Видеоаналитика и проблема ложных тревог
Компания Hikvision опубликовала результаты исследования, посвященного проблеме ложного срабатывания систем безопасности. Отчёт подготовлен на основе опроса, проведенного среди представителей монтажных организаций, системных интеграторов, торговых домов и пользователей систем безопасности, сообщает CRN.
При этом 83% опрошенных заявил, что ложные оповещения оборудования составляют большую долю от всех сигналов, которые генерируют системы безопасности. Из них 40% оценили это количество как «половина», 25% — «менее половины», а 18% отметили — практически все сигналы от их системы безопасности являются ложными. Лишь 17% респондентов встречались с проблемой ложных срабатываний очень редко.
Основные причины срабатывания оборудования — некорректная установка камер видеонаблюдения и неверная настройка функций устройств.
По мнению разработчиков систем безопасности, устранить вышеперечисленные недостатки можно несколькими способами: изменить положение камеры или произвести нужные настройки для уменьшения числа ложных тревог.
57% респондентов ответили, что пользуются функцией выделения области (зоны) мониторинга, чтобы оборудование срабатывало лишь при появлении объектов на данной территории. В 52% случаев пользователи снижают уровень чувствительности детектора движения. Однако в этом случае можно пропустить значимый инцидент. Еще 12% респондентов считают, что отличный способ справиться с проблемой ложных оповещений — изменение угла обзора либо ракурса камеры. Но таким методом можно воспользоваться, когда рядом с охраняемой территорией есть участки с высокой проходимостью людей или оживленным движением транспорта.
Когда простые методы не дают результата, на помощь приходит видеоаналитика. Так, 29% опрошенных пользователей успешно ее применяют для идентификации нужных объектов или событий. А вот в 17% случаев клиенты вынуждены заменить оборудование с функцией классификации объектов и специальных фильтров ложных тревог.
Если говорить о системах без специальной аналитики, то 41% респондентов сказали, что могут оперативно найти нужный фрагмент видеозаписи из архива, если точно знают время инцидента. 44% полагаются на «фактор везения» и на то, что нужная запись найдется быстро. 15% респондентов признались, что они вынуждены просматривать весь видеоархив для поиска нужного фрагмента.
С развитием видеоаналитики на базе алгоритмов глубокого обучения пользователи систем безопасности интересуются различными типами классификации объектов, по которым возможна настройка срабатываний уведомлений.
Опрос показал, что 65% респондентов заинтересованы в целенаправленной детекции небольших и мелких животных (собаки, кошки, мелкие грызуны). Для 23% интересна детекция птиц, а для 19% — крупных животных (например, медведей, лосей). Еще 41% респондентов намерены фиксировать события с участием детей и, соответственно, своевременно получать тревожные сигналы при их приближении к опасным для них зонам. 25% опрошенных заинтересованы в распознавании дронов и роботов в кадре.
Несмотря на то, что проблема ложных срабатываний встречается практически в каждом проекте, пользователи не спешат переходить на новые интеллектуальные решения для классификации объектов и фильтрации ложных срабатываний в системах безопасности.
Почти половина участников опроса ответили, что пока не могут порекомендовать такие технологии своим заказчикам из-за отсутствия достаточного опыта по работе с подобными системами и их настройке. 33% заявили, что системы с фильтром ложных тревог нужны только для решения определенных и узкоспециализированных запросов. Положительно оценивают новые технологии и готовы с ними работать только 14%, и лишь 7% участников ответили отрицательно.
Источник: ru-bezh.ru