Kipod Server IP-видеосервер

2020: Интеграция теплокамер в интеллектуальную платформу Kipod

Компания Synesis, резидент Кластера информационных технологий Фонда «Сколково» интегрировала термокамеры в свою интеллектуальную платформу «умного города» Kipod. Теперь систему можно использовать для контроля за распространением коронавирусной инфекции. Об этом 3 июня 2020 года сообщил Фонд Сколоко.

С помощью тепловизоров платформа в режиме реального времени анализирует температуру людей в потоке и сообщает ответственным службам об отклонениях от заданных параметров. Технология распознавания лиц, в свою очередь, определяет с кем контактировал заболевший. Платформа также оценивает плотность скопления людей, сигнализирует о несоблюдении социальной дистанции и собирает статистику о посещаемости места – например, о пиковых периодах и максимальной нагрузке.

Таким образом, использование искусственного интеллекта позволит решать сразу три фундаментальные задачи:

• предотвратить посещение общественных мест заболевшими людьми и переносчиками вируса (в том числе без явных признаков болезни);
• эффективно разделить потоки здоровых и больных людей;
• оперативно определить круг лиц, контактировавших с заболевшими.

Птицын Николай, сооснователь Synesis:

Если бизнес-центры, инфраструктурные объекты (аэропорты, вокзалы, метрополитен и т.д.) и торговые моллы получат возможность массово проверять температуру всех входящих людей, то распространение одной из самых опасных инфекций XXI века может значительно замедлиться. Мы исключили человеческий фактор в работе с тепловизорами – людей с повышенной температурой определяют камеры, а искусственный интеллект помогает систематизировать получаемую информацию и оперативно реагировать на нее. Это эффективно и не требует больших трудозатрат. Интеграция с системой распознавания лиц – еще один огромный шаг в сторону автоматизации мониторинга. И мы его также сделали,

На 3 июня 2020 года запускает пилотный проект для крупной сети аптек во Флориде (США). С помощью платформы Kipod персонал сможет разделять потоки покупателей на тех, у кого нормальная температура тела, и тех, кто заходит с повышенной температурой, а также контролировать нормы социального дистанцирования.

Павел Кривозубов, руководитель направления «Робототехника и искусственный интеллект» Кластера информационных технологий Фонда «Сколково»:

Когда весь мир находится в условиях пандемии, такие решения, как у компании Synesis являются наиболее актуальными и имеют наивысший приоритет. Действительно, если люди будут уверены, что при посещении общественных мест - будь то аптека или футбольный стадион - их близкие будут максимально защищены от контактов с уже заболевшими, то мир сможет восстановиться от последствий пандемии гораздо быстрее. Очень рад, что решения наших резидентов находят интерес не только в России, но и за рубежом,

2018

По информации на март 2018 года платформа интеллектуального видеонаблюдения и мониторинга общественной безопасности KIPOD от компании «Синезис» позволяет повысить эффективность работы правоохранительных и муниципальных служб на 70%.

KIPOD объединяет неограниченное количество видеокамер с любых объектов. Платформа обрабатывает данные в режиме реального времени и уведомляет сотрудников правоохранительных и муниципальных служб о внештатных ситуациях.

«Например, чтобы выйти на след преступника, сотруднику полиции достаточно загрузить в KIPOD фоторобот. Платформа проанализирует данные с видеокамер и выдаст всех похожих людей менее чем за 5 секунд. При этом технология позволяет не только найти подозреваемых по фотографии из базы данных правоохранителей, но и составить траектории их перемещения по городу». Бондаренко Сергей, генеральный директор ООО «Синезис»

KIPOD распознает не только лица людей, но и номера машин в движущемся потоке. С помощью платформы сотрудники правопорядка получают также информацию об угнанных автомобилях, нарушениях ПДД, пробках и авариях.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 2.4 т

Технологию сколковской компании уже используют правоохранители Беларуси, России, Казахстана и Азербайджана для автоматизации процессов мониторинга общественной безопасности и предотвращения преступлений. KIPOD позволяет снизить расходы государства на раскрытие преступлений до 30%.

2014

Kipod и технология ранжирования событий

24 января 2014 года компания Синезис сообщила о результатах испытаний технологии ранжирования событий в системе видеонаблюдения Kipod.

Технология ранжирования событий дает возможность оператору системы видеонаблюдения - сконцентрироваться на анализе более значимых событий посредством автоматического назначения приоритетов и ранжирования данных, это существенно повышает результативность работы. Повышается эффективность:

• использования дискового пространства на локальном и центральном серверах,
• поиска по архиву, так как время хранения видеоданных определяется степенью их важности.
• снижаются требования к скорости каналов передачи данных, что допускает использование мобильных клиентов с медленным подключением.

Испытания технологии ранжирования проводились в офисе компании Синезис и на прилегающей территории. Данные поступали с 16 камер одновременно в течение одного часа. Обработкой данных занимались три оператора независимо друг от друга с использованием трех различных конфигураций:

• без видеоаналитики (только детектор движения);
• с использованием видеоаналитики;
• с использованием видеоаналитики и ранжированием событий.

В качестве видеоаналитики использовались детектор пересечения сигнальных линий, детектор движения и детектор оставленного предмета внутри сигнальной зоны, а также классификация объектов по типу.

В качестве оборудования использовались:

• Сервер видеоаналитики KP-SERVER-100
• Рабочая станция видеоаналитики KP-DESKTOP-100
• Камеры Ganz PixelPro ZN-MD221M, Axis P3346, Dallmeier DF4910HD-DN

В результате испытаний рассчитаны средние значения объемов переданных и записанных данных, времени активности и реакции оператора, количества пропущенных событий. Максимальное количество поступивших событий составило 1644 (для детектора движения), объем переданных данных составил 101647 Mb, объем записанных данных – 98352 Mb.

Результаты тестирования:

Экстраполяция полученных данных на ситуационный центр показывает преимущества использования технологии ранжирования событий: если на одного оператора приходится 10 объектов, на каждом из объектов по 10 камер, а каждая камера генерирует 10 событий в час, то за час оператору необходимо обработать 1000 событий от 100 камер.

Очевидно, что без использования видеоаналитики человек не может одновременно следить за таким количеством камер. И даже при использовании видеоаналитики, оператору будет приходить, в среднем, одно уведомление за 4 секунды. Но, как показали исследования, около 90% поступающих событий не являются действительно важными. С помощью механизма ранжирования данных по важности можно снизить нагрузку на оператора практически в 10 раз.

В данном случае ранжирование событий позволяет кардинально улучшить ситуацию: оператор будет получать уведомление только о важных событиях (около 100 в час), непосредственное участие оператора будет требоваться только приблизительно раз в 40 секунд, что оставляет достаточно времени на адекватную оценку ситуации и принятие правильного решения. При этом снижаются требования к концентрации внимания оператора. Это приводит к уменьшению времени реакции оператора, а также практически исключить случаи пропуска важных событий.

Приоритет события может зависеть от различных признаков: от типа события, зоны наблюдения, точности распознавания, дальности объекта и других, а также от комбинации этих факторов.

Отчет показывает увеличение производительности работы оператора в 40-50 раз в сравнении с системами "ручного" видеонаблюдения без видеоаналитики и в 5-6 раз в сравнении с системами интеллектуального видеонаблюдения с аналитикой без использования технологии ранжирования.

В этом тестировании технологии ранжирования обеспечили преимущества:

Прирост производительности операторов можно использовать, как для увеличения выполняемой работы, так и для уменьшения штата сотрудников при сохранении текущих объемов задач.

Включён модуль от VisionLabs

3 февраля 2014 года компания Синезис сообщила о завершении, в сотрудничестве с VisionLabs, работы над модулем распознавания номерных знаков.

Система интеллектуального видеонаблюдения Kipod, разработанная Синезис, создана ак открытая платформа видеоналатики и допускает интеграцию программных модулей других поставщиков программных решений.

Сотрудничество с компанией VisionLabs позволило Синезис быстро добавить модуль распознавания государственных номерных знаков и расширить функционал системы видеонаблюдения Kipod для систем «Безопасный город». Выбор алгоритма VisionLabs обусловлен высоким быстродействием на видео формата HD и совместимостью с Linux.

Модуль содействует распознавание автомобильных номерных знаков России, Казахстана, Беларуси, Иордании и стран Евросоюза.

Среди достоинств модуля:

• встроенный алгоритм анализа и коррекции результатов гарантирует стабильно высокую вероятность достоверного распознавания номерных знаков в реальных условиях;
• алгоритм синтаксического анализа результатов обеспечивает минимальное количество ложных срабатываний;
• интеллектуальные адаптивные алгоритмы обуславливают отсутствие необходимости в настройках распознавания;
• алгоритмы распознавания символов и поиска области с номерным знаком обеспечивают низкую вычислительную ресурсоемкость;
• видеоаналитические модули работают в отдельном процессе и автоматически перезапускаются в случае зависания.

Наличие видеоархива помогает в оперативном поиске автомобильных номеров в базе данных, что дает возможность быстро идентифицировать нарушителя. Интеграция системы с биллингом паркинга снижает влияние человеческого фактора, повышая эффективность работы персонала и делая невозможным злоупотребление должностными полномочиями.

2013

Интеграция с камерами Basler

Камеры машинного зрения компании Basler интегрированы летом 2013 года в IP-видеосервер Kipod Server компании Синезис. Современные кодеры, такие как H.264 AVC, уменьшают объем передаваемых видеоданных в сотни раз. При благоприятных условиях видеонаблюдения и малоподвижной сцене наблюдения, сжатое видео неотличимо от несжатого для человеческого глаза, а потери полезной информации не являются значительными.

При неблагоприятных условиях видеонаблюдения (недостаточной освещенности, метеорологических осадках, широком динамическом диапазоне) или сильно изменчивой сцене, кодер может вносить существенные искажения (артефакты) в передаваемый видеосигнал. Наиболее чувствительными к этим искажениям являются алгоритмы * идентификации объектов, включая алгоритмы идентификации по:

• биометрическим признакам лица;
• номерным знакам автомобиля.

Системы видеоаналитики, обрабатывающие несжатое видео, позволяют устранить влияние видеокодера и достичь более высокого уровня точности распознавания.

Благодаря совместной работе компаний Синезис и Basler, IP-видеосервер Kipod Server интегрирован с камерами машинного зрения через интерфейс GigE Vision, позволяющий передавать несжатое видео по сети Gigabit Ethernet.

Кроме видеоанализа IP-видеосервер реализует высокопроизводительную компрессию (кодирование) несжатого видео на графическом процессоре (GPU). Сжатое видео или результаты работы видеоаналитики могут быть записаны в архив и переданы с IP-видеосервера на рабочее место оператора или в другую систему видеонаблюдения (VMS) через интерфейс ONVIF. Таким образом, IP-видеосервер может быть инструментом интеграции биометрических или номерных камер в обычную систему видеонаблюдения.

Камеры машинного зрения компании Basler оптимизированы для видеоаналитики и промышленого применения. Следует отметить следующие преимущества камер машинного зрения в сравнении с обычными IP-камерами:

• отсутствие артефактов сжатия H.264 и MJPEG;
• использование более профессиональных компонентов (высококачественная система управления, оптика, сенсор);
• передача несжатого видеопотока высокой четкости (HD);
• меньшие геометрические и цветовые искажения в кадре для измерения параметров объектов наблюдения;
• высокая частота кадров для слежения за объектами в плотном потоке.

Кроме GigE Vision, IP-видеосервер поддерживает другие цифровые интерфейсы для приема несжатого видео - USB и HD-SDI.

Совместное решение Синезис и Basler нацелено на следующие задачи:

• выделение лиц из пассажиропотока для последующей идентификации личности по биометрическим признакам;
• распознавание номерных знаков автомобилей и вагонов;
• обнаружение объектов при охране периметра на большой дистанции в сложных условиях;
• высококачественная видеофиксация производственного или технологического процесса, в том числе для анализа параметров изделия, посылки, денежных купюр;
• считывание одномерных и двухмерных штрихкодов.

Таким образом, совместное решение Синезис и Basler способствует повышению эффективности и расширению возможностей видеоаналитики высокой чёткости за счёт использования камер машинного зрения с хорошими оптическими характеристиками и высокой чёткостью изображения, в том числе и в сложных условиях видеонаблюдения.

Поиск людей, связанных с оставленными или унесенными предметами

Данная версии детектора оставленных/унесенных предметов и клиентского приложения Kipod Desktop реализуют функцию оперативного поиска людей, связанных с оставленными или унесенными предметами.

В случае возникновения тревожной ситуации «оставленный предмет» или «унесенный предмет», оператор системы видеоаналитики может сразу увидеть стоп-кадры и просмотреть видео с людьми, которые находились рядом с предметом. Новая версия детектора оставленных предметов устойчиво работает в местах массового скопления людей и более точно прогнозирует время появления оставленного предмета. Эта временная метка используется для контекстного поиска людей в области предмета. Таким образом, оператор в кратчайшие сроки (10 секунд) может быстро найти «владельца» оставленного предмета или «похитителя» унесенного предмета.

Детектор оставленных/унесенных предметов прошел испытания в пилотах зонах Московского и Петербургского метрополитена. Сферой применения детектора являются «Безопасный город», транспортная инфраструктура, стратегические и производственные объекты.

Детектор драки и нестандартного поведения людей

Разработанный компанией Синезис детектор драки (потасовки) может применяться в составе систем городского видеонаблюдения в рамках проекта Безопасный город. Детектор реагирует на резкие или периодические движения и предназначен для интеграции в системы охранного видеонаблюдения на основе международного интерфейса ONVIF. Работает в составе IP-видеосервера Kipod Server компании Синезис и может применяться в комплексе с другими детекторами: скопления людей, контроля качества видео, оставленных предметов, огня и дыма.

В основе алгоритма детектирования драк и антисоциального поведения лежит следующий факт: драка характеризуется наличием резких неупорядоченных движений, которые осуществляются без значительного перемещения по сцене. Алгоритм можно разделить на несколько этапов:

• На первом этапе осуществляется обнаружение быстрых изменений, происходящих на сцене. При этом применяются методики, позволяющие минимизировать влияние вариабельности цветовых и габаритных характеристик объекта.
• На втором этапе происходит аккумулирование во времени сигнала, полученного на первом этапе. В результате усиливаются те резкие движения, которые происходят без значительного перемещения объектов (локально. И отсекаются быстрые движения, связанные с перемещением объектов, например, бег.

Полученные в результате второго этапа сигналы, сравниваются с адаптивным порогом. Его уровень зависит от общей активности на сцене. В итоге, как показало тестирование, обнаружение драк и других внештатных ситуаций происходит достаточно надёжно.

Для обнаружения антисоциального поведения, наряду с видеоаналитикой, может быть использована аудиоаналитика, настроенная на детектирование крика и резкий интонаций.

Таким образом, детектор драки позволяет:

• автоматически отслеживать все возникающие нештатные ситуации, связанные с антисоциальным поведением, драками, хулиганством и потасовками;
• повышать оперативность реагирования служб безопасности на подобные нештатные ситуации, а также предотвращать их нежелательное развитие.