Компания 3DiVi запустила сервис автоматической оценки корректности настройки камер в системах распознавания лиц

Компания 3DiVi запустила сервис автоматической оценки корректности настройки камер в системах распознавания лиц. В проектах видеоаналитики с использованием распознавания лиц — для правоохранительных органов, умных и безопасных городов, розничной торговли, банковских услуг или контроля доступа — грамотный подбор камер, их размещение и настройка для точного распознавания лиц часто считаются второстепенной задачей. Об этом CNews сообщили представители 3DiVi.

Эти критически важные шаги упускаются еще на стадии планирования, игнорируются после запуска проекта и становятся очевидными только когда точность распознавания лиц падает, издержки от ошибок растут, а доверие клиентов ослабевает.

Основные проблемы интеграторов при работе с камерами видеонаблюдения

Правильная настройка камер требует времени, навыков и ресурсов: Камеры, выбранные по спецификации, часто не оправдывают ожиданий в реальных условиях — качество кадров лиц, полученных с таких камер, может страдать из-за плохих углов обзора, нестабильного освещения, слабых крепежей камер или внешних природных факторов, таких как пыль, туман или снег. Чтобы добиться необходимого качества изображения для надежного распознавания лиц на сотнях или тысячах камер, потребуются значительное время и человеческий потенциал.

Скрытые факторы постепенно снижают качество распознавания: Со временем пыль, блики или смещение положения из-за ветра постепенно ухудшают качество изображений с камер. А чем лучше изображение лица с камеры, тем точнее будет его совпадение с базой данных. К сожалению, эти проблемы часто остаются незамеченными, пока точность распознавания не снижается на 30% и более.

Дорогие камеры часто не обеспечивают качественный результат: Дорогостоящие камеры с высоким разрешением, установленные «на всякий случай с запасом», не всегда обеспечивают высокое качество кадров из-за некорректного размещения и настройки. При должном подходе более доступные камеры часто дают такую же или даже лучшую производительность, что позволяет существенно сократить расходы на проект.

Сервис проверки камер как средство автоматизации оценки настройки оборудования

Работая над проектами распознавания лиц для систем наружного и офисного видеонаблюдения, мы выявили 14 внешних и внутренних факторов (от погодных условий и освещения до качества матрицы и качества фото в базе лиц), влияющих на точность детекции и идентификации лиц с камер. Практика показала, что учитывать все эти факторы вручную невозможно: настройка камер требует значительного опыта и внимания к множеству деталей.

Возникла очевидная потребность в инструменте, который помогал бы интеграторам и эксплуатантам систем видеоаналитики автоматически оценивать корректность калибровки и настройки оборудования.

Так появился сервис проверки камер 3DiVi Cam QA, который анализирует видеопотоки или записи с камер и формирует подробные отчеты по 19 ключевым параметрам с рекомендациями по их донастройке для обеспечения оптимальной работы алгоритмов распознавания лиц. Основные преимущества использования такого сервиса:

Для заказчиков и эксплуатантов систем видеоаналитики: Объективная проверка работоспособности систем при приемке, выявление ухудшения качества распознавания лиц с камер на длительном сроке эксплуатации.

Для интеграторов систем видеоаналитики: Способ снизить риски претензий со стороны заказчика по неработающему распознаванию, подобрать оборудование под конкретные задачи видеоаналитики, контролировать работу монтажных бригад, автоматизировать работу руководителей проектов и повысить экспертность менеджеров.

Как работает сервис

Подключение RTSP-потока с камеры или подача на обработку видеофайла в сервис.

Ожидание, пока перед камерой пройдет 30-50 людей (чем больше, тем лучше).

Запуск формирования отчета. Система проведет оценку собранных с камеры изображений лиц и выдаст PDF-файл с рекомендациями.

Примеры использования в проектах видеоаналитики

Экономия 6,3 млн руб. на камерах без потери качества распознавания

Благодаря отчету 3DiVi Cam QA интегратор VMS смог определить оптимальные точки установки камер и обоснованно отказаться от дорогостоящих 4K-устройств в пользу более доступных моделей 2K и Full HD — без потери точности распознавания лиц. В итоге бюджет проекта был сокращен на 6 300 000 руб. (17%) за счет выбора более экономичных камер, сокращения затрат на систему хранения видео и пропускную способность каналов связи.

Увеличение точности распознавания лиц с камер с 47% до 96%

Представитель силовых структур (наш заказчик) провел оценку изображений, получаемых с камер после года эксплуатации и обнаружил существенное ухудшение картинки (загрязнение, расфокусировка, отклонение от первичного ракурса) практически не заметное глазу. Донастройка камер согласно рекомендациям из отчета 3DiVi Cam QA позволила в 2 раза (с 47% до 96%) повысить результативность идентификации. Это напрямую повлияло на эффективность оперативно-розыскных мероприятий и способствовало повышению раскрываемости преступлений.

Точность распознавания лиц зависит не только от алгоритмов компьютерного зрения, но и от того, насколько корректно размещены и настроены камеры видеонаблюдения. Ведь даже самые современные и дорогостоящие устройства могут не дать нужного результата, если установлены с ошибками.

Интеграция таких инструментов, как 3DiVi Cam QA, может сэкономить бюджет проекта, помогая избежать ненужных затрат на дорогостоящие камеры, а также своевременно выявлять и устранять проблемы с качеством распознавания, повышая эффективность системы в долгосрочной перспективе и увеличивая доверие к системе со стороны заказчиков.