На улицах появится умная слежка

Профессор Джеймс Дэвис (James W. Davis) и аспирант Картик Санкаранарайанан (Karthik Sankaranarayanan) уже закончили первые три этапа разработки своей новой умной технологии видеонаблюдения и приступили к четвертой, самой сложной. В результате их система должна будет объединить сеть современных камер наблюдения, виртуальную карту местности и специальное программное обеспечение. Она позволит операторам работать быстрее и эффективнее: сама будет сообщать оператору видеонаблюдения о людях, которые ведут себя подозрительно, об их координатах и перемещении. А еще ученые надеются помогать с помощью своей системы людям, заблудившимся в городе.

Пройденные этапы

Первый этап работы заключался в разработке программы, которая формируется из мгновенных снимков, сделанных камерой с широкоугольной панорамой.

Обычно оператор видит очень небольшой участок пространства, куда направлена камера. «Это все равно что смотреть на мир через коктейльную соломинку», -- пишут авторы. А если камера двигается, то человек может легко потерять чувство пространства, перестанет понимать, за каким именно участком местности он наблюдает.

Сейчас в продаже есть много вариантов программного обеспечения, которое может создавать плоское панорамное изображение из налагающихся друг на друга картинок. Но разработанная американцами технология позволяет создавать высококачественное изображение, охватывающее всю область видимости камеры -- 360°.

Правда это не живая картинка, она формируется несколько минут. Зато офицер может увеличить любую область на этой панораме, которая его заинтересует.

Вторая поставленная задача, с которой инженеры также справились, -- соотнесение точек на панораме с виртуальной картой. Это позволяет точно определять координаты любой точки. Ведь на широкоугольном изображении типа «рыбий глаз» это не совсем тривиальная задача.

Третья, последняя законченная на данный момент разработка -- технология, позволяющая передавать сведения с одной камеры на другую. Уже известная ранее технология трекинга, то есть постоянного слежения за перемещением объекта (автомобиля или человека), теперь может осуществляться в масштабах целого города. Если камеры, конечно, будут установлены так, что не останется не охваченных ими уголков.

Вас подозревает скрытая камера

Теперь же сотрудники Университета Огайо приступили к последнему, главному этапу разработки. В ближайшее время они планируют собрать большой массив видеоданных, снятых камерами на улицах. И надеются, что им разрешат установить еще несколько камер для пополнения своей базы данных.

Обработав этот массив, они предполагают создать модель типичного поведения человека или транспортного средства на улице, которая будет понятна компьютеру: она будет представлена в виде траектории и набора скоростей, длительности остановок и других подобных характеристик. А поведение нетипичное компьютер должен будет сам находить, фиксировать и отслеживать подозрительный объект, пока офицер не решит, стоит ли продолжать наблюдение.

Нетипичными для компьютера, по словам профессора Дэвиса, должны стать люди, которые резко меняют направления, останавливаются в необычных точках, оставляют без присмотра различные крупные предметы -- пакеты, сумки, коробки.

Джеймс Дэвис надеется, что система, которую он разрабатывает вместе со студентами, не только поможет ловить правонарушителей, но и будет служить на благо горожан.

В начале осени, когда у студентов университета начались занятия, он много наблюдал за территорией университета. Большинство студентов спешили на лекции, видно было, что они знают куда идут. Но были и такие, которые останавливались между зданиями, оглядывались, поворачивали в противоположном направлении и совершали слишком много лишних передвижений.

«Люди могут выделить человека, который потерялся, очень легко, -- комментирует он свои наблюдения, -- и я верю, что можно создать алгоритм, который поможет и компьютеру это делать». Тогда программа сможет сообщать офицерам полиции о людях, которым требуется помощь.

Улыбаться не обязательно

Разработчики акцентируют внимание на том, что они не собираются определять личность людей на улице. «В нашем исследовании мы сконцентрировались на том, что вы делаете, а не кто вы. Мы намерены анализировать модели поведения людей или транспортных средств, двигающихся в определенной местности, но не пытаемся идентифицировать человека». Впрочем, ученых можно понять. Так называемое прайвеси -- неприкосновенность частной жизни -- постоянно беспокоит умы простых американцев и общественные организации. Поэтому авторы разработки решили заранее оградить себя от возможных обвинений.

Результаты работы опубликованы в пресс-релизе, опубликованном на сайте Университета штата Огайо. Джеймс Дэвис и Картик Санкаранарайанан доложили о своей работе на Международной конференции по прикладному видео- и сигнальному наблюдению.