[Искусственный интеллект] «Умный пляж» или как обеспечить комплексную безопасность людей на водоеме?
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Ежегодно в мире от утопления погибает порядка 320 тысяч человек. Это третья по значимости причина смерти, на долю которой приходится около 7% смертей связанных с травмами. В прибрежных городах по всему миру проживает около 60% населения Земли. Мужчины и дети этой части населения подвергаются наибольшему риску утопления из-за расширенного доступа к воде. В таких развитых странах как Китай и США утопление является, соответственно, первой и второй по значимости причиной смерти от травм среди детей в возрасте 1-14 лет.
Россия входит в число мировых лидеров по объему водных ресурсов: 2,7 млн. озер, 2,8 млн. рек общей длиной 12,4 млн. км и 30 тысяч водохранилищ. Близость населенных пунктов к водоемам и расширенный доступ людей к воде является существенным фактором риска смерти от утопления для значительной части населения нашей страны. Следует отметить, что ежегодно количество смертей от утопления в России по данным Росстата снижается. Так, за период с 2011 по 2019 год количество смертей снизилось более чем вдвое (с 8272 до 3935 фактов утопления соответственно). Для предотвращения утопления в основном используются такие организационные мероприятия как установление специальных знаков и ограждений вокруг мест для плавания, обучение детей плаванию, проведение тренингов по спасению жизни, информирование о глубине водоема и толщине льда, своевременное предупреждение о шторме или наводнении (голосовое, и смс-оповещение).
Достаточно ли принимаемых мер по обеспечению безопасности на водоемах
Проведем оценку потенциала для улучшения уровня безопасности на водных объектах, путем сравнительного анализа действенности мер по обеспечению безопасности на автомобильных дорогах (10,8 тысяч постов фото-видеофиксации, стационарные посты, а также мобильные экипажи) и безопасности акваторий (12 тысяч постов и спасательных станций). Соотношение количества погибших в 2019 году от утопления (около 4 тысяч человек) к погибшим в ДТП (13,3 тысячи человек) составляет 1:3; тогда как соотношение зарегистрированных маломерных судов (1,5 млн.) к объектам автотранспорта (53 млн.) составляет 1:35. При этом, соотношение количество зафиксированных нарушений правил пользования водными объектами (34 тыс.) к нарушениям ПДД (106 млн.) составляет 1:3000, что характеризует незначительность профилактических мер по снижение смертности на водных объектах. Спасательные посты и станции не оборудованы специальными техническими комплексами мониторинга, позволяющими фиксировать нарушения правил эксплуатации водных объектов (аналогично комплексам фото-видеофиксации). Мониторинг безопасности на водных объектах полностью возложен на спасателей (исключительно «человеческий фактор»).
Следует признать, что общая тенденция по оснащению территорий общего пользования средствами мониторинга является оправданной. Так, использование систем видеонаблюдения в парках и скверах позволяет снизить количество совершаемых правонарушений и повысить их раскрываемость, а развитие систем фото-видеофиксации, направленных на профилактику нарушений ПДД, позволило снизить число смертей в ДТП в России за пять лет на 26%. Цифры статистики показывают, что количество погибших на водных объектах в удельном сравнении на порядок выше, чем на автомобильных дорогах. Это дает основания полагать, что при повсеместном внедрении и оборудовании акваторий специальными техническими средствами мониторинга и развитии у населения культуры ответственного отношения к правилам эксплуатации водных объектов, имеется значительный потенциал по уменьшению числа утоплений. Эти предложения уже поддержали Профессиональный Союз моряков и Совет Федерации.
По оценкам экспертов основными причинами происшествий на водоемах, приводящих к утоплению сегодня являются:
1) Купание в состоянии наркотического и алкогольного опьянения;
2) Нарушение правил эксплуатации судов;
3) Чрезмерная самонадеянность;
4) Не информированность людей о потенциальной опасности;
5) Купание в необорудованных местах;
6) Оставление детей без присмотра.
По Указу президента РФ до 2030 года необходимо снизить количество происшествий на водных объектах по сравнению с показателем 2019 года не менее чем на 20 %, а число погибших на водных объектах, должно быть снижено не менее чем на 18%. Для достижения поставленных задач потребуется значительное техническое оснащение спасателей и специальных служб.
Исходя из доступности и функциональности, существующие решения по обеспечению безопасности на водных объектах, как правило, базируются на использовании видеоаналитики.
Классификация алгоритмов видеоаналитики
По сложности реализации алгоритмов видеоаналитики, условно их можно разделить на три класса задач мониторинга:
1 Стандартные средства видеоаналитики, которые теоретически могут быть реализованы большинством «умных камер» популярных вендоров (Hikvision, Dahua, Axis и т.д.):
1.1 Купание в запрещенных местах и заплыв человека «за буйки»;
Данная видеоаналитика, в теории, является частным случаем от события «пересечение человеком запрещенной зоны», но поскольку системы, основанные на общих моделях обучения детекции людей не предназначены для обнаружения человека по части изображения, то фактическая применимость общих алгоритмов остается под вопросом.
1.2 Опасное приближение судна к зоне купания;
1.3 Нахождение людей на перилах мостов, набережных, причалов.
Для разбора ограничений применимости разберем последние, на момент выхода статьи интеллектуальные системы видеонаблюдения. Например, Hikvision DeepinView. Для целей охраны периметра камеры DeepinView 7 серии используют интеллектуальные алгоритмы видеоанализа, которые позволяют снизить количество ложных тревог, а также настроить сигналы тревоги с помощью классификации целей. Можно настроить срабатывание тревоги только на людей или только на транспортные средства, которые попадают в поле зрения камеры. Другой вариант – настроить исключение, чтобы камера реагировала, например, только на автомобили. Дополнительная функция Auto Tracking предназначена для сценариев с низкой активностью. Камера будет реагировать только на движущиеся объекты, фокусируясь на конкретной цели, тем самым повышая эффективность работы системы безопасности и позволяя экономить место в хранилище. Как показывает анализ функций, система здраво разделяет фазы детекции и следования, используя для последнего алгоритмы типа «отслеживание без обнаружения (DFT)» в которой обнаружение новых объектов происходит непостоянно, а ограничения по размеру объектов детекции и используемая модель делает это решение применимым, в основном в зонах полного запрета или для контроля, например в запрещенные часы.
Примерно этим же характерны все вендоры, выпустившие в 2020 году накамерные аналитики на нейронных сетях, но минусы накамерных аналитик все те же — это низкая производительность процессоров камер, что приводит к ограничениям по количеству одновременных аналитик и накладывает ограничения по использованию определенных моделей камер, стоимость которых заведомо дороже.
2 Видеокамеры с видеоаналитикой на основе технологий DEEPMIND (например: IVA Bosch) которые формально являясь накамерной аналитикой по факту работают при участии ресиверов, обладающих достаточной мощностью для одновременного запуска нескольких вендорных аналитик на канал и занимающихся внутренним проксированием:
2.1 Падение (прыжок) человека с моста, набережной или причала;
2.2 Выход человека на лёд;
2.3 Пожар (взрыв) на водном объекте;
2.4 Плавание на надувных и других, не предназначенных для этих целей средствах;
3 Задачи, требующие частного решения:
3.1 Человек, терпящий бедствие на воде (риск утопления);
3.2 Проваливание человека под лёд;
3.3 Столкновение судов, посадка судна на мель, кораблекрушение;
3.4 Подозрительное поведение человека.
Решение задач третьего класса сложности базируется на обеспечении непрерывного трекинга объекта мониторинга в сочетании с некоторыми частными метриками.
Реализация функционала непрерывного трекинга человека является достаточно сложной задачей даже в «лабораторных условиях», а в водной среде или в формате накамерной аналитики выглядит практически нереализуемой. И это даже если вынести «за скобки» задачу идентификации уникальных объектов по сочетанию их характерных признаков (одежда, габариты, особенности движения и т. д.)
Средство отслеживания объектов обычно состоит из трех частей: модели внешнего вида, модели движения и модели обновления. Общий поток алгоритма отслеживания объекта описывается следующим образом: каждый отслеживаемый объект представлен путем моделирования, и модель внешнего вида устанавливается на основе исходной информации. Модель внешнего вида используется для определения местоположения объекта в текущем кадре. На основе результатов отслеживания по отношению к текущему кадру, стратегия обновления используется для обновления модели внешнего вида, чтобы позволить ей адаптироваться к изменениям в объекте и окружающей среде, основной проблемой непрерывности трекинга является обеспечение его в водной среде при нырянии или плавании под водой, когда человек временно пропадает в зоне мониторинга.
Рассмотрим способы решения этой задачи на примере типового водоема, условно разделенного на 3 участка:
— зона пляжа (отлогий берег, предназначенный для солнечных ванн и входа в воду для купания), представляющая прямоугольный участок порядка 30 х 200 метров;
— зона купания (разрешенный для плавания людей участок акватории, ограниченный сигнальными буями), представляющая прямоугольный участок порядка 50 х 200 метров;
— зона акватории (участок водной поверхности, находящийся за пределами зоны купания), представляющий открытое пространство водной поверхности водоема ограниченное естественными границами объекта.
Человек на берегу: объект с характерными размерами от 100 до 200 см по высоте и от 30 до 70 см по ширине и характерными скоростями от 2 до 6 км/час.
Человек на воде: пловец: объект с характерными размерами от 20 до 50 см по высоте и ширине и характерными скоростями от 1 до 4 км/час.
В среднем комфортная продолжительность пребывания под водой обычного человека при нырянии составляет около 10 секунд. Разумеется, исключением являются профессионалы и любители подводного плавания, количество которых относительно числа отдыхающих невелико и может быть отнесено к ошибкам системы измерения (на этапе обучения модели).
Главным принципом размещения видеокамер на пляже является необходимость полного обзора (охвата) зоны пляжа и зоны купания. Для исключения «слепых зон», избыточного размещения камер, ошибок трекинга при переходе между зонами мониторинга (при использовании нескольких камер), рекомендуется использовать камеры видеонаблюдения панорамного типа c несколькими сенсорами и горизонтальным углом обзора от 180°, что обеспечивает предоставление единого изображения с контролируемого участка при помощи только одной видеокамеры.
Например, при размещении на рассматриваемом нами водном объекте камеры Hikvision DS-2CD6944G0-IHS (4МП x 6mm х 4) на опоре на высоте 4 метра на удалении 40 метров от линии берега: на пляже и в зоне купания будет обеспечен показатель точности порядка более 50 пиксел/метр, что достаточно для трекинга человека как на суше, так и в воде.
Подобные камеры мультисенсорного типа предоставляют для системы компьютерного зрения единое изображение с участка пляжа и зоны купания. При покадровом анализе изменения трекинга людей на изображении, алгоритм обеспечивает ведение онлайн статистики объектов в зоне мониторинга и позволяет выявить «аномальные объекты», то есть те, которые «пропали» или «появились» относительно предыдущих и последующих кадров. Отделение «аномальных объектов» от основного пула объектов в воде осуществляется за счет использования совокупности алгоритмов, характерных для поведения человека в воде, таких как скорость, инерция и вектор движения пловца, а также комфортное и допустимое время нахождения пловца под водой, что позволяет с определенной долей вероятности прогнозировать выныривание пловца в определенном радиусе от точки ныряния и верифицировать его идентификацию. «Аномальные» события также могут происходить и в зоне пляжа. Например, кратковременное загораживание одного объекта другим является «нормальным» событием и просто должно пройти обучение алгоритма для исключения ложных сигналов, а оставленный без присмотра предмет уже должен вызвать подозрения у специальных служб.
Для чего нужно решать столь нетривиальную задачу? Выше уже было рассмотрено, что для обеспечения безопасности на водных объектах не достаточно только существующих на рынке решений и необходимо разработать специальные алгоритмы и технологии компьютерного зрения. Но существует и другая веская причина для выполнения таких разработок – это тренд цифровизации отрасли пляжного туризма. Развитие туристической индустрии и конкуренция постоянно повышают требования к комфорту и безопасности отдыхающих в России и мире. Все большую популярность обретает концепция «умный пляж», которая уже начала внедряться на Пхукете, в Дубае и Хайфе. Сюда входит обеспечение посетителей wi-fi, камерами хранения, автоматическая уборка мусора, развитая система информирования и безопасности. Современные мировые тренды также начали поддерживаться в некоторых российских городах, например в Москве, Сочи и Иркутске. Муниципальные власти начали устанавливать на пляжах «умные камеры», детекторы металла и другие средства для обеспечения безопасности людей на пляже.
«Умный пляж» – это зона беспрецедентного комфорта и комплексной безопасности. Трекинг людей в сочетании с данными о погодных условиях, получаемых от метеостанции или из открытых источников, открывает доступ к измерению продолжительности нахождения человека в воде и на солнце. В дополнение к данным о температуре воды, воздуха, давления атмосферного воздуха и солнечной активности система может предоставлять как общие, так и индивидуальные рекомендации (например, в формате голосовых оповещений) для посетителей пляжа во избежание рисков переохлаждения, перегрева или обострения сердечных заболеваний.
Высокий уровень внимания к посетителям пляжа – это целый комплекс организационно-технических мероприятий, в котором нет мелочей. Оставленный у воды без присмотра малолетний ребенок или взрослый человек, походка которого выдает болезненное состояние, должны быть обнаружены системой компьютерного зрения, которая оповестит спасателя или воспроизведет голосовое оповещение по определенному сценарию. Именно забота о безопасности и комфорте людей – вот что движет развитием сегодня, вне зависимости от того где мы находимся: на суше, воздухе или на море.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Big Data, Аналитика мобильных приложений, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Открытые данные] Нейросети: где взять данные для тонкого обучения алгоритмов?
- [Информационная безопасность] Хватит использовать пароли
- [Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект, TensorFlow] Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за сентябрь 2020
- [Информационная безопасность] Security Week 41: вредоносный код в UEFI
- [Информационная безопасность, Криптовалюты] Как северокорейские хакеры отмывают краденую криптовалюту на миллиарды долларов (перевод)
- [IT-компании, Информационная безопасность, Разработка под Windows] Microsoft выпустила инструмент для обновления Defender в образах для установки Windows 10 и Windows Server 2016/2019
- [Информационная безопасность] CND: Защита от хакерских атак (EC-Council CND)
- [Big Data, Интернет вещей, Информационная безопасность] Почему незащищенные потребительские системы интернета вещей теперь представляет собой серьезную бизнес-проблему (перевод)
- [Информационная безопасность, Настройка Linux, Системное администрирование] С помощью подсистемы Windows для Linux 2 (WSL2) обходятся ограничения штатного файервола Windows 10
- [Искусственный интеллект] Ютуберы обрабатывают видео прошлого до 4K. Историки утверждают, что это нонсенс (перевод)
Теги для поиска: #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_videoanalitika (видеоаналитика), #_kompjuternoe_zrenie (компьютерное зрение), #_bezopasnost (безопасность), #_monitoring (мониторинг), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 23:41
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Ежегодно в мире от утопления погибает порядка 320 тысяч человек. Это третья по значимости причина смерти, на долю которой приходится около 7% смертей связанных с травмами. В прибрежных городах по всему миру проживает около 60% населения Земли. Мужчины и дети этой части населения подвергаются наибольшему риску утопления из-за расширенного доступа к воде. В таких развитых странах как Китай и США утопление является, соответственно, первой и второй по значимости причиной смерти от травм среди детей в возрасте 1-14 лет. Россия входит в число мировых лидеров по объему водных ресурсов: 2,7 млн. озер, 2,8 млн. рек общей длиной 12,4 млн. км и 30 тысяч водохранилищ. Близость населенных пунктов к водоемам и расширенный доступ людей к воде является существенным фактором риска смерти от утопления для значительной части населения нашей страны. Следует отметить, что ежегодно количество смертей от утопления в России по данным Росстата снижается. Так, за период с 2011 по 2019 год количество смертей снизилось более чем вдвое (с 8272 до 3935 фактов утопления соответственно). Для предотвращения утопления в основном используются такие организационные мероприятия как установление специальных знаков и ограждений вокруг мест для плавания, обучение детей плаванию, проведение тренингов по спасению жизни, информирование о глубине водоема и толщине льда, своевременное предупреждение о шторме или наводнении (голосовое, и смс-оповещение). Достаточно ли принимаемых мер по обеспечению безопасности на водоемах Проведем оценку потенциала для улучшения уровня безопасности на водных объектах, путем сравнительного анализа действенности мер по обеспечению безопасности на автомобильных дорогах (10,8 тысяч постов фото-видеофиксации, стационарные посты, а также мобильные экипажи) и безопасности акваторий (12 тысяч постов и спасательных станций). Соотношение количества погибших в 2019 году от утопления (около 4 тысяч человек) к погибшим в ДТП (13,3 тысячи человек) составляет 1:3; тогда как соотношение зарегистрированных маломерных судов (1,5 млн.) к объектам автотранспорта (53 млн.) составляет 1:35. При этом, соотношение количество зафиксированных нарушений правил пользования водными объектами (34 тыс.) к нарушениям ПДД (106 млн.) составляет 1:3000, что характеризует незначительность профилактических мер по снижение смертности на водных объектах. Спасательные посты и станции не оборудованы специальными техническими комплексами мониторинга, позволяющими фиксировать нарушения правил эксплуатации водных объектов (аналогично комплексам фото-видеофиксации). Мониторинг безопасности на водных объектах полностью возложен на спасателей (исключительно «человеческий фактор»).  Следует признать, что общая тенденция по оснащению территорий общего пользования средствами мониторинга является оправданной. Так, использование систем видеонаблюдения в парках и скверах позволяет снизить количество совершаемых правонарушений и повысить их раскрываемость, а развитие систем фото-видеофиксации, направленных на профилактику нарушений ПДД, позволило снизить число смертей в ДТП в России за пять лет на 26%. Цифры статистики показывают, что количество погибших на водных объектах в удельном сравнении на порядок выше, чем на автомобильных дорогах. Это дает основания полагать, что при повсеместном внедрении и оборудовании акваторий специальными техническими средствами мониторинга и развитии у населения культуры ответственного отношения к правилам эксплуатации водных объектов, имеется значительный потенциал по уменьшению числа утоплений. Эти предложения уже поддержали Профессиональный Союз моряков и Совет Федерации.  По оценкам экспертов основными причинами происшествий на водоемах, приводящих к утоплению сегодня являются: 1) Купание в состоянии наркотического и алкогольного опьянения; 2) Нарушение правил эксплуатации судов; 3) Чрезмерная самонадеянность; 4) Не информированность людей о потенциальной опасности; 5) Купание в необорудованных местах; 6) Оставление детей без присмотра. По Указу президента РФ до 2030 года необходимо снизить количество происшествий на водных объектах по сравнению с показателем 2019 года не менее чем на 20 %, а число погибших на водных объектах, должно быть снижено не менее чем на 18%. Для достижения поставленных задач потребуется значительное техническое оснащение спасателей и специальных служб. Исходя из доступности и функциональности, существующие решения по обеспечению безопасности на водных объектах, как правило, базируются на использовании видеоаналитики.  Классификация алгоритмов видеоаналитики По сложности реализации алгоритмов видеоаналитики, условно их можно разделить на три класса задач мониторинга: 1 Стандартные средства видеоаналитики, которые теоретически могут быть реализованы большинством «умных камер» популярных вендоров (Hikvision, Dahua, Axis и т.д.): 1.1 Купание в запрещенных местах и заплыв человека «за буйки»; Данная видеоаналитика, в теории, является частным случаем от события «пересечение человеком запрещенной зоны», но поскольку системы, основанные на общих моделях обучения детекции людей не предназначены для обнаружения человека по части изображения, то фактическая применимость общих алгоритмов остается под вопросом. 1.2 Опасное приближение судна к зоне купания; 1.3 Нахождение людей на перилах мостов, набережных, причалов. Для разбора ограничений применимости разберем последние, на момент выхода статьи интеллектуальные системы видеонаблюдения. Например, Hikvision DeepinView. Для целей охраны периметра камеры DeepinView 7 серии используют интеллектуальные алгоритмы видеоанализа, которые позволяют снизить количество ложных тревог, а также настроить сигналы тревоги с помощью классификации целей. Можно настроить срабатывание тревоги только на людей или только на транспортные средства, которые попадают в поле зрения камеры. Другой вариант – настроить исключение, чтобы камера реагировала, например, только на автомобили. Дополнительная функция Auto Tracking предназначена для сценариев с низкой активностью. Камера будет реагировать только на движущиеся объекты, фокусируясь на конкретной цели, тем самым повышая эффективность работы системы безопасности и позволяя экономить место в хранилище. Как показывает анализ функций, система здраво разделяет фазы детекции и следования, используя для последнего алгоритмы типа «отслеживание без обнаружения (DFT)» в которой обнаружение новых объектов происходит непостоянно, а ограничения по размеру объектов детекции и используемая модель делает это решение применимым, в основном в зонах полного запрета или для контроля, например в запрещенные часы. Примерно этим же характерны все вендоры, выпустившие в 2020 году накамерные аналитики на нейронных сетях, но минусы накамерных аналитик все те же — это низкая производительность процессоров камер, что приводит к ограничениям по количеству одновременных аналитик и накладывает ограничения по использованию определенных моделей камер, стоимость которых заведомо дороже. 2 Видеокамеры с видеоаналитикой на основе технологий DEEPMIND (например: IVA Bosch) которые формально являясь накамерной аналитикой по факту работают при участии ресиверов, обладающих достаточной мощностью для одновременного запуска нескольких вендорных аналитик на канал и занимающихся внутренним проксированием: 2.1 Падение (прыжок) человека с моста, набережной или причала; 2.2 Выход человека на лёд; 2.3 Пожар (взрыв) на водном объекте; 2.4 Плавание на надувных и других, не предназначенных для этих целей средствах; 3 Задачи, требующие частного решения: 3.1 Человек, терпящий бедствие на воде (риск утопления); 3.2 Проваливание человека под лёд; 3.3 Столкновение судов, посадка судна на мель, кораблекрушение; 3.4 Подозрительное поведение человека.  Решение задач третьего класса сложности базируется на обеспечении непрерывного трекинга объекта мониторинга в сочетании с некоторыми частными метриками. Реализация функционала непрерывного трекинга человека является достаточно сложной задачей даже в «лабораторных условиях», а в водной среде или в формате накамерной аналитики выглядит практически нереализуемой. И это даже если вынести «за скобки» задачу идентификации уникальных объектов по сочетанию их характерных признаков (одежда, габариты, особенности движения и т. д.) Средство отслеживания объектов обычно состоит из трех частей: модели внешнего вида, модели движения и модели обновления. Общий поток алгоритма отслеживания объекта описывается следующим образом: каждый отслеживаемый объект представлен путем моделирования, и модель внешнего вида устанавливается на основе исходной информации. Модель внешнего вида используется для определения местоположения объекта в текущем кадре. На основе результатов отслеживания по отношению к текущему кадру, стратегия обновления используется для обновления модели внешнего вида, чтобы позволить ей адаптироваться к изменениям в объекте и окружающей среде, основной проблемой непрерывности трекинга является обеспечение его в водной среде при нырянии или плавании под водой, когда человек временно пропадает в зоне мониторинга.  Рассмотрим способы решения этой задачи на примере типового водоема, условно разделенного на 3 участка: — зона пляжа (отлогий берег, предназначенный для солнечных ванн и входа в воду для купания), представляющая прямоугольный участок порядка 30 х 200 метров; — зона купания (разрешенный для плавания людей участок акватории, ограниченный сигнальными буями), представляющая прямоугольный участок порядка 50 х 200 метров; — зона акватории (участок водной поверхности, находящийся за пределами зоны купания), представляющий открытое пространство водной поверхности водоема ограниченное естественными границами объекта. Человек на берегу: объект с характерными размерами от 100 до 200 см по высоте и от 30 до 70 см по ширине и характерными скоростями от 2 до 6 км/час. Человек на воде: пловец: объект с характерными размерами от 20 до 50 см по высоте и ширине и характерными скоростями от 1 до 4 км/час. В среднем комфортная продолжительность пребывания под водой обычного человека при нырянии составляет около 10 секунд. Разумеется, исключением являются профессионалы и любители подводного плавания, количество которых относительно числа отдыхающих невелико и может быть отнесено к ошибкам системы измерения (на этапе обучения модели).  Главным принципом размещения видеокамер на пляже является необходимость полного обзора (охвата) зоны пляжа и зоны купания. Для исключения «слепых зон», избыточного размещения камер, ошибок трекинга при переходе между зонами мониторинга (при использовании нескольких камер), рекомендуется использовать камеры видеонаблюдения панорамного типа c несколькими сенсорами и горизонтальным углом обзора от 180°, что обеспечивает предоставление единого изображения с контролируемого участка при помощи только одной видеокамеры. Например, при размещении на рассматриваемом нами водном объекте камеры Hikvision DS-2CD6944G0-IHS (4МП x 6mm х 4) на опоре на высоте 4 метра на удалении 40 метров от линии берега: на пляже и в зоне купания будет обеспечен показатель точности порядка более 50 пиксел/метр, что достаточно для трекинга человека как на суше, так и в воде. Подобные камеры мультисенсорного типа предоставляют для системы компьютерного зрения единое изображение с участка пляжа и зоны купания. При покадровом анализе изменения трекинга людей на изображении, алгоритм обеспечивает ведение онлайн статистики объектов в зоне мониторинга и позволяет выявить «аномальные объекты», то есть те, которые «пропали» или «появились» относительно предыдущих и последующих кадров. Отделение «аномальных объектов» от основного пула объектов в воде осуществляется за счет использования совокупности алгоритмов, характерных для поведения человека в воде, таких как скорость, инерция и вектор движения пловца, а также комфортное и допустимое время нахождения пловца под водой, что позволяет с определенной долей вероятности прогнозировать выныривание пловца в определенном радиусе от точки ныряния и верифицировать его идентификацию. «Аномальные» события также могут происходить и в зоне пляжа. Например, кратковременное загораживание одного объекта другим является «нормальным» событием и просто должно пройти обучение алгоритма для исключения ложных сигналов, а оставленный без присмотра предмет уже должен вызвать подозрения у специальных служб. Для чего нужно решать столь нетривиальную задачу? Выше уже было рассмотрено, что для обеспечения безопасности на водных объектах не достаточно только существующих на рынке решений и необходимо разработать специальные алгоритмы и технологии компьютерного зрения. Но существует и другая веская причина для выполнения таких разработок – это тренд цифровизации отрасли пляжного туризма. Развитие туристической индустрии и конкуренция постоянно повышают требования к комфорту и безопасности отдыхающих в России и мире. Все большую популярность обретает концепция «умный пляж», которая уже начала внедряться на Пхукете, в Дубае и Хайфе. Сюда входит обеспечение посетителей wi-fi, камерами хранения, автоматическая уборка мусора, развитая система информирования и безопасности. Современные мировые тренды также начали поддерживаться в некоторых российских городах, например в Москве, Сочи и Иркутске. Муниципальные власти начали устанавливать на пляжах «умные камеры», детекторы металла и другие средства для обеспечения безопасности людей на пляже. «Умный пляж» – это зона беспрецедентного комфорта и комплексной безопасности. Трекинг людей в сочетании с данными о погодных условиях, получаемых от метеостанции или из открытых источников, открывает доступ к измерению продолжительности нахождения человека в воде и на солнце. В дополнение к данным о температуре воды, воздуха, давления атмосферного воздуха и солнечной активности система может предоставлять как общие, так и индивидуальные рекомендации (например, в формате голосовых оповещений) для посетителей пляжа во избежание рисков переохлаждения, перегрева или обострения сердечных заболеваний. Высокий уровень внимания к посетителям пляжа – это целый комплекс организационно-технических мероприятий, в котором нет мелочей. Оставленный у воды без присмотра малолетний ребенок или взрослый человек, походка которого выдает болезненное состояние, должны быть обнаружены системой компьютерного зрения, которая оповестит спасателя или воспроизведет голосовое оповещение по определенному сценарию. Именно забота о безопасности и комфорте людей – вот что движет развитием сегодня, вне зависимости от того где мы находимся: на суше, воздухе или на море.  =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Искусственный интеллект ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 23:41
Часовой пояс: UTC + 5