Московский метрополитен: интеллектуальное видеонаблюдение за 4 миллиарда рублей

Это лишь 10% от общей суммы, составляющей приблизительно 4 млрд. рублей, выделенной из федерального и городского бюджета на внедрение в Московском метрополитене современнейшей ИСВН. Сегодня это самый амбициозный проект по видеоаналитике с точки зрения технологий и бюджета в России и СНГ.

Начиная с середины 2012 года на многих станциях Московского метрополитена проводились пилотные внедрения интеллектуального видеонаблюдения различных российских и зарубежных вендоров, с целью демонстрации возможностей и оценки их применимости в условиях столичной подземки. На основании полученных данных, метрополитеном было подготовлено техническое задание на разработку проектной документации на оснащение системой интеллектуального видеонаблюдения 188 станций, 15 депо, тоннелей, электроподстанций, пунктов управления движением  с учетом уровней безопасности для различных категорий объектов метрополитена,  современной системой видеонаблюдения. Согласно техническому заданию, помимо внутренних служб метрополитена, к системе интеллектуального видеонаблюдения будут подключены внешние пользователи из подразделений ведомств ФСБ России, МВД России, Минтранс России, МЧС России, а также, в соответствии с Постановлением правительства Москвы от 07 февраля 2012 г. №24, система будет подключена к ЕЦХД Правительства Москвы.

Система интеллектуального видеонаблюдения будет объединять в себе шесть основных подсистем.  

Обзорное и ситуационное видеонаблюдение Автоматическое выявление и информирование о следующих событиях:
• падение людей и предметов на путевое пространство несанкционированный проход пассажиров в запрещенные зоны метрополитена (туннели, служебные помещения и т.п.)
• образование скопления людей (толпы)
• движение в запрещенном направлении, в том числе против основного потока людей
• быстрое движение (бег)
• появление оставленных (бесхозных) предметов

Биометрическое видеонаблюдение Автоматическое обнаружение и распознавание лиц пассажиров в зонах биометрического видеонаблюдения в том числе:
• автоматическая фиксация изображений всех пассажиров
• автоматическое выявление фактов прохода через турникеты без оплаты и автоматическая фиксация фотографий «безбилетников»
• распознавание лиц, проходящих через рубежи контроля, автоматическое выявление лиц, входящих в список нарушителей и другие списки
• формирование сигнала тревоги о факте фиксации лица, входящего в список нарушителей и другие списки
• прогнозирование на основе данных о времени фиксации распознанного лица в зонах биометрического видеонаблюдения траектории движения зафиксированного лица

Информационно-аналитическая Предоставление функций анализа статистики пассажиропотоков (в виде таблиц и графиков):
• общий подсчет пассажиров
• подсчет пассажиров без оплаты проезда
• длина очереди
• время в очереди
• количество людей в зоне (скопление людей)

Управления и мониторинга Подсистема должна обеспечивать:
• контроль оборудования;
• представление детальной информации по каждому контролируемому устройству
• мониторинг качества предоставляемых видеопотоков
• локализацию отказов и неисправностей устройств; оповещение обслуживающего персонала и предоставление необходимых сведений для оперативного устранения неисправностей

Управления патрулями/нарядами • оперативное уведомление о всех тревожных событиях в зоне ответственности патрулянаряда
• оперативная проверка по базе лиц нарушителей, включая фотографирование подозрительного лица, формирования запроса в подсистему биометрического видеонаблюдения и автоматической проверки по спискам зафиксированных ранее нарушителей

Информационной безопасности Выявление основных видов угроз информационной безопасности:
• противоправные действия третьих лиц
• ошибочные действия пользователей и обслуживающего персонала
• отказы и сбои программных средств
• вредоносные программно-технические воздействия на средства вычислительной техники и информацию
 
На данный момент, ни одна компания в мире не способна самостоятельно решить такой огромный перечень задач, в связи с чем интеллектуальная система видеонаблюдения метрополитена будет состоять из решений разных поставщиков, но все же представлять собой единое целое, в котором все подсистемы взаимодействуют друг с другом.

Основой для интеграции оборудования и программного обеспечения различных поставщиков является международный стандарт ONVIF.  Впервые в истории государственных проектов такого масштаба, ONVIF прописан в техническом задании как обязательное требование. Предполагается использовать ONVIF для трансляции живого и архивного видео, метаданных и событий видеоаналитики, а также для централизованного управления всеми компонентами.

Сопоставление информации полученной от обзорного видеонаблюдения, биометрической и ситуационной видеоаналитики, позволит в автоматическом режиме выявлять противоправные действия, фиксировать нарушителей и проверять их по базам розыска. А также прогнозировать маршрут их перемещения для осуществления задержания службой охраны. Для выполнения этих задач будут использоваться камеры двух типов, для обзорного и ситуационного видеонаблюдения – IP-камеры, а для биометрического видеонаблюдения – камеры машинного зрения.

Информационно-аналитическая подсистема также играет важную роль, ведь ежедневно столичное метро пропускает более 8 млн. пассажиров. Получение статистических данных о распределении пассажиропотоков позволит скорректировать работу эскалаторов, интервалы между поездами, работу касс и обслуживающего персонала.

Таким образом, интеллектуальная система видеонаблюдения должна решить не только задачу повышения безопасности перевозки пассажиров, но также стать инструментом управления работы всего метрополитена.
В соответствии с «Системой категорирования объектов по степени потенциальной опасности и террористической уязвимости» ГУП «Московский метрополитен» относится к Первой категории и предъявляет жесткие требования к показателям точности видеоаналитики на объекте.
Таблица 2. Требования к показателям точности ситуационной  видеоаналитики
Характеристика Значение
доля истинно положительных срабатываний от общего числа числа событий, которые требовалось обнаружить не менее 98%
доля истинно положительных срабатываний от общего числа срабатываний не менее 98%
 
Таблица 3. Требования к показателям точности биометрической видеоаналитики
Характеристика Значение
вероятность детектирования лица в пассажиропотоке не менее 95%
вероятность истинно положительно идентификации человека не менее 85%
вероятность ложноположительной идентификации не более 0,5%
 
В техническом задании не описана методика испытаний и оценки фактических показателей точности видеоаналитики. Видимо, разработчики ТЗ опираются на методику наиболее масштабных испытаний видеоаналитики, проведенных на станции Новокосино.
Для обоснования размещения камер ИСВН, оценки показателей точности видеоаналитики и исключения мертвых зоны предполагается провести трехмерное моделирование объектов метрополитена и зон действия камер.

Московский метрополитен настолько многолюден, что неизбежно ежедневное выявление видеоаналитикой огромного количества событий. Некоторые события не требуют молниеносной реакции персонала метрополитена и внешних служб, но есть и другая категория событий, например падение человека на рельсы или обнаружение опасного преступника. Для того чтобы в первую очередь реагировать на наиболее важные, не терпящие отлагательства события, в системе интеллектуального видеонаблюдения будет предусмотрена система приоритетов (ранжирования событий). Приоритет события может зависеть от различных признаков: типа события, зоны наблюдения, точности распознавания, дальности объекта и других, а также от комбинации этих факторов. Причем для разных категорий пользователей приоритет будут разными, так как у каждой службы своя зона ответственности.

Для оперативного получения информации о тревожных событиях, патрульные службы, осуществляющие контроль за порядком на территории метрополитена, а также другие сотрудники метрополитена будут оснащены мобильными терминалами. На них будут поступать оперативные уведомления о тревожных событиях, требующих быстрого реагирования, в том числе, о появлении лиц, представляющих интерес для патруля. При обнаружении такого лица система интеллектуального видеонаблюдения будет определять возможную траекторию его следования и отправлять уведомление на мобильные терминалы нарядов, находящихся в непосредственной близости от этой траектории. В уведомлении будет отображаться фотография зафиксированного лица, время и место его обнаружения, а также причина привлечения внимания патруля и инструкция по действиям. Время доставки тревожного события на мобильное устройство составит не более 10 секунд, а передача информации будет осуществляется при помощи беспроводных Wi-Fi точек доступа и с использованием сетей GSM 2G3G.

Конечно, Московскому метрополитену еще предстоит провести большую работу по подготовке регламентов и обучению персонала, и пока не ясно, как созданной инфраструктурой будет пользоваться метрополитен, ведь вся документация по системе интеллектуального видеонаблюдения сфокусирована на технологии. Но в том, что ИСВН на порядок повысит безопасность и качество работы метрополитена, сомнений нет.