Система видеонаблюдения стала психологом

64

Как «умные» системы видеонаблюдения помогают обеспечивать безопасность

Российская компания «Видеоинтеллект» приняла участие в двадцатой юбилейной международной выставке Security Bratislava, состоявшейся 7-9 сентября в Словакии, где представила последние разработки в области ритейла и безопасности. Отдел науки «Газеты.Ru» выяснил, в чем заключается уникальность отечественных разработок и как система видеонаблюдения может заменить психологов.

Как оценить, насколько тот или иной человек склонен совершить покупку в магазине? Можно ли вычислить вора еще до того, как он совершит кражу? Как можно обеспечить безопасность большого количества людей в замкнутом пространстве? Сегодня решению всех этих проблем могут помочь «умные» системы видеонаблюдения, которые способны не только регистрировать происходящие события, но и анализировать поведение людей. Одна из таких систем уже установлена в метрополитене Казани – создателем алгоритма видеоанализа является компания-резидент «Сколково» «Видеоинтеллект».

Свою разработку компания представила на международной выставке Security Bratislava, состоявшейся 7-9 сентября в столице Словакии.

Представленные на выставке достижения ориентированы на обеспечение безопасности людей. «Мы показали продукцию, которая также связана с безопасностью – это детектор оставленных предметов, детектор агрессивного поведения, детектор воровства в магазинах», – комментирует генеральный директор компании «Видеоинтеллект» Павел Сажин.
Впрочем, «Видеоинтеллект» представляет свои достижения не только на выставках – они уже используются в повседневной жизни. По словам Павла Сажина, летом текущего года компания заключила соглашение с Казанским метрополитеном на полугодовые испытания новой видеоаналитической платформы, аналогов которой по эффективности сейчас в мире нет. «Казанское метро отличается тем, что в вестибюлях, в отличие от, например, метрополитена Санкт-Петербурга, царит полумрак. Для пассажиров это благо – с яркого казанского солнца спуститься в прохладную затемненную станцию. Для видеоаналитики полумрак – это очень тяжелые условия.

Камеры в условиях темноты показывают зашумленное изображение.

Наша аналитика специально разрабатывалась с целью обнаруживать нештатные ситуации в условиях плохой видимости и интенсивных пассажиропотоков, – рассказывает Павел Сажин.

– Сейчас мы испытываем, как в этих условиях работают детектор оставленных предметов и детектор агрессивного, нервного поведения, будем подключать детекторы обнаружения человека у края платформы, движения в запрещенной зоне, движения против потока. Если кто-то идет навстречу потоку, значит, с большой вероятностью имеет место нештатная ситуация, и, с точки зрения безопасности, на эту ситуацию надо обращать внимание. Но самая востребованная разработка – это, конечно, детектор оставленных предметов, потому что в метро много закутков, и персоналу невозможно отследить подложенный пакет. При условии покрытия видеокамерами больших площадей эту задачу можно успешно решить, учитывая, что наш детектор позволяет ловить объекты минимального размера, вплоть до фантиков от конфет. Это также означает, что не надо ставить камеры через каждые пять-десять метров – предмет будет обнаружен и на значительном удалении от камеры. Что позволяет существенно уменьшить стоимость оборудования видеонаблюдения без потери эффективности обнаружения требуемых ситуаций. Мы будем испытывать разработки до Нового года, потом опубликуем результаты».

В том, что созданные компанией алгоритмы нуждаются в проверке, согласен и руководитель Робототехнического центра «Сколково» Альберт Ефимов: «Разработки перспективные, но они должны выдержать проверку временем. Их надо оценивать не в сравнении с международными конкурентами, а по удовлетворенности конечного потребителя».

Разработки компании связаны не только с обеспечением безопасности – «умные» системы видеонаблюдения могут помочь и в такой сфере как ритейл. Все владельцы торговых точек хотят, чтобы покупатель ушел не с пустыми руками – именно поэтому продавцы и менеджеры торговых залов зачастую получают инструкции предлагать покупателям свою помощь в выборе товаров. Такая тактика не всегда эффективна: некоторых людей раздражает, когда консультант навязчиво предлагает свою помощь, и они просто-напросто покидают магазин. Бывает и обратная ситуация: человек выбирает какую-то вещь, присматривается к ней – но к нему никто не подходит, и в итоге он так и не решается на покупку. По словам Павла Сажина, системы видеонаблюдения в такой ситуации могут выступать в роли настоящего психолога: «Одно из наших направлений – анализ микродвижений человека, по которым легко понять, в каком эмоциональном состоянии он находится. Можно отличить экстраверта от интроверта, человека, который готов совершить покупку, от просто стоящего зеваки. У экстравертов и интровертов разное покупательское поведение, они требуют разного подхода при общении с ними. Не все консультанты являются хорошими психологами, наоборот, люди, чувствующие какой подход необходим к тому или иному покупателю – на вес золота. И система, которая на основе объективных поведенческих характеристик подскажет консультанту наиболее правильную линию поведения с покупателем, или момент, когда тот наиболее склонен к покупке, конечно, необходима.

Кроме того, мы регистрируем случаи подготовки к воровству. Перед совершением противоправного действия человеку страшно (можно в тюрьму попасть!) и его мелкая моторика статистически существенно отличается от движений обычного покупателя.

Продавцу приходит сигнал – «Угроза кражи!», и охрана или менеджер торгового зала начинают обращать на этого человека более пристальное внимание. Таким образом можно предотвратить кражу».

Уникальность разработок компании «Видеоинтеллект» заключается в том, что созданные ей алгоритмы работают с очень высокой точностью.

«В отличие от классического подхода, мы работаем практически со всем динамическим диапазоном изображения. В аналогичных продуктах, чтобы избежать ложных срабатываний и снизить нагрузку на процессор, разработчики обычно отбрасывают сигнал, лежащий ниже порога в 2-3 среднеквадратичных отклонения. Но из-за этого они катастрофически теряют в точности – в игнорируемом диапазоне может находиться 80-90% полезной информации. Мы же анализируем изображение начиная от трех десятых сигмы. Шумовой информации много, но, благодаря серьёзному научному бэкграунду, мы умеем эффективно извлекать из шума полезный сигнал. Это и позволяет нашей аналитике работать при низкой освещенности, при больших потоках людей», – рассказывает Павел Сажин. Кстати, раньше основная часть сотрудников компании «Видеоинтеллект» – физики по образованию – работали в научной сфере, занимаясь поиском сверхслабых сигналов среди большого объема данных. Созданные ими методы позже были применены в видеоаналитике.

Руководитель Робототехнического центра «Сколково» Альберт Ефимов согласен с тем, что опыт работы в научной сфере стал большим плюсом для развития компании:

«Компания «Видеоинтеллект» – отличный пример того, как люди из науки начали успешно коммерциализировать свои технологии.

Они пришли в «Сколково», имея разработки в разных областях. Пришли они сравнительно недавно, но за это время сделали колоссальный рывок. То, что их пригласили на выставку Security Bratislava – это, безусловно, высокий уровень признания в мире. Для такой молодой компании это значит очень много. Сможет ли продукция компании конкурировать на мировом и российском рынках, покажет время».