В последние годы Европа стала ареной новостных событий, которые привели к многочисленным жертвам, трудностям и неуверенности в социальной ткани. Террористические атаки и другие преступные действия, которые происходили во время публичных мероприятий и в людных местах, внезапно стали приоритетом для Европейского Союза и правоохранительных органов государств-членов. Это сценарий с разнородными чертами, с которым приходится сталкиваться с правильным балансом между усилением мер безопасности и поддержанием индивидуальных свобод.
В настоящее время существуют разные технологии, называемыеискусственное зрение»(компьютерное зрение), которая в самое ближайшее время сможет оказать конкретную поддержку полиции в использовании систем видеонаблюдения. Разработанные технологии, вдохновленные деятельностью исследовательской группы Лаборатория распознавания образов и приложений (PRA Lab - http://pralab.diee.unica.it) Университета Кальяри осуществляется в рамках проекта LETSCROWD (Методы человеческого фактора правоохранительных органов и инструментария для безопасности и защиты ТОЛПЫ в массовых собраниях), начатого в мае 2017 года и финансируемого Европейской Комиссией в рамках программы HORIZON. 2020.
Общая цель LETSCROWD касается разработки стратегических и оперативных методологий и решений для мониторинг и защита толпы во время собраний и собраний в общественных местах, в качестве конкретной законодательной / исполнительной поддержки в определении Модель европейской безопасности (Модель европейской безопасности) в контексте массовых собраний.
Именно в интересах полиции будут разработаны различные технологические инструменты для поддержки их деятельности на массовых мероприятиях, инструменты которых также будут испытателями на практических демонстрациях; обучение и учебные мероприятия также будут предоставлены для них.
Фактически это одна из основных ролей исследовательской лаборатории Кальяри, которая также участвует в проекте в других областях (анализ политик безопасности, анализ источников информации, таких как социальные сети, распространение и распространение результатов проекта).
Системы видеонаблюдения в настоящее время являются широко распространенной реальностью для мониторинга общественных и частных мест (банков, стадионов, автостоянок, железных дорог, аэропортов и т. Д.), Промышленных зон, а также городской и загородной инфраструктуры дорог. Как естественное следствие, для операторов мониторинга это становится все труднее, если не невозможно, отслеживать видео, производимые этими системами, в режиме реального времени; это имеет прямое влияние на быструю реакцию на потенциально «значимые или подозрительные» события или действия; аналогично, в ходе опроса ex post анализ всех доступных видеозаписей с целью восстановления соответствующих кадров может занять слишком много времени. Внедрение передовых технологий искусственного зрения для автоматизации хотя бы части мониторинга и анализа видео становится необходимостью. Фактически, это направление, в котором в настоящее время движутся основные производители решений для видеонаблюдения, с введением таких функций, как автоматическое обнаружение и отслеживание транспортных средств и людей, а также распознавание автомобильных номерных знаков.
Давайте теперь рассмотрим сценарий, представляющий интерес для LETSCROWD, то есть мониторинг массовых мероприятий, таких как демонстрации, концерты и спортивные мероприятия, со стороны полиции. В таких случаях количество камер увеличивается в геометрической прогрессии (в некоторых случаях десятки устройств, и это значение увеличивается во время «критических» событий). Видеокамеры могут быть установлены специально полицией, в том числе установленными на самолете (вертолеты и системы дистанционного управления, более известные как «дроны»), или они могут принадлежать к уже существующим системам видеонаблюдения, установленным в общественных местах, даже частными лицами (например, в банках и на стадионах). Видеоролики, снятые каждой камерой, обычно смотрят один или несколько операторов и сотрудников правоохранительных органов в диспетчерской. Учитывая большое количество таких видео, каждый оператор должен будет в реальном времени отслеживать изображения с нескольких камер, общаться с полевыми агентами и, возможно, решать, как изменить настройки PTZ-камер (pan-tilt-zoom). в зависимости от оперативных потребностей (например, путем изменения кадрирования или увеличения). Все видео также записываются (в течение времени, определенного законом), и затем могут быть просмотрены во время любого расследования событий, которые произошли во время события.
Давайте подробнее рассмотрим некоторые примеры видеоанализа, который может потребоваться сотрудникам правоохранительных органов во время массового мероприятия или после него. Оператор смотрит на одно из видео подозрительное поведение физическим лицом, возможно, пожелает восстановить, возможно, в режиме реального времени, все видео, в которых появляется один и тот же человек уметь анализировать их движения и действия, а затем давать указания полевым агентам, например, чтобы отследить этого человека. Аналогичным образом, во время опроса судебный следователь может захотеть получить все видеозаписи, на которых показано лицо, описанное одним или несколькими очевидцами (которые также могут быть полевыми агентами), об инциденте или преступлении, которое произошло во время события. Понятно, что «ручной» анализ всех доступных видео может занять слишком много времени.
Если у оператора есть изображение людей для поиска (как в сценарии, описанном выше), можно использовать биометрические технологии распознавания лиц (распознавание лица) выполнить автоматический поиск доступных видео. Однако эти технологии эффективны только в том случае, если лицо хорошо видно и если оно находится почти в лобной позе. Это редко происходит в прикладных контекстах, например тех, которые представляют интерес для LETSCROWD: на изображениях, сделанных системами видеонаблюдения на относительно обширных территориях (например, на улицах, площадях, концертных площадках), лица могут быть не видны или могут не распознаваться из-за различных факторов, таких как чрезмерное расстояние от камеры, блокировки другими людьми или объектами в сцене (в дополнение к вышеупомянутой не фронтальной позе). В этих случаях операторы, чтобы завершить идентификацию и распознавание, основываются на вспомогательных характеристиках, таких как пол, внешний вид одежды, наличие аксессуаров, таких как шляпы или рюкзаки; эти характеристики полезны в основном для коротких временных рамок (несколько часов или в любом случае в течение того же дня), когда человеку разумно не менять свою одежду; по этой причине они также говорят "слабая биометрия", в отличие от"сильная биометрия«как лицо. Уже несколько лет в области искусственного зрения мы изучаем методы повторной идентификации, основанные на внешнем виде человека, а не на лице (повторная идентификация человека на основе внешнего вида), целью которых является автоматическое восстановление видео, полученные системами видеонаблюдения, в которых человек появляется с доступным изображением, обычно предоставляемым оператором таким же образом, для случая, когда доступно только описание внешнего вида человека методы исследования изучаются для изображений людей, внешний вид которых соответствует описанию, предоставленному оператором в терминах предварительно определенного набора «атрибутов», связанных с характеристиками одежды (например, цвета), с полом и для аксессуаров, таких как упомянутые выше, эти методы называются поиском людей на основе атрибутов
Как инструменты Переоценка личности по внешнему виду и поиск людей по атрибутам могут ли они на самом деле поддерживать сотрудников правоохранительных органов и следователей? Давайте вернемся к примеру оператора, который наблюдает за подозреваемым в видео и хочет получить другие видео, в которых это появляется. Оператор может остановить видео, «обрезать» изображение этого человека из кадра и запустить программное обеспечение повторная идентификация личности, Это программное обеспечение будет сравнивать изображение, полученное на входе, со всеми изображениями людей, которые будут автоматически извлечены той же самой программой, работая в режиме реального времени «за кадром» (на заднем плане) со всеми доступными видео; в конце сравнения он возвращает оператору последовательность этих изображений, отсортированных по сходству с изображением человека, подлежащего поиску. Затем у оператора будет возможность прокрутить эту последовательность, получить доступ к «контекстной» информации о каждом изображении (например, о положении соответствующей камеры и моменте, в который было снято изображение), и просмотреть соответствующая видео дорожка.
Программное обеспечение поиск людей на основе атрибутов имеет аналогичный функционал. На примере описания человека, предоставленного свидетелем, следователь сможет через соответствующий интерфейс вставить элементы этого описания, которые соответствуют предопределенным атрибутам, предоставляемым программным обеспечением (например, человек в красной рубашке и брюках) черные); Затем программное обеспечение извлечет все изображения людей, ранее извлеченные (автоматически) из всех доступных видео, и покажет пользователю последовательность этих изображений, отсортированных в соответствии со степенью соответствия предоставленному описанию. Также в этом случае пользователь сможет получить доступ к контекстной информации и видеодорожке каждого восстановленного изображения.
Таким образом, два описанных выше инструмента позволяют сократить время ручного поиска доступных видео, а также могут извлекать изображения людей, которые могли бы сбежать от оператора. Одно из направлений деятельности лаборатории PRA в LETSCROWD заключается именно в разработке прототипов этих инструментов и их валидации в реальных случаях использования полицией, участвующей в проекте.
Еще одним комплексом действий, проводимых полицией во время массовых мероприятий, является наблюдение за толпой; Типичными примерами являются оценка количества людей, присутствующих в данном районе, и обнаружение потенциально опасного или подозрительного поведения, такого как присутствие одного или нескольких людей, бегущих в толпе, медленно движущейся. Развитие методов, способных автоматически контролировать толпу, является целью, преследуемой в области исследований искусственного зрения в течение более двадцати лет; однако для этого требуется способность анализировать и интерпретировать содержание изображений и видео, которое еще не доступно современным технологиям, за исключением использования специальных решений в очень ограниченных и четко определенных прикладных контекстах. В этом контексте цель PRA Lab в LETSCROWD состоит в анализе современного уровня технологий искусственного зрения для мониторинга толпы и в разработке прототипов системы, способных поддерживать операторов в следующих задачах:
- оценка плотности или количества людей в определенной области, снятых на видеокамеру;
- определение основных направлений и скорости движения в толпе;
- обнаружение «аномального» поведения в толпе за счет:
- внезапные изменения плотности (например, из-за побега, вызванного паникой);
- превышение предопределенной максимальной плотности или количества людей в определенной области;
- люди или группы, движущиеся в направлениях или скоростях, отличных от «нормальных» в данном контексте.
В частности, принимая во внимание сложность автоматизации этих задач, прототипы, разработанные лабораторией PRA, будут полуавтоматическими: им придется взаимодействовать с операторами, уменьшая их рабочую нагрузку, но оставляя им окончательное решение по интерпретации данная сцена. Чтобы привести конкретный пример, инструмент, предназначенный для обнаружения аномального поведения, может привлечь внимание оператора к определенной сцене, в которой он обнаружил внезапное снижение плотности людей, оставляя, тем не менее, оператору возможность оценивать поведение толпы таковы, что требуют действий, таких как вмешательство операторов в поле, или если это ситуация, которая не связана с реальной опасностью, таким образом избегая потенциальных ложных тревог.
Проект LETSCROWD координируется ETRA Investigación y Desarrollo SA (Испания) и в нем участвуют шестнадцать партнеров из восьми стран ЕС (частные и государственные исследовательские институты, университеты, правоохранительные органы и государственные органы), работающие в критически важных областях государственного управления, безопасности, энергетика, финансы, транспорт и услуги. Помимо PRA Lab, итальянские партнеры включают в себя: консалтинговую компанию Deep Blue, академическое отделение PRA Lab, Pluribus One, работающего в области компьютерной безопасности, и Министерство внутренних дел - Государственная полиция, Департамент государственного управления. Безопасность. Другие европейские правоохранительные органы, участвующие в консорциуме, включают органы первого уровня: Policía Municipal de Madrid - Ayuntamiento de Madrid (Испания), Университет прикладных наук - Полицейские дела (Германия), Местная полиция Voorkempen (LEA-Бельгия), Министр. Interna Administracao - Polícia de Segurança Pública (Португалия) и Министерство внутренних дел (Румыния).
Таким образом, проект ставит перед собой амбициозные цели, оказывающие значительное влияние на жизнь европейских граждан и работу органов общественной безопасности. Более подробную информацию о проекте можно найти на сайте https://letscrowd.eu (с сайта доступны каналы социальных сетей Twitter и Linkedin, посвященные проектной деятельности). Путешествие LETSCROWD продолжается уже год, с удовлетворительными частичными результатами, и закончится в октябре 2019, несомненно, оставляя интересное наследие для исследовательских институтов и действующих структур.
Авторы / соавторы
Профессор Джорджио Фумера, доцент систем обработки информации, на кафедре электротехники и электроники, Университет Кальяри.
Доктор Рита Делуссу, докторант, факультет электротехники и электроники, Университет Кальяри.
Dott. Matteo Mauri, ответственный за научное распространение, Лаборатория распознавания образов и приложений, факультет электротехники и электроники, Университет Кальяри.
(фото: паутина)
Полезные ссылки:
