CC BY
480
обеспечение безопасности на объектах транспортной инфраструктуры посредством использования систем видеонаблюдения и
видеоаналитики
тне transport infrastructure safety by the use of video surveillance and video analytics
УДК 004: 351.749
ht
П.н. ЖУКОВА,
доктор физико-математических наук, доцент (Белгородский юридический институт МВД России
имени И.Д. Путилина) pnzhukova@mail.ru
M
P.N. ZHUKOVA,
doctor of physical and mathematical sciences, associate professor Putilin Belgorod Law Institute of inistry of the Interior of Russia)
i
I
В.А. НАСОНОВА,
кандидат физико-математических наук, доцент (Белгородский юридический институт МВД России имени И.Д. Путилина) pnzhukova@mail.ru
V.A. NASONOVA,
candidate of physical and mathematical sciences, associate professor Putilin Belgorod Law Institute of inistry of the Interior of Russia)
MP
А.Н. ПРОКОПЕНКО,
кандидат технических наук,
доцент (Белгородский юридический институт МВД России имени И.Д. Путилина) Alex_prokop@rambler.ru
A.N. PROKOPENKO,
сandidate of technical sciences,
associate professor (Putilin Belgorod Law Institute of Ministry of the Interior of Russia)
Аннотация: Статья посвящена рассмотрению основных аспектов использования современных систем видеонаблюдения для обеспечения безопасности на объектах транспортной инфраструктуры. Также внимание уделено анализу возможностей систем видеоаналитики.
Ключевые слова: транспортная безопасность, видеонаблюдение, видеоаналитика.
Abstract: the article is considerthe main aspects the use of modern surveillance systemsto provide transport infrastructure security. The special attention is paid to analysis of the possibilities of video analytics systems. Keywords: transport safety, video surveillance, video analytics._
Обеспечение безопасности населения является одной из первостепенных задач обеспечения безопасности нашего государства в целом. Важнейшей составляющей обеспечения безопасности населения является обеспечение безопасности на объектах транспортной инфраструктуры.
Часть 5 статьи 1 Федерального закона РФ от 09.02.2007 № 16-ФЗ «О транспортной безопасности» определяет, что объекты транспортной
инфраструктуры - это технологический комплекс, включающий в себя:
- железнодорожные, автомобильные вокзалы и станции;
- метрополитены;
- тоннели, эстакады, мосты;
- морские терминалы, акватории морских портов;
- порты, которые расположены на внутренних водных путях, судоходные гидротехнические сооружения;
- расположенные во внутренних морских водах, в территориальном море, исключительной экономической зоне и на континентальном шельфе Российской Федерации искусственные острова, установки, сооружения;
- аэродромы, аэропорты, объекты систем связи, навигации и управления движением транспортных средств;
- участки автомобильных дорог, железнодорожных и внутренних водных путей, вертодромы, посадочные площадки, а также иные обеспечивающие функционирование транспортного комплекса здания, сооружения, устройства и оборудование, определяемые Правительством РФ.
Для обеспечения безопасности на объектах транспортной инфраструктуры используются различные технические устройства и программное обеспечение. К основным из них относятся:
- системы охраны периметра объектов транспортной инфраструктуры;
- охранно-пожарная сигнализация;
- создание категорированных зон и регламентация систем допуска;
- системы досмотра пассажиров, багажа, транспортных средств и грузов и другие.
К таким системам относятся также комплексы видеонаблюдения, в том числе с использованием систем видеоаналитики.
Внедрение систем обеспечения безопасности на объектах транспортной инфраструктуры предусмотрено законодательными и нормативными правовыми актами.
В зависимости от категории объекта транспортной инфраструктуры предъявляются различные требования к обеспечению безопасности объекта и оборудованию его системами обеспечения безопасности. Приказы Минтранса России от 08.02.2011 № 40, 41, 42, 43 подразделяют объекты транспортной инфраструктуры на четыре категории по требованиям безопасности. Причем вне зависимости от категории безопасности технические средства должны обеспечивать на всех объектах транспортной инфраструктуры обнаружение физических лиц и транспортных средств в заданном месте и в заданное время и идентификацию физических лиц.
Для реализации данного требования на объектах транспортной инфраструктуры осуществляется видеонаблюдение. Видеокамеры устанавливаются внутри вокзалов, станций метро, аэропортов, в парках подвижного железнодорожного состава, на мостах и в тоннелях. Кроме того, видеокамерами должны контролироваться подходы к объектам транспортной инфраструктуры извне, особенно в местах большого потока пассажиров.
Существует два варианта видеонаблюдения - «ручное» и с использованием систем видеоаналитики.
В случае если количество камер не превышает 20-25, то возможна работа с ними одного оператора в так называемом «ручном» режиме. Подобная ситуация характерна для многих объектов, как городских, так и относящихся к транспортной инфраструктуре. Оператором при этом является человек, который одновременно несет ответственность за доступ на объект и за его безопасность. Это может быть работник частного охранного предприятия в школе, детском саду, банке, офисном здании, государственном учреждении и т.п. Также в такой роли могут выступать, в отдельных случаях, сотрудники полиции, если речь идет об объектах повышенной опасности.
На небольших объектах транспортной инфраструктуры складывается аналогичная ситуация. Посредством 10-25 видеокамер можно контролировать территорию вокруг небольшого вокзала, автовокзала или аэропорта. Большая часть объектов транспортной инфраструктуры (вокзалов, аэропортов, автовокзалов) России расположена в городах с численностью населения менее 300 тысяч человек. Это означает, что на вокзале 2-4 платформы, здание общей площадью не более 500 м2 и небольшая привокзальная площадь. Аналогичная ситуация на автовокзалах и аэропортах, из которых отправляется не более 20 автобусов или вылетает не более 10 рейсов в день. В результате руководство объекта транспортной инфраструктуры ограничивается «ручным» видеонаблюдением.
Изображение с камер должно выводиться как на мониторы в помещении частного охранного предприятия, так и на мониторы дежурной части полиции. При этом непосредственное наблюдение должны обеспечивать именно работники ЧОП. Сотрудники дежурной части просматривают видеоизображение в свободное от других действий время.
Однако имеющиеся сегодня в распоряжении пользователей системы видеонаблюдения малоэффективны для своевременного выявления нештатных тревожных ситуаций, возникающих на объектах транспортной инфраструктуры. Кроме того, система «ручного» видеонаблюдения обладает существенным недостатком, который называется человеческий фактор.
Основная проблема связана с тем, что за изображением с видеокамер необходимо наблюдать постоянно. При возрастании пассажиропотока возникает проблема возрастания количества камер. Это перегружает оператора видеоданными и, соответственно, требует увеличения количества операторов. Существует проблема человеческого внимания, усидчивости, просто качества выполнения оператором возложенных на него обязанностей, особенно если на объекте несколько недель ничего не происходит.
В результате даже нормальное оборудование объекта транспортной инфраструктуры системой
видеонаблюдения не позволяет работникам ЧОП и сотрудникам полиции вовремя отреагировать на возникающие неприятности и предотвратить правонарушение, преступление и даже террористический акт. Конечно, сигнал системы видеонаблюдения записывается и позволяет потом провести анализ ситуации, найти и привлечь виновных к ответственности. Однако основной задачей является именно предотвращение правонарушений и преступлений.
Кроме того, существующие требования катего-рирования объектов транспортной инфраструктуры предполагают, что на объектах первой и второй категории должно быть обеспечено видеораспознавание объектов видеонаблюдения на критических элементах объектов транспортной инфраструктуры. Реализовать данное требование посредством использования обычного «ручного» видеонаблюдения с записью видеосигнала невозможно.
Решением существующей проблемы влияния человеческого фактора на качество общей системы безопасности при видеонаблюдении являются системы видеоаналитики. Также системы видеоаналитики реализуют задачу видеораспознавания объектов и другие требования для объектов первой категории.
Комплекс видеоаналитики состоит из двух частей. Первая часть - это собственно сама видеосистема и специальные технические устройства, помогающие ей функционировать. Вторая часть - это специализированные информационные технологии, которые позволяют в собранной информации быстро ориентироваться.
Видеоаналитика опирается на алгоритмы обработки изображения и распознавания образов, позволяющие анализировать видео без прямого участия человека, и используется в составе интеллектуальных систем видеонаблюдения (ССТЧ охранного телевидения), управления бизнесом и видеопоиска.
Для работы систем видеоаналитики необходимы существенные аппаратные ресурсы. Видеокамеры должны иметь хорошее разрешение и их должно быть много, чтобы во всех случаях обеспечить удобный угол зрения. Кроме того, существенной проблемой является освещение территории наблюдения. Однако в случае с объектом транспортной инфраструктуры большая часть проблем легко разрешима. Все вокзалы и аэропорты и так оборудованы системой видеонаблюдения. Для внедрения систем видеоаналитики необходимо улучшить освещение объекта транспортной инфраструктуры и заменить некоторые камеры на другие, с большим разрешением.
Основным элементом любой системы видеоаналитики, вне зависимости от фирмы-производителя, является детектор движения. Простой детектор движения может отслеживать выделенную опе-
ратором зону, определять нарушения, подавать сигнал оператору и записывать видеосъемку нарушений в архив. Впоследствии в ходе работы с архивом можно осуществлять анализ движения именно в выделенной зоне. Это самый простой первый уровень видеоаналитики.
Вторым уровнем видеоаналитики является возможность быстрого поиска в архиве фиксированной произвольной активности. То есть в сохраненном потоке информации с детекторов движения возможен поиск не только той информации, что вызывает тревогу по настроенным параметрам, но и любой активности. Подобная информация называется метаданными и может быть записана в различном разрешении, определяющем точность детектора, в базу данных. В дальнейшем при поиске выделяется любая область поля зрения камеры и задается поиск в базе по данным детектора. Результатом поиска является получение интересующих видеозаписей, в отличие от заготовленных журналом событий.
Первый и второй уровень видеоаналитики, основанные только на использовании детекторов движения, принято называть базовой видеоаналитикой. Она позволяет решать существенную часть задач при низких затратах на серверную часть и программное обеспечение.
Третьим уровнем видеоаналитики является использование аналитических детекторов. Такие детекторы сами вычисляют определенные характеристики объектов и включают тревогу при соблюдении определенных условий. К таким характеристикам могут относиться: вектор движения (направление и кратковременная скорость), размеры, история (путь, или трек объекта), тип объекта (человек или группа людей, транспортное средство). Условиями включения тревоги могут являться нарушения типового поведения объекта.
Четвертым уровнем видеоаналитики является использование автоматизированных программно-аппаратных комплексов биометрической идентификации по лицу человека. Такие комплексы предназначены для выявления в потоке пассажиров и других посетителей вокзальных комплексов лиц, которые находятся в розыске или представляют оперативный интерес для правоохранительных органов. Выявление происходит путем сравнения изображения лица, входящего в вокзал, с фотографией, имеющейся в базе данных комплекса. После выявления осуществляется информирование сотрудников полиции об этом факте и дальнейшее сопровождение или задержание разыскиваемого лица.
На настоящий момент все системы сложной видеоаналитики имеют модульную архитектуру, каждый модуль предназначен для решения конкретной задачи. К основным модулям сложной видеоаналитики относятся:
Описание Условия применения Расположение камер Возможности
Модуль интеллектуального детектора движения формирует метаданные с траекториями движения объектов и их укрупненные изображения Везде Обнаружение людей и транспортных средств в зоне наблюдения. Слежение за объектами в охраняемой зоне.
Модуль уличной видеоаналитики для обнаружения объектов неопределенной формы и тревожных ситуаций (сигнальная линия, движение в зоне, выявление всплесков и неравномерностей в движении, оставленный предмет), поддержка телевизионных и тепловизионных камер, отображение местоположения объекта (события) на плане территории На улице или в больших помещениях Высота установки - от 3 до 50 м Угол установки - не менее 15° Охрана периметра. Обнаружение людей и транспортных средств в зоне наблюдения. Слежение за объектами в охраняемой зоне. Автоматическая классификация объектов на группы, например, человек, автомобиль, не определен. Задание правил оперативного реагирования на объекты определенного типа.
Модуль контроля качества видео. Формирует события: нет сигнала, изображение слишком темное, слишком светлое, расфокусировано, содержит артефакты, частота кадров слишком низкая Везде Непрерывный контроль качества видеосигнала. Распознавание фактов несанкционированного вмешательства в работу интеллектуальной системы видеонаблюдения либо внезапного нарушения условий наблюдения.
Модуль определения верхней части человека для детектирования людей на насыщенной сцене для их выделения из массы прочих объектов Везде Высота установки - от 3 до 50 м Угол установки - не менее 15° Предупреждение правонарушений (праздношатание). Распознавание скоплений людей. Подсчет посетителей в очереди.
Модуль обнаружения дыма и огня Только внутри помещения Высота и угол установки произвольные, но поле зрения камеры не должно сильно перекрываться проходящими людьми и объектами Раннее обнаружение пожара по изображению с камеры. Мониторинг больших производственных помещений.
Модуль видеоаналитики с детектором головы для потолочных камер и оживленных сцен (сигнальная линия, движение в зоне, оставленный предмет, движение против потока, скопление людей), отображение местоположения объекта (события) на плане территории Везде Минимальная высота установки - 2 м Рекомендуемая высота установки - 4-5м. Угол установки -90° (отклонение от горизонтали не менее 60°) Подсчет и анализ поведения посетителей. Определение парного прохода через турникет. Сбор статистики и анализ данных.
Модуль обнаружения, сопровождения лиц, выбора оптимального ракурса для формирования фотоальбома Везде Высота установки - чуть выше 2 м Угол установки - не более 5° Отслеживание лиц в видеокадре в режиме реального времени и сохранение их в базу.
Модуль обнаружения скопления людей (толпы) на улице и внутри помещения Везде Высота установки - от 3 до 15 м Угол установки -5°- 45° Предупреждение правонарушений и массовых беспорядков на наблюдаемой территории. Срабатывает при превышении заданного порога количества людей в наблюдаемой зоне.
^^^^^^^^^^^^^^ Проблемы правоохранительной деятельности 4'15
94
Описание Условия применения Расположение камер Возможности
Модуль обнаружения резкого и быстрого движения, в том числе драки Везде Купольная камера Угол установки -90° Отслеживание драк и потасовок в общественных местах в автоматическом режиме.
Модуль распознавания государственных регистрационных знаков автомобилей Только на улице Высота установки - от 1,5 до 4,5 м Максимальный угол наклона видеокамеры: по вертикали - 30°; по горизонтали -20° Контроль присутствия и перемещения транспортных средств на территории любого размера. Создание видеоархива для быстрого и эффективного поиска нарушителей.
В результате работы системы видеоаналитики выявляются события, которые передаются оператору системы видеонаблюдения и записываются в видеоархив для последующего поиска. Также видеоаналитика формирует метаданные, то есть структуры данных, которые описывают содержание каждого кадра видеопоследовательности. Метаданные содержат такую информацию, как местоположение и идентификаторы объектов (как правило, в виде тревожной рамки), траекторию и скорость движения объектов, данные о разделении или слиянии объектов, данные о возникновении и окончании тревожной ситуации. Метаданные записываются в видеоархив и воспроизводятся вместе с видео.
Кроме того, сложные системы видеоаналитики позволяют:
- прогнозировать поведение объекта или возникновение сложных ситуаций, которые впоследствии могут привести к нештатным ситуациям (например, образование толпы на платформе метро или вокзала, увеличение длины очереди в кассу);
- сжать видеоконтент интеллектуальным способом, что существенно снизит аппаратные требования к системе (например, система запоминает только видео, содержащие тревожные ситуации);
- определять приоритет событий видеоаналитики;
- формировать производные видеоданные (например, интегральный кадр);
- в случае необходимости удалять персональные данные из видеоряда (например, при помощи детектора лиц и номерных знаков).
Необходимость применения систем видеоаналитики на объектах транспортной инфраструктуры должна исходить из принципа разумной достаточности. С одной стороны, система должна решать стоящие перед ней задачи, а с другой - ее цена должна быть приемлемой.
Для охраны территории объектов транспортной инфраструктуры от незаконного доступа вполне достаточно системы базовой видеоаналитики. Она позволит своевременно определить нарушение периметра и подать сигнал тревоги. А вот для решения задач внутри объекта транспортной инфраструктуры базовой видеоаналитики уже недостаточно. В зависимости от конфигурации объекта, количества входов, размера помещений в каждом индивидуальном случае рассчитывается индивидуальная конфигурация системы.
Отдельно хотелось бы обратить внимание на необходимость обязательной установки на объектах транспортной инфраструктуры систем автоматизированной биометрической идентификации по лицу человека. Как показывает статистика, из каждых 25 тысяч пассажиров железнодорожного и воздушного транспорта выявляется один разыскиваемый человек. Однако, по состоянию на 2015 год, системами биометрической идентификации оборудованы только некоторые, очень крупные объекты транспортной инфраструктуры. При оборудовании всех вокзалов, аэропортов, морских и речных портов можно будет выявлять от 150 до 200 тысяч разыскиваемых лиц ежегодно.
Литература:
1. Федеральный закон от 09.02.2007 № 16-ФЗ «О транспортной безопасности» // Собрание законодательства РФ. 2007. № 7. Ст. 837.
2. Приказ Минтранса России от 08.02.2011 № 40 «Об утверждении Требований по обеспечению транспортной безопасности, учитывающих уровни безопасности для различных категорий объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств воздушного транспорта» // Российская газета. 2011. № 54.
3. Приказ Минтранса России от 08.02.2011 № 41 «Об утверждении Требований по обеспечению транспортной безопасности, учитывающих уровни безопасности для различных категорий объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств морского и речного транспорта» // Российская газета. 2011. № 54.
4. Приказ Минтранса России от 08.02.2011 № 42 «Об утверждении Требований по обеспечению транспортной безопасности, учитывающих уровни безопасности для различных категорий объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств автомобильного транспорта и дорожного хозяйства» // Российская газета. 2011. № 54.
= Теоретические и прикладные аспекты противодействия = преступности органами внутренних дел
5. Приказ Минтранса России от 08.02.2011 № 43 «Об утверждении Требований по обеспечению транспортной безопасности, учитывающих уровни безопасности для различных категорий объектов транспортной инфраструктуры и транспортных средств железнодорожного транспорта» // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти. 2011. № 14.
6. Автоматизированные программно-аппаратные комплексы биометрической идентификации по лицу человека [Электронный ресурс]: Сайт компании «Научно-техническая компания ПрофИТ» http://ntkprofit.ru/items.html (дата обращения 04.08.2015).
7. Видеоаналитика [Электронный ресурс]: Сайт компании «Синезис» http://synesis.ru (дата обращения 28.07.2015).
8. Орлов С. Видеоаналитика: задачи и решения // Журнал сетевых решений/LAN. 2014. № 6. (дата обращения 26.07.2015).
9. Птицын Н. Масштабируемая видеоаналитика на базе веб-ориентированной кластерной архитектуры KipodX. [Электронный ресурс]: http://synesis.ru/company (дата обращения 28.07.2015).
References
1. Federal Law of 09.02.2007 № 16-FZ «Transportation Security» // Meeting of the legislation of the Russian Federation. 2007. № 7. Art. 837.
2. Order of the Ministry of Transport of Russia from 08.02.2011 № 40 «On approval of requirements to ensure transport safety, taking into account the levels of security for different categories of transport infrastructure and means of transport air transport» // The Russian newspaper. 2011. № 54.
3. Order of the Ministry of Transport of Russia from 08.02.2011 № 41 «On approval of requirements to ensure transport safety, taking into account the levels of security for different categories of transport infrastructure and means of transport sea and river transport» // The Russian newspaper. 2011. № 54.
4. The order of Ministry of transport of Russia dated 08.02.2011 № 42 «On approval of Requirements to ensure transport security considering the security levels for different categories of transport infrastructure objects and transport means of automobile transport and road facilities» // The Russian newspaper. 2011. № 54.
5. Order of the Ministry of Transport of Russia from 08.02.2011 № 43 «Approval of Requirements to ensure transport safety, taking into account the levels of security for different categories of transport infrastructure and transport means of rail transport» // Bulletin of normative acts of federal executive bodies. 2011. № 14.
6. Automated hardware and software systems of biometric identification in the face of man [electronic resource]: Site of the company «Scientific and Engineering Company Profiles» http://ntkprofit.ru/items.html.
7. Video analytics [electronic resource]: Site of «Synesis» http://synesis.ru.
8. Orlov S. Video analytics: problems and solutions // Network Solutions Magazine /LAN. 2014. № 06.
9. Ptitsyn N. Scalable video analytics based on Web-based cluster architecture: KipodX / Electronic resources: http://synesis.ru/company
(Статья сдана в редакцию 26.11.2015)
