
Амбиции и инновации
Начать, пожалуй, стоит с того, что в России безопасность в метро, как и во многих других странах, находится в юрисдикции полиции. На плечах обычных сотрудников – исключительно эксплуатационные вопросы. Тем не менее, мы знаем, что полиция сегодня проходит через оптимизацию (читай: сокращение), а количество пассажиров в метро столицы вряд ли будет уменьшаться.
В 1998 году Московский метрополитен обзавелся первыми системами видеонаблюдения с записью видео. Если мыслить позитивно, то сейчас уже сложно подсчитать, в каком количестве административных и уголовных дел фигурировали эти записи. Сегодня камеры установлены на всех станциях и во всех переходах, а также во всех вагонах Кольцевой линии.
С другой стороны, огромное количество видеоматериала остается непросмотренным из-за банального человеческого фактора: никто из нас не может одновременно следить за несколькими экранами, да еще и несколько часов подряд.
Потому и появилась идея реализации самого, пожалуй, амбициозного проекта по видеоаналитике в России и СНГ, и с точки зрения бюджета, и с точки зрения технологий – внедрение интеллектуальной видеоаналитики в сфере транспорта.

Уникальная для нашей страны система интеллектуального видеонаблюдения будет объединять в себе шесть основных подсистем, с задачами которых вы можете ознакомиться в таблице:
Подсистема | Задачи |
Обзорное и ситуационное видеонаблюдение | Автоматическое выявление и информирование о следующих событиях:
|
Биометрическое видеонаблюдение | Автоматическое обнаружение и распознавание лиц пассажиров в зонах биометрического видеонаблюдения, в том числе:
|
Информационно – аналитическая подсистема |
Предоставление функций анализа статистики пассажиропотоков (в виде таблиц и графиков):
|
Управление и мониторинг | Подсистема должна обеспечивать:
|
Управление патрулями/нарядами |
|
Информационная безопасность | Выявление основных видов угроз информационной безопасности:
|
Вопрос с интеграцией оборудования и ПО решается довольно просто: впервые в истории государственных проектов такого масштаба, ONVIF прописан в техническом задании как обязательное требование, что соответствует закону о переходе федеральных учреждений на использование свободного программного обеспечения. Предполагается использовать ONVIF для трансляции живого и архивного видео, метаданных и событий видеоаналитики, а также для централизованного управления всеми компонентами.
Данные решают все
Сопоставление информации, полученной от обзорного видеонаблюдения, биометрической и ситуационной видеоаналитики, позволит в автоматическом режиме выявлять противоправные действия, фиксировать нарушителей и проверять их по базам розыска. А также прогнозировать маршрут их перемещения для осуществления задержания службой охраны.
Для выполнения этих задач будут использоваться камеры двух типов: для обзорного и ситуационного видеонаблюдения – IP-камеры, а для биометрического видеонаблюдения – камеры машинного зрения.
Информационно-аналитическая подсистема также играет важную роль, ведь ежедневно столичное метро пропускает более 8 млн. пассажиров. Получение статистических данных о распределении пассажиропотоков позволит скорректировать работу эскалаторов, интервалы между поездами, работу касс и обслуживающего персонала.
Точно!
В соответствии с «Системой категорирования объектов по степени потенциальной опасности и террористической уязвимости», ГУП «Московский метрополитен» относится к Первой категории и предъявляет жесткие требования к показателям точности видеоаналитики на объекте. Требования вот такие:
Требования к показателям точности ситуационной видеоаналитики
Характеристика | Значение |
вероятность истинно положительных срабатываний |
не менее 98% |
вероятность ложно положительных срабатываний | не более 0,5% |
Требования к показателям точности биометрической видеоаналитики
Характеристика | Значение |
вероятность детектирования лица в пассажиропотоке | не менее 95% |
вероятность истинно положительно идентификации человека | не менее 85% |
вероятность ложно положительной идентификации | не более 0,5% |
В техническом задании не описана методика испытаний и оценки фактических показателей точности видеоаналитики. Скорее всего, тут разработчики ТЗ опирались на методику наиболее масштабных испытаний видеоаналитики, проведенных на станции Новокосино.
3D и приоритетность
Для обоснования размещения камер ИСВН, оценки показателей точности видеоаналитики и исключения мертвых зон предполагается провести трехмерное моделирование объектов метрополитена и зон действия камер.

Московский метрополитен настолько многолюден, что неизбежно ежедневное выявление видеоаналитикой огромного количества событий. Некоторые из них не требуют молниеносной реакции персонала метрополитена и внешних служб, но есть и другая категория событий, например, падение человека на рельсы или обнаружение опасного преступника. Для того чтобы реагировать на наиболее важные, не терпящие отлагательств, события в первую очередь, в системе интеллектуального видеонаблюдения будет предусмотрена система приоритетов (ранжирования событий). Приоритет события может зависеть от различных признаков: типа события, зоны наблюдения, точности распознавания, дальности объекта и других, а также от комбинации этих факторов. Причем для разных категорий пользователей приоритеты будут разными, так как у каждой службы своя зона ответственности.
Мобилизация «мобильников»

Метро 2033
Конечно, Московскому метрополитену еще предстоит провести большую работу по подготовке регламентов и обучению персонала, и пока не ясно, как созданной инфраструктурой будет пользоваться метрополитен, ведь вся документация по системе интеллектуального видеонаблюдения сфокусирована на технологии. Но в том, что ИСВН на порядок повысит безопасность и качество работы метрополитена, сомнений нет.
Автор: Николай Конохов,
директор по развитию направления «Безопасность» в Синезисе