Современные промышленные площадки, логистические комплексы и инфраструктурные сети сталкиваются с парадоксом: чем больше камер установлено, тем сложнее человеку эффективно обрабатывать поток информации. Решение этой проблемы — передать рутинный анализ видео искусственному интеллекту, оставив человеку то, что он делает лучше всего: принятие решений в нестандартных ситуациях. Видеоаналитик Михаил Шестаков рассказал, как интеллектуальная видеоаналитика трансформирует подход к охране периметра: от круглосуточного "всевидящего ока" до точечных уведомлений только о реальных угрозах.

Почему сложно следить за безопасностью на распределительных объектах

Основная сложность заключается как в размерах защищаемой территории, так и в удаленности ее различных сегментов. При этом чаще всего на объектах используется разный состав оборудования, как по производителям, так и по функциональности, что тоже нужно учитывать при внедрении интеллектуальной системы безопасности.

Кроме того, на объектах разного назначения, есть свои локальные факторы рисков и сценариев реагирования на них. К примеру, для складского помещения главной угрозой может стать кража имущества, а для производственного – несоблюдение технологического процесса и правил охраны труда. Соответственно и инструменты для таких объектов необходимо использовать разные.

Стоит также учитывать тот фактор, что чем крупнее защищаемый объект, тем больший массив данных необходимо обрабатывать в режиме реального времени: видеопотоки, состояния различного рода датчиков, события системы контроля доступа.

Проблема "человеческого фактора"

Человеческий фактор достаточно сильно влияет на эффективность систем безопасности и чем он ниже, тем система работает продуктивнее. Если мы говорим про классическое патрулирование, то человек может что-либо не заметить. Например, нарушитель может быть другом наблюдающего или их могут связывать другие взаимоотношения, способные повлиять на беспристрастность фиксации инцидентов.

Если же говорить про оператора систем видеонаблюдения, то помимо обозначенных факторов здесь может сказываться банальная усталость, рассеянность. Автоматика при этом лишена таких недостатков, она беспристрастно и в круглосуточном режиме отрабатывает инциденты в рамках установленных правил.

При этом на сложных объектах, где ошибка может обойтись достаточно дорого, оператор все равно необходим, но количество обрабатываемой им информации можно кратно снизить путем внедрения автоматизации и ИИ. В идеальной ситуации оператор должен только контролировать адекватность принимаемых ИИ решений и подтверждать запуск тех или иных сценариев реагирования. Ну или как минимум не производить постоянный мониторинг обстановки, а работать уже с подтвержденными автоматикой тревожными инцидентами и самостоятельно запускать сценарии реагирования.

Риски традиционного мониторинга

Главная проблема традиционного мониторинга — когда оператор получает слишком много "лишней" информации. В этом потоке он может пропустить действительно важное или тревожное событие.

К примеру, спровоцировать работу датчиков движения могут животные, насекомые и даже шевеление листвы ветром. В классических системах все эти события так или иначе проходят через оператора и заставляют заострить его внимание. Автономность систем приводит к потоку разрозненной информации различного формата. При этом многие сообщения являются служебными или мало существенными, но так или иначе внимание оператора они могут привлекать.

Все это приводит к информационной перегрузке специалиста. Поэтому важно, чтобы фильтрация данных, их проверка, ранжирование по приоритету и формирование ответной реакции на простые или типовые инциденты происходили в автоматическом режиме при помощи видеоаналитики и ИИ.

Механизмы интеллектуальной видеоаналитики в охране периметра

Если коротко, то основная суть видеоаналитики сводится к фильтрации ложных и тревожных событий. Причем именно тех, которые интересуют оператора на конкретном участке контролируемой территории. Поэтому особенно эффективной будет интеграция системы видеоаналитики с другими инженерными системами предприятия.

Например, при сработке пожарных или охранных извещателей, система может подгрузить видеопоток и проанализировать картину происходящего – либо подтвердив тревогу, либо ее опровергнуть.

Если рассматривать ситуацию несанкционированного доступа на территорию, то видеоаналитика, во-первых, отсечет нечеловеческий фактор, который может спровоцировать сработку датчиков движения, а, во-вторых, способна отличить лицо сотрудника предприятия от постороннего человека.

На системе распознавания лиц также может быть построены и системы контроля доступа, когда турникеты и электромагнитные замки открываются лишь определенным сотрудникам, системы учета рабочего времени и различные производственные системы, там, где необходима идентификация сотрудников.

При минимизации ложных сообщений, значительно сокращается нагрузка на сотрудников службы безопасности и контроля. За счет того, что вся территория предприятия находится под наблюдением оператора и нет необходимости в живом патрулировании территории (на многих предприятиях это еще часто встречается).

Отдельно можно рассмотреть достаточно распространенные в наше время системы охраны труда и производственного контроля. Отсутствие каски, маски, страховочной привязи или очередности и правильности каких-то производственных операций, фиксируются в автоматическом режиме и формируется тревожное сообщение ответственному сотруднику. Таким образом, работа целой службы из десятков сотрудников может быть заменена одним оператором.

Экономическая эффективность интеллектуальной видеоаналитики

Экономическая эффективность при внедрении системы интеллектуальной аналитики выражается в двух аспектах. Первое – в более эффективном предотвращении инцидентов на ранних стадиях, которые могут привести к значительному ущербу. В данном случае выгода заключается в отсутствии убытков в результате произошедшего инцидента будь то кража, пожар или любой другой несчастный случай.

Второй аспект, зачастую менее очевидный, но обычно более финансово наглядный – в экономии эксплуатационных издержек на сотрудников служб безопасности, внутреннего и производственного контроля, а также охраны труда. При внедрении современной интеллектуальной системы, затраты на эти службы сокращаются на порядок с первого месяца внедрения.

Однако, для получения максимального эффекта от видеоаналитики, каждое предприятие должно четко определить какие инциденты оно хочет предотвратить и какие эксплуатационные издержки снизить.