Серия «Теория и история»

В первой части мы остановились на довольно простой мысли: камера должна не просто показывать какую-то часть объекта, а давать изображение, достаточное для решения конкретной задачи, а задачу эту необходимо сформулировать до того, как принимать решение, даже не о выборе камер, а, в принципе, о целесообразности с их помощью решать поставленную задачу. Звучит разумно. Даже подозрительно разумно для рынка, на котором техническое задание, и не только на объектах типа «частный дом» иногда начинается со слов:
«Нам нужно штук двадцать камер, хороших чтобы видели номер авто в соседнем дворе и лица входящих в подъезд людей распознавали, но недорогих».

Однако слова «достаточное для решения задачи» сами по себе ничего не объясняют. Достаточное для чего? Чтобы заметить человека на территории? Понять, во что он одет? Узнать знакомого сотрудника? Идентифицировать неизвестного посетителя? Установить, какой предмет он взял со стола? Прочитать номер автомобиля или банкноты положенной на стойку? Это разные задачи. Они требуют разного размера объекта в кадре, разных ракурсов, объективов, разрешения, освещения и качества записи.

Продолжим разбирать рекомендации научно-исследовательского подразделения МВД Великобритании. В этой части руководства авторы переходят от общей постановки проблемы к эксплуатационным требованиям второго уровня: где наблюдать, что искать, насколько подробно видеть и кто вообще будет смотреть на изображение.

Первая часть цикла была посвящена тому, почему проектирование следует начинать с проблемы, рисков и критериев успешности, а не с выбора камеры и подсчёта мегапикселей. (Telegraph)

Человек в кадре: от точки до личности

В руководстве предлагается оценивать детализацию изображения по тому, какую часть высоты экрана занимает фигура человека. Логика простая: чем крупнее человек в кадре, тем больше информации о нём можно получить.

Авторы выделяют пять категорий. И на этих категориях и был основан стандарт «группы» EN 62676 (там есть несколько названий, сокращений, но в общем и целом, для упрощения буду называть его DORI), который постоянно дополняется и «ужесточается» для того, чтобы вокруг устанавливались камеры, которые действительно позволяют «получать больше информации об объекте наблюдения».

На сегодняшний день в соответствии с IEC 62676-4:2026 (последней редакцией вышедшей в апреле этого года), операционные требования к системам видеонаблюдения сводятся к обзору, определению контуров, распознаванию, характеристике, проверке достоверности и тщательному анализу. Необходимая плотность пикселей для этих задач определена следующей:

Общий обзор - 3 пикселя на лицо / 20 пикселей на метр
Определение контуров - 6 пикселей на лицо / 40 пнм
Различение деталей - 12 пикселей лицо / 80 пнм
Восприятие характеристик - 20 пикселей на лицо / 125 пнм
Возможность характеризовать объект - 40 пикселей на лицо / 250 пнм
Проверка достоверности - 80 пикселей на лицо / 500 пнм
Тщательное изучение - 240 пикселей на лицо / 1500 пнм

Все эти требования, по сути, выросли из нижеследующих логик и рассуждений, пользоваться которыми можно и сейчас, для «примерного» понимания.

Мониторинг: около 5% высоты экрана

Человек виден как небольшой объект внутри общей сцены. Такого изображения может быть достаточно, чтобы наблюдать за крупной территорией, замечать общее движение или изменение обстановки. Например, понимать, появились ли люди на парковке, площадке или другом открытом участке. Определить, кто именно пришёл, во что он одет и что держит в руках, скорее всего, не получится. Зато можно заметить сам факт присутствия и направление движения. Это общий контроль пространства. Или, выражаясь языком некоторых технических заданий, «чтобы было видно всё». Только чем больше «всё» мы видим, тем меньше это «всё» детализировано.

Детектирование: около 10%

Человек должен занимать не менее 10% высоты изображения. Такой масштаб позволяет оператору установить, присутствует ли человек в определённой зоне. Особенно если система уже привлекла внимание оператора сигналом тревоги или сообщением видеоаналитики. Но обнаружить человека и понять, кто это, не одно и то же. На этом уровне фигура уже не выглядит случайным дефектом матрицы, но подробностей всё ещё немного.

Обзор: от 25 до 30%

Человеческая фигура занимает примерно четверть высоты экрана. При таком размере становятся заметны характерные признаки: одежда, примерное телосложение, направление движения, взаимодействие с другими людьми и окружающими предметами. При этом поле зрения остаётся достаточно широким, чтобы видеть происходящее вокруг человека. Такой уровень может использоваться для наблюдения за входными группами, местами скопления людей, торговыми залами, общественными пространствами и другими зонами, где важно понимать не только наличие человека, но и контекст его действий. Оператор видит уже не просто фигуру, а ситуацию.

Распознавание: около 50%

Фигура человека занимает не менее половины высоты экрана. Предполагается, что оператор сможет с достаточно высокой вероятностью ответить на вопрос: видел ли он этого человека раньше? Именно «узнать», а не достоверно установить личность, что важно! Это принципиальная разница. Узнавание строится на внешнем сходстве и предыдущем опыте оператора. Идентификация предполагает значительно более уверенный вывод о том, кто находится перед камерой. В бытовых разговорах эти понятия постоянно смешивают. Заказчик говорит: «Мне надо распознавать лица», а после уточняющих вопросов оказывается, что ему нужно видеть, сотрудник это или посторонний. Или, наоборот, требуется изображение, пригодное для установления личности, а в проекте заложен общий план входного холла. Слова похожи, а последствия и сметы разные.

Идентификация: около 100% и больше

В классической модели фигура человека должна занимать приблизительно всю высоту экрана. Такое изображение при хорошем качестве позволяет получить достаточно подробностей, чтобы идентифицировать личность с относительно небольшой вероятностью ошибки. Но даже 100% или 120% высоты изображения не гарантируют идентификацию автоматически. Если человек снят со спины, лицо закрыто, камера установлена слишком высоко, сцена плохо освещена, изображение размыто движением или уничтожено компрессией, крупный человек в кадре останется просто крупным человеком в кадре. Размер изображения является отправной точкой, а не волшебным сертификатом качества распознавания.

Почему процентов недостаточно

Рекомендации создавались во времена, когда большинство систем видеонаблюдения были аналоговыми и ориентировались на стандарт PAL. Для цифровых систем прямое применение старых процентных значений не всегда корректно (поэтому и привел в начале текущий стандарт). Чем выше реальное разрешение системы, тем меньшую часть изображения может занимать человек при сохранении сопоставимого количества деталей. В руководстве приводится пример пересчёта:
Идентификация - PAL 100% - HD 56% - FullHD 38%
Распознавание - PAL 50% - HD 28% - FullHD 19%
Обзор - PAL 25% - HD 14% - FullHD 10%
Детектирование - PAL 10% - HD 6% - FullHD 4%
Мониторинг - PAL 5% - HD 3% - FullHD 2%

На первый взгляд всё прекрасно. Купил 1080p, уменьшил человека в кадре почти в три раза и пошёл идентифицировать человечество. Но, если бы было всё так просто. Таблица работает только при ряде условий.
Во-первых, учитывается разрешение наиболее слабого элемента системы. Разрешение камеры, регистратора, канала передачи, записи и воспроизведения может различаться. Надпись 4К на коробке от камеры не означает, что в архиве останется изображение 4К.
Во-вторых, расчёт предполагает минимальное сжатие. В реальной системе изображение кодируется, передаётся, записывается и иногда повторно экспортируется. На каждом этапе часть информации может быть искажена или потеряна.
В-третьих, расчёты сделаны для человека среднего роста. В документе указан диапазон примерно от 1,64 до 1,76 метра. А если в кадер буду я? Мой рост 185см.

В реальном времени оператор способен узнать человека. После записи, сжатия и выгрузки того же фрагмента лицо превращается в набор цветных квадратов, среди которых можно уверенно идентифицировать только общую неудовлетворённость заказчика. Поэтому проверять нужно не только изображение с камеры на этапе настройки, но и конечную запись: найти фрагмент в архиве, воспроизвести, увеличить, экспортировать и посмотреть на другом рабочем месте. Именно с этим материалом потом будет работать служба безопасности, руководство, полиция или суд, а не с идеальной картинкой на ноутбуке пусконаладчика.

Второй уровень требований: шестнадцать неудобных вопросов

После выбора требуемого уровня детализации руководство предлагает перейти к более подробному перечню эксплуатационных требований. Это ещё не техническая спецификация. Моделей камер, объёмов дисков и артикулов коммутаторов пока нет. Вместо них предлагается рассмотреть шестнадцать групп вопросов.

Определение проблемы: Местоположение. Нежелательные действия. Задачи видеонаблюдения. Скорость наблюдаемой цели.

Эксплуатационные аспекты: Кто наблюдает. Когда ведётся наблюдение. Откуда ведётся наблюдение. Как должно происходить реагирование.

Требования к системе: Сигнализация и уведомления. Мониторы. Запись. Экспорт и архивирование данных.

Аспекты управления: Взаимодействие с государственными и регулирующими органами. Соответствие законодательству. Обслуживание. Ресурсы: персонал, обучение, помещения и эксплуатационные расходы.

Получается не список оборудования, а каркас всей будущей системы., в которую, как видите, помимо технических средств входят и процессы, нормы и правила. После заполнения этот документ можно использовать не только для проектирования, но и как основу эксплуатационного регламента, программы подготовки операторов, порядка обслуживания и проверки эффективности.

То есть эксплуатационные требования перестают быть бумажкой, которую написали перед тендером и больше никогда не открывали.

Где именно требуется наблюдение

Первый вопрос второго уровня: за какими зонами объекта необходимо наблюдать? План нужно разделить на отдельные участки и локации. Зоной может быть место возникновения конкретной угрозы или стратегическая точка, в которой удобно получить качественное изображение.

Например, на парковке могут быть выделены как минимум две разные задачи:

• наблюдение за общей территорией и состоянием автомобилей;

• фиксация транспортных средств при въезде и выезде.

В первом случае требуется широкий обзор. Во втором нужен значительно более узкий ракурс, позволяющий получать изображение автомобиля и регистрационного номера. Попытка решить обе задачи одной камерой обычно заканчивается компромиссом, при котором парковка действительно видна, номер автомобиля предположительно существует, а лица людей можно различать по принципу «у этого тела пятно сверху чуть светлее».

На плане необходимо отметить:

• проблемные зоны;

• входы и выходы;

• стратегические точки получения изображения;

• участки, требующие постоянного наблюдения;

• места, где достаточно фиксации факта события;

• слепые зоны;

• объекты, перекрывающие обзор;

• направления движения людей и транспорта.

Отдельно нужно решить, требуется ли непрерывно отслеживать каждый объект на всей территории. Иногда заказчик хочет, чтобы человек попадал с камеры на камеру без единого разрыва, как в кино. Это возможно, но требует соответствующего количества оборудования, правильного перекрытия зон и бюджета. Чаще всего непрерывное сопровождение не требуется. Достаточно зафиксировать человека на входе, наблюдать его перемещение в критических зонах и получить изображение при выходе. Система должна проектироваться под сценарий, а не под тревожное желание «контролировать вообще всё».

Что именно мы пытаемся обнаружить

Следующий вопрос: какие угрозы или действия необходимо выявлять? Это может быть:

• кража;

• несанкционированный доступ;

• нарушение общественного порядка;

• скопление людей;

• опасное или асоциальное поведение;

• попытка проникновения;

• повреждение имущества;

• оставление предмета;

• движение в запрещённом направлении.

Некоторые задачи очевидны. Например, обнаружение попытки проникновения в припаркованный автомобиль. Другие менее очевидны. Система может использоваться для контроля очередей у касс, выявления людей, незаконно выбрасывающих мусор, наблюдения за входом в административную зону или анализа обстановки в общественном пространстве. При этом в каждой зоне может присутствовать сразу несколько угроз.

Например, в торговом центре камеры могут использоваться для наблюдения за потоком посетителей, выявления конфликтов, контроля несанкционированного доступа и обнаружения карманных краж. Но перечислить угрозы недостаточно. Для каждой из них необходимо определить требуемый уровень детализации. Для оценки плотности потока посетителей нужен один масштаб. Для анализа действий человека в этом потоке- другой. Для идентификации участника конфликта третий.

Одна камера может участвовать в решении нескольких задач, но это не означает, что она одинаково хорошо решит каждую из них.

Вот пример. Обратились ко мне с вопросом: «а можно ли «улучшить качество изображения с камеры, таким образом, чтобы можно было точно и однозначно идентифицировать и действия и лиц их совершающих возле магазина «Красное&Белое?». И вот такую вот архивную запись:

Как вы понимаете данная запись, и скорее всего камера, место установки и прочие аспекты уже описанные мной не подходят для решения этой задачи. Люди тут угадываются лишь интуитивно, а сказать достоверно кто стоит возле машины (да и марку/модель проблематично определить) невозможно. Это может быть кто угодно.

Каждому месту своя задача

Типовая стационарная камера может использоваться в одном из двух основных режимов:

• наблюдать за большой территорией с относительно невысокой детализацией;

• наблюдать за небольшим участком с высокой детализацией.

Совместить широкий угол обзора и высокую детализацию удалённого объекта можно, но обычно за это приходится платить разрешением, оптикой, количеством камер, вычислительными ресурсами, пропускной способностью и объёмом архива.

Инженерная реальность вообще редко предоставляет всё сразу, бесплатно и в компактном корпусе. Даже если китайский маркетплейс пестрит рекламой и обещаниями увидеть всё, сохранить на флешку и передать по 4G/5G без потери качества.

На парковке камеры общего обзора могут выполнять задачу детектирования: заметить человека, движение или подозрительную активность. Камеры на въезде и выезде должны решать задачу идентификации автомобиля, регистрационного номера, а иногда и водителя. Для общего наблюдения за территорией достаточно, чтобы фигура занимала относительно небольшую часть изображения. Для уверенного опознания человека или номера требуется отдельный, значительно более подробный ракурс. Именно поэтому уровень детализации должен назначаться не системе в целом, а каждой конкретной камере или каждой наблюдаемой зоне. Люди, как я, носящие очки поймут это быстрее - нельзя читать книгу в сумраке и вглядываться в детали приближающегося поезда одинаково успешно в одних очках - глоова заболит.

Фраза «на объекте нужна идентификация» бесполезна. Где именно? Кого? При каком направлении движения? На каком расстоянии? Днём или ночью? В головном уборе? При открывании двери? Через стекло? При встречной засветке? Чем позже появляются эти вопросы, тем дороже стоят ответы.

Скорость цели и частота кадров

Ещё один параметр, который необходимо определить заранее: насколько быстро движутся наблюдаемые объекты. Скорость цели напрямую влияет на требуемую частоту кадров и выдержку. Для наблюдения за коридором, в котором люди появляются редко и движутся медленно, может быть достаточно небольшой частоты записи. Для входной двери, турникета, кассовой зоны или проезда автомобиля требуется больше кадров, иначе существенная часть действия окажется между двумя соседними изображениями.

В руководстве приводятся ориентировочные примеры:

• для редко используемого коридора может оказаться достаточно одного кадра в секунду (ох уж эти «прижимистые» британцы);

• для контроля входной двери могут потребоваться 6 или 12 кадров в секунду;

• запись с частотой около 25 кадров в секунду нужна далеко не для каждой сцены.

Это не готовый рецепт для современных систем, а иллюстрация принципа. Частоту кадров следует выбирать не по привычке и не потому, что камера «умеет тридцать», а исходя из скорости объекта и того, какое действие нужно увидеть. Если требуется только определить факт появления человека, требования будут одни. Если необходимо разобрать последовательность быстрых движений рук, момент передачи предмета, проход через турникет или столкновение автомобилей, требования будут другими.

Большая частота кадров увеличивает нагрузку на сеть, сервер и архив. Малая может уничтожить доказательную ценность записи. Поэтому значение должно выбираться расчётом, а не переключателем «максимальное качество», который бодро включили на всех камерах, а через три недели удивились закончившимся дискам.

Система для наблюдения или для записи

После описания угроз, зон, детализации и скорости объектов начинается раздел, который часто забывают целиком: повседневная эксплуатация. И первый вопрос здесь звучит почти неприлично:

Кто будет смотреть камеры? До ответа на него необходимо определить сам режим работы системы. Она создаётся для наблюдения в реальном времени или преимущественно для записи и последующего расследования?

Это две разные системы, даже если в них используются одинаковые камеры. При живом мониторинге требуется оператор, рабочее место, интерфейс, правила отображения камер, уведомления, сценарии реагирования, связь с охраной и контроль действий персонала.

При архивной модели основной акцент смещается на надёжность записи, сроки хранения, удобство поиска, экспорт данных и восстановление последовательности событий.

Нельзя спроектировать систему для активного предотвращения угроз, а затем посадить перед ней администратора, который одновременно отвечает на звонки, оформляет пропуска, принимает курьеров и объясняет посетителям, где туалет. Получится, что формально человек перед монитором есть, а фактически видеонаблюдения нет.

Кто будет наблюдать

В руководстве перечислены несколько типовых вариантов.

Выделенный оператор. Работа с видеонаблюдением является его основной обязанностью. Такой сотрудник должен наблюдать за событиями, понимать приоритеты, распознавать подозрительные ситуации и своевременно передавать информацию тем, кто будет реагировать. Но даже выделенный оператор не может бесконечно и одинаково внимательно смотреть на десятки или сотни изображений.

Поэтому требования должны включать организацию интерфейса, автоматическое переключение сцен, тревожные уведомления и регламент действий.

Человека нельзя использовать как бесплатный модуль видеоаналитики с неограниченной производительностью. Он устаёт, отвлекается и иногда хочет есть. У программного обеспечения, впрочем, тоже есть особенности, но хотя бы обед ему не нужен.

Сотрудник, занятый видеонаблюдением частично (по совместительству). Например, администратор, охранник на посту или сотрудник ресепшена. Видеонаблюдение для него является дополнительной функцией или дополнительной рутинной и обременительной обязанностью. Такая модель допустима, но только если требования к наблюдению соответствуют реальной загрузке сотрудника, то есть скорее всего видеонаблюдение тут будут в качестве развлечения в момент низкой загрузки и работать в режиме записи, а сотрудник должен быстро и эффективно уметь искать нужный фйрагмент.

Если человек должен реагировать на редкое тревожное сообщение, задача может быть выполнима. Если от него ожидают постоянного анализа двадцати камер во время обслуживания посетителей, то система изначально проектируется под несуществующего сотрудника.

Наблюдение в реальном времени не ведётся. Система предназначена преимущественно для записи и последующего расследования. Это нормальная модель. Не каждая камера нуждается в постоянном операторском наблюдении. Проблема появляется, когда архивную систему называют системой оперативного предотвращения инцидентов или пытаются с ней работать таким образом.

Если изображение никто не смотрит, значит событие будет обнаружено после звонка, жалобы, пропажи или другого внешнего сигнала (если ваш объект работает в таком режиме). Камера не предотвратит происшествие (да, она и не должна).

Архивная запись, возможно, поможет разобраться в нём позже. Возможно, потому что ещё предстоит проверить, записался ли нужный фрагмент, не перекрыта ли камера рекламным плакатом, правильно ли выставлено время и умеет ли кто-нибудь выгружать архив.

Система, не требующая постоянного участия человека. Часть задач может быть автоматизирована. Система способна самостоятельно обнаруживать заданное событие, формировать уведомление или взаимодействовать с другими подсистемами. Но отсутствие постоянного оператора не означает отсутствие ответственности.

Необходимо определить ключевые показатели системы:

• кто получает уведомление;

• за какое время он должен его заметить;

• что должен сделать;

• кому передать информацию;

• что произойдёт, если ответственный сотрудник недоступен;

• как контролируется выполнение реакции.

Вообще, такие показатели, желательно, вводить и в других форматах работы. Автоматическое сообщение, которое приходит на телефон человеку без полномочий, регламента и желания что-либо делать, является не системой безопасности, а современной формой одиночества.

Обучение персонала тоже входит в требования

Независимо от выбранной модели необходимо решить, какая специальная подготовка требуется сотрудникам, которые будут работать с системой. Оператор должен знать не только кнопки интерфейса. Он должен понимать:

• какие события считаются критическими;

• какие камеры предназначены для каких задач;

• как отличать нормальную ситуацию от потенциально опасной;

• как переключаться между сценами;

• как работать с тревогами;

• как искать запись;

• как экспортировать материал;

• кому передавать информацию;

• как фиксировать свои действия.

Без подготовки операторов или людей взаимодействующих с системой даже качественная и «Ai-ready» система используется на уровне телевизора с большим количеством каналов - картинки есть, а польза зависит от настроения и личного опыта сотрудника.

Мы всё ещё не выбираем камеру

Обратите внимание: мы уже обсудили уровни детализации, расположение зон, характер угроз, скорость целей, режим наблюдения и персонал. Но ещё не выбрали ни одной модели камеры. И это правильно. Техническая спецификация должна появляться после того, как определено:

• что нужно увидеть;

• где именно;

• с какой детализацией;

• при каких условиях;

• как быстро движется объект;

• кто наблюдает;

• в какой момент должно быть обнаружено событие;

• что произойдёт после обнаружения.

Только после этого можно обоснованно выбирать разрешение, объектив, матрицу, частоту кадров, алгоритм сжатия, подсветку, накопители и программное обеспечение.

Иначе всё происходит наоборот: сначала покупается оборудование, а потом коллективно придумывается, какую задачу оно якобы решает или как бы сделать так, чтобы сотрудники начали ходить именно в зоне наблюдения камеры.

В следующей части продолжим разбирать остальные эксплуатационные вопросы: когда и откуда ведётся наблюдение, как организовать реагирование, какие нужны уведомления, зачем мониторы, как вести и защищзать запись, кто может осуществлять экспорт, кому платить за обслуживание и какие ресурсы нужны для всего этого.

То есть всё то, о чём обычно вспоминают сразу после первого серьёзного инцидента.

*во всю использовал ИИ для создания картинок-иллюстраций