактної та біометричної ідентифікації людини. Перші системи розпізнавання осіб були реалізовані як програми, що встановлюються на комп'ютер. Сьогодні в повсякденному житті ми використовуємо ці технології, наприклад, функція FaceID в мобільних пристроях.

Зміст: 

1. Варіанти реалізації систем відеоспостереження для розпізнавання осіб
2. Принцип роботи системи на базі апаратної відеоналітики
3. Розпізнавання осіб у системах відеоспостереження 
4. Приклад розпізнавання осіб
5. Рекомендації щодо встановлення камер

Відеоаналітика в системах відеоспостереження не стоїть на місці, базовим функціоналом таким, як вторгнення в периметр або перетин лінії, зникнення предмета з області, детекція руху, та інше, вже нікого не здивує. З недавнього часу, завдяки розвитку інтелектуальних технологій, розпізнавання осіб так само з'явилося в системах відеоспостереження і впевнено набуває масового характеру використання.

Існує безліч алгоритмів розпізнавання осіб, але у відеоспостереженні задіяли технологію, що працює на нейромережах, яка позначається абревіатурою AI (на англ. – Artificial Intelligence, що у перекладі – штучний інтелект). І слід зазначити, що AI-функції дають досить точні результати розпізнавання.

Варіанти реалізації систем відеоспостереження для розпізнавання осіб:

1. Спеціалізований софт та сервер

У системах є IP-камери, що передають відеопотоки на сервер. На сервері встановлюється спеціалізоване програмне забезпечення, яке виконує аналіз відеопотоків та порівнює отримані з відеопотоків зображення облич із шаблонами бази облич.

• Переваги: ​​можливість підключення зазначеного сервера до існуючої системи відеоспостереження. 
• Недоліки: рішення є високою вартістю сервера, як апаратної так і програмної. 

2. Апаратна відеоаналітика на борту IP-камери 

В даному випадку аналіз зображення буде проводитися самою камерою, а на сервер або відеореєстратор передаватимуться вже оброблені метадані. 

Переваги: ​​керуючі та записуючі пристрої не витрачають ресурси на обробку

відеопотоків, що призводить до відносно недорогої вартості рішення. Також IP-камери з вбудованою відеоаналітикою на базі AI за вартістю не набагато дорожче звичайних IP-камер. 

Недоліки: сумісність між різними виробниками камер, при розширенні система буде прив'язана до одного і того ж виробника.

Враховуючи, що економічна складова систем на базі апаратної відеоаналітики камер переважає, то в подальшому наші розгляди стосуватимуться лише таких систем, а для демонстрації роботи системи використовуватимемо обладнання Tyto.

Принцип роботи системи на базі апаратної відоналітики:

З боку камери відбувається: 

1. Виявлення та захоплення особи в кадрі;
2. Виділення характерних точок на обличчі та встановлення зв'язку між ними; 
3. Формування цифрового шаблону особи (метаданих);
4. Передача метаданих у систему (NVR, VMS)

З боку NVR, VMS: 

1. Надходження та формування шаблонів осіб від камер; 
2. Проведення порівняльного аналізу;
3. Виконання сценаріїв;
4. Формування відеоархіву з прив'язкою до бази даних осіб.

Розпізнавання осіб у системах відеоспостереження Tyto

Розпізнавання осіб у системах відеоспостереження Tyto реалізовані в новій лінійці камер та відеореєстраторів з позначенням AI. Використання NVR (AI) дозволить організувати систему відеоспостереження та контролю за розпізнаванням осіб. Така система виявляє людину за геометрією обличчя, зберігає її профіль в базу даних, і виявляє нові появи в зоні перегляду камер. 

NVR (AI) підтримує розпізнавання облич IP-камер Tyto серії AI по всіх 4, 8, 16, 32, 64-х каналах. Рішення оптимально підходить для встановлення на невеликих та середніх об'єктах, на яких необхідна безконтактна та швидка ідентифікація людей, наприклад, у магазинах, приймальних або прохідних. Система зможе завчасно виявити і повідомити охорону з появою недоброзичливця по геометрії особи з чорного списку, або побудувати маршрут пересування особи, що цікавить, в зоні пересування камер. Систему також можна використовувати для обліку робочого часу персоналу.

Приклад розпізнавання облич:

Результати розпізнавання залежать від правильної установки камери. 

Рекомендації щодо встановлення камер:

• Камеру слід встановлювати в центральній частині входу-виходу на висоті підвісу 2 ~ 3 м 
• Кут нахилу має бути в діапазоні 10-15 градусів 
• Необхідно забезпечити хороше освітлення та уникати засвітки 
• Розмір особи у кадрі має бути не менше 150 пікселів

Рекомендовані значення для встановлення камери:

Якщо за фактом на об'єкті складно виконати рекомендації по висоті установки камери, то найкраще для розпізнавання облич використовувати камери з варіофокальним об'єктивом, оскільки є можливість оптично наближати картинку, і таким чином виконувати умови по куту нахилу та розміру обличчя в кадрі.