5. Использование систем технического зрения и видеопаспортизации

Системы "технического зрения" с обработкой видеоизображения вагона методами нейрокомпьютерных технологий, обеспечивают автоматическое (без участия человека) распознавание номера вагона при изменении контрастности (загрязненности) от 4 до 80 %. В совокупности с данными ТГНЛ на проходящий поезд суммарная вероятность ошибки в номере вагона может быть обеспечена 10^-5 - 10^-6 на номер.

Программное обеспечение и структура построения автоматической системы контроля и анализа видео ввода зависит от конкретной технической операции и поставленной задачи при ее выполнении.

Программное обеспечение номерного автоматического учета базируется на распознавании цифровой информации, выполненной на основе нейроподобных алгоритмов ( рис. П10.12).

Программное обеспечение автоматического распознавания зоны пломбы номера для коммерческого осмотра содержит анализ сцен, построение контуров, выработку решающего правила на основе полученного контура объекта распознавания

Программное обеспечение для технического осмотра включает в себя номерной учет и позволяет вести развитие базы данных всех диагностических признаков, полученных на различных средствах диагностики с соответствующим порядковым и учетным номерами вагонов.

Геометрическое моделирование объектов распознавания лежит в основе программного обеспечения анализа расположения контейнеров на платформе, процесса накопления на позиции, оптимизации процесса расформирования составов и анализа их состояния после операции роспуска на сортировочной горке.

Системы «технического зрения» могут быть использованы для оперативного телевизионного и компьютерного контроля размещения вагонного состава на горке, тормозных позициях и парковой зоне сортировочной станции.

Принцип действия системы заключается в обеспечении видеоконтроля размещения подвижных составов на путях железнодорожных сортировочных станций в оптимальном, для каждого типа световых и погодных условий, спектральном и амплитудном диапазонах оптического излучения и в применении алгоритмов и программ компьютерной обработки телевизионных изображений размещения подвижных составов на железнодорожных путях станций и формализованного представления результатов обработки.

Телевизионные камеры размещаются на монтажных фермах (мачтах), имеющих достаточную высоту для обеспечения видеонаблюдения вагонного парка на станции.

Точность определения местонахождения объектов на местности с помощью телевизионной системы составляет 0,10,3 (м). Однако в силу наличия за высокими вагонами зоны оптической тени, в которой не видны более низкие вагоны и платформы, фактическое значение точности определения положения вагонного состава в парковой зоне будет ниже. С учетом этого, оценку точности определения местонахождения вагонов и платформ в парковой зоне сортировочной станции можно провести исходя из двух отправных условий.

а) Расчета размеров зоны геометрической (оптической) тени высоких вагонов (Н4 м), расположенных на различном удалении от телевизионных камер, установленных в парковой зоне на монтажных фермах высотой 25 м.

б) Оценки возможности определения местоположения вагонов в дальней зоне пространственных участков, заданных телевизионным камерам, при совместной компьютерной обработке телевизионных изображений по двум смежным, граничащим друг с другом участкам.

Размер оптической тени вагонов в продольном, относительно железнодорожных путей направлении, при различном удалении вагонов от телевизионной камеры, можно определить исходя из подобия треугольников I и II, показанных на рис.П10.12

Из подобия данных треугольников следует, что зона оптической (геометрической) тени от вагона высотой 4 м будет равна:

на расстоянии 5 м от телекамеры, установленной на ферме – 0,8 м;

на расстоянии 10 м от телекамеры, установленной на ферме – 1,6 м;

на расстоянии 25 м от телекамеры, установленной на ферме – 4 м;

на расстоянии 50 м от телекамеры, установленной на ферме – 8 м;

на расстоянии 56 м от телекамеры, установленной на ферме – 8,96 м;

Последние значение геометрической тени совместно с размером расстояния (56 м) дает предельное удаление вагонов в контролируемом участке (65 м).

Таким образом, размер геометрической тени не превышает 9 м. Если же за вагоном стоит платформа высотой 1 м, то размер геометрической тени, при максимальном удалении, уменьшается до 6,72 м.

Вместе с тем следует отметить, что минимальная длина платформы и, тем более вагона, превышает величину 7м или 9м. Поэтому, если телевизионная система не зафиксирует свободный железнодорожный путь на удалении > 65 м (66, 67 и более метров), то это означает, что в зоне геометрической тени расположен вагон или платформа.

Повышение точности определения положения вагона или платформы в дальней зоне позволяет обеспечить совместная обработка видеоинформации по двум смежным граничащим друг с другом участкам. В этом случае за счет уточнения данных по наличию свободного пути или его занятости за пределами зоны геометрической тени по двум участкам можно сделать логическое и числовое заключение о занятости пути в зоны геометрической тени.

Кроме определения точности положения вагонов в продольном направлении необходимо также определить величины геометрических теней при наблюдении вагонов в поперечном, относительно железнодорожных путей, направлении. В этом случае также имеет место маскирование низких железнодорожных платформ вагонами, стоящими на более близком к телевизионной камере пути.

При расстоянии между рельсами 1,5 м и расстоянии между двумя железнодорожными путями 4 м, удаление от телевизионной камеры вагона на предпоследнем 7-ом пути контролируемого каждой телевизионной камерой пучка парковой зоны составит (1,5+4)6+1,5+0,7533+2,2535,5 (м). На этом расстоянии затененная зона от вагона высотой 4 м, стоящего на 7-ом пути (при высоте расположения телекамеры – 25 м), составит 5,64 м. Если за этим вагоном будет стоять платформа высотой 1 м, то зона тени уменьшится до 4,23 м. Дальний борт платформы (на 8-ом пути) будет расположен от края высокого вагона на 7-ом пути на расстоянии 3,25+1,5+0,75=5,5 (м). Таким образом телекамера будет видеть на последнем 8-ом пути 1,3 м ширины низкой платформы. С учетом точности телевизионной камеры (0,1-0,3 м) этого размера достаточно для распознания наличия платформы.

Данные системы могут нести дополнительную нагрузку, обеспечивая задачи технического противодействия террористическим угрозам. При этом могут использоваться и специализированные системы. Система распознавания по лицу основана на распознавании уникальных черт человеческого лица. Используя телекамеру, она сканирует лицо и сверяет его с базой данных. Система позволяет непрерывно контролировать поток людей, отмечая появление определенных посетителей, сообщая о них службе безопасности и занося фотографию в базу данных. Пример распознавания приведены на рисунках П10.13, П10.14.

В настоящее время готовые, проработанные решения существуют на базе оборудования ZN Vision Technologies AG (Германия).

Работа системы строится на разделении человеческого лица на большое количество "базовых точек", в число которых входят скулы, цвет и форма глаз, ширина переносицы и губ. Как показывает практика, для достоверного определения личности достаточно 15-20 таких точек. Фотография и цифровое описание лица заносятся в банк данных, с которым впоследствии сравнивается распознаваемое лицо. Применение такой системы безопасности удобно из-за ее надежности, быстроты, дистанционности и скрытности.

Система обеспечивает эффективное и надежное наблюдение за доступом в контролируемые зоны, предупреждает о появлении разыскиваемых или нежелательных персон, может использоваться службами, занимающимися опознанием личности. Лица, появившиеся в кадре, сравниваются с изображениями людей из существующей базы данных. На контрольный монитор выводятся изображения из базы наиболее похожие на человека в кадре. Это позволяет идентифицировать человека, а так же предупредить об опасности и заблаговременно подготовиться к встрече нежелательных персон.

Система является дополнительным рубежом защиты в системе безопасности. Она "знает" в лицо владельцев всех карт доступа и прежде чем открыть дверь, установит права карты на доступ. Одновременно система сравнивает изображение, переданное телекамерой, с фотографией из базы данных и удостоверяется, что карту предъявил именно владелец. Для чужих дверь останется закрытой, а все попытки обмануть систему даже при поднесении фотографии реального владельца, останутся безуспешными. Высокую надежность обеспечивает функция распознавания "живого лица", имеющаяся в системе.

Данная система служит для опознания человека по его фотографии, видео кадру или фотороботу. Основой является программа распознавания лица и банк данных фотографий. Программа автоматически сравнивает цифровые фотографии из банка данных с распознаваемым лицом и предлагает варианты похожих изображений.

Система используется операторами службы наблюдения для идентификации мошенников, а также особо важных персон среди посетителей казино. С помощью такой системы казино могут создать свои собственные базы данных с цифровыми фотографиями и другими сведениями о посетителях. Цифровые фотографии, полученные с камер наблюдения, обрабатываются специальной программой распознавания лиц. Клиент, пришедший в казино второй раз, будет идентифицирован в течение нескольких секунд. (InfoArt News Agency)