Автоматизация обнаружения потенциально опасных объектов (ПОО)

 

Наиболее подробно остановимся на процессе автоматизации процесса обнаружения потенциально опасных объектов, т. к. именно он обеспечивает возможность работы одного оператора с большим количеством точек мониторинга (15-20), если это необходимо.

 

Наш опыт показывает, что видеоизображения, одновременно передаваемые с 4 камер, обеспечивают надёжную работу оператора (эта идея реализована в системе «Лесной Дозор»). Однако очевидно, что при большем количестве камер оператор не сможет оперативно осуществлять мониторинг физически.

 

Исходя из реальных характеристик системы определено, что на осмотр пользователем одной камеры уходит 10 минут. Соответственно в 4-экранном режиме за 10 минут оператор осмотрит 4 камеры.

 

Если число камер в системе достигает 20-ти, то для обнаружения пожара пользователю потребуется около 40 минут (при непрерывном наблюдении). Но оператору необходимо отдыхать и выполнять другие операции (определять координаты и т. д.). Опыт показывает, что к упомянутым 40-ка минутам этот шаг добавляет еще 20 минут. Эти расчёты подтверждаются результатами реальной работы системы. Таким образом, получаем эталонное значение: один оператор системы «Лесной Дозор» в течение часа может осуществлять мониторинг с 20 точек даже без автоматизации процесса обнаружения ПОО (по видеодан-ным).

 

Что касается автоматизации процесса поиска ПОО на видеоизображении, то она позволяет либо увеличить количество камер на одного оператора, либо уменьшить время, необходимое для обнаружения ПОО, либо облегчить работу оператора.

 

Очевидно, что эти параметры зависят друг от друга: например, невозможно увеличить количество камер на одного оператора, не увеличив время, необходимое на осмотр.

 

В настоящее время в системе «Лесной Дозор» начинает активно использоваться модуль автоматического поиска дыма, который предназначен для обнаружения потенциально опасных объектов на видеоизображении. Его суть состоит в запуске специального модуля, формирующего список потенциально опасных объектов, обнаруженных системой.

 

При таком режиме работы пользователю не надо следить за всеми камерами по очереди – достаточно лишь своевременно просматривать список обнаруженных объектов.

 

Тестирование системы на большом архиве видеоданных (более 10000 записей) показало следующее.

 

Количество необходимой для анализа пользователем информации уменьшается в 5 раз, т. е. система уже отфильтровывает большое количество видеоданных, на которых нет ничего, заслуживающего внимания. Фактически вышеупомянутый алгоритм предназначен для фильтрации данных, которые не интересны оператору — это позволяет ему сосредоточиться на анализе более существенной информации.

 

Исходя из простого расчёта видно, что количество камер на одного оператора при прежней нагрузке может составлять 100 штук. Это уже является существенным показателем, но потенциал дальнейшего улучшения параметра сохраняется.

 

Использование данного режима работы не означает, что система покажет оператору только данные, где реально есть дым (система не может гарантировать полное отсутствие ложных срабатываний). Достаточно большое количество видеоданных не будет содержать ПОО, но с новым режимом этих данных будет в 5 раз меньше, чем без него. В перспективе планируется увеличить это значение до 100 раз.

 

Дальнейшие планы разработки и автоматизации в рамках системы «Лесной Дозор»

 

1. Большая автоматизация процесса определения координат.

2. Большая автоматизация процесса построения маршрутов патрулирования.

3. Улучшение характеристик системы обнаружения ПОО на видеоизображении.

4. Автоматизация связей между различными стадиями процесса, обеспечивающая максимальную разгрузку оператора и оставляющая на него только процесс принятия решения.

 

Все эти улучшения уже включены в план разработки. Все заказчики, использующие сервис «Лесной Дозор», получат доступ ко всем нововведениям без какой-либо дополнительной платы.