Pobierz
najnowszy numer

Newsletter

Zapisz się do naszego Newslettera, aby otrzymywać informacje o nowościach z branży!

Jesteś tutaj

Rozpoznawanie twarzy w systemach VSS marki NOVUS. Funkcje sieciowe

Printer Friendly and PDF

W magazynie Zabezpieczenia nr 4/2018 opublikowany został artykuł pt. Rozpoznawanie twarzy w systemach VSS marki NOVUS. Wykorzystanie funkcji rozpoznawania twarzy zostało ograniczone tylko do lokalnej obsługi wymagającej obecności administratora systemu bezpośrednio przed rejestratorem. Ta cecha mogła ograniczyć efektywne wykorzystanie tej funkcji w przypadku obiektów rozproszonych i równocześnie centralnie zarządzanych z wykorzystaniem protokołu TCP/IP. Świadom tej niedogodności producent intensywnie rozwijał moduł sieciowy. Wydanie nowych wersji oprogramowania dostosowanych do systemów operacyjnych Windows, Android i iOS wyeliminowało te utrudnienia. Ponieważ w niniejszym artykule chciałbym ograniczyć się do opisu opcji sieciowych funkcji rozpoznawania twarzy, zachęcam czytelników do przeczytania również archiwalnego artykułu, który nie zdezaktualizował się. Wymagania dotyczące montażu kamer i obrazu służącego rozpoznawaniu twarzy nie zmieniły się. Również zasady obsługi zachowują swą ważność. Zwiększono jedynie liczbę modeli rejestratorów z serii 6000 obsługujących funkcję rozpoznawania twarzy. Dla łatwiejszej selekcji zostały one wyodrębnione w nowej nomenklaturze przez dodanie litery F na końcu nazwy. Aby osiągnąć pełną precyzję wywodu, chciałbym nadmienić, że opisane poniżej funkcje są dostępne w wersji 3.4.5.81130 oprogramowania NVR-6000-Viewer oraz w aplikacji mobilnej SuperLive Plus w wersji 1.6.0.

Po wybraniu rejestratora z listy urządzeń w aplikacji NVR-6000-Viewer i w menu Rozpoznawanie twarzy wyświetlony zostanie graficzny interfejs bazy danych twarzy.

Fot. 1. Baza danych twarzy

 

Jest to baza danych zapisana w rejestratorze, do której użytkownik uzyskuje pełny zdalny dostęp. Administrator może dowolnie modyfikować, usuwać oraz tworzyć nowe grupy, a także dodawać lub usuwać wybrane osoby (rekordy). Nowym osobom w bazie mogą zostać przyporządkowane referencyjne widoki twarzy pochodzące z zewnętrznych źródeł (plików w formacie JPG) lub wizerunki zapisane w bazie danych rejestratora. Do każdej dodanej do bazy osoby mogą zostać przypisane dodatkowe dane – data i miejsce urodzenia, numer ID, numer telefonu i inne dane identyfikacyjne.

Fot. 2. Wysyłanie bazy danych

 

Poszczególne bazy danych mogą być poprzez sieć wysyłane do urządzeń obsługujących funkcję rozpoznawania twarzy, wskazanych w oprogramowaniu NVR-6000-Viewer (fot. 1). Daje to nowe możliwości zarządzania wieloma rozproszonymi obiektami w jednym centrum nadzoru i aktualizacji bazy danych dla wszystkich obiektów bez angażowania lokalnej obsługi i bez zbędnej zwłoki. Rozmowy z wieloma administratorami takich systemów (np. obejmujących sieć sklepów) wskazują na powtarzalność bezprawnych działań tych samych osób w wielu obiektach należących do sieci. Szybkie uaktualnienie bazy danych we wszystkich rejestratorach może być metodą prewencji i informowania w czasie rzeczywistym o potencjalnym zagrożeniu.

 

Fot. 3. Wyniki wyszukiwania osoby

 

Wykrywanie twarzy jest możliwe po podłączeniu jakiejkolwiek kamery do rejestratora sieciowego z serii 6000 z funkcją rozpoznawania twarzy. Dzięki bardzo wysokiej wydajności systemu możliwe jest do 180 rozpoznań na minutę, w całym systemie. W aplikacji NVR-6000-Viewer administrator może określić przedział czasowy w celu odszukania wizerunku twarzy. Jako odszukiwany wizerunek może być wykorzystana twarz zapisana w bazie lub dowolne rozpoznanie twarzy dokonane przez system. Co ważne, proces przeszukiwania można profilować, zmieniając wymagany stopień podobieństwa rozpoznanej twarzy do wzorca oraz ograniczając liczbę wyświetlanych wyników. Do każdej wyszukanej twarzy dodawana jest data i czas rejestracji, co pozwala na łatwe przejście do trybu odtwarzania.

Fot. 4. Scenariusze powiadamiania

 

Aby móc reagować na zagrożenia w czasie rzeczywistym, konieczny jest wybór kamer, z których chcemy otrzymywać powiadomienia alarmowe. Wśród dostępnych reakcji na rozpoznanie twarzy z wybranych baz danych jest m.in. zdalne powiadomienie wysyłane do urządzenia mobilnego i wyświetlenie informacji w formie wyskakującego okienka informacyjnego pop-up. Liczbę fałszywych alarmów można ograniczyć do minimum poprzez zwiększenie prawdopodobieństwa dopasowania w ustawieniach wszystkich kamer.

Interfejs sieciowy rejestratora również umożliwia dostęp do funkcji zarządzania systemem rozpoznawania twarzy, w podobny sposób, w jaki działają funkcje z menu rejestratora. Dzięki temu mamy dostęp do statystyk dotyczących działania funkcji rozpoznania twarzy. Dane dotyczące liczby rozpoznań z podziałem na grupy są prezentowane w postaci słupków na wykresie. Wykres kołowy przedstawia dane dotyczące procentowego udziału grup, do których zakwalifikowano rozpoznaną twarz.

Fot. 5. Dodawanie nowych osób w aplikacji mobilnej w urządzeniu z systemem Android oraz przeszukiwanie bazy danych

 

Również aplikacja mobilna SuperLive Plus działająca w systemach operacyjnych Android oraz iOS może odtąd służyć do wszechstronnego zarządzania rozpoznawaniem twarzy. Po uruchomieniu serwera Push w rejestratorze możliwe jest przekazywanie informacji bezpośrednio do tej aplikacji. Służy ona również do modyfikowania i uzupełniania baz twarzy. 

Szczególnie wartościową funkcją jest śledzenie wybranej osoby przemieszczającej się między poszczególnymi kamerami po określeniu przedziałów czasowych jej wykrywania. Pozwala to na analizę przemieszczania się danej osoby między poszczególnymi strefami kamerowymi w obiekcie i bezpośrednie przejście do trybu odtwarzania.

Fot. 6. Śledzenie przemieszczania się osoby między polami widzenia kamer i bezpośrednie przejście do trybu odtwarzania

 

Proces integracji różnorodnych funkcji w wizyjnych systemach dozorowych przebiega niezwykle dynamicznie. Dotyczy to zarówno funkcji rozpoznawania twarzy, jak i innych zaawansowanych funkcji analizy treści obrazu. Jest to związane z wykładniczym wzrostem mocy obliczeniowych procesorów stosowanych w kamerach i tworzeniem coraz doskonalszych algorytmów interpretowania oraz uczenia się, tak jak czyni to mózg człowieka. Na pewno w niedalekiej przyszłości zaowocuje to kolejnymi artykułami poświęconymi funkcjom, które pozwalają na efektywne sprawowanie nadzoru przy minimalnym udziale człowieka.

Patryk Gańko
AAT HOLDING

 

Zabezpieczenia 2/2019

Wszelkie prawa zastrzeżone. Kopiowanie tekstów bez zgody redakcji zabronione / Zasady użytkowania strony