Андрей Христофоров,
директор по корпоративным продажам, компания ITV | AxxonSoft
"Алгоритм Безопасности" № 1, 2014 год
Не секрет, что транспорт сегодня - в условиях огромных пассажиропотоков, интенсивной миграции людей между городами, регионами и странами, современных скоростей - это кровеносная система социального организма. Именно он обеспечивает жизнеспособность всех процессов, нарушение функционирования которых может привести не просто к транспортному коллапсу, а к серьезным сбоям в работе коммерческих и государственных структур.
Разумеется, работа такого сложного организма, как транспортная система, будь то метро, железная дорога, автобусное сообщение и т.д., зависит от множества факторов. Но важнейшими их них можно признать угрозу неправомерного поведения, хулиганства и случаев террористических актов. Вот почему внедрение инновационной системы безопасности и купирования угроз, связанных с человеческим фактором, на транспорте - задача, важность которой трудно переоценить. Задача эта комплексная, в ее решение вовлечены множество служб, а значит, требования к ней можно сформулировать следующим образом: максимальные эффективность и надежность, а также результаты, обеспечивающие «широкое покрытие» потребностей самых разных служб для решения различных задач.
РЕАЛЬНЫЕ ПРОЕКТЫ – ОБЪЕКТИВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ
Чтобы описать требования к системе безопасности на транспорте максимально емко и наглядно, сделаем это на двух примерах. Первым из них станет комплекс безопасности, установленный на Октябрьской железной дороге, эксплуатирующей железнодорожную инфраструктуру северо-западных областей России, в том числе линии, соединяющие Санкт-Петербург и Москву.
Работы по оснащению техническими средствами защиты на этом участке ведутся с 2003 года. В соответствии с первоначальной концепцией РЖД оснащению подлежали отдельные объекты, такие как вокзалы, тяговые подстанции, узлы связи. Однако после подрывов поезда «Невский экспресс», имевших место в 2007 и 2009 годах на магистрали Санкт-Петербург-Москва, изначальная концепция была пересмотрена. Новая концепция защиты предполагала непрерывное наблюдение за объектом железнодорожного транспорта, которое исключало бы так называемые «слепые» зоны и обеспечивало контроль всей магистрали Санкт-Петербург-Москва.
Какие же ключевые требования предъявлялись к интеллектуальной системе видеонаблюдения, внедряемой на данном маршруте?
Во-первых, необходимо было получать четкое изображение от камер вне зависимости от погодных условий и времени суток, без дополнительного освещения.
Во-вторых, изображение должно было подвергаться анализу на наличие тревожной информации в автоматическом режиме, поскольку риски, связанные с человеческим фактором, то есть с нагрузкой на операторов, в условиях протяженности маршрута и разнородности возможных, по рой неочевидных с точки зрения человеческого, субъективного восприятия тревог, были критично велики.
И наконец, особое требование касалось оперативного обнаружения фактов попадания посторонних предметов на рельсы и молниеносной доставки информации о них операторам системы, которые затем могли бы в срочном порядке предупредить об угрозе поездных диспетчеров и локомотивные бригады.
Второй пример - это система видеонаблюдения, распознавания и идентификации лиц, реализованная в Санкт-Петербургском метрополитене.
В начале 2013 руководством Санкт-Петербургского метрополитена было принято решение о запуске пилотного проекта: интеллектуальной системы видеонаблюдения, позволяющей идентифицировать пассажиров. Полигоном для реализации проекта стала станция метро «Ладожская». В случае удачи оснастить подобными системами безопасности планировалось еще 67 станций метро.
Основным требованием было обеспечение возможности зафиксировать фотоизображение каждого человека, прошедшего на станцию, а затем информация о его перемещениях оказывалась в доступе правоохранительных ведомств.
Итак, первым требованием стало практически стопроцентное распознавание лиц, для чего нужно было получить изображения в таком качестве, чтобы его затем можно было идентифицировать и сравнить с базой данных. Задача осложнялась тем, что фиксация лиц происходит в заведомо небла гоприятных условиях: недостаточная освещенность подземки, «задняя засветка» изображения в дневное время суток, огромный пассажиропоток...
Следующий этап - сравнение зафиксированного изображения с выбранными базами данных. Важно было правильно определить параметры для сравнения -так, чтобы сравнение было максимально точным.
КАКИМ ОБРАЗОМ МОЖНО УДОВЛЕТВОРИТЬ ЭТИ ТРЕБОВАНИЯ?
Что касается Октябрьской железной дороги, то здесь решение было следующим: интегрированная программная платформа с богатыми возможностями видеоаналитики + тепловизоры = своевременное обнаружение тревог.
Очевидно, что обеспечить безопасность на всем маршруте следования состава с помощью исключительно средств обнаружения и физической защиты - это слишком дорого. Кроме того, железнодорожное полотно в определенных местах неизбежно будут пересекать автомобили и люди. А значит, в системе физической защиты возникнут бреши.
Наличие инструментов видеоналитики позволяет сегодня тонко настроить систему видеонаблюдения, применяемую на железнодорожном транспорте, для детектирования действительно тревожных событий (например, пребывание постороннего объекта на путях больше допустимого времени) и тем самым свести к минимуму количество ложных тревог, а значит сделать систему максимально эффективной.
Для того, чтобы внедрить непрерывный контроль протяженных участков трассы Москва-Санкт-Петербург, были выбраны тепловизионные камеры, интегрированные с платформой «Интеллект». Данные, поступающие от тепловизоров, обрабатываются инновационными инструментами видеоаналитики, что позволяет оперативно и своевременно реагировать на опасную ситуацию и предотвратить аварию или сбой.
Преимущество тепловизионных камер перед обычным оборудованием для видеонаблюдения заключается в том, что тепловизор способен передавать четкое изображение при любой погоде днем и ночью -безо всякого дополнительного освещения. При этом он обеспечивает зону наблюдения от 600 м до 1 км (при том, что обычная видеокамера дает обзор только на 50-70 м).
По сути, тепловизор отличается от обычной IP-камеры наличием особой матрицы, способной оценивать «картинку» в ином цветовом диапазоне. А значит - нагрузка на сеть сопоставима с нагрузкой, накладываемой потоком с обычной камеры. Тепловизор сжимает поток данных и передает их в стандартном формате. Сегодня в основном используются тепловизионные камеры с разрешением 320х200 Мп, максимальное же разрешение составляет 640х480 Мп. Таким образом, загрузка сетей соответствует загрузке, которая имеет место при использовании обычной IP-камеры сопоставимого качества. Данные передаются по протоколу TCP/IP, надежность обусловлена способом построения ведомственной сети РЖД.
Инструменты видеоналитики позволяют в автоматическом режиме производить анализ изображения на наличие тревожных данных. Это снижает нагрузку на операторов системы, так как они работают только с предварительно отобранной информацией, а не со всем потоком видеоизображения. В системе задействованы трекеры, фиксирующие объекты и отслеживающие их поведение, - в данном случае объекты, которые пребывают на рельсах более определенного времени.
Система в автоматическом режиме выдает тревожную информацию по следующим параметрам:
¦ пересечение границ обозначенной зоны;
¦ вход в зону контроля и выход из нее;
¦ движение в зоне контроля;
¦ появление посторонних предметов в зоне контроля;
¦ изменение фона видеоизображения в зоне контроля.
Что же касается своевременного оповещения о нахождении крупногабаритных предметов на железнодорожных путях, то для этих целей применяется специально разработанный мультиспектральный модуль. Он детектирует появление на рельсах предметов и выдает операторам системы информацию об угрозе, а те, в свою очередь, оперативно информируют диспетчерские службы и поездные бригады.
Выбор именно таких инструментов видеоаналитики можно признать оптимальным, поскольку любой крупный объект -это поиск компромисса между желаниями и возможностями. В случае с РЖД - баланс был найден очень точно. Это относительно недорогой проект, если подобное определение можно применять к объекту такого масштаба. Избытка инструментов, а, следовательно, и расходов - нет. Главная же задача решена и решена эффективно. Необходимо помнить, что каждый инструмент - это процессорные мощности, а процессорные мощности - это деньги, поскольку требуется: а) больше серверов; б) больше энергоресурсов. Последнее весьма важно, поскольку электропитание магистрали Москва-Санкт-Петербург рассчитано на прохождение поездов и решение специфических, связанных с этим задач. Поэтому установление тепловизионных камер уже оказало большое влияние на энергосеть, и любое избыточное решение снизило бы эффективность системы безопасности в целом.
А ЧТО ЖЕ МЕТРО?
С учетом сложности и важности задачи, для ее успешной реализации следовало проанализировать множество деталей: высоту и наклон расположения камер, углы наклона камер, освещение внутри помещения, освещение на улице, вибрацию, которую вызывает движение эскалатора. Можно сказать, что разработчики и инсталляторы системы на данном этапе эту задачу решили.
Итак, в вестибюле станции «Ладожская» на высоте 170 см были установлены видеокамеры, которые снимают пассажиров. Последних от идентификации не спасет ни плотный шарф, ни низко надвинутый головной убор. По данным Санкт-Петербургского метрополитена через «Ладожскую» ежедневно проходит около 65 тысяч человек, и новая система справляется с таким количеством людей.
Примечательно, что камеры расположены открыто, тем не менее укрыться от них невозможно: изображение захватывается и начинает распознаваться в тот самый момент, когда пассажир вошел на станцию, причем сразу несколькими камерами одновременно.
В пилотном проекте рабочее место оператора системы располагается здесь же, на станции «Ладожская» - в помещении для досмотра. В системе можно настроить многоуровневый доступ, различные модели оповещения операторов и способ вывода информации на монитор.
В дальнейшей реализации планируется оснастить объекты Санкт-Петербургского метрополитена следующим оборудованием:
¦ мониторы у дежурного по станции, дежурного поста централизации для вывода на экраны изображений со станционных видеокамер (с ограниченными функциями пользователя);
¦ автоматизированное рабочее место в комнате полиции на станции для вывода на экраны изображений со станционных телекамер (с ограниченными функциями пользователя);
¦ автоматизированное рабочее место в пункте досмотра на станции (с ограниченными функциями пользователя);
¦ интеграция с существующим оборудованием в ситуационном и информационном центре метрополитена для мониторинга изображений со станций с возможностью управления «поворотными» видеокамерами (с ограниченными функциями пользователя, без возможности внесения изменений в конфигурацию и программное обеспечение);
¦ автоматизированное рабочее место для поездного диспетчера с ограниченными функциями пользователя;
¦ автоматизированное рабочее место для эскалаторного диспетчера (с ограниченными функциями пользователя -вывод телекамер верхней и нижней площадки эскалаторов);
¦ и др.
Когда система обнаруживает разыскиваемого преступника, после распознавания лица на его сравнение с базой данных уходит не более 4 секунд - затем данные поступают к оператору.
Фотоархив, с которого проводится сравнение захваченного и распознанного изображения, потенциально фактически безразмерен. Сейчас в нем можно хранить видеозаписи за 1 месяц, но возможности по его увеличению ограничиваются только затратами на файлохранилище. Благодаря архиву можно проследить историю поездок за месяц любого человека, чья фотография попала в систему.
Помимо захвата лиц, их распознавания и поиска в архиве, в системе безопасности метрополитена будет задействован такой инструмент, как детектор падения на рельсы. Система генерирует тревожное событие при пересечении объектом линии в заданном направлении - на видеоизображение наносятся виртуальные линии или зоны, при пересечении которых любыми объектами возникает сигнал тревоги. Данная технология позволит максимально оперативно реагировать на несчастные случаи, вовремя оказывая помощь пассажирам и нередко - спасая им жизни.
ОБНАДЕЖИВАЮЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Итак, на сегодняшний день на Октябрьской железной дороге создан Единый ситуационный центр высокоскоростного движения, в котором аккумулируются, анализируются и предотвращаются ситуации, несущие угрозы здоровью и жизни пассажиров, работников ЖД, сохранности подвижного состава и оборудования.
При запуске «Сапсана» была опробована и подтвердила свою эффективность система видеорегистрации обстановки по всему маршруту движения поезда. Камеры, установленные в головном и хвостовом вагонах, фиксируют все происходящее на всем пути следования. Помимо предотвращения угроз, данные видеозаписи являются материалом при разборах происшествий и используются для контроля действий различных служб дороги.
Можно с уверенностью сказать, что Октябрьская железная дорога сегодня -одна из самых безопасных благодаря примененным для ее защиты передовым технологиях.
На данный момент система безопасности на базе интегрированной программной платформы «Интеллект» действует на маршрутах высокоскоростных поездов «Москва-Санкт-Петербург», «Санкт-Петербург-Хельсинки» и «Москва-Нижний Новгород».
В планах РЖД - расширить позитивный опыт, применив подобные системы на других железных дорогах России.
Что касается проекта с распознаванием лиц в метрополитене Санкт-Петербурга, то здесь результаты не менее впечатляющие: на сегодняшний день система распознает 98% лиц, и если распознанное фото имеется в базе, 92% вероятности, что оно будет идентифицировано. Это отличные результаты, вселяющие оптимизм.
Дело за малым: оснастить подобными системами еще 67 станций Санкт-Петербургского метрополитена. На сегодняшний день, даже когда система выявляет человека, находящегося в розыске, проанализировать его перемещения по метрополитену, при наличии камер только на одной станции, невозможно. Таким образом, полноценных результатов от новой системы безопасности, установленной в Санкт-Петербургском метрополитене, можно будет ожидать после ее расширения. Которое, мы надеемся, не заставит себя долго ждать.
О чем свидетельствуют результаты? О том, что роль инструментов интеллектуального анализа видеозаписей в составе комплексных систем безопасности переходит из категории «Впечатляющий миф» в категорию «Реализованный проект».
Еще совсем недавно видеоаналитика была «красивой игрушкой» в больших проектах и реализовывалась скорее на бумаге, чем в реальности. Сейчас ее роль, в том числе на транспорте, возрастает, но пока этот рост не взрывной, а поступательный, он «аккуратно» набирает обороты.
Однако сомнений нет: время видеоаналитики «на бумаге» прошло - теперь ее инструменты активно используются в проектах систем безопасности самых масштабных и стратегически важных объектов как в России, так и за рубежом.
