How to implement intelligent video analytics systems in educational institutions

Введение

Одной из важнейших областей применения цифровых технологий во всем мире является образование. Существует множество вариантов цифровизации образовательного процесса. Так, Зубкова О.С. рассматривает вопросы цифровизации образовательного процесса и ее влияние на качество образования [1] (Zubkova, Fakhrutdinova, Mukhametzyanova, Terenteva, 2021). Она описывает преимущества использования цифровых технологий в обучении, а также рассматривает возможные трудности и проблемы, связанные с внедрением цифровых технологий в образование.

Статья Н.Б. Самойленко и других авторов [2] (Samoylenko, Zharko, Shevchenko, 2022) посвящена вопросу цифровизации образовательного процесса в связи с развитием квалификации педагогических кадров. Авторы описывают основные аспекты цифровизации и предлагают модель внедрения цифровых технологий в учебный процесс.

Действительно, можно сделать вывод о том, что всеобщая цифровизация приведет ко многим изменениям в образовательной сфере [3, 4] (Petrova, Bondareva, 2019; Chinaeva, 2020), однако не менее важным фактором в цифровизации образования служит не только улучшение процессов обучения, но и обеспечение должной безопасности студентов и учеников.

В настоящее время можно выделить проблему появления террористических актов, которые могут происходить в любом месте, включая образовательные учреждения. Безусловно, образовательные учреждения принимают меры для обеспечения безопасности своих студентов или учеников, преподавателей и прочих сотрудников. Это может включать в себя установку системы входного контроля, тревожных кнопок и другие меры безопасности. Тем не менее с каждым годом число нападений и терактов в образовательных учреждениях растет [5], что говорит о недостаточной эффективности установленных систем безопасности.

Чтобы решить данную проблему, необходимо проанализировать, почему используемые сегодня способы предотвращения несчастных случаев оказываются неэффективными. Так, система входного контроля не может обеспечить полную безопасность находящихся в образовательном учреждении, поскольку, как показывает практика, получить специальный пропуск для прохода на территорию не составляет большого труда. Кроме того, угрозу безопасности может представлять любой человек, который имеет свободный вход в школу или университет.

Сегодня многие образовательные учреждения имеют множество камер видеонаблюдения в здании. Все видео с камер попадают к начальнику охраны, который, в свою очередь, обязан следить за ними для контроля ситуации. Однако в данном случае мы имеем дело с другой не менее существенной проблемой – человеческим фактором, а именно с концентрацией внимания человека. Стоит понимать, что внимание является исчерпаемым ресурсом. Считается, что среднее время концентрации внимания человека составляет 20–40 минут, после чего необходим непродолжительный отдых [6] (Guryanov, Korotaeva, 2021). Таким образом, данных средств не хватает для фиксирования и предотвращения всех нарушений порядка. Кроме того, отмечается, что из-за понижения концентрации человека в мире на рынке труда происходит множество изменений, в частности, множество профессий подвергаются цифровизации, вследствие чего человеческий труд заменяют на автоматизированный, к примеру, с помощью технологий искусственного интеллекта [7, 8] (Sorokina, 2020; Carlsson, 2004).

Целью данной статьи является исследование алгоритма внедрения системы интеллектуальной видеоаналитики в образовательные учреждения. Для достижения поставленной цели в статье решаются следующие задачи:

1) проанализировать сферы применения видеоналитики;

2) оценить целесообразность использования данной технологии в образовательной сфере;

3) рассмотреть основные компоненты систем интеллектуальной видеоаналитики и алгоритм работы таких систем;

4) разработать типовые шаги для принятия решения о внедрении системы видеоаналитики в образовательные организации.

Краткое исследование возможности применения интеллектуальной видеоаналитики в образовательной сфере

Цифровые технологии внедряются в различные сферы деятельности и становятся неотъемлемой составляющей жизни современного общества, в частности, цифровизация изменяет сферу видеоаналитики [9] (Zozulya, Zozulya, Titov, Titova, Mezina, 2022). Одной из ключевых целей, способной быть достигнутой с помощью применения системы видеоаналитики, является обеспечение безопасности населения. Стоит отметить, что разработка данной технологии должна быть адаптирована к отрасли, в которую она будет вводиться, так как каждая сфера имеет свои особенности [10] (Timofeev, Timofeeva, 2022).

Рассмотрим ряд научных наработок в российских и зарубежных источниках, освещающих возможность внедрение интеллектуальных систем видеоаналитики в различных отраслях.

К.С. Чумляков и М.В. Сауэр в статье [11] (Chumlyakov, Sauer, 2021) рассматривают возможность внедрения системы видеоаналитики в транспортную отрасль, где особенно важно в настоящее время осуществлять контроль безопасности граждан. Исследователи утверждают, что система видеоаналитики приведет к повышению качества транспортных услуг, а также к увеличению процента доверия жителей к общественному транспорту. Кроме того, в статье описан процесс разработки IT-проекта для внедрения данной системы. По итогам реализации проекта рассчитаны ожидаемые экономические результаты.

Исследование А.Ю. Исаковой и В.И. Шармаева [12] (Isakova, Sharmaev, 2022) направлено на изучение резонности установки системы видеоаналитики в целях определения нарушений требований промышленной безопасности на площадках сооружений атомных электростанций (АЭС). Авторами в данной статье сформулирован вывод о том, что процесс обеспечения и контроля безопасности на площадке строительства АЭС недостаточно автоматизирован и требует наличия информационной системы, с помощью которой может быть осуществлен процесс охраны труда с учетом особенностей предприятия. В качестве предпочтительной технологии предлагается адаптированная система интеллектуальной видеоаналитики.

Система видеоаналитики для обеспечения безопасности в образовательных учреждениях уже внедрена в некоторых зарубежных университетах и колледжах. В статье авторы Liu X., Chen Y. и Zhao Y. [13] (Liu, Chen, Zhao, 2021) рассматривают применение системы видеоаналитики для улучшения общественной безопасности в кампусах университетов в Китае. Авторы описывают архитектуру системы и рассматривают примеры использования для обнаружения и предотвращения опасных ситуаций. Исследование Rashmi M., Ashwin T.S. и Guddeti R.M. [14] (Rashmi, Ashwin, Guddeti, 2021) также направлено на анализ результатов применения системы видеоаналитики для обеспечения безопасности в кампусах университетов.

Для внедрения и разработки систем видеоаналитики, адаптированных под различные сферы, на мировом рынке существует множество компаний. Основные организации, областью деятельности которых является внедрение систем интеллектуальной видеоаналитики, в том числе в образовательные учреждения, систематизированы в таблице 1.

Таблица 1 Организации, специализирующиеся на интеллектуальной видеоаналитике

В таблице 1 авторами систематизированы организации, реализующие системы интеллектуальной видеоаналитики, примерами использования которых является обнаружение и предотвращение краж, нарушений общественного порядка и других опасных ситуаций.

Алгоритм внедрения системы интеллектуальной видеоаналитики в образовательные учреждения

В целях оценки целесообразности использования систем интеллектуальной видеоаналитики в образовательных учреждениях Российской Федерации необходимо рассмотреть алгоритм работы таких систем. Описание основных шагов представлено ниже, их логическая последовательность отображена на рисунке 1.

1. Сбор видеоданных: система видеоаналитики получает видеофайлы с камер видеонаблюдения, видеоархивов или других источников.

2. Обнаружение объектов: в системе применяются алгоритмы компьютерного зрения для выделения объектов на видео, например, людей, транспорта, животных и т.д.

3. Отслеживание объектов: после выделения объектов система отслеживает их перемещение по видео и создает траектории движения для каждого объекта.

4. Анализ действий: в системе анализируются действия объектов на видео, используя алгоритмы обработки изображений и машинного обучения. Например, система может обнаружить, что человек пытается перелезть через забор или что транспортное средство едет в обратном направлении по односторонней дороге.

5. Распознавание лиц: система видеоаналитики может распознавать лица людей на видео, используя алгоритмы распознавания лиц и базы данных лиц, что позволяет системе идентифицировать конкретного человека на видео и отслеживать его перемещение в течение конкретного промежутка времени.

6. Обнаружение нарушений: система видеоаналитики может автоматически обнаруживать нарушения правил безопасности, такие как пересечение линии разметки, остановка на месте запрещенной зоны или незаконное проникновение в ограниченную зону.

7. Предоставление уведомлений: после обнаружения нарушений или других событий на видео, система видеоаналитики может предоставлять уведомления пользователю в режиме реального времени, например, через мобильное приложение или электронную почту.

8. Аналитика и отчетность: система видеоаналитики позволяет формировать аналитические отчеты, которые дают возможность пользователям просматривать статистику по событиям и объектам на видео в различных форматах.

Рисунок 1. Алгоритм работы системы интеллектуальной видеоаналитики Источник: составлено авторами.

Обеспечение эффективной работы всех представленных на рисунке 1 шагов в разрабатываемой системе видеоаналитики должно осуществляться благодаря качественной и бесперебойной работе основных ее компонентов. Основные компоненты подобных систем представлены в таблице 2.

Таблица 2 Типовые компоненты систем видеоаналитики

Система интеллектуальной видеоаналитики для выявления угроз безопасности и эффективного реагирования на них в образовательных учреждениях использует видеозаписи в качестве входных данных для сравнения с условиями или правилами, определенными в ядре программного обеспечения. В зависимости от типа аналитики механизм программного обеспечения будет искать на изображении конкретную информацию. Если событие соответствует правилу, система инициирует выходные данные или действие. Таким образом, при идентификации опасного или нежелательного события система оповещает сотрудника службы безопасности об этом, причем существует несколько вариантов оповещения: в веб-клиенте, в мобильном приложении или в мессенджере. Следовательно, даже если сотрудник отойдет с рабочего места, опасная ситуация будет обнаружена, после чего работник сможет предпринять меры для ее своевременного решения.

Анализ исследований в области механизмов внедрения систем интеллектуальной видеоаналитики в различные типы организаций, к примеру [21] (Kravchenkov, Samoylova, 2016), позволил авторам дифференцировать типовые шаги при принятии решения о внедрении системы в образовательное учреждение. Для повышения управляемости достижениями результатов внедрения системы видеоаналитики в образовательные учреждения деятельность необходимо разделить на этапы, что позволит увидеть более тонкие детали, которые потребуют наибольшей проработки. Схема проекта внедрения системы видеоаналитики представлена на рисунке 2.

Рисунок 2. Типовые шаги при внедрении системы видеоаналитики в образовательные учреждения

Источник: составлено авторами.

Выделенные этапы реализации внедрения системы видеоаналитики показывают, что среди заинтересованных организаций в установке таких систем можно выделить не только подведомственные образовательные учреждения, а еще коммерческие образовательные организации, культурные учреждения, коммерческие и государственные предприятия. Этапы являются универсальными и применимы для всех типов организаций, заинтересованных в обеспечении безопасности людей.

Как при установке любой системы, основанной на использовании цифровых технологий, необходимо учитывать технологические риски, которые могут возникнуть в процессе внедрения системы интеллектуальной видеоаналитики на предприятиях, к примеру:

1) недостаточный объем данных для обучения модели;

2) недостаточное количество вычислительных ресурсов;

3) трудности с обеспечением информационной безопасности (к примеру, на этапе демонстрационной версии).

Заключение

В настоящее время особую популярность во всем мире набирает процесс цифровизации, который активно распространяется на все отрасли экономики. В данной статье авторами рассматривается вопрос внедрения цифровых технологий в системы видеоаналитики.

Исследование основных примеров реализации подобных систем позволило сделать вывод о том, что создание универсальной системы видеоаналитики, которая сможет быть использована сразу в нескольких отраслях, пока что не представляется возможным. Система должна быть адаптирована под конкретную сферу и подробно продумана в каждой конкретной организации.

Однако существующие примеры внедрения интеллектуальной видеоаналитики в различных отраслях показывают перспективу применения систем, в основном в целях предотвращения опасных ситуаций и обеспечения безопасности граждан, что особенно важно в образовательных учреждениях. В настоящее время в России в школах и университетах в основном эффективная система обеспечения безопасности связана с качественной работой и концентрацией внимания конкретных людей.

Предлагается усовершенствовать эту сферу по аналогии с уже реализованными системами безопасности на основе интеллектуальной видеоаналитики в кампусах в Китае. Авторами подробно расписан алгоритм работы таких систем, выделены основные компоненты для их эффективной реализации.

Определены пять основных шагов при внедрении систем видеоаналитики в образовательные учреждения, которые могут быть полезны специалистам, осуществляющим руководство проектами по внедрению современных цифровых систем в деятельность организаций. Отмечается, что системы обладают рядом технологических рисков, которые необходимо учитывать при принятии решения о внедрении системы интеллектуальной видеоаналитики в образовательные организации.