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Roberto Marega, PMP®, CRISC®, CISA®

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Video Analytics

Smart Vision & Security

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© Copyright 2012 – XTrust s.r.l.

La Video Content Analysis (VCA), indicata più diffusamente come «videoanalytics», è definita in Wikipedia come:

“… the capability of automatically analyzing video to detect and determine temporalevents not based on a single image. As such, it can be seen as the automatedequivalent of the biological visual cortex.”

Ovvero la capacità di elaborare inautomatico le immagini video (filmati)per identificare eventi, in manierasimile a quanto avviene con l’occhioumano.

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Nel corso della presentazione vedremo:

Esempi applicativi di video analytics

Problemi legati all’efficacia delle applicazioni (ma soprattuttodelle implementazioni)

Classiche applicazioni «state-of-the-art»

Soluzioni avanzate di video analytics

Quando è necessario realizzare un progetto personalizzato.

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Controllo oggetti abbandonati

Controllo perimetrale (zona aeromobile)

Monitoraggio code

Monitoraggio transiti anomali

Identificazione pattern sospetti

Gli ambienti aeroportuali richiedono controlli di sicurezza su ampi spazi, sia interniche esterni , con flussi molto intensi di passeggeri, che sono distribuiti anche sumolteplici code e costretti a sostare per lunghi periodi in attesa con bagagli sialeggeri sia pesanti. Le funzionalità di video analytics a supporto della sicurezza sonomolteplici, tra cui:

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Conteggio e analisi dei transiti

Analisi punti di attrazione

Identificazione colli di bottiglia

Ottimizzazione delle file

Analisi della reazione dei clienti

Gli esercizi commerciali, oltre ad avere ovvie esigenze di controllo ai fini dellasicurezza, possono trarre vantaggio anche da informazioni raccolte permigliorare il servizio offerto ai clienti e per analizzare l’orientamento dei clienti:

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Analisi del traffico e velocità

Identificazione veicoli fermi

Identificazione violazioni

Riconoscimento targhe

Mezzi abbandonati

Segnalazione incidenti

Nel settore dei trasporti, in particolar modo, le applicazioni che possonorichiedere l’utilizzo di video anlytics sono molteplici, per evidenziare eventi chepossono rappresentare un rischio per la sicurezza, intralcio al traffico, :

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Classificazione e identificazione delle imbarcazioni in transito

Identificazione posizione, direzione e velocità delle imbarcazioni

Identificazione automatica movimenti anomali

Verifica anomalie e conteggio nelle operazioni di imbarco e sbarco

Segnalazione incidenti Controllo automatico delle

videocamere PTZ

I porti hanno la caratteristica di ospitare una grande varietà di mezzi, persone e merce intransito: navi e barche di vario tipo e dimensione, passeggeri, addetti ai lavori, mezzi di terra,ecc. Le minacce alla sicurezza del porto e all’incolumità dei passeggeri sono molteplici ed ilmonitoraggio di ciò che sta avvenendo trova beneficio nella identificazione rapida di alcunieventi anomali, che possono essere evidenziati dalle applicazioni di video analytics:

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Lo scopo di un progetto è soddisfare l'esigenza del cliente e risolvere il suo problema

al meglio. La spinta verso una soluzione di VA può essere di natura economica o

finalizzata esclusivamente ad aumentare il livello di sicurezza.

Spesso i clienti si sono già informati riguardo a soluzioni disponibili sul mercato e

possono avere aspettative poco realistiche riguardo a ciò che le applicazioni di VA

possono offrire, sia in generale, sia nel loro caso particolare.

E’ importante chiarire che la scelta del software di VA incide solo in piccola parte sul

risultato. In un progetto di VA, il software è come la punta di un iceberg. Se una o più

delle altre componenti del progetto falliscono, il VA non funzionerà come previsto.

Anche i migliori applicativi di VA non possono offrire le prestazioni desiderate se integrati

in un sistema disfunzionale di videosorveglianza.

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VCA

Video Management

System

Configurazione videocamere

Hardware videocamere

Custodia videocamere e fissaggio

Luce artificiale (se necessario)

Comunicazione (rete o fibra) e alimentazione

Zona monitorata (idonea per la sorveglianza)

Comprensione dei requisiti e soluzione concettuale

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Quali sono le aspettative del cliente

-> "Troppo CSI?”

Di che cosa ha realmente bisogno?

Quali sono le minacce?

Come viene misurato il successo?

-> tasso di rilevamento vs tasso di falsi allarmi

-> prezzo vs prestazioni

-> …

Quale soluzione di VA è la più adatta il progetto?

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Ci sono oggetti visibili /distinguibili nella zona monitorata?

C’è tanta attività nella zona / background?

Ci saranno molti oggetti nella zona monitorata?

Esempio ambienti non idonei

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Definizione della rete di comunicazione e alimentazione

per impianti più grandi decidere tra un sistema centralizzato o un sistema di VCA e VMS distribuito.

Scelta tra soluzione VCA e/o VMS centralizzata o distribuita

E’ necessario considerare nel calcolo dell’energia necessaria anche le eventuali luci artificiali

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Soluzioneideale

Illuminazione errata

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La qualità dell'immagine è fondamentale per il coretto funzionamento di un sistema VCA; aspetti importanti da non sottovalutare:

Fissaggio videocamere – disturbo da vento e vibrazioni del terreno da macchine passanti

Evitare il posizionamento troppo basso e l’orientata in orizzontale

Evitare videocamera senza paraluce

Esempio posizionamenti non idonei

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Le applicazioni di VA non richiedono necessariamente immagini ad altra definizione, né un elevato frame rate; tuttavia è importante garantire sempre:

Di regola le applicazioni centralizzate di Vasi applicano flussi MJPEG.

E’ possibile prevedere flussi distinti per VA e altre applicazioni (es: registrazione).

poca distorsione

frame rate costante

buona sensibilità nel caso scarsa illuminazione

tolleranza ai cambiamenti d’illuminazione

minimo rumore termico

(meglio immagini scure che disturbate)

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Il VMS è una parte molto importante della soluzione Analytics. Nella maggior parte dei casi è l'unica interfaccia utilizzata dal cliente.

Il modo con cui vengono segnalati gli allarmi influisce notevolmente sull’esperienza dell'utente finale e sull'utilità dell'intera soluzione.

Le applicazioni di VA commerciali sono normalmente progettate per essere integrate con diversi VMS high-end.

.

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Asset protection

Intrusion detection

People slip and fall detection

People counting

License plate detection

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VPN

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VPN

VA on Camera

Si sfrutta HW già presente a

bordo delle videocamera

VA applicato a monte della

compressione immagini

Vincoli imposti dalla

potenza dell’HW!

Massima scalabilità con

aggiunta videocamere

Disponibilità applicazioni

vendor-dependent!

Mono-camera vision e uso

limitato di sensori esterni!

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VPN

VA on Edge

VA applicato a immagini poco

compresse

Massima scalabilità al crescere

dell’installazione

Necessità di hardware

aggiuntivo!

!

Parziale indipendenza dalla

tecnologia

Compatibile con l’uso di multi-

camera vision e sensori esterni

Necessità di definire un

alloggiamento adeguato

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VPN

VA on Local VR

VA applicato a immagini poco

compresse

Buona compatibilità con

videocamere alternative

La qualità dipende dalla rete

locale!

!



Possibilità di integrare VR e VA

nello stesso HW

L’hardware deve essere

opportunamente dimensionato

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VPN

VA on NOC

Massima flessibilità e

indipendenza dalle videocamere

e

Ottimizzazione dell’hardware su

scala WAN

Limiti imposti da esigenze di

compressione!

!



Criticità nella progettazione

della rete

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VPN

Approccio ibrido

Si sfruttano al massimo le

potenzialità delle videocamere

Massima scalabilità e flessibilità

Uso minimo di hardware

aggiuntivo

Compatibiità con multi-camera

vision e uso di sensori esterni

Maggiore complessità di

progettazione e gestione!

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hv

Localizzazione 3D dei target, attraverso la modellizzazione del terreno, e la conseguente calibratura della videocamere

Integrazione visuale con mappe

Identificazione delle

minacce sulla base di :

Posizione

Altezza

Velocità

Direzione

Ingombro

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Possibile utilizzo di immagini «stereo», integrando il video di due telecamere, per una migliore identificazione dei target quando l’uso della ripresa 2D non è sufficiente.

Tracking :tramite l’uso di videocamere PTZ è possibile puntare in automatico sugli oggetti che rappresentano possibili minacce e zoomare sulla scena; Semplificazione per gli operatori

della sicurezza;

Registrazione più accurata degli eventi critici.

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Con la cucitura degli immagini provenienti da molteplici telecamere si ottiene un unico flusso videocon una visione panoramica dell’area sorvegliata. Consentendo all’operatore e/o al al sistema di videoanalytics di tracciare eventuali intrusioni in tutta la scena sorvegliata senza interruzioni.

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Soluzione in grado di combinare in tempo reale immagini provenienti da sorgenti di tipologia diversa(termico e visible-band) con funzionalità di zoom. Il sistema è in grado di fornire un quadro efficacecon situazioni in condizioni di giorno e di notte, su obiettivi vicini e lontani e attraverso il fumo, lanebbia e altre condizioni visive avverse o occluse.

La soluzione è disponibile anche come unitàintegrata, (Digital Barriers) che comprende unsensore combinato termico e visivo e un’unità dielaborazione che è in grado d’integrare sensoridi terze parti.

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Xtrust partecipa al consorzio D-SenS (Depth Sensing System for People Safety).

In D-Sens creeremo un framework con soluzioni di videoanalytics nei settori orientati alla sicurezza umana: SmartBuilding, Assisted living e Sicurezza.I partner del consorzio sono composti da centri di ricerca e PMI dei paesi Italia, Francia, Olanda, Finlandia e Austria, favorendo l’apporto di conoscenze e requisiti provenienti da un più ampio mercato.

Lo sviluppo sarà concentrato intorno a sensori di rilevamento d'immagini con informazioni diprofondità (visione in 3D) che forniscono preziose informazioni complementari alla classica visione2D aumentando notevolmente l'efficienza della Computer Vision. A differenza delle normalitelecamere, questi sensori di profondità come ad esempio telecamere time-of-flight forniscono inuscita un'immagine che contiene l'informazione della distanze degli oggetti visibili, la cosiddetta"mappa di profondità" che permette nuove possibilità e affidabilità per l'analisi automatica deglieventi in una scena monitorata. L'arrivo di nuovi sensori a basso costo come ad esempio la Kinectdella Microsoft sono sufficientemente economici per essere utilizzati in applicazioni di ogni giorno eper un mercato di massa.

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quando l’informazione che si vuole estrarre dai video non rientra nei casi “tipici” comunemente richiesti;

quando è possibile integrare nella scena informazioni provenienti da sorgenti (es: sensori) diversi;

quando risulta opportuno portare una applicazione su uno specifico hardware (non supportato dalle applicazioni commerciali), ad esempio per supportare una migliore scalabilità del software;

quando si vuole introdurre un nuovo stadio elaborativo nella catena applicativa, ad esempio per sfruttare meglio l’informazione all’interno di un particolare spettro visivo.

Le applicazioni commerciali di video analytics risolvono gran parte delle esigenze più comuni,configurando un numero elevato di parametri, per adattarsi a contesti applicativi anche moltodiversi.

Rimangono tuttavia alcuni casi particolari, nei quali non è possibile identificare una soluzionecommerciale pronta all’uso, e questo può accadere per diverse ragioni, e per esempio:

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Conversion

• Conversione di formato

• Applicazioni di filtri, ottimizzazione

Background

Subtration

• Estrazione delle parti di interesse

• Eliminazione informazioni irrilevanti

Mapping

• Trasformazioni geometriche

• Eventuale fusione 3D

Detection

• Eventuale integrazione con altre informazioni

• Logica applicativa: riconoscimento eventi

Integration

• Eventuali calibrazioni e adattamenti

• Integrazione con ambiente NVR / PSIM

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Utilizzare l’informazione proveniente da molteplici videocamere (più di 2 videocamere fisse) per riconoscere in maniera più accurata gli oggetti che si inseriscono nella scena

Semplificare le operazioni di calibrazione delle videocamere

Sfruttare HW basato su GPU e software scalabile per implementare il mapping e algoritmi più sofisticati di background subtraction.

Progetto sviluppato per rendere più efficace l’identificazione di bagagliabbandonati in aree critiche.

Obiettivi:

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Fasi impegnative più impegnative in termini di processing sono il backgroundsubtraction ed il mapping:

Background

Subtration

• Input: 720 x 576px a colori

• Output: 720 x 576px BW

Mapping

• Trasformazioni omografiche

• Fusione sorgenti

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La fusione dei profili rappresentanti glioggetti, ripresi da più videocamere produce unainformazione visiva combinata, che prende unaforma caratteristica di stella.La sovrapposizione di almeno tre profili produceuna informazione chiamata «blob».

I «blob», che vengono classificati tramite un codice,la posizione e dimensione, consentono diidentificare in maniera più accurata gli oggetti chetoccano il pavimento.

Le informazioni relative ai profili combinati ed iblob vengono gestite per identificare situazionianomale.

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L’utilizzo di GPUs consente di rendere più performante l’utilizzodell’applicazione. La scalabilità del codice consente di utilizzare l’applicazioneanche in contesti che prevedono l’utilizzo di numeri elevati di videocamereed applicare algoritmi più sofisticati di background subtraction.

La seguente tabella propone un raffronto tra le prestazioni ottenuteutilizzando l’algoritmo A-BGS di background subtraction con un processoreconvenzionale vs. la stessa applicazione che fa utilizzo di GPU.

Hardware Image Size Throughput

Intel Core 2 Duo CPU E7600 @3,06 GHz 720x576 2,79 fps

GeForce GTX 550 Ti 720x576 26,35 pfs

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Le applicazioni di video analytics non sono solomature, ma spesso possono produrre risultati chesuperano le aspettative

Aspetto fondamentale è l’accuratezza nellagestione di tutto il progetto, a partire dallacorretta definizione del requisito, passando peruna corretta progettazione di tutti gli elementi cheentrano a far parte dell’architettura, avendochiare in mente le esigenze di analytcs.

Molto si può ottenere da soluzionieconomiche, pronte all’uso. Quando queste nonsoddisfano il requisito, è possibile progettarel’applicazione partendo dal requisito.

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Domande?

Grazie per l’attenzione.

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Technology

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