Сетевая система видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения Российский патент 2020 года по МПК G08B25/10 H04N17/00 G01C21/00 

Изобретение относится к области охранной сигнализации с применением средств видеонаблюдения и может быть использовано для обнаружения и идентификации нарушителей, проникающих на охраняемую территорию. Заявленное изобретение может работать как самостоятельно, так и в составе других охранных и разведывательно-сигнализационных систем.

Охрана с видеонаблюдением протяженных периметров и обширных территорий изначально связана с наличием центрального пункта сбора и отображения информации, разветвлённой системой передачи информации (информационного канала) и значительного количества средств видеонаблюдения. Наличие в такой системе большого количества средств видеонаблюдения и, соответственно, большой объём передаваемой информации определяет повышенные требования к пропускной способности информационного канала. Для обеспечения лучших возможностей по пропускной способности информационного канала, и учитывая большой объём обрабатываемой информации и требуемое высокое быстродействие, выгодно использовать технологию сбора и обработки «больших данных» (big data) для анализа различных ситуаций и принятия правильного решения. Технология больших данных часто используются в таких областях, как логистика, банковские операции, медицина и т. п. Однако, большие данные могут использоваться и в области видеонаблюдения, где необходимо анализировать большое количество объектов наблюдения и источников разнородной информации с возможностью контроля поведенческих факторов и их биометрических параметров. Такими объектами могут быть, например, людские потоки вблизи и внутри особо важных объектов (промышленных предприятий, аэропортов, железнодорожных вокзалов, спортивных стадионов, концертных залов и арен), а также многие другие объекты, требующие повышенную бдительность для предотвращения террористических угроз. Сочетание технологии big data с алгоритмами выявления аномальных действий при контроле поведенческих факторов и биометрических параметров позволят существенно усилить охранную систему на основе большой аналитики данных и анализа событий угроз.

Известна «Интеллектуальная сеть технических средств обнаружения с возможностью функционирования в среде big data для контроля периметров и территорий объектов», описанная в патенте RU № 2682013, МПК: G08B 1/08, H04W 4/00, G06F 17/30563, опубл. 2019 г., содержащая центральный пункт управления (ЦПУ) и множество технических средств обнаружения (ТСО), работающих не разных физических принципах, которые размещены на охраняемой территории и сгруппированы по несколько ТСО в пунктах охраны. Каждый пункт охраны содержит платформу big data, которая выполнена с возможностью обмена данными между ТСО данного пункта охраны и ЦПУ посредством одноранговой радиосети с возможностью перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи. ЦПУ выполнен в виде автоматизированного рабочего места оператора, которое обеспечено архивной памятью, системой тревожного оповещения и необходимым комплектом программного обеспечения. Центральный процессор ЦПУ выполнен в виде сервера big data с возможностью управления и обеспечения обмена данными между ТСО пунктов охраны и ЦПУ.

Сходными существенными признаками аналога, описанного в данном патенте, являются: ЦПУ с сервером big data, пункты охраны, размещенные на охраняемой территории, содержащие платформы big data, использование одноранговой радиосети с возможностью перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи.

Недостатком аналога является отсутствие возможности видеонаблюдения объектов с целью контроля их поведенческих факторов и биометрических параметров. Другим недостатком аналога является отсутствие навигационного обеспечения для привязки к местности ТСО, сгруппированных в пункты охраны, и ЦПУ.

Наиболее близкой по технической сущности и достигаемым результатам к заявляемому изобретению является выбранная в качестве прототипа «Система обнаружения нарушителя с одноранговой информационной сетью», описанная в патенте RU № 2636012, МПК G08B 25/10, опубл. 2017 г. Указанная система содержит комплект средств обнаружения (общее число п), по меньшей мере одно средство видеонаблюдения, центральный пункт сбора и обработки информации, пульт информационный, а также сетевой ретранслятор или локальный пункт средств сбора и обработки информации, который выполнен с возможностью преобразования потокового видеоизображения в малокадровое. В системе используются три радиоканала связи: первый радиоканал связи - для приёма-передачи тревожной информации, второй радиоканал связи - для приёма-передачи потокового видеоизображения, третий радиоканал связи - для приёма-передачи малокадрового видеоизображения и тревожной информации. Элементы системы объединены одноранговой информационной сетью. Система обеспечивает повышение отказоустойчивости обнаружения нарушителя с одновременным достижением достаточного быстродействия, визуальной маскируемости и качества получаемого видеоизображения.

Сходными существенными признаками прототипа, описанного в данном патенте, являются: средства видеонаблюдения, центральный пункт сбора и обработки информации, радиоканал связи, использование одноранговой информационной сети для объединения элементов системы.

Недостатком прототипа является отсутствие возможности видеонаблюдения объектов с целью контроля их поведенческих факторов и биометрических параметров. Другим недостатком является то, что средства видеонаблюдения, описанные в прототипе, не предназначены для работы в одноранговой информационной сети, работают в режиме энергосбережения (включаются по сигналам от средств обнаружения) и служат только для получения и передачи потокового видеоизображения. Третьим недостатком аналога является отсутствие навигационного обеспечения для привязки к местности элементов системы.

Целью настоящего изобретения является создание сетевой системы видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения.

Поставленная цель достигается тем, что сетевая система видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения, содержит комплект средств видеонаблюдения (общее число п) с видеокамерами, причём по меньшей мере одно средство видеонаблюдения оснащено тепловизором, и центральный пункт сбора и отображения информации, при этом упомянутый комплект средств видеонаблюдения объединён одноранговой информационной сетью приёма-передачи фрагментов потокового видеонаблюдения и служебной информации по радиоканалу связи, в состав сетевой системы введена подсистема навигационного обеспечения, а каждое средство видеонаблюдения имеет в своём составе сетевой модуль, блок памяти и платформу big data, выполненную с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения. Подсистема навигационного обеспечения выполнена с применением стационарных и мобильных средств спутниковой навигации, обеспечивающих топографическую привязку к местности средств видеонаблюдения и центрального пункта сбора и отображения информации. Центральный пункт сбора и отображения информации выполнен в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, содержит сервер big data для приёма фрагментов потокового видеоизображения и приёма-передачи служебной информации, а также содержит комплекс аппаратных и программных средств, служащих для обработки поступающей информации с её отображением при помощи программного геоинформационного комплекса цифровых карт местности на экране монитора АРМ. Сетевая система выполнена с возможностью передачи фрагментов потокового видеоизображения и служебной информации со средств видеонаблюдения с видеокамерами на центральный пункт сбора и отображения информации, который выполняет дополнительную обработку полученной информации, использует архивную память, и отображает движение человека на экране монитора с привязкой его к координатам местности.

Техническим результатом изобретения является создание сетевой системы видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения.

Работа заявленного технического решения осуществляется следующим образом. Сетевая система обеспечивает видеонаблюдение территории на открытой местности или выделенных зон внутри помещений с помощью комплекта средств видеонаблюдения (общее число п). Территория или выделенные зоны условно разбиваются на множество участков контроля (с общим числом п) с формированием номера «своего» участка. На каждом участке контроля устанавливается средство видеонаблюдения с видеокамерой, которая обеспечивает полный обзор этого участка, причём по меньшей мере одно средство видеонаблюдения оснащено тепловизором. Все средства видеонаблюдения из указанного комплекта объединены одноранговой информационной сетью приёма-передачи фрагментов потокового видеонаблюдения и служебной информации по радиоканалу связи, работающей, например, на частоте 868 МГц. Принцип работы одноранговой информационной сети общеизвестен и подробно описан, например, в патенте RU № 2636012 («Система обнаружения нарушителя с одноранговой информационной сетью»).

Для обеспечения работы сетевой системы в среде big data каждое средство видеонаблюдения имеет в своём составе сетевой модуль, блок памяти и платформу big data. Платформы big data выполнены с возможностью приёма-передачи служебной информации между центральным пунктом сбора и отображения информации и отдельными средствами видеонаблюдения, а также передачи на центральный пункт сбора и отображения информации большого потока данных в виде фрагментов потокового видеонаблюдения. Служебная информация может передаваться в цифровом формате в виде отдельных файлов (фреймов) в структурированном или в не структурированном виде. Служебная информация может включать в себя особенности поведенческих факторов объектов наблюдения, биометрические параметры объектов наблюдения и сетевую (системную) информацию.

Поведенческие факторы - это различные действия объектов наблюдения, которые оцениваются (анализируются) поисковыми алгоритмами сетевой системы и влияют на общую оценку тревожной ситуации. К поведенческим факторам объектов наблюдения можно отнести, например, «аномальное» поведение людей в местах массового пребывания, нервозность в движениях, «рысканье», резкое изменение направления движения, попытка спрятаться в толпе, скрывания своего лица от видеокамер наблюдения, скрытый перенос тяжелого груза и т.п.). К биометрическим параметрам объектов наблюдения можно отнести, например, рост, вес, габаритные размеры, половые признаки, осанка человека, особенности походки, а также параметры для идентификации человека по строению лица (при захвате изображения с его приближением). К сетевой (системной) информации можно отнести команды управления, запросы на получение определённой информации, команды дистанционного контроля, определения состояния средств видеонаблюдения и некоторая другая информация).

Центральный пункт сбора и отображения информации сетевой системы выполнен в виде автоматизированного рабочего места оператора (АРМ), которое обеспечено архивной памятью, содержит сервер big data для приёма фрагментов потокового видеоизображения и приёма-передачи служебной информации.

Основной задачей, решаемой данной сетевой системой, является выявление «аномальных» действий со стороны объектов наблюдения (потенциальных нарушителей) по поведенческим факторам и биометрическим параметрам. На АРМ сетевой системы могут быть поставлены и другие задачи, связанные с оперативной обстановкой на охраняемой территории, например, поиск людей-преступников по фотографиям или фотороботам с использованием архива видеоматериалов.

Процесс обмена большими данными между сервером big data АРМ и платформами big data средств видеонаблюдения осуществляется с использованием распределённой файловой системы, например, Hadoop (HDFS). Hadoop - это программная платформа, позволяющая выполнять распределённую обработку больших массивов данных с большим числом средств видеонаблюдения, a HDFS - файловая система, предназначенная для хранения файлов больших размеров.

Для анализа и обработки больших данных в сетевой системе используется алгоритм параллельной обработки больших объемов данных MapReduce, работающий в два этапа. На этапе Мар происходит предварительная обработка данных. При этом сервер big data АРМ по радиоканалу связи получает от одной или нескольких платформ big data отдельных средств видеонаблюдения входные данные задачи. Далее, сервер big data разделяет их на части и передаёт другим платформам big data (например, соседним) данные для предварительной обработки. На этапе Reduce происходят свёртки предварительно обработанных данных платформами big data, которые передаются снова в сервер big data АРМ в виде ответов, и на их основе формируется в сервере big data результат - решение задачи. Мар и Reduce совместно образуют программный каркас для программирования распределённых вычислений в сетевой системе. Операции предварительной обработки данных проходят параллельно. На основе большой аналитики данных сетевая система может сравнивать ситуации в разных средствах видеонаблюдения и обеспечивать раннее выявление угроз. Сетевая система может также обеспечивать конфигурирование и переконфигурирование количества используемых средств видеонаблюдения в зависимости от времени года, времени суток, метеоусловий и оперативной обстановки, связанной с возникновением угроз.

Все платформы big data автоматически выполняют функцию ретрансляции передаваемых сообщений по радиоканалу связи. Используемая одноранговая информационная сеть выполнена с возможностью автоматической перестройки маршрутов передачи информации по критерию наилучшего качества радиосвязи. Для обеспечения указанной передачи информации зоны радиообмена составных частей сетевой системы пересекаются в пространстве.

Для обеспечения топографической привязки к местности средств видеонаблюдения и центрального пункта сбора и отображения информации в сетевой системе используется подсистема навигационного обеспечения. Подсистема навигационного обеспечения построена на основе специализированной геоинформационной системы, позволяющей оператору АРМ работать как со стандартными цифровыми картами местности формата SXF, так и со спутниковыми снимками местности или созданными оператором геодезическими планами расположения на местности средств видеонаблюдения и центрального пункта сбора и отображения информации. Встроенная в сетевую систему подсистема спутниковой навигации (GPS или ГЛОНАСС) позволяет функционировать всем средствам в единой системе геодезических и временных координат и осуществлять топографическую привязку к местности: координат и параметров движения обнаруженных и наблюдаемых объектов, координат центрального пункта сбора и отображения информации и мест дислокации средств видеонаблюдения. Это обусловлено необходимостью точной и оперативной выдачи команд целеуказания для оперативных групп по устранению выявленных угроз. АРМ содержит комплекс аппаратных и программных средств, служащих для обработки поступающей информации с её отображением при помощи программного геоинформационного комплекса цифровых карт местности на экране монитора АРМ.

В качестве примера можно рассмотреть работоспособность сетевой системы на путях подхода работников смены к контрольно-пропускному пункту особо важного объекта, например, атомной электростанции или особо важного промышленного предприятия. Средства видеонаблюдения располагаются на местности через определённые интервалы по пути движения людского потока. В зависимости от поставленной задачи первое средство видеонаблюдения, например, может выявить какой-то подозрительный поведенческий признак движущего человека. Это средство видеонаблюдения захватывает изображение этого человека и сопровождает его в зоне своего обзора, формируя при этом фрагмент потокового видеонаблюдения и служебную информацию с описанием подозрительного поведенческого признака. Далее, это первое средство видеонаблюдения передаёт полученную информацию по одноранговой информационной сети второму средству видеонаблюдения (и, возможно, другим средствам видеонаблюдения) для уточнения наличия подозрительного поведенческого признака, а также передаёт эту информацию в центральный пункт сбора и отображения информации. Таким образом, другие средства видеонаблюдения, захватывая изображения этого движущего человека, передают информацию друг другу по цепочке, прослеживая действия этого человека с подтверждением фрагментами потокового видеонаблюдения и служебной информацией. Вся эта информация поступает также в центральный пункт сбора и отображения информации, который выполняет дополнительную обработку полученной информации с помощью программных средств, использует архивную память, и отображает движение человека на экране монитора АРМ с привязкой его к координатам местности. По ходу отслеживания движения человека, центральный пункт сбора и отображения информации в качестве обратной связи может передавать средствам видеонаблюдения дополнительную корректирующую служебную информацию. В конечном итоге, например, при прохождении подозреваемого человека через зону обзора пятого средства видеонаблюдения будет установлено, что данное подозрение подтвердилось и данный человек является террористом. В этом случае оператор АРМ формирует сигнал тревоги и дает команду целеуказания для оперативных групп по устранению выявленной угрозы. Подозрение может и не подтвердиться, тогда сетевая система формирует сигнал отбоя.

Следует отметить, что подозрительных объектов наблюдения в единицу времени может быть множество, поэтому выполнение задачи в сетевой системе резко усложняется и спасением является то, что сетевая система выполнена в среде big data за счёт использования платформ big data, имеющих процессоры высокой производительности и большого объёма памяти. Кроме того, как помечалось выше, вычислительные процессы в этой среде могут выполняться параллельно с подключением платформ big data незадействованных в сетевой системе средств видеонаблюдения.

Другим примером может служить использование сетевой системы для видеонаблюдения за людскими потоками на эскалаторах метрополитена. Работа сетевой системы будет аналогична вышеизложенной с отличием того что, сетевая система развёрнута внутри помещений, а средства видеонаблюдения расположены через определённые интервалы по длине эскалатора. Сетевую систему модно использовать также для видеонаблюдения в вагонах поездов, электричек и салонах пассажирских самолётов.

Приведенные примеры не исчерпывают возможности применения сетевой системы видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения.

Изобретение относится к области охранной сигнализации с применением средств видеонаблюдения. Технический результат заключается в создании сетевой системы видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения. Такой результат достигается за счет сетевой системы видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения, содержащей комплект средств видеонаблюдения (общее число n) с видеокамерами, причём по меньшей мере одно средство видеонаблюдения оснащено тепловизором, и центральный пункт сбора и отображения информации, при этом упомянутый комплект средств видеонаблюдения объединён одноранговой информационной сетью приёма-передачи фрагментов потокового видеонаблюдения и служебной информации по радиоканалу связи, причем в состав сетевой системы введена подсистема навигационного обеспечения, а каждое средство видеонаблюдения имеет в своём составе сетевой модуль, блок памяти и платформу big data, выполненную с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения, сетевая система выполнена с возможностью передачи фрагментов потокового видеоизображения и служебной информации со средств видеонаблюдения с видеокамерами на центральный пункт сбора и отображения информации, который выполняет дополнительную обработку полученной информации, использует архивную память и отображает движение человека на экране монитора с привязкой его к координатам местности.

Сетевая система видеонаблюдения с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения, содержащая комплект средств видеонаблюдения (общее число n) с видеокамерами, причём по меньшей мере одно средство видеонаблюдения оснащено тепловизором, и центральный пункт сбора и отображения информации, при этом упомянутый комплект средств видеонаблюдения объединён одноранговой информационной сетью приёма-передачи фрагментов потокового видеонаблюдения и служебной информации по радиоканалу связи, отличающаяся тем, что в состав сетевой системы введена подсистема навигационного обеспечения, а каждое средство видеонаблюдения имеет в своём составе сетевой модуль, блок памяти и платформу big data, выполненную с возможностью контроля поведенческих факторов и биометрических параметров объектов наблюдения, сетевая система выполнена с возможностью передачи фрагментов потокового видеоизображения и служебной информации со средств видеонаблюдения с видеокамерами на центральный пункт сбора и отображения информации, который выполняет дополнительную обработку полученной информации, использует архивную память и отображает движение человека на экране монитора с привязкой его к координатам местности.