"Что случилось с тобой, Вася?" – спрашиваю я его. "Да ты понимаешь, – отвечает он, – у меня в голове тараканы поселились, и вот я хожу, как чумной, уже второю неделю. На меня и на работе уже ругаются, и в семье отношения ухудшились". – "Да, беда так беда, – говорю я ему. – Но ты не печалься. Ты же знаешь, что я системами видеонаблюдения занимаюсь? Я как раз с выставки из Китая приехал, с собой образцы NVR и IP-камеры привез. В них аналитика такая – любого таракана обнаружит и, если что, прогнать даже сможет". – "Да ладно!" – не поверил мне Вася. "Ну смотри – дело твое, – говорю ему я. – А так, если хочешь, давай мы тебе в голову IP-камеру поставим, проводок с нее выведем и к NVR подключим. Детекторы на нем активируем, а чтобы он тараканов пугал, мы к его тревожному выходу сирену подсоединим. Когда тараканы у тебя в голове появляться станут, он ее включать будет. Они, тараканы, ее услышат и разбегутся". Задумался Василий, но делать нечего – и он согласился на мое предложение. У него как раз в голове дырка была, которую он себе в детстве проделал, когда ручкой в ухе ковырял. Туда мы ему IP-камеру и запихнули. А с нее шнурок наружу вытянули, он и видео по IP-передавал и питание по PoE. Ну а NVR пришлось Васе в рюкзак за спиной пристроить, поскольку девайс большой был и Васе в ухо не влезал. Туда же мы ему аккумулятор положили и провод вывели для подключения ручного генератора на супермагнитах1. Я сказал Васе, чтобы он, когда есть возможность, генератор этот крутил, чтобы батарею для NVR подзаряжать. Ну а дальше началось самое интересное. Мы стали на Васином NVR детекторы настраивать. Делать это было надо через Web-браузер – для этого пришлось ноутбук через свитч к Васиной камере законнектить. Но после настройки все было уже проще: сам NVR умел читать метаданные, которые камера выдавала в случае тревоги, поэтому запись велась строго по детекторам, и за свободное место на диске мы с Васей не беспокоились. Первым мы настроили детектор движения.
Он оказался "многозонным", и мы выделили только те зоны, куда, по Васиному мнению, тараканы и забегали.
Справка: возможность при настройке детектора движений использовать большое количество зон – штука полезная. Например, в музее при появлении человека в зоне охраны, которая определена по периметру экспоната, формируется тревога, при этом персонал реагирует и указывает посетителю на необходимость удалиться на допустимое расстояние. Если бы зона была только одна, такой гибкости бы не было. Еще одной полезной вещью в детекторе движения является защита от ложных срабатываний, например от банального снега, дождя, ветра, качающейся листвы или легкого дрожания камеры.
Ночью звонит мне Вася, чуть не плачет в трубку: "Отключи мне этот детектор, не могу – голова раскалывается. Тараканы все еще вечером разбежались, а я ни о чем подумать не могу. Как только мысли начинают какие-то в голову приходить – тут же рев раздается". – "Спокойно, Вася, не нервничай. Дай мне доступ к твоей камере. У тебя дома Интернет есть?" – "Есть", – отвечает Вася. "Ну, давай тогда, подключайся к Паутине – я тебе детектор так настрою, чтобы он только на тараканов реагировал, а на мысли нет", – говорю ему. В том NVR сервис P2P2 работал, поэтому я без проблем к Васиной голове из дома подключился. И включил я ему детектор объектов.
Теперь Вася и кроссворд разгадывать мог, и "Что? Где? Когда?" по телевизору посмотреть. Детектор только на тараканов реагировал.
Справка: главный нюанс при настройке детектора объектов – это калибровка с использованием трехмерной проекции. Мы должны в пространстве обозначить размеры фигуры, например человека, на разных участках наблюдаемой сцены. В зависимости от этого система сможет вычислить размер объекта независимо от его местонахождения по отношению к камере. Фильтры размера и скорости (об этом детекторе будет сказано позднее) очень полезны для предотвращения ложных тревог (например, вызванных перемещением мелких животных, птиц и т.д.). Они позволяют выполнять классификацию объектов (человек, легковой автомобиль, грузовик и т.д.). Применение данного детектора может быть самым различным: с помощью него можно определить нахождение людей на взлетной полосе или скоростной магистрали, нахождение машин в пешеходной зоне и т.д. и т.п.
Прошло два дня. Звонит мне Вася. "Как, – спрашиваю, – у тебя дела?" – "Да все хорошо, – говорит. – Тараканов в голове сейчас нет. Только вот сирена начинает в самые неподходящие моменты орать. То на совещании включится, то когда я с женой разговариваю. Мне как раз в этот момент, видимо, тараканы в голову лезут. Может быть, можно как-нибудь сделать, чтобы твоя умная машина могла определять, что если, например, десять тараканов зашло и десять вышло, то она молчит – тараканов-то в голове не осталось. Ну а если остался кто, то она только тогда и будет сигнал давать". – "Почему нельзя – можно, – отвечаю я. – Сейчас мы тебе детектор входящих и выходящих объектов включим со счетчиком вместе, и сможешь ты и с начальством поговорить, да и жена будет думать, что ты ее внимательно слушаешь". И я ему его видеосистему перенастроил.
Справка: функция подсчета на входе и на выходе (или при въезде и выезде) – очень удачное решение для парковок. С ее помощью можно определить количество свободных мест и наличие машин на территории в любой момент. Также она хороша для оценки количества посетителей, входящих в магазин или приходящих на выставку, например All-over-IP. В идеале камера устанавливается на потолок и смотрит вертикально вниз, в этом случае погрешность подсчета значительно меньше.
Прошло еще два дня. Опять звонок от Васи. "Что опять случилось?" – спрашиваю. "Слушай, – говорит Вася, – эти тараканы совсем оборзели. Они поняли, что я за ними через камеру наблюдаю, и на хитрость пошли. Фотографию пустого мозга моего сделали и перед камерой повесили. Коперфильды, блин. Сами у меня в мозгу развлекаются, вечеринку в стиле "Великий Гэтсби" устраивают, а система только фотографию перед собой видит и на них не реагирует". – "Это мы исправим", – говорю ему, а сам полез детектор саботажа настраивать.
Настроил я ему камеру, чтобы она на изменение сцены наблюдения реагировала и на другие формы саботажа: закрытие, напыление на объектив или попытку ослепить камеру.
Ну, а чтобы у Васи совсем от разгулявшихся тараканов голова не болела, настроил я ему детектор расфокусировки, запотевания и уничтожения камеры.
Слышу, Вася весело в трубку запыхтел, видимо, вакханалия у него в голове закончилась. Но через день опять от него звонок. "Что опять? – спрашиваю я его. – Что-то не работает?" – "Не-е-е, все работает, – отвечает мне Вася, – только ты знаешь, до чего эти тараканы додумались? Представляешь, они когда ко мне в голову заходят, то за другими тараканами прячутся. А потом на месте замирают. Система, которая вход и выход подсчитывает, их не видит, и детектор движения их не замечает. А они потом найдут какую-нибудь извилину у меня в мозгу – и за ней спрячутся. А я опять, как будто меня мешком огрели, хожу". – "Ладно, не парься, Василек, – говорю я ему, – я тебе детектор настрою, который будет оставшихся тараканов определять. Если они на одном месте больше определенного времени застынут, мы их тут же вычислим". И настроил я у Васи в голове детектор оставленных предметов.
А заодно решил, что при случае поставлю ему при входе в голову турникет и включу детектор парного прохода, чтобы отследить попытки пройти через турникет нескольких тараканов одновременно.
Справка: задержка объекта в зоне дольше положенного времени может даже использоваться отделом маркетинга для получения информации о том, как долго посетители задерживаются около различных секций гипермаркета. Сигнал задержки может активироваться как при остановке, так и при перемещении объектов внутри контролируемой зоны. Также этот детектор можно использовать для обнаружения праздношатающихся людей или выявления несанкционированной остановки на время, превышающее заданный интервал, например с целью написания своего имени на стене. Детектор остановки объекта в зоне также может сигнализировать о неправильной парковке автомобиля на проезжей части, но в то же время не реагировать на проезжающие автомобили.
Но и на этом наша с Васей тараканья борьба не закончилась. Оказалось, что тараканы, помимо того что пытались сами в мозгу у Васи поселиться, стали у Васи из головы мысли умные таскать. А Вася наш работал в отделе развития одной компании, и умные мысли ему иногда были нужны. Пришлось мне Василию детектор украденных предметов включить: хвать таракан мысль какую-нибудь – тут же сирена кричит: "Врешь! Не возьмешь!"
Вася очень этой функции обрадовался. Благодаря тому что умные мысли уже больше никуда не исчезали, он по работе на повышение даже пошел. Тараканы через его голову теперь только транзитом проходят – подолгу не задерживаются. Только вот незадача – когда их много, начинают они в голове Васиной бегать, толпиться. Для этих целей в нашем чудо-NVR детектор толпы был. А также детектор скорости.
Справка: детектор толпы обычно используется в магазинах или во время проведения масштабных мероприятий, где собирается много людей. Другие варианты его применения: на дорогах – подсчет плотности потока, измерение его средней скорости; в магазинах – создание "тепловых" карт; на водоемах – контроль затопления территории. Детектор скорости можно применять, например, на скоростных магистралях, для определения человека, переходящего дорогу.
После настройки новых детекторов у Васи в голове тараканы не то что толпиться – бегать перестали и даже по линии стали ходить.
Это у Васи одна из мозговых извилин, которая отвечает за голосование на выборах, распрямилась, и мы еще дополнительно детектор пересечения линии вдоль нее установили. Тараканы совсем присмирели, и им стало в Васиной голове очень неуютно. Например, закурит таракан – тут же детектор дыма срабатывает. Решит таракан в другую сторону навстречу основному потоку пойти – детектор направления движения сигналить станет.
Справка: детектор пересечения линии можно использовать для мониторинга рельсового пространства. Сигнальная линия вдоль платформы метро или вокзала позволяет сформировать тревожное сообщение в случае падения человека на рельсы. При этом детектор не будет реагировать на движение поездов и перемещения пассажиров на платформе. Или сигнальная линия вдоль забора позволяет зафиксировать момент тревоги в случае перелаза человека через ограждение. Одной из разновидностей данного детектора является детектор пересечения нескольких линий или любой из группы линий, свободно располагающихся в пространстве.
Детектор дыма и огня рекомендуется для мониторинга больших производственных помещений и открытых территорий. В отличие от традиционных датчиков камера позволяет также удаленно верифицировать тревогу путем ручного просмотра изображения.
Детектор направления движения может сигнализировать о попытке сотрудников вернуться на рабочие места по окончании рабочего дня или о выезде транспортного средства на встречную полосу движения. Только в России его вряд ли будут использовать для "встречки" – чиновники и депутаты штрафы платить не любят.
И через какое-то время тараканов в Васиной голове совсем не стало. И единственное, о чем меня попросил Вася, – выделить ему на экране приватную зону для одного сакрального места в его мозгу, это чтобы все мысли, которые пробегали по ней, не попадали на видеозапись. Дело в том, что Вася давно задумался отправиться в тур по Польше, при этом обязательно посетить город Плоцк, и он потихоньку копил деньги на эту поездку. А так как его жена вместе с ним следила за жизнью тараканов, Вася очень не хотел, чтобы она знала о его "плоцких" желаниях. Я с пониманием отнесся к Васиной просьбе, правда, после той последней настройки мы с ним больше уже никогда не виделись. И в душе я даже рад этому – значит видеоаналитика, которая была заложена в тот NVR, работает – а это самое главное!
Справка: все перечисленные выше детекторы реализованы не внутри NVR, а внутри IP-камеры. Особенностью какой-либо аналитики в IP-видеонаблюдении является то, что несжатое изображение, в отличие от аналогового, находится на самой камере, а дальше на NVR оно передается уже в сжатом, кодированном виде.
Поэтому логичнее всего видеоаналитику размещать "на борту" IP-камеры, но для этого требуется достаточно мощный процессор. Камеры сегмента low cost для этих целей не годятся. То же самое касается и NVR. Регистратор, помимо изображения с камер, должен уметь обрабатывать поток метаданных, формируемый ею. И на основании этого отображать тревоги на экране, вести протокол событий. В версии ONVIF Profile S реализована возможность работы с метаданными, но на практике я пока не встречал такого NVR, который был бы способен работать с "чужой" аналитикой по ONVIF . В жизни я видел только несколько моделей NVR, способных реагировать на сигналы программных детекторов с "родных" камер. При этом у производителей ПО с этим дела обстоят гораздо лучше: у многих "софтверных" решений подобные детекторы заявлены и, скорее всего, работают (речь, правда идет об обработке IP-потоков на ПК/сервере). У меня нет, к сожалению, сведений, способны ли эти программы работать с метаданными "чужих" IP-камер, поэтому считаю на сегодняшний день этот вопрос открытым. Набор детекторов для работы с видеоизображением, конечно же, намного шире, чем те, что описаны в этой статье, но опять же, не все из них можно использовать вместе с NVR. Тема детекторов в IP, по моему мнению, является наиболее острой на сегодняшний день, особенно для non-PC устройств, так как стоимость жестких дисков уменьшается не прямо пропорционально стоимости мегапикселей, и поэтому вопрос "Что делать?" или точнее "Что делать с этими Big Data?" становится актуальным, как никогда.