В принципе, современные технологии обеспечения доступа, автоматизации, а также уровень развитости беспроводных устройств позволяют собрать для любого, сколь-нибудь территориально ограниченного, предприятия волшебную «карту Хогвартса», подобную той, что была в распоряжении у Гарри Поттера.
И никакой магии не понадобится. Да что там — вполне себе обыденные технологии. Если вы для доступа в свой офис используете электронный пропуск, то в автоматическом режиме на КПП уже поступает достаточно информации о том, где вы находитесь (или где вы в последний раз прошли через турникет), сколько времени вы провели внутри объекта (на своем рабочем месте) и т.д. Наша компания давно разрабатывала систему визуального контроля на предприятии, но, совсем недавно, нам посчастливилось внедрить все наши наработки. Заодно рассказать аудитории о том, какие требования предъявляются к подобным системам со стороны заказчика.
Дипломированные маги начинают пригождаться тогда, когда обычная система должна быть расширена. Чаще всего заказчик (имя которого, в этот раз, мы не можем назвать) добавляет настолько нетривиальную изюминку, что система трансформируется во что-то иное. В нашем случае такой изюминкой был биометрический контроль, причем, в его самой технологически сложной форме — сопоставление изображения лица в реальном времени.
Визуальный контроль столь сложен по той причине, что его потенциальные возможности практически неограниченны, но при этом существует огромное количество тонкостей и барьеров, не учитывая которые, эффективный результат работы такой системы может быть сведен на нет.
Банальный пример — в уличном видеоконтроле свет играет важную роль, так как с наступлением сумерек видимость снижается критически и приходится использовать дополнительные инструменты.
Лицо человека — самый простой «маяк» на карте объекта, видя его, вы понимаете, можете вы пропустить человека внутрь или нет. Вместе с этим возникают побочные требования, которые сам человек уже не в состоянии удовлетворить. Поэтому почти всегда визуальный контроль — это трудо- и ресурсо-емкая задача.
В нашем конкретном случае было два «тонких» момента:
А. Нестандартный для России подход — отказ от «административного ресурса» и принуждения предъявлять документы для идентификации; наоборот — полная незаметность работы комплекса.
Б. Работа в потоке с вероятностью срабатывания выше 95% при минимальном времени распознавания. Это значит, что вне зависимости от того, в каких условиях происходит контроль и как ведет себя объект, система должна идентифицировать и сопоставить информацию с базой пропусков. Невыспавшиеся, небритые, прячущие глаза и т.д. — всем знакомо.
При нормальной прямой видимости и «матрице» высокого качества система идентифицирует человека мгновенно.
- Запрос информации о местах нахождения сотрудников/посетителей в определенный промежуток времени
- Ожидание появления сотрудника/посетителя в определенном месте
- Запрос информации о местоположении сотрудников/посетителей, присутствующих на объекте
- Настройка описания нового объекта
- Запрос информации о событиях в системе
- Сбор статистики в рамках “мобильного комплекса”
- Работа в автономном режиме
Примерно так и выглядит типичный список требований к системе, подобной нашей — и мы взяли их как основные. Плюсы подобных систем очевидны: один раз всего лишь сфотографировав человека, вы можете выписать ему «пропуск».
Есть список «белый», но есть и «черный». При этом, человек, который потенциально может быть в вашем черном списке, скорее всего, не будет вам позировать по собственному желанию — именно в таких случаях чаще всего и возникают трудности, когда нет хорошего качества «матрицы» для распознавания лица человека.
Тем не менее, нам удалось добиться высокой работоспособности ограничительной функции системы. Например, можно выдать человеку пропуск только на определенный маршрут: «туда не ходи — сюда ходи». Подобная система применяется в университете Токио, где любой посетитель без «авторизации» на КПП может попасть в определенные объекты, остальные же остаются доступными лишь для лиц с полноценным пропуском.
Конечно на уровне логики система видеораспознавания и система контроля — два разных объекта. Они интегрируются с помощью API, предоставляемого системой видеоконтроля. Так как максимальное количество лиц, одновременно «считывающихся» во всех кадрах, может быть огромным, а качество их фотографий — разным, нами был собран мощный аппаратный комплект, на котором базируется вся система. Отдельный момент – для достижения еще большей производительности мы активно применяли методы кеширования.
Теории заговора нет — есть лишь небольшая «интеллектуальность» системы, которая умеет сопоставлять фотографии из базы с изображением с камеры с указанием «соответствия», выраженной в процентах.
В остальном потенциал использования такой системы кроется, в первую очередь, в той статистике, которую она предоставляет. Тут и кадровые техники, и чисто логистические. В нашей стране это по-прежнему многим в новинку, несмотря на то что большинство развитых сообществ уже взяли на вооружение электронный транспорт, общественные и социальные услуги.
Автор: R_Style
