Поиск новых решений в реализации программы «Безопасный город»
С.
В. ЩербичБиблиографическое описание статьи для цитирования:
Щербич
С.
В. Поиск новых решений в реализации программы «Безопасный город» // Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2015. – Т. 13. – С.
3911–3915. – URL:
http://e-koncept.ru/2015/85783.htm.
Аннотация. В статье рассматриваются проблемные вопросы реализации программы «Безопасный город», а также возможные пути их решения за счёт внедрения современных информационных технологий.
Ключевые слова:
информационные технологии, системы видеонаблюдения, видеокамеры, интеллектуальные системы.
Текст статьи
ЩербичСергейВикторович,старший преподаватель кафедрыинформационноаналитического и документационного обеспечения деятельности ОВДТюменского института повышения квалификации сотрудников МВД России005ssr@rambler.ru
Поиск новых решений в реализации программы «Безопасный город»
Аннотация.Встатье рассматриваются проблемные вопросы реализации программы«Безопасный город», а также возможные пути их решения за счёт внедрения современных информационных технологий. Ключевые слова:информационныетехнологии, системы видеонаблюдения, видеокамеры, интеллектуальные системы.
Проблема технического оснащения сотрудников правоохранительных органов на всех этапах борьбы с преступностью всегда являлась объектом пристального внимания различных силовых ведомств и всего общества в целом. В настоящее время Министерством внутренних дел Российской Федерации уделяется значительное внимание эффективному развитию информационных технологий и их внедрению в деятельность органов внутренних дел Российской Федерации. На смену Программе МВД России «Создание единой информационнотелекоммуникационной системы органов внутренних дел (ЕИТКС ОВД)», проводимой под эгидой Департамента информационных технологий, связи и защиты информации МВД России, пришёл новый, один из наиболеезначимых и важных ИТпроектов МВД России, предусматривающий создание на принципиально новом техническом уровне единой системы информационноаналитического обеспечения деятельности МВД России (ИСОД). Одной из главных задач нового ИТпроекта является разработка и внедрение в деятельность различных категорий сотрудников органов внутренних дел унифицированных аппаратных и программных средств на основе новейших достижений науки и техники. Общегосударственная программа «Безопасный город», активно реализуемая в нашей стране и направленная на поддержание общественного порядка и раскрытие преступлений и правонарушений, получила свой старт в России в 2005 году. При этом системы видеонаблюдения, которые являются одним из главных элементов реализуемой программы, начали внедряться в передовых, с точки зрения использования информационных технологий, странах намного раньше. Так, Лондон был полностью окутан «видеооблаками» ещё в 1995 году, т.е. на 10 лет раньше, чем инновационная программа стартовала в «пилотных» регионах России. Остаётся только сожалеть о том, сколько преступлений осталось нераскрытыми ввиду запоздалого (на целое десятилетие) внедрения данной разновидности информационных технологий у нас в стране. Аппаратнопрограммный комплекс «Безопасный город» сегодня –это комплекс технических, инженерных и иных материальных средств, используемых совместно с органами государственной власти, уполномоченными службами и подразделениями федеральных органов исполнительной властив целях профилактики, пресечения, расследования и раскрытия преступной и иной противоправной деятельности, поддержания общественной безопасности и охраны общественного порядка на территориях населённых пунктов городского типа. На текущий момент подсистемы аппаратнопрограммного комплекса «Безопасный город» развёрнуты в 80 субъектах Российской Федерации. В 294 населённых пунктах (78 регионов) функционируют системы видеонаблюдения, в 91(50 регионов) –системы экстренной связи «Гражданин –полиция», в 203(77 регионов) –системы спутникового позиционирования сил и средств[1]. Системы мониторингаподконтрольныхтерриторий строятся на основе систем видеонаблюдения, которые позволяют не только отражать складывающуюся оперативную обстановкув режиме реального времени, но и архивировать всю информацию с целью последующего просмотра и аналитической обработки. Одним из проблемных вопросов использования данных системявляется человеческий фактор. Оператор систем видеонаблюдения не в состоянии в течение длительного времени адекватно отслеживать постоянно меняющуюся поступающую информацию с видеокамер, что в свою очередь приводит к увеличению вероятности пропуска внештатной ситуации и как следствие –отсутствию своевременного реагирования со стороны правоохранительных органов. Отказ от услуг операторовпо управлению системами видеонаблюдения в аппаратнопрограммном комплексе «Безопасный город» на данном этапе реализации проекта не представляется возможным. Одним из выходов в данной ситуации и следующим шагом в развитии комплекса должно стать внедрение интеллектуальных технологий, благодаря которым система видеонаблюдения будет самостоятельно распознавать попавшие в её поле зрения нештатные ситуации, требующие принятия оперативных решений. В этом случае интеллектуальные системы позволят снять часть рутиной работы с операторов видеонаблюдения и будут способствовать концентрации человеческого разума на принятии адекватных решений и координации усилий на достижение необходимого результата. В настоящеевремя развитие компьютерных технологий достигло высочайшего уровня, поэтому совсем неудивительно, что всё большую популярностьприобретаютинтеллектуальные видеосистемы, обладающие следующими возможностями:
Интеллектуальный детектор движения. Детектор движения –это основное и самое распространённое приложение в интеллектуальном видеонаблюдении. Оно используется прежде всего для уменьшения объёма памяти, необходимого для хранения записанного видео. В данном случае сохраняется только та видеоинформация, на которой происходят изменения. Сохраняя только видеозапись изображений, регистрирующих события, можно значительно увеличить период хранения видеоматериаловбез увеличения объёма памяти. Детектор движения также используется для сообщения оператору о такихсобытиях, как проникновение в охраняемую зону, что позволяет немедленно принять соответствующие меры.
Синхронная запись звука с видео.Многиекамеры имеют аудиофункцию, которая может быть значительным подспорьем при видеонаблюдении. Детектор звука основан на тех же принципах, что и детектор движения. Если данное приложение фиксирует какойлибо звук, то срабатывает видеозапись или посылается предупреждающий сигнал оператору системы. Детектор звука сможет подать такой сигналв ситуации, когда детектор движениябудет бессилензафиксировать происходящие изменения(слишком темно или вне зоны обзора камеры).
Эффективное использование людских ресурсов. Эффективностьработы широкомасштабных систем видеонаблюденияограничивается тем, что оператору приходится одновременно наблюдать за большим количеством мониторов. В случае примененияинтеллектуальных видеосистем, необходимостьв использовании большого количества операторовотпадает, так как система сама информирует последнихо происходящих изменениях.
Оптимизация доступа к видеоархивам.Процесс поискаконкретной видеозаписи может занимать большое количество времени, поскольку оператору необходимо посмотреть весь записанный видеоматериал. Сложность такого поиска нередко приводит к тому, что большинство записанных материалов архивируется, а затем просто стирается. Функции логического анализа видео в интеллектуальной системе (такие, как обнаружение движения) позволяют сохранять только релевантныевидеоматериалы. Таким образом, в случае необходимости поиска материала, в распоряжении оператора остаются только те кадры, которые содержат потенциально значимую информацию. Кроме того, интеллектуальная видеосистема осуществляет разметку каждой записанной последовательности видеокадров, которая позволяет автоматически в течение нескольких секунд выделить необходимые фрагменты из материалов, записанных на протяжении многих дней.
Считывание, распознавание и регистрация всех типов номерных знаков автотранспортных средств. Интеллектуальные видеосистемы распознавания номерных знаков контролируют присутствие и перемещение автотранспортных средств, осуществляют трансляцию на монитор оператора информации о проезжающих автомобилях и фиксирование событий в базе данныхсистемы распознавания номерных знаков.
Идентификация личности по физиологическим особенностям и поведенческим характеристикам человека.Интеллектуальная видеосистема можетне только наблюдать за происходящим, но и предупредить, например,о появлениилица, находящегося в розыске, по изображению его лица либо по присущей ему походке.По мере своего «взросления» интеллектуальная система видеофиксации сможет идентифицировать не только самого злоумышленника, но и вид совершённого или подготавливаемого им преступления (например, угон автомобиля, убийство или террористический акт). В настоящее время выделяют две основные категории систем для использования интеллектуального видео: централизованные и распределённые. В централизованных архитектурах видеои аудиоинформация захватывается камерами и датчиками и передаётся на центральный сервер для осуществленияпоследующего анализа. В распределённых архитектурахсетевыекамеры сами являются интеллектуальными и способны обрабатывать видео, выделяя релевантную информацию. При использовании централизованного видеонаблюдения сигнал, направляется от камерык «интеллектуальному» устройству цифровой видеозаписи. Цифровой видеорекордер осуществляет логический анализ видео и, в случае необходимости, подаёт предупреждающий сигнал оператору, ещёдо тогомомента, как произойдетоцифровка, сжатие и запись отобранного материала. Поскольку данная архитектура предназначена для небольших систем с ограниченным количеством камер, она не является ни гибкой, ни расширяемой. Кроме того, поскольку цифровые видеорекордеры являются специализированными устройствами, их нельзя объединить в сети или использовать с приложениями других производителей, они также не поддерживают сетевыеутилиты, такие как средства обеспечения безопасности. Сетевое видео позволяет использовать совершенно иную стратегию –распределение интеллектуальных функций. Распределённые архитектуры как раз и разработаны для того, чтобы преодолеть ограничения, присущие централизованным архитектурам, посредством распределения различных процессов среди различных элементов системы. Наиболее расширяемые, экономические и гибкие архитектуры основаны на принципе «интеллект на переднем крае», т.е. когда основная обработка видео осуществляется самими сетевыми камерами. Данная архитектура требует наименьшей полосы пропускания, поскольку камеры сами производят анализ информации и посылают только то видео, которое является обязательным для просмотра оператором. Это помогает значительно снизить затраты и сложность системы по сравнению с централизованной архитектурой и полностью устранить её недостатки. Например, если камера имеет детектор движения, то осуществляется пересылка и сохранение для последующего анализа только тех кадров, в которых имеется движение. Таким образом, достигается значительное снижение нагрузки на персонал и инфраструктуру. Для функций специального логического анализа, где требуется только передача данных, а не видео, таких как автоматическое распознавание номерных знаков, выполнение этих функций самой камерой приводит к значительному снижению нагрузки на сеть, поскольку камера может вычленить и пересылать только необходимые данные. Кроме того, обработка видео на «переднем крае» значительно снижает затраты на серверы, на которых должны быть установлены интеллектуальные приложения. Серверы, которые обычно производят полную обработку лишь нескольких потоков, могут обрабатывать более сотни потоков, если часть процесса обработки уже выполнена самими камерами. Благодаря интеграции устройств «на переднем крае» с системой управления видео и равномерному распределению нагрузкимежду различными участками сети, интеллектуальные решения для видео позволяют производить практически неограниченное расширение системы, увеличивают её гибкость и экономичность по сравнению с централизованными решениями.
Распределённая узловая архитектуракак нельзя более кстати подходит для аппаратнопрограммногокомплекса«Безопасный город»и предполагает объединение узлов системы с помощью высокоскоростной транспортной сети передачи данных. Каждый узел, обрабатывающий и анализирующий видеоинформацию, способен анализировать и распознавать ситуации нарушения общественной безопасности (оставленный предмет, беспорядки, бегущего человека, проезд на красный свет светофора, остановку транспортного средства в неположенном месте и т.д.). Обладающий интеллектуальным ядром, единой инфраструктурой и общими каналами передачи информацииаппаратнопрограммныйкомплекс «Безопасный город»будет представлять собой чётко работающий, слаженный механизм, способный развиваться и дальше на основе новейших разработок и технологических решений. В результате внедренияаппаратнопрограммногокомплекса«Безопасный город»предполагается существенно повысить уровень оснащённости органов внутренних дел и структур МВД России программнотехническими средствами,повысит уровень интеграции информационных систем. Используемых в интересах ОВД, создать условия для наращивания и повышения эффективности использования единого информационного пространства ОВД, повысить уровеньквалификации сотрудников ОВД в области овладения средствами современных информационных технологий[2].
Ссылки на источники1.Д.В. Шаробаров. Об эффективности системы биометрической идентификации лиц человека «АТИГ». //Информационные технологии, связь и защита информации МВД России. 2011.2.Н.В. Филатов. Перспективы развития АПК «Безопасный город». //Информационные технологии, связь и защита информации МВД России. 2011.
Поиск новых решений в реализации программы «Безопасный город»
Аннотация.Встатье рассматриваются проблемные вопросы реализации программы«Безопасный город», а также возможные пути их решения за счёт внедрения современных информационных технологий. Ключевые слова:информационныетехнологии, системы видеонаблюдения, видеокамеры, интеллектуальные системы.
Проблема технического оснащения сотрудников правоохранительных органов на всех этапах борьбы с преступностью всегда являлась объектом пристального внимания различных силовых ведомств и всего общества в целом. В настоящее время Министерством внутренних дел Российской Федерации уделяется значительное внимание эффективному развитию информационных технологий и их внедрению в деятельность органов внутренних дел Российской Федерации. На смену Программе МВД России «Создание единой информационнотелекоммуникационной системы органов внутренних дел (ЕИТКС ОВД)», проводимой под эгидой Департамента информационных технологий, связи и защиты информации МВД России, пришёл новый, один из наиболеезначимых и важных ИТпроектов МВД России, предусматривающий создание на принципиально новом техническом уровне единой системы информационноаналитического обеспечения деятельности МВД России (ИСОД). Одной из главных задач нового ИТпроекта является разработка и внедрение в деятельность различных категорий сотрудников органов внутренних дел унифицированных аппаратных и программных средств на основе новейших достижений науки и техники. Общегосударственная программа «Безопасный город», активно реализуемая в нашей стране и направленная на поддержание общественного порядка и раскрытие преступлений и правонарушений, получила свой старт в России в 2005 году. При этом системы видеонаблюдения, которые являются одним из главных элементов реализуемой программы, начали внедряться в передовых, с точки зрения использования информационных технологий, странах намного раньше. Так, Лондон был полностью окутан «видеооблаками» ещё в 1995 году, т.е. на 10 лет раньше, чем инновационная программа стартовала в «пилотных» регионах России. Остаётся только сожалеть о том, сколько преступлений осталось нераскрытыми ввиду запоздалого (на целое десятилетие) внедрения данной разновидности информационных технологий у нас в стране. Аппаратнопрограммный комплекс «Безопасный город» сегодня –это комплекс технических, инженерных и иных материальных средств, используемых совместно с органами государственной власти, уполномоченными службами и подразделениями федеральных органов исполнительной властив целях профилактики, пресечения, расследования и раскрытия преступной и иной противоправной деятельности, поддержания общественной безопасности и охраны общественного порядка на территориях населённых пунктов городского типа. На текущий момент подсистемы аппаратнопрограммного комплекса «Безопасный город» развёрнуты в 80 субъектах Российской Федерации. В 294 населённых пунктах (78 регионов) функционируют системы видеонаблюдения, в 91(50 регионов) –системы экстренной связи «Гражданин –полиция», в 203(77 регионов) –системы спутникового позиционирования сил и средств[1]. Системы мониторингаподконтрольныхтерриторий строятся на основе систем видеонаблюдения, которые позволяют не только отражать складывающуюся оперативную обстановкув режиме реального времени, но и архивировать всю информацию с целью последующего просмотра и аналитической обработки. Одним из проблемных вопросов использования данных системявляется человеческий фактор. Оператор систем видеонаблюдения не в состоянии в течение длительного времени адекватно отслеживать постоянно меняющуюся поступающую информацию с видеокамер, что в свою очередь приводит к увеличению вероятности пропуска внештатной ситуации и как следствие –отсутствию своевременного реагирования со стороны правоохранительных органов. Отказ от услуг операторовпо управлению системами видеонаблюдения в аппаратнопрограммном комплексе «Безопасный город» на данном этапе реализации проекта не представляется возможным. Одним из выходов в данной ситуации и следующим шагом в развитии комплекса должно стать внедрение интеллектуальных технологий, благодаря которым система видеонаблюдения будет самостоятельно распознавать попавшие в её поле зрения нештатные ситуации, требующие принятия оперативных решений. В этом случае интеллектуальные системы позволят снять часть рутиной работы с операторов видеонаблюдения и будут способствовать концентрации человеческого разума на принятии адекватных решений и координации усилий на достижение необходимого результата. В настоящеевремя развитие компьютерных технологий достигло высочайшего уровня, поэтому совсем неудивительно, что всё большую популярностьприобретаютинтеллектуальные видеосистемы, обладающие следующими возможностями:
Интеллектуальный детектор движения. Детектор движения –это основное и самое распространённое приложение в интеллектуальном видеонаблюдении. Оно используется прежде всего для уменьшения объёма памяти, необходимого для хранения записанного видео. В данном случае сохраняется только та видеоинформация, на которой происходят изменения. Сохраняя только видеозапись изображений, регистрирующих события, можно значительно увеличить период хранения видеоматериаловбез увеличения объёма памяти. Детектор движения также используется для сообщения оператору о такихсобытиях, как проникновение в охраняемую зону, что позволяет немедленно принять соответствующие меры.
Синхронная запись звука с видео.Многиекамеры имеют аудиофункцию, которая может быть значительным подспорьем при видеонаблюдении. Детектор звука основан на тех же принципах, что и детектор движения. Если данное приложение фиксирует какойлибо звук, то срабатывает видеозапись или посылается предупреждающий сигнал оператору системы. Детектор звука сможет подать такой сигналв ситуации, когда детектор движениябудет бессилензафиксировать происходящие изменения(слишком темно или вне зоны обзора камеры).
Эффективное использование людских ресурсов. Эффективностьработы широкомасштабных систем видеонаблюденияограничивается тем, что оператору приходится одновременно наблюдать за большим количеством мониторов. В случае примененияинтеллектуальных видеосистем, необходимостьв использовании большого количества операторовотпадает, так как система сама информирует последнихо происходящих изменениях.
Оптимизация доступа к видеоархивам.Процесс поискаконкретной видеозаписи может занимать большое количество времени, поскольку оператору необходимо посмотреть весь записанный видеоматериал. Сложность такого поиска нередко приводит к тому, что большинство записанных материалов архивируется, а затем просто стирается. Функции логического анализа видео в интеллектуальной системе (такие, как обнаружение движения) позволяют сохранять только релевантныевидеоматериалы. Таким образом, в случае необходимости поиска материала, в распоряжении оператора остаются только те кадры, которые содержат потенциально значимую информацию. Кроме того, интеллектуальная видеосистема осуществляет разметку каждой записанной последовательности видеокадров, которая позволяет автоматически в течение нескольких секунд выделить необходимые фрагменты из материалов, записанных на протяжении многих дней.
Считывание, распознавание и регистрация всех типов номерных знаков автотранспортных средств. Интеллектуальные видеосистемы распознавания номерных знаков контролируют присутствие и перемещение автотранспортных средств, осуществляют трансляцию на монитор оператора информации о проезжающих автомобилях и фиксирование событий в базе данныхсистемы распознавания номерных знаков.
Идентификация личности по физиологическим особенностям и поведенческим характеристикам человека.Интеллектуальная видеосистема можетне только наблюдать за происходящим, но и предупредить, например,о появлениилица, находящегося в розыске, по изображению его лица либо по присущей ему походке.По мере своего «взросления» интеллектуальная система видеофиксации сможет идентифицировать не только самого злоумышленника, но и вид совершённого или подготавливаемого им преступления (например, угон автомобиля, убийство или террористический акт). В настоящее время выделяют две основные категории систем для использования интеллектуального видео: централизованные и распределённые. В централизованных архитектурах видеои аудиоинформация захватывается камерами и датчиками и передаётся на центральный сервер для осуществленияпоследующего анализа. В распределённых архитектурахсетевыекамеры сами являются интеллектуальными и способны обрабатывать видео, выделяя релевантную информацию. При использовании централизованного видеонаблюдения сигнал, направляется от камерык «интеллектуальному» устройству цифровой видеозаписи. Цифровой видеорекордер осуществляет логический анализ видео и, в случае необходимости, подаёт предупреждающий сигнал оператору, ещёдо тогомомента, как произойдетоцифровка, сжатие и запись отобранного материала. Поскольку данная архитектура предназначена для небольших систем с ограниченным количеством камер, она не является ни гибкой, ни расширяемой. Кроме того, поскольку цифровые видеорекордеры являются специализированными устройствами, их нельзя объединить в сети или использовать с приложениями других производителей, они также не поддерживают сетевыеутилиты, такие как средства обеспечения безопасности. Сетевое видео позволяет использовать совершенно иную стратегию –распределение интеллектуальных функций. Распределённые архитектуры как раз и разработаны для того, чтобы преодолеть ограничения, присущие централизованным архитектурам, посредством распределения различных процессов среди различных элементов системы. Наиболее расширяемые, экономические и гибкие архитектуры основаны на принципе «интеллект на переднем крае», т.е. когда основная обработка видео осуществляется самими сетевыми камерами. Данная архитектура требует наименьшей полосы пропускания, поскольку камеры сами производят анализ информации и посылают только то видео, которое является обязательным для просмотра оператором. Это помогает значительно снизить затраты и сложность системы по сравнению с централизованной архитектурой и полностью устранить её недостатки. Например, если камера имеет детектор движения, то осуществляется пересылка и сохранение для последующего анализа только тех кадров, в которых имеется движение. Таким образом, достигается значительное снижение нагрузки на персонал и инфраструктуру. Для функций специального логического анализа, где требуется только передача данных, а не видео, таких как автоматическое распознавание номерных знаков, выполнение этих функций самой камерой приводит к значительному снижению нагрузки на сеть, поскольку камера может вычленить и пересылать только необходимые данные. Кроме того, обработка видео на «переднем крае» значительно снижает затраты на серверы, на которых должны быть установлены интеллектуальные приложения. Серверы, которые обычно производят полную обработку лишь нескольких потоков, могут обрабатывать более сотни потоков, если часть процесса обработки уже выполнена самими камерами. Благодаря интеграции устройств «на переднем крае» с системой управления видео и равномерному распределению нагрузкимежду различными участками сети, интеллектуальные решения для видео позволяют производить практически неограниченное расширение системы, увеличивают её гибкость и экономичность по сравнению с централизованными решениями.
Распределённая узловая архитектуракак нельзя более кстати подходит для аппаратнопрограммногокомплекса«Безопасный город»и предполагает объединение узлов системы с помощью высокоскоростной транспортной сети передачи данных. Каждый узел, обрабатывающий и анализирующий видеоинформацию, способен анализировать и распознавать ситуации нарушения общественной безопасности (оставленный предмет, беспорядки, бегущего человека, проезд на красный свет светофора, остановку транспортного средства в неположенном месте и т.д.). Обладающий интеллектуальным ядром, единой инфраструктурой и общими каналами передачи информацииаппаратнопрограммныйкомплекс «Безопасный город»будет представлять собой чётко работающий, слаженный механизм, способный развиваться и дальше на основе новейших разработок и технологических решений. В результате внедренияаппаратнопрограммногокомплекса«Безопасный город»предполагается существенно повысить уровень оснащённости органов внутренних дел и структур МВД России программнотехническими средствами,повысит уровень интеграции информационных систем. Используемых в интересах ОВД, создать условия для наращивания и повышения эффективности использования единого информационного пространства ОВД, повысить уровеньквалификации сотрудников ОВД в области овладения средствами современных информационных технологий[2].
Ссылки на источники1.Д.В. Шаробаров. Об эффективности системы биометрической идентификации лиц человека «АТИГ». //Информационные технологии, связь и защита информации МВД России. 2011.2.Н.В. Филатов. Перспективы развития АПК «Безопасный город». //Информационные технологии, связь и защита информации МВД России. 2011.
