Классификация задач видеонаблюдения

Действительно ли осветить все «мертвые зоны» — ключевая задача видеонаблюдения? Способна ли она решить все проблемы заказчика? Какие на самом деле задачи нужно ставить перед видеонаблюдением и почему – разберемся в этой статье.

Итак, если формально подойти к вопросу выяснения потребностей заказчика видеонаблюдения, то в большинстве случаев мы услышим «осветите мертвые зоны, а там разберемся». Очевидно, что система, созданная на основании такого технического задания скорее всего будет лишь декорацией, не способной решить реальные проблемы клиента.

Широкоугольные объективы видеокамер, которые обычно используются для перекрытия мертвых зон объекта, предназначены лишь для обзора. На них не будет детального распознавания объектов. Если задача – увидеть автомобильный номер, лицо, купюру, номер и т.п., то такие камеры не решат ее. В большинстве происшествий установить сам факт события – лишь половина дела. Камеры обнаружения не дадут ценной информации для расследования, а значит ценность такой системы видеонаблюдения будет минимальной.

Если «осветить мертвые зоны» — это не ключевая задача грамотно спроектированных систем видеонаблюдения, то какие проблемы вообще целесообразно решать?

Классификация задач видеонаблюдения.

1. Формирование и ведение базы данных.

Задача – идентифицировать и сортировать данные по некоторым признакам, сформировать списки.

— формирование «черных», «белых», VIP списков (лиц, номеров, комбинаций цифр и т.п.). Например, база постоянных клиентов магазина или покупателей, которые были заподозрены в краже.

— логирование инцидентов – фиксация в базе времени и других идентификационных данных об инциденте. Например, фиксация правонарушений ПДД, контроль времени и факта оказания услуг и многое другое.

2. Расследование происшествий

Всегда актуальная задача на производстве, в складских комплексах, при соблюдении техники безопасности, выполнении регламентов, проверке правильности выполнения договоренностей и тому подобное.

3. Верификация происшествий

Задача – подтвердить или опровергнуть данные, поступившие из другого источника (СКУД, диспетчер, POS система, оператор и другие) для принятия корректных решений. Например, о необходимости выезда ремонтной бригады в случае подозрения на ложную тревогу.

4. «Машинное зрение»

Это видеонаблюдение по заданным алгоритмам с целью находить инцидент или объект в потоке данных без участия человека. Применяется для дальнейшей передачи в другие системы контроля доступа с целью анализа и принятия решений. Например, пропуск автомобиля на стоянку или посетителя в офис, индикация количества мест на парковке и т.д.

Правильно поставленная задача – 90% успеха в построении хорошей системы видеонаблюдения. Как видите, «освещения мертвых зон» — не всегда та проблема, которую должен решать грамотный видеоконтроль. Избегайте формальностей в ТЗ, слушайте и слышьте своего заказчика, работайте с профессионалами.