+38 (098) 652 56 56 | +38 (093) 682 56 56

Інтернет-магазин

Замовити дзвінок

Функціональні можливості систем відеоспостереження отримують все більше коштів для автоматичного аналізу відеоінформації. Якісна сучасна система відеоспостереження повинна не тільки проводити запис і виводити зображення на екран, але і здійснювати ряд аналітичних функцій. Однією з найбільш затребуваних є розпізнавання та ідентифікація людей (осіб) в зоні контролю.

 

Функція розпізнавання осіб широко застосовується в наступних випадках:

Система контролю управління доступу (СКУД).

В цьому випадку відеоспостереження інтегровано в систему безпеки і управляє контролерами на турнікетах. Вона може використовуватися як дублююча система пропуску і як основна. Перевагою такого застосування є мінімізації впливу людського фактора і підвищення трудової дисципліни.

Протидія крадіжкам в гіпермаркетах.

Проблема систематичних розкрадань стоїть перед кожним магазином, особливо перед організаціями з великими торговими площами. Класична система відеоспостереження, встановлена в магазині, не зможе в повній мірі убезпечити магазин від крадіжки. До того ж, вона зазвичай використовує "post factum" для отримання доказів вже досконалої крадіжки, коли збиток вже завдано.

Фейс-контроль в розважальних закладах і нічних клубах.

Використання системи розпізнавання осіб з виведенням тривожної інформації на віддалений пристрій власника клубу (планшет, смартфон і т.п.) допоможе знизити або повністю припинити зловживання персоналу.

МЕТОДИ РОЗПІЗНАВАННЯ ОСІБ.

На даний момент широко використовується кілька ефективних алгоритмів розпізнавання особи в системах спостереження.

Гнучке порівняння на графах.

Метод відноситься до 2D моделювання. Його суть полягає в зіставленні графів, які описують зображення осіб. Саме особа представлено у вигляді сітки з індивідуальним розташуванням вершин і ребер. Процедура розпізнавання відбувається наступним чином - еталонний граф, що характеризує основний параметр розпізнання, залишається незмінним, в той час як інші деформуються під впливом структури особи з прив'язкою до основних антропометичних точок: відстань між очима, вухами, лінія носа, ширина губ і т. д

Недоліки методу:

  • складність алгоритму розпізнавання призводить до необхідності використання значних обчислювальних потужностей;
  • низька технологічність і складна процедура введення нових стандартів в базу;
  • швидкодія аналітичної системи обернено пропорційно розмірам баз даних:

Нейронні мережі.

Досить поширений метод, який використовує близько десятка різних алгоритмів. Найбільш досконалим на даний момент є Convolutional Neural Network, який дозволяє проводити швидке та ефективне розпізнавання і використовує багатошарове сканування, що дозволяють швидко класифікувати отримане зображення.

Недоліки методу:

  • істотні складності з додаванням нового зразка в базу даних, фактично будь-яка зміна вимагає повного перенавчання мережі;
  • досить складна процедура внесення змін, в залежності від кількості обраних параметрів за якими проводиться розпізнання може зайняти від декількох годин до декількох днів;
  • невпорядкований вибір основних параметрів алгоритму розпізнавання. архітектура мережі і кількість сканованих шарів практично не формалізовані і для оптимізації цієї функції розпізнання потрібне залучення фахівця досить високого рівня.

ПРИНЦИП ДІЇ СИСТЕМИ розпізнавання облич.

Незалежно від обраного алгоритму відео аналітики програмна функція розпізнавання осіб працює за принципом порівняння відсканованого зображення з еталонами, наявними в базі.

При цьому, впізнавання має відбуватися навіть при зміні певних фізичних параметрів:

зміна зачіски, поява бороди, наявність або відсутність очок і т.п.

Період, за який здійснюється впізнання і дається команда відгуку на виконавчі пристрої, не повинен перевищувати певного часу, наприклад підходу об'єкта відеоконтролю від вхідних дверей турнікетів.

Для реалізації різних функціональних можливостей систем відеоаналітики використовуються системи ip відеоспостереження. Залежно від розв'язуваних завдань використовується кілька типів ip камер, що володіють відповідними характеристиками:

Виявлення.

Дозвіл від 1 Мpix, фокусна відстань від 1 мм. Фіксує проникнення об'єкта на підконтрольну територію, може використовуватися для панорамного сканування і отримання загального зображення ситуації на об'єкті. Чи не розпізнає обличчя, а тільки наводить на об'єкт більш досконалі дорогі IP відеокамери, які виробляють сканування основних біометричних параметрів.

Впізнання.

Дозвіл від 2 Мpix, фокусна відстань від 6 мм. Може використовуватися в системах ідентифікації зі слабкими алгоритмами, які виробляють розпізнання 3-4 ключовими параметрами.

Ідентифікація.

Дозвіл від 5 Мpix, фокусна відстань 8-12 мм. Якість одержуваного зображення достатню для використання складних алгоритмів розпізнавання.

Дізнатися більше про відеоаналітику та розпізнавання осіб можливо за номером, 093-682-56-56, або завітавши до нашого сервісного центру: м. Новоград-Волинський, вул. Героїв Майдану, 3, офіс, 3.

blog comments powered by Disqus

Підписка

  • Акція
    Знижка - 10% на монтаж системи відеоспостереження.

    18.02.19 18.03.18

    Знижка - 10% на монтаж системи відеоспостереження.