Нормативная документация
Методические рекомендации
Р 78.36.030-2013  Применение программных средств анализа видеоизображения в системах охранного телевидения в целях повышения антитеррористической защищенности ПЦО подразделений вневедомственной охраны


Содержание

1 Вступление

2 Классификация программных средств анализа видеоизображения по типам

3 Расширенная классификация видеоаналитики

4 Типы программных средств анализа видеоизображения, имеющие прикладное значение для использования в подразделениях вневедомственной охраны

4.1 Области применения и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений для ПЦО

4.1.1 Первый рубеж охраны (периметр ПЦО)

4.1.2 Внутренняя зона охраняемого объекта (помещение ПЦО)

4.1.3 Области применения и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений для ПЦО

5 Критерии оценки эффективности программных средств анализа видеоизображений

5.1 Качественные критерии оценки

5.2 Количественные критерии оценки

5.3 Глубина базы данных и её влияние на быстродействие системы и вероятности Робн. и Тлож. трев.

5.4 Робн. и Тлож. трев. в зависимости от условий наблюдений

5.5 Критерии оценки качества видеоаналитики по методике «i-LIDS»

6 Области применения, примеры реализации и условия, необходимые для успешной работы, программных средств анализа видеоизображений для движущихся объектов

6.1 Примеры реализации

6.1.1 Система цифрового видеонаблюдения «TRASSIR» фирмы «DSSL»

6.1.2 Система цифрового видеонаблюдения ООО «СИНЕЗИС»

6.1.3 Система цифрового видеонаблюдения «AXXON SMART» фирмы «ITV»

6.1.4 Система цифрового видеонаблюдения «Интегра-Видео» фирмы «Интегра-С»

6.1.5 Система цифрового видеонаблюдения «ORWELL 2K» фирмы «ЭЛВИС»

6.1.6 Система цифрового видеонаблюдения фирмы «СПЕЦЛАБ»

6.1.7 Система цифрового видеонаблюдения компании «Транзас»

6.1.8 Система цифрового видеонаблюдения «GLOBOSS» компании «КОДОС»

6.1.9 Детектор движения (обнаружения человека) компании «НОРДАВИНД»

6.1.10 Детектор движения (обнаружения человека) компании «МЕГАПИКСЕЛЬ»

6.1.11 Система цифрового видеонаблюдения компании «СИНЕЗИС»

6.2 Условия, влияющие на успешность работы программных средств анализа видеоизображений для движущихся объектов

6.3 Условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений для движущихся объектов

6.4 Области применения, примеры реализации и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений для регистрации вновь появившихся и исчезнувших предметов из зоны наблюдения

6.5 Области применения, примеры реализации и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений регистраторов автомобильных номеров

6.6 Области применения и условия необходимые для успешной работы программных средств анализа видеоизображений для комплексной охраны

6.7 Примеры реализации обнаружения дыма и пламени с помощью видеоаналитики

6.8 Особо важная зона охраняемого объекта

6.8.1 Примеры реализации видеоаналитики по биометрии лица человека

6.8.2 Примеры использования видеоаналитики в метрополитене

7 Объективные погрешности средств анализа видеоизображений

8 Результаты анализа работы систем видеоаналитики

9 Перспективы развития программных средств анализа видеоизображений

10 Камеры большого мегапиксельного разрешения

11 «Облачная» видеоаналитика

12 Вывод (обобщение результатов рекомендаций)

Приложение А Обзор «Видеоаналитика в IP-камерах»

Приложение Б Обзор стандарта «ONVIF»

Список используемой литературы и нормативной документации по данной теме

Адреса и контакты производителей








http://master-bus.ru/ переоборудование микроавтобусов и фургонов в Москве.






5.5. Критерии оценки качества видеоаналитики по методике «i-LIDS»

Примечание. Данная методика не утверждена ГОСТ России, но с учетом отсутствия сертифицированных методик и высокого авторитета данной организации в Великобритании считаем возможным остановиться на ней.

«i-LIDS», (Imagery library for intelligent detection systems), дословно - «Библиотека изображений для интеллектуальных систем обнаружения». Департамент научных разработок МВД Великобритании совместно с Центром защиты национальной инфраструктуры разработали данную методику. Сертификат «i-LIDS» является общепризнанным стандартом качества видеоаналитики в Великобритании.

В данную методику входят несколько сценариев видеоаналитики:

- обнаружение оставленного багажа;

- обнаружение припаркованного/паркующегося транспортного средства;

- контроль дверного прохода;

- контроль «стерильной» (запретной) зоны;

- передача объекта наблюдения от одной камеры к другой;

- категория «новые» технологии.

Для проверки каждого сценария разработаны набор тестовых видеоданных при разных условиях освещения и погоды. Тестовые видеоролики включают в себя несколько сцен длиной до 60 минут. Суммарное время тестирования составляет порядка 24 часов.

В соответствии с результатами тестирования определяется качество видеоаналитики по пятибалльной шкале по каждому из перечисленных выше сценариев. Поэтому СОТ одновременно может иметь высший класс, допустим, по контролю «стерильной» зоны и низший по обнаружению оставленного багажа. Низший класс указывает на отсутствие у СОТ видеоаналитики, высший - позволяет применять функции видеоаналитики самостоятельно без вмешательства оператора и использовать видеоаналитику как основное, а не вспомогательное средство охраны.

Примечание. Не рекомендуется использовать видеоаналитику как основное средство охраны, даже при наличии высшей категории класса «i-LIDS».

Сертификат «i-LIDS» является общепризнанным стандартом качества видеоаналитики в Великобритании, поэтому при прочих равных условиях данный сертификат может рассматриваться как положительная черта СОТ с видеоаналитикой.

К сожалению, данный стандарт основан на тестовых видеороликах и не позволяет учесть особенности работы СОТ в конкретных реальных условиях эксплуатации, особенно если развертывание системы выполнено с грубыми ошибками на этапе проектирования. Другой отрицательной чертой видеотестов «i-LIDS» является то, что они распространяются на платной основе.

Примечание. Абсолютное большинство неудачных проектов СОТ с элементами видеоаналитики объясняется несоответствием ограничений по работе видеоаналитики реальным условиям эксплуатации системы.

Выводы

1) Критерии оценки эффективности программных средств анализа видеоизображений могут базироваться как на качественных, так и на количественных характеристиках.

2) При проведении натурных испытаний (оценка количественных характеристик) для каждой функции видеоаналитики надо проводить не менее 5 испытаний, при этом вероятность успешных испытаний (Робн.) должна быть не менее 0,8.

3) Для многорубежной охраны Робн. может быть снижена до 0,6.

4) Испытания надо проводить в разное время суток и при разных погодных условиях (допускается проведение испытаний только для худших условий эксплуатации).

5) Среднее время между ложными тревогами (Тлож. трев.) определяется исходя из значимости объекта и тактики охраны (рекомендуемый параметр не менее 24 ч).

6) Для случаев биометрии испытания надо проводить при заполнении максимальной емкости базы данных не менее, чем на 50%. В случаях, когда заполнение базы данных сложно из-за трудоемкости, размер базы данных при приемо-сдаточных испытаниях должен оговариваться отдельно в техническом задании.

7) Быстродействие системы должно определяться с учетом времени реакции службы безопасности на угрозы (как правило, не должно превышать 10 секунд).

8) При прочих равных условиях наличие сертификата «i-LIDS» может рассматриваться как положительная черта СОТ.




Далее >>>



|   Главная   |   Законы   |   ГОСТ   |   РД   |   Требования   |   Пособия   |   Рекомендации   |   Перечни   |

books on zlibrary