Системы видеонаблюдения: от разрозненных камер до умных сетей

Россия стоит на пороге кардинальных изменений транспорта и безопасности дорожного движения. Основную роль в этом играют технологии, одна из них – видеонаблюдение. Камеры снижают количество аварий и пострадавших, фиксируют нарушения, распознают номерные знаки автомобилей и лица людей и даже определяют, пристегнуты ли они ремнями безопасности.

 Кто присмотрит за дорогой снаружи?

Автоматические устройства уже давно заменяют людей в наблюдении за дорогой. На территории РФ насчитывается более 9 тысяч стационарных, 3,8 тысяч передвижных и 656 мобильных комплексов автоматической фиксации нарушений. Больше всего их в крупных городах, на федеральных трассах и на опасных локальных территориях. Преимуществом подобных устройств становится точность и беспристрастность.

По данным московского ГИБДД, на участках, оборудованных видеокамерами, количество ДТП и число пострадавших снизилось на треть. Однако здесь есть одно важное «но». Сокращение числа нарушений и аварий происходит, только если водители предупреждены, а сами камеры работают корректно. Если система видеофиксации неверно определяет скорость или путает автомобильные номера, эффект может быть нулевым. От систем наблюдения ждут уже не только фиксации, но и функций анализа собираемой информации. Поэтому на первый план выходит качество видеокамер и сопутствующего оборудования: разрешающая способность, скорость обработки, возможности поиска. Кроме того, оборудованию предстоит «нести службу» круглосуточно, в дождь и снег, в жару и холод, поэтому такие параметры, как наличие дневного и ночного режима и устойчивость к погодным условиям, значат очень много.

Мэрия французского городка Вилер-сюр-Сен установила камеры видеонаблюдения еще в 2007 году. Благодаря этому за несколько месяцев значительно сократилось число мелких правонарушений и возросла раскрываемость. «Город, насчитывающий всего около пяти тысяч жителей, опередил всех в деле борьбы с преступностью», – подчеркнул Пьер-Франсуа Деган, второй заместитель мэра и уполномоченный по вопросам безопасности.

Подобная система была установлена и в немецком городе Кайзерслаутерн перед Чемпионатом мира по футболу. Её основу составили 57 сетевых камер, благодаря которым администрация смогла неплохо сэкономить – там, где ранее требовалось два и более устройства, стало достаточно одного. При этом изображение имело высокую чёткость – в 6 раз выше стандартной. В дальнейшем здесь же была установлена городская система наблюдения, позволившая эффективнее управлять транспортным движением и организовать его.

Видеокамерами оснащают не только дороги общего пользования, но и проезды по территории предприятий, жилых комплексов, земельных участков. Функция распознавания номеров позволяет уменьшить очереди на въезд и выезд или автоматически открывать шлагбаумы.

Такая система, например, была установлена на производстве австрийской компании «Фрониус», выпускающей зарядные устройства, сварочную технику и солнечные элементы. Сотрудники или поставщики могут беспрепятственно въезжать на территорию и покидать её – для них шлагбаумы открываются автоматически. Неизвестные системе посетители должны предварительно связаться с проходной. Это стало возможным благодаря четырём направленным на номерные знаки камерам, а также программному обеспечению для распознавания образов.

Устройства видеонаблюдения становятся «глазами» интеллектуальной системы, которая оптимизирует заполнение парковки, контролирует процессы загрузки и разгрузки автомобилей, сокращая время стоянки и защищая территорию от доступа постороннего транспорта.

Интересный тренд, который намечается в наружном видеонаблюдении, – применение дронов и совместное использование летальных аппаратов и наземных роботов. Лучше всего они работают в связке со стационарными камерами: если обнаружено что-то подозрительное, мобильные устройства отправляются для получения более точной информации.

Некоторые разработчики пошли ещё дальше: в 2018 году была представлена модульная камера, способная трансформироваться в квадрокоптер. Таким образом, изобретение объединило в себе сразу два устройства – стационарную камеру и дрон.

Железнодорожная компания Deutsche Bahn с 2015 года с помощью летальных аппаратов с видеокамерами успешно борется с граффитчиками, которые раскрашивают вагоны, стоящие в депо. По статистике компании за последний год было испорчено 14 000 вагонов, и затраты на закраску составили 9,8 млн долларов. Так как традиционные методы патрулирования были неэффективны, компания приобрела за 77 000 долларов небольших дронов, которые летали на высоте 150 метров и были оснащены встроенной видеокамерой и датчиками, реагирующими на тепло и движение.

Кстати, дроны и наземные роботы также работают вместе: китайские инженеры создали алгоритм, позволяющий им создавать карту окружающей среды и избегать препятствий. Эксперименты показали, что система аппаратов функционирует более эффективно, чем они же поодиночке.

А кто проследит за безопасностью внутри?

Видеонаблюдение внутри транспорта решает несколько основных задач. Главная из них – обеспечение безопасности, но она трактуется шире: как постоянный мониторинг и связь с системами реагирования.

Камера в кабине водителя контролирует его работу и следит за состоянием – так можно вовремя обнаружить усталость или сонливость. Внутри грузовых контейнеров видеонаблюдение фиксирует соблюдение условий транспортировки и сохранность груза. Эффективность работы зависит от качества распознавания в темноте и скорости обработки и реагирования. Камеры в салоне транспорта, в здании вокзала или аэропорта становятся для пассажиров гарантией безопасности. Уже сейчас системы видеонаблюдения умеют распознавать номера и лица, транслировать изображение и звук, одновременно передавать и записывать сигнал, выполнять поисковые запросы по фото и по тексту. Интеллектуальная система может сравнить изображения с нескольких камер, например, установленных на одном вокзале, и отследить перемещения людей или предметов. Чаще всего информация поступает диспетчеру, который при необходимости организует помощь. Камеры самостоятельно распознают нештатные ситуации – такие как задымление или оставленные без присмотра вещи – и реагируют в автоматическом режиме. Подобная система работает, в частности, в петербургском метрополитене. Объединение камер и программного обеспечения с элементами искусственного интеллекта позволяет мгновенно определить внештатную ситуацию, например, начинающуюся драку, и автоматически отправить уведомление диспетчеру.

Однако, как отмечалось ранее, установка камер может влиять не только на безопасность, но и на финансовые показатели компании. Так, небольшой таксопарк в российском регионе установил системы видеонаблюдения внутри салонов автомобилей, и это привело к росту выручки и снижению амортизационных расходов на 20 %.

Умное видеонаблюдение внутри и снаружи

От разрозненных камер технологии видеонаблюдения переходят к интеллектуальной сети, дублирующей транспортную инфраструктуру. Система реагирует на незаконное проникновение, контролирует соблюдение правил всеми участниками, в том числе оплату проезда, и гарантирует безопасность и равные условия. Например, в знаменитом Лондонском метро, общая протяженность линий которого составляет более 400 км, система видеонаблюдения обеспечивает возможность проводить ремонт и обследование сети, не опасаясь проникновения посторонних лиц и не затрачивая непомерные средства на ручной контроль всех участков. В туннелях всегда темно, поэтому задействуются тепловизоры, а в случае нарушения подается звуковой сигнал, так что участие людей в процессе сводится к минимуму.