Современные тенденции: влияние видеонаблюдения на борьбу с преступностью

В современном обществе криминал приобретает новый облик, воспользовавшись разнообразными возможностями современных технологий. В связи с этим обеспечение безопасности общества становится вопросом первостепенной важности.

В современных условиях установка камер видеонаблюдения становится ключевым фактором для обеспечения безопасности. С учетом того, что криминал все активнее применяет современные технологии, решения применять видеонаблюдение выходят на передний план как эффективные инструменты противостояния этой угрозе.

Специализированные решения видеонаблюдения позволяют не только предотвратить кражи, но и способствуют быстрой идентификации подозреваемых. Благодаря развитию инфраструктуры умных городов и применению интернета вещей (IoT), современные системы видеонаблюдения становятся всё более сложными и эффективными.

Когда речь заходит о применение видеонаблюдения, стоит отметить, что камеры активно используются в различных сферах — от государственных учреждений и промышленности до транспорта и розничной торговли. Автоматизированные системы, в которых установить видеонаблюдение можно с максимальным эффектом, оснащены алгоритмами видеоаналитики и могут работать даже в темное время суток. Они могут распознавать лица, типы автомобилей, номерные знаки и многое другое.

В рамках таких систем используются передовые алгоритмы обработки изображений и технологии машинного обучения, что позволяет улучшать точность системы по мере её использования.

Автоматизированные системы видеонаблюдения имеют преимущество перед человеческим фактором, так как могут одновременно следить за множеством объектов без риска усталости или отвлечения. Это делает их незаменимыми для обеспечения безопасности на просторных территориях, где требуется высокий уровень контроля.

Выделение личностей в толпе

Системы распознавания лиц в режиме реального времени стали важным инструментом в борьбе с преступностью. Они получили широкое распространение на государственном уровне и активно используются в крупных городах России.

Преимущество таких систем заключается, в частности, в том, что они исключают влияние человеческого фактора при наблюдении. Автоматизированные системы наблюдения руководствуются объективностью и беспристрастностью, что позволяет им совершать меньше ошибок и уловить важные детали. Алгоритм, применяемый в камерах видеонаблюдения в Москве, способен обрабатывать миллиард изображений за доли секунды с практически 100% точностью.

С помощью специализированных нейронных сетей система сопоставляет лица, попавшие в поле зрения камеры, с данными из базы данных. Эта технология учитывает возрастные изменения, работает даже в случае, если человек находится в профиль, носит медицинскую маску или головной убор. Сотрудники полиции Москвы благодаря городским камерам видеонаблюдения раскрыли 9,1 тысячи преступлений только в 2022 году.

С помощью систем распознавания лиц правоохранительные органы могут выявлять преступников, розыскивать людей, исчезнувших без вести, и находить потерянных детей. Современные технологии уже позволяют анализировать данные с камер и других источников, включая социальные сети и государственные архивы, для выявления потенциальных угроз, что в перспективе способствует снижению уровня преступности.

Отслеживание рабочего времени

Использование технологий распознавания лиц не ограничивается только областью безопасности, они также могут быть применены для эффективного учета рабочего времени сотрудников. Вот несколько примеров.

Применение в типографиях

В небольших типографиях системы распознавания лиц могут использоваться для регистрации времени прихода и пребывания сотрудников на рабочем месте, определения их загруженности в течение рабочего дня. Система отчетности позволяет легко извлекать данные в конце месяца или интегрировать их с кадровой системой. Такой подход удобен и позволяет автоматизировать процессы учета персонала на предприятии.

Применение в банках

Применение подобных решений также актуально для банковской сферы. Системы бесконтактного доступа, часто используемые для идентификации клиентов при снятии средств в банкоматах, могут быть дополнены модулем трекинга. Это позволит составить подробную карту передвижений клиентов или персонала внутри банковского отделения, а также анализировать занятость и время, проведенное в ожидании обслуживания или снятия наличных.

Анализ данных может также помочь определить, на каких этапах клиенты испытывают положительные или отрицательные эмоции, что может быть использовано для улучшения качества обслуживания.

Обнаружение оружия

Распознавание оружия в руках преступников представляет одну из наиболее важных областей применения систем видеонаблюдения. Это позволяет выявлять потенциальные угрозы и предотвращать случаи насилия или угроз в образовательных учреждениях, таких как школы и университеты.

Системы видеонаблюдения способны не только моментально сигнализировать о наличии оружия у человека в режиме реального времени, но и определить его тип и модель. Однако в настоящее время эта возможность ограничивается случаями, когда оружие явно видно на видеозаписи. В таких случаях системы автоматически срабатывают и могут вызвать группу быстрого реагирования.

Эти разработки могут служить дополнительным инструментом, применяемым в случаях, когда другие системы безопасности не сработали вовремя или человеческий фактор мог привести к ошибочным или неадекватным решениям. Однако системы еще не способны однозначно отличить игрушечное оружие от реального или обнаружить его в сумке, кофре или рюкзаке.

Для достижения результата в области детекции оружия требуется создание комплексных систем видеонаблюдения и видеоаналитики, использующих алгоритмы распознавания. Такие системы могут быть интегрированы с продуктами, анализирующими позы человека, его эмоции и поведение, для обеспечения более точных результатов. Важно отметить, что настройка и требования к системам детекции оружия зависят от конкретных сценариев и алгоритмов, определенных заказчиком.

Автоматическое распознавание номеров автомобилей

Еще одной областью, где можно применить интеллектуальные камеры, является определение марок автомобилей и считывание их регистрационных номеров. Сегодня сети видеонаблюдения и аналитические системы распознавания присутствуют в большинстве крупных городов России. Этот тип программного обеспечения помогает ускорить процессы поиска угнанных автомобилей и обеспечить контроль над дорожной обстановкой.

Существуют два основных типа систем распознавания автомобильных номеров: программные и аппаратные. Программные решения включают специализированное программное обеспечение, устанавливаемое на серверах видеонаблюдения. В случае аппаратных решений такое ПО не требуется, и стоимость системы распознавания ограничивается стоимостью умной камеры видеонаблюдения.

Дополнительные преимущества видеонаблюдения

Непрерывное развитие сетевых технологий и интернета вещей способствует расширению рынка видеонаблюдения. Расширенные возможности видеоаналитики позволяют:

• Автоматизировать бизнес-процессы в организациях.
• Уменьшить издержки производства.
• Повысить производительность труда.
• Контролировать выполнение рабочих заданий.
• Предотвратить аварии и незапланированные простои.
• Обеспечить безопасность персонала и имущества.

Системы видеонаблюдения способны гибко управлять видеопотоками и в реальном времени анализировать полученную информацию. Такой метод обработки данных позволяет сотрудникам избежать просмотра большого объема видеофайлов, так как умные камеры могут сами выделять ситуации, требующие внимания. Это позволяет снизить нагрузку на сеть и уменьшить количество операторов.

В рамках комплексных планов эвакуации системы распознавания лиц позволяют контролировать наличие людей на территории в случае чрезвычайных ситуаций и координировать действия служб оперативного реагирования и спасения.

Проблемы и их решения

Те, кто намеревается совершить правонарушение, осознают, что они могут быть замечены камерами и задержаны. Однако злоумышленники могут искать способы обойти видеонаблюдение, например, прикрывая лицо зонтом, используя балаклаву или скрывая лицо рукой.

В этом случае могут помочь алгоритмы распознавания черт лица, ходьбы, одежды и скорости движения. Эти алгоритмы позволяют идентифицировать человека даже в случае, если его лицо не видно.

Важно подчеркнуть, что видеонаблюдение действительно помогает бороться с преступностью. Однако недавно стали возникать этические вопросы и усилились правила обработки биометрических данных на законодательном уровне. Например, для выявления преступника в толпе камера должна распознать лица множества людей в видеопотоке, что может рассматриваться как нарушение личной неприкосновенности и конфиденциальности.

Возрастает интерес к возможным злоупотреблениям и законному использованию записей с камер видеонаблюдения. Проблемой также является вероятность ложных срабатываний.

Регулирующая нормативно-законодательная база играет ключевую роль в этом вопросе. Популяризация систем видеонаблюдения, глубокое изучение проектных критериев и соблюдение рекомендованных требований к организации систем безопасности помогут разрешить опасения общества относительно нарушения личной жизни.

С течением времени эти системы будут становиться все более эффективными и значимыми, играя важную роль в обеспечении общественной безопасности и способствуя снижению уровня преступности и комфортному функционированию городов и населенных пунктов.