Внедрение видеоаналитики на базе искусственного интеллекта

Заказчик
Департамент информатизации Тюменской области
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
АО "Нетрис"
Год завершения проекта
2020
Сроки выполнения проекта
Март, 2019 - Август, 2020
Масштаб проекта
26880 человеко-часов
Цели
Цель: повышение безопасности жизни граждан вследствие применения комплексной видеоаналитики
Задачи:
  • использование аналитических алгоритмов, в т.ч. с применением искусственного интеллекта:
  • для интеллектуальной обработки видео,
  • для автоматической индексации видеопотоков,
  • для хранения индексных данных с привязкой ко времени,
  • для предоставления биометрических данных и распознавания государственных регистрационных знаков транспортных средств (далее ГРЗ).

Уникальность проекта

Создана подсистема аналитической обработки видеоданных на базе единой региональной программно-аппаратной платформы ЕЦХД, с использованием различных программных модулей видеоанализа биометрических данных и распознавания ГРЗ, а также возможностью внедрения иных алгоритмов видеоналитики различных вендоров.

Внедренные алгоритмы интеллектуального видеоанализа распознавания моделей транспортных средств, их типов, определения интенсивности потоков, позволяет аккумулировать и использовать полученные данные для широкого круга задач — от обеспечения безопасности на уровне региона, до моделирования транспортных потоков развязок и дорог муниципальных образований, оптимизации работы общественного транспорта, и решения комплексных задач транспортной инфраструктуры.

Передача данных о проездах транспортных средств в систему управления дорожным движением позволит регулировать транспортные потоки, перестраивать схемы движения транспортных средств практически в онлайн режиме.
Использованное ПО
Модули, входящие в подсистему видеоаналитики (NtehLab):
  • модуль распознавания лиц ;
  • модуль распознавания государственных регистрационных знаков, марок, моделей, типов транспортных средств.
Средства разработки, платформы, СУБД: MySql, MariaDB
Вычислительные ресурсы, хранилище: ЦОД Тюменской области




Сложность реализации
Для выбора решения и достижения и решения поставленных задач приходилось проводить пилотные проекты на протяжении полугода.

Настройка алгоритмов — очень трудоемкое и долгое дело, требуется проведение различных экспериментов.
Описание проекта
  • Распознавание государственных регистрационных знаков (ГРЗ), марок, моделей транспортных средств (ТС), распознавание ГРЗ всех типов (в том числе ближнего зарубежья и Евросоюза),
  • Ведение базы данных распознанных ГРЗ. Сохранение в БД распознанного ГРЗ, информации о дате и времени распознавания, направлении движения ТС, дополнительной информации о ТС (марка, модель, тип ТС),а также ссылки на соответствующий видеокадр,
  • Обеспечение возможности подключения IP-камер и модулей обработки и представления аналитических данных на портале ЕЦХД;
  • Выбор набора видеокамер для работы: из списка, в т.ч. с применением фильтра, путем выделения области на карте, а также путем выбора единичных камер с карты «по одной» (только в части поиска по биометрическим шаблонам лиц);
  • Выбор точности совпадения при поиске;
  • Загрузка фотографического изображения для формирования биометрического шаблона лица для дальнейшего поиска с использованием встроенного графического редактора, позволяющего выбирать область на изображении;
  • Отображение результатов поиска по биометрическим шаблонам лиц в виде меток на временной шкале управления позицией архива;
  • Отображение результатов поиска в виде временных меток начала найденных фрагментов и «превью» скриншотов/видеофрагментов;
  • Предоставление пользовательского интерфейса работы с функцией интеллектуальной обработки видео (назначается пользователям портала ЕЦХД в виде отдельного права стандартными средствами ЕЦХД).
  • Общее количество видеокамер, установленных в местах массового пребывания граждан и социально значимых объектах, - 2759, из них с функцией видеоаналитики распознавания лиц — 220, ГРЗ - 190.
В результате созданы инструменты и автоматизированы процессы, обеспечивающие деятельность УМВД России по Тюменской области в решении задач общественной безопасности, правопорядка и розыскных мероприятий на базе единой региональной технологической платформы — ЕЦХД. Оптимизированы рабочие процессы операторов региональной системы видеонаблюдения правоохранительных органов. Значительно снижена нагрузка на профильных сотрудников УМВД и исключен человеческий фактор в розыскных мероприятиях. По оценке УМВД РФ по Тюменской области, внедрение новой системы — это эффективный и инновационный инструмент в работе правоохранительных органов, а возможность расширения его функций за счет внедрения новых алгоритмов анализа, позволит значительно повысить эффективность работы.

География проекта
  • Поставщики информации - исполнительные органы государственной власти Тюменской области (далее - ИОГВ ТО), органы местного самоуправления муниципальных образований Тюменской области (далее - ОМСУ), подведомственные ИОГВ ТО и ОМСУ организации, иные организации, заключившие с Оператором соглашения о взаимодействии или государственные контракты на оказание услуг по предоставлению информации. (в ред. постановления Правительства Тюменской области от 20.07.2018 N 273-п)
  • Пользователи информации (далее - Пользователи) - федеральные органы государственной власти, исполнительные органы государственной власти Тюменской области (далее - ИОГВ ТО), органы местного самоуправления муниципальных образований Тюменской области (далее - ОМСУ), подведомственные ИОГВ ТО и ОМСУ организации, доступ которых к Информации предоставлен в порядке, устанавливаемом Оператором.

Дополнительные презентации:

Видеоаналитика в Тюменской области.pdf
Коментарии: 4
  • Владимир Кеппель
    Рейтинг: 337
    Центр организации дорожного движения Правительства Москвы (ГКУ ЦОДД)
    Начальник управления администрирования и эксплуатации интеллектуальной транспортной системы г. Москвы
    05.01.2021 22:45

    В конце прошлого года с коллегами из Нетрис внедрили подобное решение в Центре организации дорожного движения Правительства Москвы. Судя по описанию проекта, у нас сопоставимый масштаб (в части видеонаблюдения на УДС). По соотношению срок/результат, проект однозначно заслуживает высокой оценки. Планируете ли дальнейшее расширение возможностей платформы для аналитики дорожных ситуаций?

    • Станислав Логинов Владимир
      Рейтинг: 1091
      Департамент информатизации Тюменской области
      Заместитель директора
      06.01.2021 18:46

      Спасибо за обратную связь!
      Мы с Вами лидеры в РФ по функционалу и масштабу, "визитная карточка Нетриса" - best practice :)

      Планов в голове достаточно много, реализация зависит от бюджета, а с ним в условиях "ковида" ....

      Продолжим расширение видеопотоков.
      Есть задача фиксировать авто без ГРЗ и передавать в специальный модуль для уведомления и реагирования. Так же необходимо фиксировать перевозимый груз на грузовом автотранспорт. Ну и хочется реализовать модуль аналитики с учетом накопленных метаданных, как у вас сделано в части ФВФ.

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 1020
    МГУ имени М.В.Ломоносова, Центр цифровой экономики
    Заместитель руководителя службы управления проектами
    06.01.2021 18:28

    Инетерсный проект. Но пока, к сожалению, результаты работы систем видеоаналитики и нейронных сетей не являются юридически значимыми. Сейчас для леаглизации результатов необходимо описать алгоритмы на основании которых происходит принятие решени. В случае нейронных сетей это сделать затрунительно. планируется в каком либо виде делать результаты работы этого ПО легальными?

    • Станислав Логинов Максим
      Рейтинг: 1091
      Департамент информатизации Тюменской области
      Заместитель директора
      06.01.2021 18:58

      Максим, добрый вечер!
      Вся нормативка тут: https://citto.ru/directions/50?show=1
      У системы уведомительный режим работы, по листам мониторинга работают уполномоченные лица и принимают решения, как реагировать на то или иное уведомление. С помощью данной системы не требуется автоматизированное вынесение постановлений, или иных действий без участия человека.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление