Потеря данных с камер способна привести к цепной реакции, когда отсутствие информации будет восприниматься как ЧП, а значит, в ход пойдут экстренные сценарии. И до момента, когда сотрудники решат проблему в ручном режиме, в суматохе может произойти немало казусов. Например, сбой систем освещения, ложные вызовы экстренных служб, нарушение движения транспорта и появление других брешей в системе контроля безопасности города.
Регуляция движения и повышение безопасности
Видеонаблюдение ― это фундамент современного умного и безопасного города. Система видеоаналитики собирает и обрабатывает информацию о перемещениях людей и транспорта в ключевых точках районов. Это дает возможность понять, как улучшить движение и повысить безопасность на оживленных улицах и магистралях, на площадях, в парках и торговых центрах, в местах пользования общественным транспортом. И, что особенно важно, вокруг значимых промышленных объектов и социальных институтов: у химических и нефтеперерабатывающих заводов, судов, полицейских участков, университетов, школ, детских садов.
Данные с камер направляются к операторам, не всегда связанным с ситуационными центрами напрямую. Зачастую за камерами также следят люди, которым в работе помогают только несложные алгоритмы вместо уже встроенного в видеонаблюдение ИИ, поэтому получение и обработка данных происходят в течение нескольких минут. В связи с этим видеозаписи становятся для операторов «архивом», который позволяет со средней оперативностью наблюдать за ситуацией и реагировать на ее развитие. Наибольшее преимущество такого «архива» в возможности изучить происшествие постфактум и использовать как видеодоказательство в ходе расследования и в последующих судебных процессах. С помощью видеозаписей можно идентифицировать участников событий (например, подозреваемых или свидетелей), уточнить хронологию событий и связать эпизоды между собой.
Важность визуальной проверки
Если же видеосигнал прерывается или прекращается, у экстренных служб и операторов остается меньше способов быстро визуально подтвердить инцидент и восстановить последовательность событий. Видеопоток с камер в реальном времени ― лучший инструмент оператора для идентификации события и определения его важности. Они помогают в кратчайшие сроки понять, что именно произошло, и уточнить обстановку вокруг инцидента или ситуации. Когда визуальной проверки нет, возрастает неопределенность и риск неверной трактовки события в первые минуты после сообщения о происшествии. В таких условиях могут быть упущены значимые факторы и время реакции на них или проигнорированы ситуации, в которых стоило бы оперативно принимать решения, да и решение может оказаться не оптимальным.
Видеонаблюдение также используется для оценки загруженности дорог и выявления паттернов пробок в режиме реального времени. Для контроля дорожной безопасности существуют специальные системы, состоящие из камер видеоаналитики, датчиков на перекрестках и модуля обмена данными с диспетчерским центром, а также мобильными устройствами. Они фиксируют события и нарушения, включая скорость движения транспортных средств и их скопление в одном месте, нарушение разметки и езду по выделенным полосам. Когда система видеонаблюдения дает сбой, не наступает автоматический коллапс всех передвижений города, но происходит существенное снижение их управляемости. Транспорт может начать ходить с опозданием, вырастает вероятность пробок и неотслеживаемых ДТП, мобильные сервисы (например, карты) могут отправлять пользователям неактуальные планы передвижения, усугубляя ситуацию с дезориентацией жителей и задержками на маршрутах.
По-настоящему умный город
Однако после внедрения в городах систем видеоаналитики с «умными» камерами можно будет значительно снизить негативные эффекты сбоев и отключения камер. Ключевое преимущество систем с полноценным ИИ внутри ― умение прогнозировать. При правильно выстроенной системе умные камеры смогут предсказывать движение людей и транспорта в городе, учитывая показатели других датчиков, что позволит оператору быстрее верифицировать обстановку и правильно реагировать на ситуации. Так к моменту сбоя в системе будет достаточно информации, чтобы подготовить подходящие сценарии движения на участках, используя и «архивные записи», и данные перед сбоем.
Видеоаналитика с ИИ будет снабжать операторов данными, а в отдельных случаях брать принятие решений на себя, например, когда дело касается проверки потенциальных сбоев. Но человек продолжит занимать ключевую роль в процессе обеспечения безопасности и управляемости городской инфраструктуры. Именно операторы, обладающие всеми данными о ситуации, ищут способы решения проблемы, поэтому для продуктивной работы системы важна налаженная коммуникация сотрудников на местах и в ситуационном центре. Такая система готова к любым ситуациям, даже если они детально не прописаны в сценариях реагирования.
Обеспечить безопасность означает не заблокировать возможность появления абсолютно всех рисков, а быть готовым к тому, что для борьбы с ними нужно будет адаптироваться и гибко использовать имеющиеся ресурсы. По-настоящему умный город не «погаснет» без инструментов контроля, а найдет альтернативные способы включить аварийное освещение, пока проблема не будет решена.
Ранее Наука Mail рассказывала, как ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» повысили точность безопасного метода обучения нейросетей для умного города.
