на сумму 0.00 c
«КАЗАНСКИЙ ВОКЗАЛ Г.МОСКВЫ»

О КОМПАНИИ

Казанский – один из 9 железнодорожных вокзалов Москвы. Он располагается на так называемой «площади трех вокзалов» на станции метро «Комсомольская». Он открылся в 1864 году и первоначально носил название «Рязанский». Свое нынешнее название Казанский вокзал получил по обслуживаемому направлению следования поездов – юг, юго-восток и восток (Казанская железная дорога).
Среднемесячный пассажиропоток Казанского вокзала на направлениях дальнего сообщения превышает 1 млн. 200 тысяч человек, на пригородном сообщении более 1 млн. 600 тысяч человек. Каждый день Казанский вокзал обслуживает более семидесяти поездов дальнего следования и около двухсот электричек.

ЗАДАЧИ

Спроектировать и установить комплексную систему видеонаблюдения, которая может производить распознавание лиц в пассажиропотоке с вероятностью обнаружения 100% и вероятностью распознавания лиц не менее 99%.
Плотность пассажиропотока на объекте составляет не менее 40 тысяч человек в сутки. Количество пассажиров в одном кадре не менее 6.
Место установки оборудования: Переход между Казанским вокзалом и ст. метро Комсомольская.

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ





РЕШЕНИЕ

Для решения поставленных задач специалисты компании ООО «МБО» использовали:
  • видеокамеры Panasonic,
  • объективы Tamron,
  • термокожухи Wizebox,
  • cтанцию распознавания лиц компании ZN Vision Technologies AG,
  • видеорегистраторы MSC 2 компании GEUteRBrueck.
  • Выбор места расположения камеры

    Для получения хорошего освещения и контрастности лиц идентифицируемых персон при выборе местоположения камеры наши специалисты учитывали следующие факторы:

  • Выбор подходящего уровня установки и угла наклона камеры. Камера должна закрепляться не ниже 2,5 м над записываемыми лицами. Для получения оптимального изображения камеру следует установить под углом 10-30° в направлении съемки изображения, с наклоном вниз и 10-30° вправо-влево от оси съемки объекта с поворотом. Идеальное же изображение наблюдаемого объекта получается при совпадении вертикальной и горизонтальной осей камеры и объекта. Но не всегда можно установить видеокамеру на рекомендуемой высоте и с требуемым углом наклона. Для решения данной проблемы компанией ООО «МБО» были проведены соответствующие расчеты.

  • Следует избегать задней подсветки. При проектировании позиций видеокамер следует избегать очень сильной задней подсветки (например, прямой солнечный свет). В противном случае датчик изображения в камере перекрывается, что приводит к появлению вертикальных полос на изображении. При наличии задней подсветки следует убедиться, что лица можно распознать и что они не слишком темные на экране.

  • Выбрать хорошие условия освещенности. Для хорошего распознавания лиц они должны быть освещены непрямым искусственным светом сверху. Характер освещения должен быть рассеянным и однородным. Зона, в которой происходит обнаружение лиц, должна быть освещена искусственным светом сверху. Источник искусственного света должен также излучать свет в диапазоне, близком к инфракрасному, например, это могут быть галогеновые лампы.

  • Выбрать направление видеокамеры. Камера FaceFinder не должна устанавливаться искаженным образом, т.е. следует избегать поворотов штатива камеры FaceFinder на 90° или 180°.

  • Не следует допускать излишнего движения в кадре. На изображении не должно было быть большого внешнего движения, т.е. такие объекты как мониторы, вращающиеся двери не должны быть видны в зоне изображения, предназначенной для обнаружения лиц.

  • Учесть расстояние до зоны, которая может фокусироваться. Специалистами ООО «МБО» были выбраны несколько разных объективов для устанавливаемых видеокамер. Так как камера FaceFinder должна иметь определенное расстояние до места, где записываются лица пассажиров.
  • Установка и испытание системы

    Испытания системы проводились рабочей группой в составе представителей оперативных и оперативно-технических подразделений УФСБ РФ по Москве и Московской области, Центрального аппарата ФСБ России, ГУВД г.Москвы, ГУП «Московский метрополитен» и ООО «МБО».

    Формирование базы данных. Источники базы данных.

    Источниками формирования базы данных являются:

  • Фотографии с видеокамеры системы;
  • Фотографии с цифрового фотоаппарата;
  • Фотографии из паспорта;
  • Фотографии из вторичных источников.

  • В ходе испытаний было установлено, что время ввода фотографии в базу данных не превышает 30 секунд. Согласно техническим требованиям, фотографии должны отвечать следующим условиям:

  • Рекомендуемое межзрачковое разрешение 60 пикселей;
  • Минимально допустимое 40 пикселей;
  • Порог распознавания 0,5 … 0,8 выбран согласно рекомендациям по практическому использованию системы, представленным специалистами ZN-Vision.

  • Данная величина устанавливается в зависимости от интенсивности пассажиропотока и важности персон, введенных в базу данных, т.е. для минимизации ложной тревоги вводится больший порог, для минимизации пропуска цели – меньший.


    Источники изображений лиц для базы данных системы

    Фотография, сделанная с помощью цифрового фотоаппарата Изображение, введенное в базу данных через видеокамеру системы Сканированная черно-белая фотография из принтера (вторичный источник) Сканированная фотография из паспорта
    Учебный объект № 1
    Учебный объект № 2
    Учебный объект № 3

    Выборка из базы данных пассажиров



    Обнаружение системой изображения лица в поле наблюдения видеокамеры



    Процесс внесения изображения лица персоны в базу данных с наложением графа




    Внесенная персона в базу данных



    Обнаружение системой персоны из базы данных



    Изменение внешности учебного объекта.

    Учебный объект без изменения внешности.
    1 Наложение усов, бороды, парика, изменение формы носа.
    2 Наложение усов, бороды, парика, изменение формы носа, очки с прозрачными стеклами.
    3 Наложение усов, изменение формы носа, головной убор с большим козырьком.
    4 Наложение усов, изменение формы носа, головной убор с большим козырьком, очки с прозрачными стеклами.
    5 Наложение усов, изменение формы носа, очки с прозрачными стеклами.
    6 Изменение пола, использование парика («каштановый» цвет) и капюшона, изменение формы губ.
    7 Изменение пола, использование парика («каштановый» цвет) и капюшона, изменение формы губ, очки с большими темными стеклами.
    8 Изменение пола, использование парика (волосы светлого цвета), изменение формы губ.
    9 Изменение пола, использование парика (волосы светлого цвета) и капюшона, изменение формы губ, очки с большими темными стеклами.

       

    При каждом изменении внешности учебный объект совершил по 20 проходов. Результаты данной проверки представлены в таблице ниже.

    Пункт проверки Изменения внешности Среднее значение степени сходства с исходным изображением Среднее значение степени сходства с изображением, добавленным в базу данных при первичном проходе
    1 Наложение усов, бороды, парика, изменение формы носа 48 не производилось
    2 Наложение усов, бороды, парика, изменение формы носа, очки с прозрачными стеклами 47 92
    3 Наложение усов, изменение формы носа, головной убор с большим козырьком. 48 65
    4 Наложение усов, изменение формы носа, головной убор с большим козырьком, очки с прозрачными стеклами 45 92
    5 Наложение усов, изменение формы носа, очки с прозрачными стеклами 65 81
    6 Изменение пола, использование парика («каштановый» цвет) и капюшона, изменение формы губ. 63 84
    7 Изменение пола, использование парика («каштановый» цвет) и капюшона, изменение формы губ, очки с большими темными стеклами. 48 не производилось
    8 Изменение пола, использование парика (волосы светлого цвета), изменение формы губ. 82 не производилось
    9 Изменение пола, использование парика (волосы светлого цвета) и капюшона, изменение формы губ, очки с большими темными стеклами. 43 не производилось


    Пояснения к выборке из протокола обнаружения

    Изменение внешности – парик, усы, борода, форма носа. Изменение внешности – парик, усы, борода, форма носа.


    Изменение внешности – парик, усы, борода, очки, форма носа.
    Изменение внешности – парик, усы, борода, форма носа. В базу данных добавлено изображение лица с бородой и усами.


    Изменение внешности – усы, головной убор, форма носа.
    Изменение внешности – усы, очки, головной убор, форма носа.



    Изменение внешности – усы, очки, форма носа.
    Изменение внешности – пол, парик, головной убор, форма губ. 

    Основной вывод, который можно сделать по результатам испытаний, заключается в том, что система подтвердила заявленные технические характеристики, тем самым доказала свою работоспособность в реальных условиях при суточном пассажирском потоке от 5000 до 13000 человек и может быть применена на объекте.

    Вероятность детекции составила более 99%, что позволяет считать детекцию практически достоверным событием. Время распознавания в среднем составило не более 2 секунд, и при самой неблагоприятной из смоделированных ситуаций (в поле зрения видеокамеры одновременно находилось 9 объектов) не превысило 3,2 секунды. Математическое ожидание вероятности распознавания составило 0,76 (0,78)*, вероятность ложной тревоги менее 0,04 (≈ 0,03)*.

    Значение степени сходства между детектированной персоной и персоной из базы данных не зависит от количества одновременно находящихся в поле наблюдения искомых персон и имеет постоянное значение. Время идентификации персон увеличивается при увеличении числа искомых персон, одновременно находящихся в поле наблюдения видеокамеры. Положение плоскости лица человека относительно направления на видеокамеру влияет на степень сходства между обнаруженной персоной и персоной из базы данных, вероятность распознавания уменьшается при увеличении угла отклонения.

    По результатам проведенной проверки при изменении внешности можно сделать вывод, что чем большая область лица открыта, тем выше вероятность обнаружения и степень сходства идентифицированной персоны. Наихудший полученный результат – при максимальном маскировании области лица (усы, борода, очки, форма носа). Наилучший результат при открытой нижней части лица, при этом не имеет значения, производилось ли изменение внешности путем «смены пола».
    Степень сходства зависит от типа источника изображения. Лучший результат получен при вводе изображения в базу данных через видеокамеру системы. Объясняется это одинаковым типом изображений и расположением (компенсация угла наклона видеокамеры к плоскости лица персоны) перед видеокамерой детектированной персоны и персоны из базы данных.
    Наихудший результат - при вводе в базу данных фотографии из вторичного источника. Объясняется это различным позиционированием лица человека перед источниками изображений (при фотографировании – фронтально, при проходе через поле наблюдения видеокамеры – произвольно, в заданных пределах, определяемых требованиями к работе системы) и низким качеством изображения. Вероятность распознавания при использовании данных от цифрового фотоаппарата и из паспортов фактически одинакова.

    При поиске в видеосистеме и воспроизведении сохраненного без потери качества изображения вероятность распознавания и степень сходства имеют такие же значения, как и при вводе изображения через видеокамеру системы.

    <- Вернуться к списку проектов

    заказать звонок