Видеоаналитика в финансовом секторе

Современным финансовым организациям уже недостаточно видеть, что происходит на их территории: важно мгновенное реагирование на возникающие события. Например, в отделении банка появился человек с оружием. Есть ли время и возможность у сотрудников воспользоваться тревожной сигнализацией? Это процесс необходимо автоматизировать. Видеосистемы должны не только разглядеть злоумышленника, но и обнаружить в его руках оружие, оповестить ответственных сотрудников и (при необходимости) автоматически совершить звонок в экстренные службы. Важна каждая секунда.

Другой пример обеспечение безопасности банкоматов. Системы видеонаналитики помогают отследить нетипичное поведение посетителей непосредственно рядом с банкоматами.

Или более приятная ситуация: в отделение банка заходит клиент со статусом VIP. Видеосистемы идентифицируют его и моментально передают информацию сотрудникам банка для своевременного обслуживания и предложения специальных условий.

Таким образом происходит переход от парадигмы видеонаблюдения к парадигме персонализированной видеоаналитики. Рынок технологии Edge Computing, обеспечивающей внедрение видеоаналитики, ежегодно растет на 32%.

Варианты видеоаналитики в финансовом секторе

Условно всех их можно разделить на 3 категории:

1. Повышение лояльности заказчиков;

2. Предотвращение мошенничества;

3. Обеспечение безопасности.

Первая категория подразумевает различные сценарии, при которых осуществляется повышение уровня предоставляемого сервиса, прямо или косвенно повышающие доходность организации:

• Анализ алгоритма деятельности сотрудников отделения при работе с клиентами;

• Типологический анализ посетителей (Отслеживание количества и времени пребывания посетителей, распределение посещаемости отделения, классификация по разным фильтрам: пол, возраст и т.д.);

• Отслеживание VIP-клиентов (мгновенная идентификация с возможностью оперативного предоставления услуг и персонализированных предложений);

• Управление очередями (отслеживание количества людей в очереди и дистанции между ними с возможностью оповещения ответственного сотрудника);

• Мониторинг ношения элементов корпоративной униформы (галстук, бейджик и т.д.);

• Оптимизация парковочного пространства (отслеживание наличия свободных парковочных мест с целью максимальной утилизации парковочного пространства).

Вторая категория подразумевает различные сценарии, при которых осуществляется сокращение рисков, связанных с мошенническими действиями:

• Недопущение проникновения посторонних лиц в рабочее пространство (повышение безопасности путем ограничения доступа посторонних людей паровозиком за сотрудником с одобренным доступом);

• Распознавание сотрудников и посетителей с возможностью бесконтактного доступа в помещения;

• Повышение безопасности за счет распознавания нетипичного поведения (с возможностью автоматического оповещения).

Третья категория подразумевает различные сценарии, при которых осуществляется обеспечение физической безопасности филиала организации изнутри и снаружи:

• Обнаружение признаков дыма и пожара (изнутри и снаружи зданий с возможностью оповещения ответственного сотрудника и звонка в противопожарные службы);

• Детекция попыток взлома банкоматов;

• Отслеживание нештатных ситуаций (например, неадекватное поведение или человек с оружием);

• Обеспечение безопасности по периметру (наружное видеонаблюдение с оповещением в случае обнаружения подозрительного поведения или потенциальных правонарушений);

• Обнаружение оставленных предметов: получение оповещений о потенциально опасных объектах (например, оставленных сумках) и отслеживание оставившего предмет человека с использованием видеокамер;

• Мониторинг ношения средств индивидуальной защиты (мониторинг ношения СИЗ сотрудниками и посетителями финансовой организации с автоматическим оповещением оператора);

• Бесконтактная СКУД (идентификация сотрудника по лицу. В случае фиксации лица сотрудника с одобренным доступом подается сигнал на открытие двери или турникета).

Данный список задач не является окончательным. Это лишь небольшой шорт-лист из часто выбираемых заказчиками сценариев. В зависимости от конкретно ваших задач мы можем подобрать ту или иную модель видеоаналитики.

Проблема

Само понятие видеоаналитика уже содержит в себе слово видео и подразумеват наличие как минимум нескольких камер в рамках организации. Но даже одна камера способна генерировать гигабайты данных ежеминутно. Возникает проблема узкого горлышка, связанная с низкой пропускной способностью каналов передачи данных: отправить весь поток в ЦОД и вернуть результат исполнения алгоритма задача очень непростая для различных протоколов, будь то 4G или, к примеру, Bluetooth.

Чтобы уменьшить задержку и оптимизировать пропускную способность сети, применяется подход децентрализации аналитики, который лежит в основе концепции периферийных вычислений (Edge Computing). Вычисления на каждой площадке производятся отдельно, после чего результаты в виде истории событий и видеофиксации (например) направляются в единый центр мониторинга, где возможна ролевая настройка доступа к базе событий и видеофрагментам (к примеру, администратор сети имеет доступ ко всем событиям; сотрудники, отвечающие за противопожарную безопасность к списку событий, связанных с возникновением пожара и т.д.).

Другая частая проблема при использовании систем видеоаналитики заключается в обслуживание и управление распределенным стеком серверов. В самом деле, децентрализация вычислений приводит к появлению обширного стека вычислительных узлов. Каким образом можно безопасно и быстро обновлять прошивку серверов, версии программного обеспечения, производить обслуживание оборудования из единого окна?

Решение Atos подразумевает возможность выбора инструмента управления стеком серверов в зависимости от текущего окружения заказчика.

На выбор предоставляются встроенные возможности управления:

• OpenBMC - пользовательский интерфейс для настройки на голое железо, доступа к виртуальной консоли и мониторинга оборудования;

• Redfish - стандарт DMTF, предоставляющий интерфейс RESTful для управления серверами, хранилищами, сетевыми и конвергентными инфраструктурами;

• Ansible - инструмент для автоматизации поставки программного обеспечения, управления конфигурацией и развертывания приложений.

Так же при внедрении систем видеоаналитики возникает вопрос, связанный со сроками внедрения решения в эксплуатацию. Раздельные процедуры закупок, различные бюджеты, разные сроки поставки все это безусловно усложняет процесс внедрения аналитики видеопотока. На практике встречались даже случаи, когда заказчик уже активировал лицензии ПО, но в процессе конфигурации сервера и установки ПО возникали проблемы, вследствие чего средства уже были потрачены, а решение все еще не использовалось по назначению и не приносило ценности заказчику.

Для предотвращения подобных эксцессов Atos поставляет заказчикам готовый программно-аппаратный комплекс, в рамках которого происходит предконфигурация вычислительной части и установка золотого образа на фабрике. Это позволяют существенно минимизировать cроки на ввод всего решения в эксплуатацию.

Решение

Решение Atos представляет собой готовый программно-аппаратный комплекс, включающий в себя:

• Программную часть;

• ОС и/или виртуализацию;

• Вычислительные ресурсы;

• Дополнительные сервисы для поддержки комплекса в течении всего жизненного цикла: внедрение, управление, обновление и т.д.(опционально).

Основные преимущества такого комплекса:

A. Кратчайший срок ввода в эксплуатацию (преднастройка программной части и ОС осуществляется на фабрике, что позволяет оптимизировать затраты на ручную интеграцию на каждой площадке);

B. Возможность масштабирования (в рамках одного сервера можно размещать несколько моделей за счет использования 2 карт Nvidia T4);

C. Поддержка в ходе всего жизненного цикла видеоаналитики (дополнительные сервисы);

D. Поддержка из единого окна.

Что по части видеоаналитики

Аппаратную часть дополняет платформа видеоаналитики LUNA компании VisionLabs, одного из мировых лидеров в области компьютерного зрения и машинного обучения.

С помощью нейронных сетей LUNA Platform может распознать человека, а также определять его эмоции, пол, возраст, элементы поведения и атрибуты одежды. В основе платформы собственные алгоритмы VisionLabs. Они признаны одними из самых точных и быстрых в мире, это подтверждается лидирующими позициями в международных конкурсах и независимых тестированиях. В этом году VisionLabs стала лучшей из российских компаний в общем зачёте независимого тестирования алгоритмов распознавания лиц Национального института стандартов и технологий США (NIST).

В распознавании лиц обычно надо решить одну из двух задач верификация или идентификация человека. В первом случае мы сравниваем два изображения между собой, а во втором одно с целой базой фотографий. Принцип работы алгоритма распознавания следующий:

Для пользователя все события с распознаванием отображаются в удобном интерфейсе. Есть возможность поиска по ним с различными фильтрами.

Также в системе реализован функционал с загрузкой различных списков. Это актуально, например, для использования в кредитном конвейере банков. Если человек из черного списка попытается получить услугу, то ему будет отказано.

Возможности платформы используются для оплаты по лицу в магазинах или общественном транспорте, в городском видеонаблюдении для повышения уровня безопасности, системах контроля доступа на социально значимых и промышленных объектах.

Помимо биометрических сервисов в LUNA Platform также встроены модули для получения необходимой аналитики по дополнительным атрибутам, без распознавания лиц.

Распознавание СИЗ

На производственных предприятиях, стройках, нефтегазовых объектах вопрос обеспечения охраны труда один из ключевых. Немаловажную роль в этом играет постоянное наличие средств индивидуальной защиты. Однако мониторинг СИЗ вручную далеко не так эффективен. Проблемы, возникающие при контроле ношения СИЗ:

• необходимость визуального анализа видеопотока со всех камер предприятия;

• усталость и невнимательность операторов, анализирующих видеопоток;

• скорость уведомления ответственного служащего зависит от человеческого фактора.

Использование продуктов на основе CNN (свёрточные нейронные сети) позволяет в режиме реального времени автоматически отслеживать соблюдение ношения СИЗ и при их отсутствии отправлять оповещение в ситуационный центр или другие ответственные службы.

Видео с распознаванием СИЗ:

Алгоритмы VisionLabs отслеживают следующие атрибуты: каска, капюшон, перчатки, жилет. Они являются базовыми и встречаются практически на всех предприятиях. При необходимости нейронные сети быстро дообучаются под конкретного заказчика и распознавание других СИЗ - например, очков, защитных ботинок, сварочных масок и прочих специальных элементов одежды. Также есть возможность использования смежного функционала распознавания по лицу, что обеспечивает фиксацию нарушения по каждому сотруднику предприятия. Это помогает исключить нарушения правил безопасности и существенно снизить уровень производственного травматизма.

Мультикамерный трекинг

Еще одна разработка VisionLabs, востребованная в отраслевых решениях мультикамерный трекинг. All-Targets All-Cameras tracking (ATAC) технология для отслеживания перемещений людей по сети камер видеонаблюдения, которая не требует обязательной идентификации по лицу и тем самым работает с деперсонифицированной информацией. Как пример, появляется возможность отследить время нахождения конкретного человека в отделении банка.

Мультикамерный трекинг позволяет решать широкий спектр задач. Среди которых:

• аналитика клиентских потоков: маркетинг, мерчандайзинг;

• анализ взаимодействия клиентов и персонала: улучшение клиентского опыта, увеличение продаж;

• регламенты сотрудников, оптимизация перемещений;

• отслеживание маршрута выбранного человека: безопасность (поиск преступника, пресечение правонарушений), поиск потерявшихся людей;

• антиковидные меры: мониторинг соблюдения социальной дистанции, подсчет людей на объекте.

Что по части вычислительных мощностей

В качестве вычислительной платформы комплекса выступает сервер для перфийных вычислений BullSequana Edge. Главное отличие наших серверов от стандартных стоечных серверов возможность установки вне дата-центра в непосредственной близости от источника данных (на столе / на кронштейны на стену / в DIN-рейку /...).

В сравнении со стоечными серверам BS Edge не требует специальных условий установки, таких как определенный температурный режим, наличие хорошей вентиляции и установки в стойку.

• Монтаж

  BullSequana Edge создан для работы вдали от ЦОД. Обеспечивает низкий уровень шума: 39 дБа в нормальном режиме, что более чем в два раза ниже чем у rack-серверов

• Безопасность и защита данных

  При установке вне центра обработки данных риск физического проникновения существенно возрастает. Поэтому BullSequana Edge был оснащен целым рядом мер защиты, которые помогают защитить устройство от различных видов атак

  Физическая защита

  Нет физического консольного порта / порта монитора. Датчик проникновения отключает систему при снятии крышки

  Защита микрокода

  Отдельная прошивка для BIOS и BMC гарантирует, что обновления происходят от Atos, а не от третьей стороны

  Защита загрузки

  Защищает от манипуляций с загрузочной цепью. По умолчанию система поддерживает безопасную загрузку UEFI, поскольку теперь она становится стандартным механизмом защиты, поддерживаемым поставщиками ОС и гипервизора. Система также способна поддерживать индивидуально проверенные и измеренные стратегии загрузки, включая использование TPM в качестве безопасного хранилища ключей

  Шифрование диска

  Ключевой механизм защиты, обеспечивающий надежную защиту данных, хранящихся на диске. Стандартные механизмы шифрования диска требуют, чтобы администратор вводил ключ после перезагрузки/сбоя питания. Поскольку Edge-серверы часто устанавливаются в удаленных местах без физического доступа, сервер BullSequana Edge поддерживает блочное шифрование на основе LUKS с возможностью безопасного хранения ключа в доверенном платформенном модуле, поэтому система может перезагружаться без ручного вмешательства. Также возможно реализовать сетевые механизмы восстановления ключей, такие как Clevis и Tang

  Безопасное удаленное управление системой и обновление прошивки

  Сервер BullSequana Edge оснащен сервисным процессором на базе OpenBMC, который обеспечивает безопасное низкоуровневое управление системой на основе RestAPI. Это позволяет реализовать автоматизированное наблюдение и обеспечение узлов на основе Ansible. Atos предоставляет готовые шаблоны для общих задач, таких как включение/выключение узла, перезагрузка, сборка датчиков, а также обновление прошивки через сайт Atos GitHub. Гораздо менее безопасный протокол IPMI по умолчанию отключен на сервере BullSequana Edge. В случае необходимости администратор может включить и отключить входной и исходящий IPMI

Масштабируемость комплекса

Одним из главных преимуществ комплекса является возможность его масштабирования. Вычислительных мощностей сервера BullSequana Edge с 1 графической картой Nvidia T4 хватает примерно на 25 камер (в зависимости от сложности аналитики). В случае добавления дополнительных моделей и камер, достаточно лишь добавить вторую графическую карту вместо закупки второго полноценного сервера, что помогает заказчику оптимизировать стоимость решения, сократить звуко- и тепловыделение, уменьшить занимаемое решением место. Для обеспечения отказоустойчивости применяется собственное программное решение Evidian SafeKit.

* В зависимости от требований программного обеспечения** ПО для балансировки, репликации данных и отказоустойчивости приложений*** Одна карта Nvidia A100 по производительности примерно равна 5 картам Nvidia T4

• Апгрейд комплекса;

• Обновление версий ПО;

• Обновление прошивки вычислительных мощностей;

• Поддержка любого количества камер и площадок.

  

Вывод:

Прекрасно понимаем, что не всегда у заказчиков есть возможность полноценного приобретения решения на баланс. Для такой ситуации мы предусмотрели возможность поставки комплекса по модели подписке.

Кстати, наши решения доступны для тестирования уже сегодня. Достаточно описать задачу на наш рабочий ящик. Будем рады помочь вам!

Не наблюдать, а действовать (С)