webdonsk.ruВидеонаблюдение с распознаванием лиц своими руками
Добавил пользователь Алексей Ф. Обновлено: 18.09.2024
Какие законы контролируют работу компаний, использующих системы распознавания лиц? Как вы можете повлиять на распространение биометрической информации о себе? И есть ли смысл к этому стремиться?
В аэропортах все чаще устанавливают системы распознавания лиц для ускорения регистрации. Сесть на самолет, не проходя автоматический биометрический контроль, можно, но придется потратить значительно больше времени на все процедуры.
Распознавание лиц и закон: самое важное коротко
Чтобы оградить себя от распознавания лиц, можно использовать разные приемы: от специального макияжа до масок и капюшонов. Правда, для систем, которые все чаще использует не только государство, но и бизнес разного масштаба, такой камуфляж малоэффективен. Кроме того, в некоторых странах скрывать лицо на публике запрещено. Изображение: Ivideon
Под наблюдением
По всему миру камер видеонаблюдения становится больше: в одном только Лондоне их количество превышает 500 тысяч. Одна из причин их популярности — развитие систем распознавания изображений на базе машинного обучения.
Есть и обратная сторона медали — мысль о том, что вы находитесь под постоянным наблюдением, и данные о вас попадают в руки неизвестных вам компаний, может вызывать чувство дискомфорта.
Городской совет Сан-Франциско, например, вообще запретил госорганам использовать системы распознавания лиц, посчитав, что технология может привести к злоупотреблению властными полномочиями.
Правда, одними лишь запретами бороться с технологическим прогрессом сложно — гораздо эффективнее оговаривать прикладные варианты использования систем и совершенствовать требования законодательства к ним.
Распознавание лиц в России
В нашей стране вопросы видеонаблюдения затрагиваются в ч. 1 ст. 152.2 Гражданского кодекса РФ. В соответствии с ГК, согласие на получение и использование изображения гражданина не требуется, если наблюдение ведется в государственных или общественных интересах, в общедоступных местах и на публичных мероприятиях.
Обладателю такой системы необходимо получать лицензию на обработку персональных данных и выполнять требования к ИТ-инфраструктуре, используемой для хранения таких данных (также придется получить согласие субъектов на сбор и обработку ПД — в письменной форме).
Попадание под наблюдение может вызывать дискомфорт даже у самых законопослушных граждан. Неудивительно, что у людей возникает желание начать скрывать свое лицо.
Самым очевидным способом сохранить анонимность можно считать элементы одежды вроде солнцезащитных очков, шарфов и глубоких капюшонов — никто не сможет определить ваше лицо, если его не видно.
Но эффективность таких методов сомнительна. Хотя бы потому что в некоторых странах эти практики идут вразрез с законодательством. Например, запреты на ношение масок введены в пятнадцати штатах и нескольких административных образованиях США. Их приняли еще в XX веке, чтобы подавить выступления Ку-клукс-клана, члены которого скрывали свои лица.
Такие законы действуют в США, Канаде, Австрии, Дании и многих других странах. В России запрет на ношение масок распространяется только на общественные мероприятия и демонстрации. Наказания за нарушение законодательства разнятся. Например, в Испании демонстранты, закрывающие свои лица, могут получить штраф в 30 тысяч евро. В Канаде за аналогичное преступление предусмотрено тюремное заключение на срок до десяти лет.
Нарушителям выписывают штраф в 150 евро. Похожие ограничения действуют в Германии, но в этом случае нарушителям грозит гораздо более серьезное наказание — можно попасть в тюрьму на срок до одного года.
Помимо проблем с законодательством, ношение элементов одежды, скрывающих лицо, может приводить к трудностям в социальной среде.
Условно, если у человека в маске украли деньги (под камерой), то ему может быть сложно доказать полицейским, что на видеозаписи именно он. Случаются и более серьезные инциденты — например, в США сотрудник полиции случайно выстрелил в актера во время съемок любительского фильма. Он принял его за настоящего преступника в балаклаве, который грабил бар.
В конце декабря благодаря видеозаписям полицейским удалось найти и арестовать трех преступников, виновных в разбойном нападении и краже автомобиля.
Системы видеонаблюдения не только помогают искать преступников, они также не дают посадить в тюрьму невиновных. К примеру, в 2015 году с жителя Техаса сняли серьезные обвинения, так как суду предоставили видео из торгового центра.
На записи было видно, что в момент совершения преступления подозреваемый ходил по магазинам с женой. Таким образом, видеонаблюдение позволило предотвратить несправедливость.
Эффективнее знать законы, четко понимать свои права и возможные последствия, нежели отрицать позитивные стороны развития технологии.
В этой статье на примере Москвы и других крупных городов рассмотрено, как работает распознавание лиц в системах уличного видеонаблюдения, чем полезно и опасно такое применение Data Science, а также какие ML-алгоритмы используются для компьютерного зрения и аналитики больших данных.
Что такое видеоаналитика и при чем тут распознавание лиц
Прежде всего стоит пояснить, что распознавание лиц с помощью камер наружного наблюдения – это частный случай видеоаналитики – технологии, которая использует методы компьютерного зрения для автоматизированного получения данных на основании анализа изображений с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей. Видеоаналитика автоматизирует четыре основных функции охраны [1]:
- обнаружение;
- слежение;
- распознавание;
- прогнозирование.
- обнаружение объектов (object detection)через их локализацию в кадре;
- слежение за объектами (object tracking) – непрерывный мониторинг за движением человека в толпе на длинной траектории;
- классификация объектов (object classification)для фильтрации оперативных уведомлений или результатов поиска, когда нужно отделить человека от автомобиля, дерева или рекламного стенда. Алгоритмы классификации в современных системах видеоаналитики могут определить пол, возрастную группу и другие категориальные признаки, характерные для людей.
- идентификация объектов (object identification), что на бытовом уровне и считается непосредственным распознаванием личности по биометрии лица, походке или другим индивидуальным признакам.
Кроме этого системы видеоаналитики обеспечивают ряд специфических функций, таких как [2]:
- распознавание тревожных ситуаций, например, конфликтное поведение, драка, падение и пр.
- прогнозирование поведения объекта или возникновения ситуаций, таких как образование очереди на кассе через 15 минут с учетом числа зашедших покупателей и числа работающих касс;
- интеллектуальное сжатие видеоконтента с учетом интереса потребителя, например, передавая диспетчеру только видео с тревожными ситуациями;
- ранжирование (определение приоритета) событий;
- удаление персональных данных из видеоряда, например, с помощью детектора лиц.
Из коммерческих приложений видеоаналитики с распознаванием лиц наиболее частыми считаются следующие [2]:
- подсчет людей, таких как пассажиры в общественном транспорте или аэропортах, посетители торговых центров, болельщики на стадионе и пр.;
- оценка эффективности визуальной рекламы, когда анализируется время, которое каждый прохожий потратил на просмотр информации со стенда, витрины и иного рекламного носителя;
- анализ длины очереди, когда ML-алгоритм идентифицирует на видео головы людей, стоящих друг за другом в кассу магазина или пропускной пункт, исключая тени, блики, посторонние предметы и прочие нецелевые объекты.
С точки зрения безопасности на государственном и муниципальном уровнях видеоаналитика – отличный инструмент для поиска пропавших без вести и разыскиваемых людей, например, преступников или подозреваемых в правонарушениях. Однако, именно это применение сегодня вызывает негативную реакцию населения, что будет рассмотрено далее.
Распознавание лиц в Москве: крупнейшая система видеонаблюдения в мире
Еще в 2016 году Департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы запустил пилотный проект системы распознавания лиц для городских камер видеонаблюдения, которых на тот момент было установлено около 150 тысяч во всей столице [3]. В 2020 году таких камер примерно 200 тысяч, из них более 100 тысяч установлено на подъездах жилых домов, более 20 тысяч – на дворовых территориях и около 4 тысяч – в местах массового скопления людей. ДИТ сообщает, что в 2019 году с помощью городской системы видеонаблюдения было зафиксировано более 200 тысяч нарушений в сфере городского благоустройства и раскрыто около 4300 преступлений, в т.ч. особо тяжких [4].
Сегодня московская система городского видеонаблюдения с распознаванием лиц считается самой крупной в мире. Разработчиком технологии распознавания лиц в видеопотоке является российская компания NtechLab, известная своим мобильным приложением FindFace [5]. С января 2020 года технология распознавания лиц от NtechLab внедрена во все московские камеры видеонаблюдения, за что мэрия Москвы заплатила более 200 миллионов рублей. Сам процесс распознавания лица на видео реализован следующим образом [6]:
- камера формирует видеопоток из огромного числа кадров, в каждом из которых детектор ищет и фиксирует изображения лиц, т.е. сначала выполняется поиск лица в кадре (детектирование объекта);
- затем алгоритм преобразует изображение в уникальный цифровой код, трансформируя биометрические черты в числа;
- далее происходит непосредственно распознавание найденного лица, когда цифровая биометрия сверяется с существующими базами данных. При этом устанавливается не однозначное соответствие, а степень схожести двух изображений – детектированного и из базы розыска.
- В случае высокой степени совпадения, сотрудник правоохранительных органов получает оповещение, где искать возможного правонарушителя.
Таким образом, система видеоаналитики работает с деперсонифицированными снимками, а непосредственную личность граждан устанавливают сотрудники правоохранительных органов в соответствии с законом [6]. Это замечание можно рассматривать как своего рода ответ на жалобы активистов, наиболее известными из которых сегодня считаются прецеденты с оппозиционным политиком Владимиром Миловым и правозащитницей Аленой Поповой. В январе 2020 года они подали судебный икс к столичному МВД и ДИТ с требованием запретить систему распознавания лиц на городских улицах и удалить изображения граждан из баз данных, т.к. они попали туда без их согласия. Районный суд Москвы не удовлетворил требования активистов [3].
Пока из наиболее значимых результатов, достигнутых текущей системой столичного видеонаблюдения с распознаванием лиц, Правительство Москвы отмечает следующие [3]:
Распознавание лиц в России и в мире
В Академическом районе Екатеринбурга тестируется новая интеллектуальная система безопасности, сканирующая лица и запоминающая номера автомобилей. К ней будет подключено около 4 тысяч камер для анализа изображения в режиме онлайн, чтобы распознавать неадекватные действия отдельного человека или группы людей. При этом любой попавший на запись объект (человеческое лицо или номер автомобиля) автоматически сканируется, после чего можно вычислить всю историю его передвижения [8].
Рис.1. ТОП-20 городов мира с самым большим числом камер видеонаблюдения
Распознавание лиц в Китае
Еще в 2016 году в Китае работало минимум 176 миллионов камер, расположенных на городских улицах и внутри зданий. В 2020 году правительство планирует установить еще 450 миллионов, чтобы сделать максимально просматриваемым каждый город страны. Примечательно, эта национальная система видеонаблюдения с распознаванием лиц является частью комплексного проекта по оценке благонадежности граждан. Каждому человеку присваивается рейтинг, от которого зависит его жизнь, включая образование, кредитование, международные путешествия, страхование и прочие государственные услуги, муниципальные сервисы и бизнес-приложения (рис. 2). Например, граждане с высоким социальным рейтингом могут получать скидки на электроэнергию, брать вещи в аренду без залога и даже получать сниженный процент по кредиту в банке. А китайский сайт знакомств Baihe даже продвигает учетные записи таких граждан в топ, оставляя неблагонадежных где-то внизу рейтинга.
Даже в общеобразовательных школах китайцы активно внедряют системы видеонаблюдения, размещая над доской три камеры. Они передают видеопоток на сервера, где данные обрабатывают ML-алгоритмы. Таким образом, нейросети отслеживают тех учеников, кто отвлекается, смотря в окно или разговаривая с соседом. Информация о недобросовестных учениках передается учителю, и тот принимает меры. Тестирование такой системы в нескольких школах существенно повысило успеваемость: ученики стараются не отвлекаться, занимаясь уроками в учебное время [10].
Рис. 2. Принцип социального рейтинга в Китае
В мае 2020 года администрация китайского города Ханчжоу, где расположена штаб-квартира Alibaba Group, сообщила о создании постоянно действующей на государственном уровне рейтинговой системы для оценки здоровья граждан. Она работает по принципу системы Alipay Health Code, запущенной в Китае в феврале 2020 года для отслеживания физических контактов с зараженными COVID-19. Система создана на базе приложения Alipay, разработанного дочерней структурой Alibaba. Так администрация Ханчжоу предлагает использовать QR-коды с мобильного телефона для считывания рейтинга его владельца. Например, если человек употребляет алкоголь или курит сигареты, его рейтинг будет понижаться, а если ходит в фитнес-центр — повышаться. Данные об этом планируется получать автоматически из анализа видеоизображений с городских улиц. Российский вице-премьер Максим Акимов раскритиковал такую идею социального рейтинга граждан на основании их персональных данных, отметив неприемлемость ее внедрения в России [11].
Заключение
Еще одним риском является возможность утечки биометрических данных из систем видеонаблюдения, как это случилось в декабре 2019 года, когда на черном рынке данных продавалась информация с московских камер [12]. Наконец, с точки зрения обывателя повсеместное видеонаблюдение вторгается в его личную жизнь, лишая права на приватность. Поэтому в некоторых городах на использование этой технологии накладывается мораторий до тех пор, пока не будут разработаны правила ее легитимного применения без ущерба приватности жителей. Например, в Сан-Франциско власти временно запретили полиции и другим ведомствам использовать функцию распознавание лиц в системах городского видеонаблюдения, пока не появятся соответствующие регламенты [10]. В России государство стремится по максимуму контролировать своих граждан, однако осознает необходимость тщательной проработки юридических аспектов цифровизации, к которой относится городское видеонаблюдением с распознаванием лиц.
·8MP CMOS сенсор 1/1.8 ” Sony ·Сжатие H.265+ ·Моторизированный объектив 3.6~11 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Молниезащита до 6 кВ ·Алгоритм распознавания лиц ·Удаленный просмотр с помощью мобильного п..
·8MP CMOS сенсор 1/1.8 ” Sony ·Сжатие H.265+ ·Высококачественный объектив 3.6 мм ·ИК подсветка 30 м ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Молниезащита до 6 кВ ·Видеонаблюдение распознавания лиц ·PoE ·Удаленный просмотр с помо..
·5MP CMOS сенсор 1/2.8 ” ·Sony STARVIS ·Сжатие H.265+ ·Металлический корпус IP67 ·Моторизированный объектив 2.8~12 мм ·ИК подсветка 30 м ·Молниезащита до 6 кВ ·Видеонаблюдение распознавания лиц ·PoE ·Удаленный просмотр с пом..
·5MP CMOS сенсор 1/2.8 ” Sony STARVIS ·Сжатие H.265+ ·Высококачественный объектив 3.6 мм ·ИК подсветка 30 м. PoE ·Поддерживается несколько веб-браузеров ·Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения / VMS ·Видеонаблюдение распознавания лиц..
·8MP CMOS сенсор 1/1.8 ” Sony ·Сжатие H.265+ ·Высококачественный объектив 6 мм ·Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения/VMS ·Молниезащита до 6 кВ ·Металлический корпус IP67 ·Видеонаблюдение с распознаванием лиц ·Интеллектуальна..
·8MP CMOS сенсор 1/1.8 ” Sony ·Сжатие H.265+ ·Высококачественный объектив 3.6 мм ·ИК подсветка 30 м ·Интеллектуальная видеоаналитика. Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения/VMS. Металлический корпус IP67 ·Видеонаблюдение с распознаванием ли..
·5MP CMOS сенсор 1/2.8 ” Sony STARVIS ·Сжатие H.265+ ·Объектив 6 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения/VMS ·Металлический корпус IP67 ·Молниезащита до 6 кВ ·Видеонаблюдение с распознаванием ..
·5MP CMOS сенсор 1/2.8 ” Sony STARVIS ·Сжатие H.265+ ·Высококачественный объектив 3,6 мм ·PoE ·Металлический корпус IP67 ·Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения / VMS ·Молниезащита до 6 кВ ·Видеонаблюдение распознавания лиц &m..
·2MP 1/2.8” Sony STARVIS CMOS ·Сжатие H.265 ·Высококачественный объектив 3.6 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Видеонаблюдение с детектированием лиц ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Поддержка нескольких веб-браузеров ·Удаленный просмотр..
·2MP CMOS сенсор 1/2.9 ” ·Сжатие H.265 ·Высококачественный объектив 6 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Видеонаблюдение с детектированием лиц ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Поддержка нескольких веб-браузеров ·Удаленный просмотр с помо..
·2MP CMOS сенсор 1/2.9 ” ·Сжатие H.265 ·Высококачественный объектив 3.6 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Видеонаблюдение с детектированием лиц ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Поддержка нескольких веб-браузеров ·Удаленный просмотр с по..
·8MP CMOS сенсор 1/1.8 ” Sony ·Сжатие H.265+ ·Моторизированный объектив 3.6~11 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Видеонаблюдение с распознаванием лиц ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Поддержка нескольких веб-браузеров ·Удаленный просмот..
·5MP CMOS сенсор 1/2.8 ” Sony STARVIS ·Сжатие H.265+ ·Моторизированный объектив 2.8~12 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Видеонаблюдение с распознаванием лиц ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Поддержка нескольких веб-браузеров ·Удаленный..
·2MP CMOS сенсор 1/2.9 ” ·Сжатие H.265 ·Моторизированный объектив 3.35~10.05 мм ·ИК подсветка 30 м ·PoE ·Видеонаблюдение с детектированием лиц ·Интеллектуальная видеоаналитика ·Поддержка нескольких веб-браузеров ·Удаленный просмотр..
Инновационный нейронный процессор в мини сервере BioServer 2 может обеспечить до 3,2 ТФ пиковой вычислительной мощности, а новейший алгоритм распознавания лиц на основе технологи Mobile-net проводит расчеты менее чем за 0,25-0,5 мс. Мини сервер BioServer2 может использоваться для распознавания ..
• Поддержка до 36 каналов видеоввода с 4K камер: 4 канала для распознавания лиц + 32 канала видео мониторинга и записи. • Поддержка до 5000 шаблонов. • Поддержка функции IVA (интеллектуальный видеоанализ): пересечение границ, длительное нахождение в зоне, появившийся объект, исчезнувш..
· 2MP 1/2.8” Sony STARVIS CMOS · Сжатие H.265 · Высококачественный объектив 3.6 мм · ИК подсветка 30 м · PoE · Алгоритм детектирования лиц · Интеллектуальная видеоаналитика · Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения / VMS &middo..
Благодоря технологии Sony STARVIS, коотрая в сочетании с настоящей технолологией WDR и передовыми технолониями обеспечивает превосходное ночное видение, 2-мегапиксельные IP-камеры серии W - это идеальное решение для кристально чистого видеонаблюдения как днем, так и ночью. Благодаря встроенному алго..
· 2MP 1/2.8” Sony STARVIS CMOS · Сжатие H.265 · Высококачественный объектив 2,8 мм · ИК подсветка 30 м · PoE · Интеллектуальная видеоаналитика · Алгоритм детектирования лиц · Удаленный просмотр с помощью мобильного приложения / VMS &middo..
· 1/2,8" 2МП Sony STARVIS · H.265+ · Встроенный PoE · Встроенный алгоритм распознавания лиц · Вместимость 2000 шаблонов лиц в камере · Cигнал тревоги из белого/черного списка · Доступна интеллектуальная видеоаналитика · Поддержка не..
Серия BioEco - это супер экономичное решение, основанное на передовой технологии для кристально чистого видеонаблюдения с алгоритмом обнаружения лиц, камера поддерживает развертывание сигналов тревоги по событиям белого / черного списка в различных ситуациях. Камера также поддерживает несколько веду..
Многие корпоративные покупатели NAS-ов Synology выбирают эти решения для систем видеонаблюдения, поскольку с незапамятных времён эта компания предлагала простой и эффективный инструмент для обеспечения безопасности в доме, в магазине или в коттедже. И поскольку бизнес компании активно, в прошлом году она предложила решение для видеонаблюдения в функцией интеллектуального распознавания лиц.
DVA3219 - первое устройство для Edge-видеонаблюдения
Характеристики Synology DVA3219:
- Процессор Intel Atom C3538 (4С, 2.1 GHz, Hardware AES-NI)
- ОЗУ: 1 модуль 4Gb DDR4, всего до двух модулей SO-DIMM общим объёмом до 32 Гб
- GPU: Nvidia GeForce 1050 Ti, 4 GB
- 4 отсека для 3.5/2.5" HDD/SSD с интерфейсом SATA-600
- Возможность подключения двух дисковых полок по 5 дисков DX517
- Поддержка SSD-кэширования
Сама платформа для настольных NAS-ов у Synology уже давно не меняется, поэтому описывать дизайн корпуса и охлаждения я не вижу смысла. Вместо этого давайте ответим на наиболее частые вопросы о работе этого устройства.
Может ли DVA3219 работать как NAS?
Да, эта модель поддерживает все те же функции, что реализованы в настольных NAS-ах серии DS. Вам доступен файловый шаринг по протоколам CIFS (SMB) / NFS / iSCSI, резервное копирование вашей IT-инфраструктуры (читайте наш обзор Synology Active Backup for Business), платформа виртуализации, контейнерная виртуализация, сервер мультимедиа и даже закачка торрентов, если вам это важно.
Какая видеокарта установлена в DVA3219?
Самая обычная NVIDIA GeForce Ti1050 c 4 Гб памяти DDR5 от OEM-производителя, определить которого не удалось. Видеокарту можно вытащить и установить в настольный ПК: она определяется, на ней можно работать и играть, подключив монитор, если конечно вы найдёте, во что играть на GeForce Ti1050.
Но подключить к NAS-у монитор нельзя: порты HDMI и DVI скрыты внутри корпуса.
Можно ли использовать видеокарту для чего-то другого?
При первичной настройке NAS-а вы устанавливаете в систему SDK CUDA, правда выбора версии у вас нет. При использовании Docker, вполне возможно получить доступ к ресурсам GPU, но учитывая что CUDA презентует ресурсы GPU полностью под приложение, интеллектуальные функции видеонаблюдения работать не будут.
Доступны ли функции глубинного анализа видео на моделях с мощными CPU?
Нет, такие возможности как распознавание лиц, детектер периметра, подсчёт потока клиентов, требуют иной архитектуры вычислений, и запускаются только на NAS-ах с GPU.
Чем ещё DVA3219 отличается от обычных настольных NAS-ов Synology?
Поскольку устройство позиционируется как периферийный видеорегистратор, здесь нет выделенных слотов под SSD кэш и нет высокоскоростных 10-гигабитных интерфейсов. Зато устройство имеет целых 4 сетевых порта, для каждого из которых вы можете настроить VLAN для разграничения сетевого трафика и аггрегацию каналов для повышение отказоустойчивости.
Какие интеллектуальные функции есть?
Конечно, флагманской интеллектуальной функцией является способность устройства различать людей на видеосъёмках, да так, чтобы вы могли составив картотеку ваших посетителей и сотрудников, впоследствии посмотреть, кто и как часто попадал в поле зрении камеры.
Одновременно в DVA3219 может быть запущено 4 задачи анализа видеопотока, причём не важно будут это 4 камеры или 1. Это, собственно:
- распознавание лиц,
- счётчик числа посетителей, ,
- нарушения виртуальной границы,
- более точное определение движения (с учётом погодных условий)
Функции распознавания лиц
Пожалуй, начать надо с того, что Synology научилась отличать на записи людей от животных и автомобилей. Но в текущей версии ПО, принадлежность объекта к расе людей, машин или животных устройство определяет исключительно по физическим размерам в кадре: если движение зафиксировано на малой площади кадра, то в базу записывается событие с указанием на животное, на средней площади – человек, на большой – автомобиль. Следовательно, если в кадр попадёт слон или лошадь, возможны варианты… Но это, как говорится, лишь приятное отступление, а на деле в первое время вам предстоит провести некий процесс обучения, составляя базу портретов ваших посетителей.
Вы спросите меня, как применить распознавание лиц локально? Достаточно просто: вы можете создать базу данных ваших сотрудников и гостей, определить их статус (например, VIP или наоборот персоны нон грата), а впоследствии в базе легко выбрать интересующего вас сотрудника и открыть все записи, в которых он, прямо скажем, засветился.
И не надо думать, что для распознавания лиц нужна какая-то сверхдорогая 4K камера: разрешения 720p @ 24FPS вполне хватает для уверенной работы этой функции. Принципиально уже сегодня возможностей Synology DVA3219 достаточно, чтобы открывать двери для сотрудников автоматически на основе распознавания лиц.
Дополнительные функции глубокого анализа
Одновременно в DVA3219 может быть запущено 4 задачи анализа видеопотока, причём не важно будут это 4 камеры или 1. Это, собственно, распознавание лиц, анализ числа посетителей, прошедших через дверь, поиск на видео автомобилей или животных и анализ нарушения виртуальной границы.
Конечно, наше воображение, подогретое слухами о предстоящем цифровом контроле населения через камеры наблюдения, рисует поистине безграничные возможности для данной технологии: мы мечтаем о поиске человека по фотографии, о каталогизации его перемещений по нашему объекту, где ведётся видеонаблюдение, о возможности поиска его профиля в соц.сетях, но… реальность куда более прозаична. На сегодня функционал Synology DVA3219 позволяет обнаруживать на видео людей и… просматривать последние события по событиям в общей ленте.
Данная функция может быть особенно полезна, когда вы наблюдаете за какой-то большой территорией, например, внутренним двором здания, и в общем потоке событий вам будет легко определить, когда в поле зрения камеры попадали люди, а когда - транспортные средства. Впоследствии при расследовании инцидентов это может сократить время нахождения видеозаписей.
Собственно, из возможности отделять людей от машин и произрастают две дополнительные функции интеллектуального видеонаблюдения: подсчёт людей, пересекающих некую виртуальную границу, и улучшенное определение движения. Сегодня работа с людскими потоками, возможность предсказывания направления толпы в разных условиях, является едва ли не базовым столпом урбанистики и рекламы. Но для того, чтобы суметь посчитать число посетителей, проходящих через дверь, камера должна быть установлена строго на потолке и смотреть на макушки. У нас такой возможности нет, поэтому протестировать мы её не можем. К слову, сегодня технологии для видеонаблюдения позволяют подсчитывать количество посетителей и строить тепловые карты посещаемости объектов, так что никаких технических ограничений для этой функции нет, и Synology надо срочно исправляться.
И что с этим делать?
Среди встроенных профилей есть очень актуальный “детектор одетых масок”, который поможет вам поднять дисциплину в период эпидемий. Единственное, чего мало, так это встроенных профилей: мне бы хотелось увидеть расклейщиков объявлений, людей в форме, курящих, ненадевших маску или каску, а лучше и вовсе дать возможность самому создавать такие условия. Но, этого нет даже в дорогом коммерческом софте, чего уж требовать от NAS-а.
Перспектива интеграции в Surveillance CMS
Конечно, можно только представить, какие перспективы даёт использование таких устройств, как DVA3219 в роли выделенных серверов для ИИ-обработки изображения в распределённых сетях видеонаблюдения. Я очень надеюсь, что в будущем Synology даст возможность NAS-у распознавать лица на записях, сделанных совершенно другими NAS-ами в других филиалах в других городах. Да и вообще для таких целей можно будет централизованно устанавливать NAS-ы с GPU и проводить удалённый анализ Edge-видео, пусть даже и с небольшой задержкой. Всё это обещает большие перспективы в будущем.
Ну а сегодня единственный способ использовать ИИ-функции DVA3219 в распределённой сети CMS - это устанавливать данный NAS в качестве главного хост-сервера, потому что данная модель может использовать интеллектуальные функции анализа видео только для записей со своих камер. При подключении устройства в виде хоста видеозаписи, для доступа к интеллектуальным функциям придётся заходить на сам сервер.
Выводы
Сегодня DVA3219 - это уже готовое решение, которое может улучшить качество работы службы безопасности вашего предприятия, при этом работая ещё и в качестве хранилища для резервных копий, и у меня нет никаких сомнений, что Synology добавит установку GPU в свои Enterprise-решения, в которых как правило пустуют PCI Express слоты расширения. Уже на сегодня это вполне жизнеспособное решение, которое может повысить защищённость вашей компании и облегчить работу по установлению обстоятельств произошедших инцидентов. Практически, сейчас вы можете отслеживать перемещения ваших сотрудников, получать информацию о посещениях вашей торговой точки или фиксировать проезд автомобильной техники в базе данных. Это очень хорошее начало для настольного NAS-а, который при этом сохраняет весь тот функционал, за который пользователи покупают устройства Synology.
Читайте также: