macroscop что это за программа
Клиентские приложения Macroscop
Для работы с системой видеонаблюдения на базе Macroscop вы можете выбрать наиболее удобное клиентское приложение: Клиент Macroscop; Web-клиент или мобильные приложения. Все клиентские приложения предоставляются пользователям Macroscop бесплатно.
Приложение Macroscop Клиент — это программа, которая работает на компьютере пользователя и позволяет просматривать видео в режиме реального времени и в архиве, работать с планами объектов, настраивать тревоги и работать с интеллектуальными функциями.
Фильтр журнала событий с гибкой системой фильтрации позволяет выбирать события, сгенерированные пользователем, системой или камерами, настраивать интересующие типы – ошибка, информации или тревога, а также выбрать новые события. Кроме этого, с журналом Macroscop можно работать не только в режиме архив, но и в режиме мониторинга в реальном времени.
Web-клиент Macroscop позволяет просматривать видео в режиме реального времени и архив при помощи любого веб-браузера с поддержкой технологии Silverlight – Chrome, Safari, Firefox, Internet Explorer, Opera.
Для запуска веб-клиента достаточно набрать в браузере строку вида http:// : и перейти по ссылке Web-клиент Macroscop. Откроется окно входа веб-клиента. Элементы панели управления веб-клиента аналогичны элементам панели управления в программе Macroscop Клиент.
Мобильные клиенты Macroscop — это приложения, которые работают под управлением ОС Android, iOS, Windows Phone и предназначены для просмотра видео и прослушивания аудио в реальном времени и в архиве. Для доступа к видео необходимо установить приложение и настроить соединение с удаленным сервером Macroscop.
Большинство мобильных клиентов и web-клиентов для систем видеонаблюдения не поддерживают формат H.264, и для того, чтобы пользователь получил картинку, требуется процедура перекодирования видеопотока в MJPEG. Такая операция очень ресурсоемка и приводит к дополнительным нагрузкам на вычислительные ресурсы сервера.
Мобильные и веб-клиенты Macroscop способны обрабатывать видеопотоки в формате H.264, благодаря чему не требуется распаковка и перекодирование видеопотока в MJPEG, что существенно экономит вычислительные ресурсы сервера видеонаблюдения.
Обработка формата H.264 возможна при достаточных вычислительных ресурсах мобильного устройства. Если ресурсов устройства будет не достаточно, видеопоток автоматически переключится в формат MJPEG. При этом пользователь может самостоятельно выбирать формат видеопотока.
Мобильные приложения Macroscop созданы с учетом особенностей планшетных компьютеров и мобильных телефонов и предоставляются бесплатно в Google Play, AppStore,Windows store.
Ниже приведена сравнительная таблица, в которой указаны различия между клиентами Macroscop.
Видеонаблюдение и аналитика Macroscop в деталях
Видеонаблюдение стало неотъемлемой частью нашей жизни. В течение дня мы попадаем в объективы десятков камер видеонаблюдения и уже не замечаем этого.
Спектр решений для видеонаблюдения широк, и включает как простые регистраторы, так и решения на базе серверов, с использованием профессионального ПО. Причём каждое из решений занимает свою нишу и решает задачи разного уровня сложности.
Простые регистраторы малоинтересны для подробного изучения, т.к. имеют базовые возможности: запись по движению и просмотр архива. Профессиональные решения видеонаблюдения имеют более богатый функционал: различные детекторы, счётчики, аналитические модули и интеллектуальный поиск в архиве. Одним из ведущих отечественных разработчиков в этой области является компания Macroscop.
Из-за растущего спроса на решения на базе программного обеспечения Macroscop, для удобства подбора конфигурации, мы открыли новую модель сервера для видеонаблюдения STSS Flagman VX123M.4-012LH. В конфигураторе сервера можно выбрать все необходимые лицензии.
Для понимания возможностей Macroscop, определения уровня нагрузки этого ПО на аппаратную часть решения, было проведено тестирование. Особый интерес у меня вызывали интеллектуальный поиск в архиве и аналитика.
Выбор оборудования
Для тестов я выбрал 4 камеры, которые предоставил наш партнер — компания Prestel.
Первые две взял до кучи, а вот Prestel меня заинтересовали Full HD разрешением, 20-кратным оптическим увеличением и углом поворота на 340 градусов вокруг своей оси. Хоть эти камеры и позиционируются как камеры для видеоконференцсвязи, они обещали сделать тестирование более интересным и наглядным.
В качестве сервера я выбрал самую простую конфигурацию VX123M.4-012LH:
CPU: Xeon E3-1231V3
Memory: 8Gb
RAID5: 4 x 2Tb SATA
Установка, настройка, тестирование
Так случилось, что во время написания этой статьи, компания Macroscop провела вебинар на тему «Настройка Macroscop». Специалист компании-разработчика достаточно подробно описал процедуру настройки, поэтому я коротко пробегусь по этой теме. А с данным вебинаром я познакомлю Вас в конце статьи.
После установки на сервер ПО и проведения процедуры регистрации лицензии необходимо создать каналы видеонаблюдения. Во время этой процедуры выпадает список всех сетевых камер доступных для подключения. Axis определились сразу, т.к. они есть в списке совместимого оборудования Macroscop. Prestel разумеется отсутствовали в этом списке, и нашлись лишь после включения режима ONVIF в настройках драйвера через web-интерфейс камер.
После добавления камер переходим в настройку каналов.
Настройка интуитивно понятна: логин/пароль к камере, при поддержке камерой — включение звука и PTZ, если камера и клиент в разных подсетях — ставим галку «подключаться через сервер».
Далее идет настройка потоков.
Основной поток, зачастую, идёт на запись и аналитику и имеет большее разрешение, а альтернативный, более лёгкий, используется для отправки клиенту для отображения. Но иногда в архив, напротив, отправляют менее качественное видео с низкой частотой кадров в секунду. Это существенно уменьшает архив, но делает его менее полезным. Всё зависит от приоритетов и аппаратных возможностей. Если тяжелый поток пойдет на запись — это потребует объёмного дискового массива, а если на отображение — то конфигурация УРМ будет в разы мощнее сервера, так как именно клиенту придется распаковывать кодек и отображать видео с высоким разрешением.
Затем настраиваем параметры записи в архив.
Выставляем частоту кадров записи, глубину отката и дозаписи.
В разделе интеллектуального анализа и интерактивного поиска производим настройку различных параметров, таких как: детектор звука и движения, обнаружение лиц (не путать с распознаванием лиц) и интерактивный поиск в архиве.
Следует отметить, что включение каждого детектора влечёт за собой повышение нагрузки на вычислительную подсистему — это следует учитывать при подборе конфигурации сервера.
Разумеется для максимальной эффективности ПО параметры качества следует выставлять на максимум. Например, режим детектора движения я выбрал экспертный и выставил частоту кадров вручную.
Также здесь можно создать зоны, в которых детектор будет реагировать на движение — это поможет избежать бесполезных срабатываний из-за пролетающих птиц или переменной облачности.
Далее переходим к настройке и проверке работы внешних интеллектуальных модулей. В нашем случае будут доступны все модули, кроме распознавания лиц и автомобильных номеров.
Модуль обнаружения оставленных предметов
Настройка модуля достаточно проста. Создаем зоны, где необходимо отслеживать оставленные предметы.
После применения настроек, клиент начнет реагировать на оставленные предметы и действовать согласно выбранному сценарию.
Этот модуль можно использовать для различных задач: от обнаружения оставленных злоумышленниками предметов до контроля времени припаркованных автомобилей.
Модуль контроля активности персонала
Настройка этого модуля идентична с предыдущим. Создаются зоны, в которых будет производится анализ движения.
Модуль определяет активность в выбранных зонах и позволяет выгрузить отчет — где была активность и в какие периоды времени. Официальное видео.
Автозум
По моему мнению, абсолютно бесполезная опция. Это программный zoom активного участка сцены. При включении этого модуля, оператору то и дело вываливается груда пикселей из зоны экрана, где была зафиксирована активность. Я надеялся, что этот модуль сможет работать с аппаратным PTZ камеры, но увы — этот функционал, по словам ребят из Macroscop, только в разработке.
Но всё же у ПО есть возможность ручного управления PTZ.
Камеры Prestel показали превосходные результаты работы с удаленными объектами, став поистине «Всевидящим оком» в моих руках.
20-кратный оптический zoom в дополнение к Full HD разрешению позволяет вести комфортное наблюдение за объектами в радиусе 200-300 метров.
Модуль подсчёта людей в скоплениях
Для использования этого модуля, прежде необходимо произвести настройку перспективы.
Модуль позволяет оценивать примерное количество человек, находящихся в выбранной зоне. Данные можно получать как в режиме реального времени, так и в виде отчета или графика за прошедший период времени.
Модуль тепловая карта
Довольно интересный модуль, хоть и не имеет к теплу никакого отношения. По факту — это цветовая карта движений, которая отражает различными оттенками зоны с высокой и низкой активностью.
Так выглядит работа модуля в реальном времени.
Если выгрузить отчёт по работе этого модуля за период времени, можно выяснить какие области сцены подвержены большей активности, а какие меньшей. В магазине, например, этот отчёт можно использовать для маркетингового анализа предпочтений покупателей.
Модуль подсчёта людей в очередях
Очередной счётчик людей. Используется, например, для анализа загрузки кассиров и эффективности работы кассовой зоны. Модуль предупреждает оператора о превышении заданного порогового значения количества людей в очереди.
Оператор системы может настроить до шести зон детектирования очереди на одну камеру, а также пороговое значение числа людей в одной зоне. При превышении этого порогового значения подается сигнал тревоги.
Модуль обнаружения дыма и огня
Позволяет обнаружить задымление и открытый огонь в кадре.
Модуль интересный. Пытался его тестировать в реальных условиях и в искусственных.
В реальных условиях получилось здорово — модуль определял пламя горелки как возгорание, а тёплый воздух, струившийся вверх, как возможное задымление.
Затем я пытался получить от него реакцию на огонь от горящей спички и дым от погасшей. Увеличение и качество были отличными, но результаты не очень меня порадовали.
Модуль отказывался видеть пламя спички. Для того, чтобы его разбудить мне пришлось жечь зажигалку несколько секунд. А вот видеоролик с камином он распознавал охотно и без задержек. Видимо, для реакции ему нужен костёр побольше. Но в любом случае, модуль рабочий и полезный. Хотя раздражал факт, когда зона расфокусировки камеры зачастую воспринималась как возможное задымление…
Модуль саботажа видеонаблюдения
Если изображение с камеры исчезнет полностью или частично, или будет потеря фокуса — модуль должен сигнализировать оператору или выполнить какое-либо действие согласно сценарию (отправка SMS, электронного письма, включение омывателя и пр.)
Модуль отслеживания движущихся объектов
Для настройки этого модуля необходимо определиться с габаритами отслеживаемых объектов.
При таком выборе минимальных габаритов, в поле зрения детектора попадут практически все активные объекты на переднем плане.
Если же нам необходимо отслеживать движения только крупногабаритных предметов — например автомобилей, тогда размеры необходимо увеличить.
Для удобства, активные объекты можно снабжать цветной рамкой или заливкой. Есть функция отображения траектории движения объектов.
Модуль подсчёта посетителей
Один из самых интересных модулей. На официальном видео к этому модулю, камеру расположили на потолке непосредственно над зоной подсчёта — над эскалатором. Я не смог реализовать аналогичных условий, но в процессе теста выяснил, что модуль превосходно работает с любой перспективой камеры.
Достаточно выбрать средние габариты объекта, линию отсчёта и направление входа.
Модуль отслеживает траекторию движения объекта. Если траектория пересекла линию входа/выхода и не вернулась, то счётчик срабатывает. Отчёт за период времени позволяет оценить сколько человек вошло, сколько вышло и, соответственно, сколько внутри.
Модуль развертки изображений для панорамных камер
Модуль предназначен для развёртки изображения полученного с Fisheye-камер. Своего видео снять не получилось из-за отсутствия такой камеры, поэтому остановлюсь на официальном видео.
Этот функционал позволяет развернуть искажённое изображение рыбьего глаза и превратить в его в ровную плоскую панораму. С помощью виртуального PTZ можно выделить необходимое количество виртуальных потоков для наблюдения.
Ну вот и все основные модули, которые доступны в Macroscop. Правда есть еще распознавание лиц и автомобильных номеров, но эти модули интегрируются отдельно и имеют особые ценовые условия.
Ну и в завершение, после настройки всех модулей, следует настроить задачи по расписанию и сценарии по событию.
В качестве клиента для видеонаблюдения я опробовал мобильную платформу. Есть приложения и на Android и на iOS. Приложение не имеет практически никакого функционала кроме просмотра потока в реальном времени и записи в архиве. Через беспроводное соединение жутко тормозил функционал PTZ. Но в общем — удобно.
Интеллектуальный поиск в архиве
Коротко об этом уникальном функционале, который и отличает глупую железку-писалку от интеллектуальной системы видеонаблюдения.
Существует несколько режимов поиска в архиве: по габаритам, по цвету и форме. Если мы ищем лица — найдутся все лица среди потоков, в которых активен модуль обнаружение лиц. Если мы ищем людей — то можно выбрать цвет одежды для поиска. Также возможен поиск по фото из файла.
Выводы
Как и предполагалось, аналитика серьезно использует вычислительные мощности сервера. Сервер нашей конфигурации может легко захватывать и сохранять в архиве до 50 Full HD видеопотоков. Но едва ли он справится с 20 потоками с активированными детекторами, трекерами и аналитическими модулями. Это необходимо учитывать при подборе оборудования — поток с аналитикой требует в 2-3 раза больше ресурсов от сервера.
Вебинары
Как я уже говорил в начале статьи, 11 ноября прошёл вебинар компании Macroscop на тему «Настройка Macroscop»
Я обработал его для комфортного просмотра и предлагаю Вам для ознакомления.
В следующем вебинаре будет как раз описание настройки внешних модулей.
Если я что-то упустил и у Вас остались вопросы — регистрируйтесь на следующие вебинары Macroscop:
Если кого-то заинтересовали видеокамеры Prestel — добро пожаловать на их вебинар «PTZ-камеры Prestel для видеоконференций и онлайн-трансляций», который пройдёт 24 ноября.
Мне важно мнение каждого из Вас, поэтому для получения обратной связи предлагаю опрос.
Артем Разумков, Macroscop — о том, как работает распознавание с камер видеонаблюдения и почему видеоданные приносят прибыль
Читайте «Хайтек» в
Артем Разумков — основатель компании «Сателлит Инновация», который разрабатывает ПО для видеоанализа. В России продукт выходит под брендом Macroscop, за рубежом — Eocortex. Разумков закончил физический факультет Пермского государственного университета по специальности «Компьютерные системы и телекоммуникации». Несколько лет работал в компании «Энергокомплект-Пермь», которая занималась установкой камер видеонаблюдения для систем безопасности. Тогда у него появилась идея создать аналог поисковика для видеокамер, с помощью которого можно было бы находить на записи фрагменты по заданным параметрам. В 2008 году вместе с другом Александром Коробковым разработал проект стартапа, по которому получил 1 млн руб в Фонде Бортника. На эти деньги они открыли компанию.
Google к нам не обращался. Пока
— Вы буквально «на кухне» сделали то, что не смог целый Google с его почти ничем не ограниченными возможностями — научились индексировать и обрабатывать видео?
— Разрабатываем технологии и создаем продукты мы, конечно, не на кухне. Команда больше чем из 100 человек физически там не поместится. А если серьезно, то видео обрабатывается и индексируется по-разному, да и цели могут быть многообразными. Наши продукты предназначены для систем видеонаблюдения. Google на этом не фокусируется. О конкуренции с ним в настоящий момент речи не идет.
— От Google или Amazon еще не поступали предложения о продаже компании за миллиарды долларов?
— Конкретно от Google и Amazon не поступали. От других периодически поступают. Но суммы там, увы, не миллиарды долларов, а в десятки раз меньше.
Что умеют умные камеры
— Расскажите подробнее о возможностях IP-видеокамер. В чем их отличие от традиционных моделей?
— IP-камеры — это цифровые камеры с сетевым интерфейсом, которые передают видеоданные через компьютеры, локальные сети или интернет. Они могут не только передавать видеоизображение, но и провести его обработку прямо внутри устройства, в том числе производить интеллектуальный видеоанализ. Последнее время сложности и качество выполняемых функций растет. IP-камера может осуществлять трекинг движущихся объектов, детектирование и даже некоторые этапы распознавания лиц. И передавать через компьютерную сеть не только видеопоток, но и метаданные, являющиеся результатом интеллектуальной обработки.
Первые камеры видеонаблюдения появились в 1942 году, когда Вальтер Брух установил одну из них на полигоне, где проходили испытания ракеты Фау-2. Это было нужно, чтобы с безопасного расстояния следить за ракетами, которые часто взрывались на старте. Тогда камеры могли просто передавать изображение и всё. По мере развития технологий возможности камер расширялись: появилась функция записи, а изображение стало цветным. Первые IP-камеры в 1996 году представила компания Axis. В начале нулевых годов производство камер нового формата начали лидеры отрасли — Samsung, Sony и Panasonic. Сначала каждый производитель разрабатывал собственные кодеки и стандарты передачи данных, однако по мере того, как IP-камеры набирали популярность, стало понятно, что нужно выработать единые стандарты, чтобы устройства могли взаимодействовать между собой. В 2008 году были разработаны два стандарта: ONVIF и PSIA. Часть производителей поддерживает оба стандарта. Сначала камеры совершенствовались преимущественно в сторону увеличения разрешения, однако по мере роста цифровых технологий их функционал расширялся. Появились детекторы движения, «тревожные» датчики (например, повреждения окон), счетчик объектов и прочие.
Ведущие производители камер: Samsung, Panasonic, Hikvision, Dahua, Falcon eye, Geovision.
— В чем основное ноу-хау вашего изобретения?
— У нас есть технология быстрого индексирования, функции поиска в видеоархиве по приметам и межкамерного трекинга — это патенты. Межкамерный трекинг — возможность автоматического слежения за объектом на записи с нескольких камер. Например, вы определяете человека, чьи перемещения нужно отследить, а наш софт выдает все записи со всех камер на объекте с участием этого человека в хронологическом порядке. Из сотен часов записи формируется материал, который нужен в данный момент с нужным объектом.
Также можно найти человека с видеозаписи по приметам. Например, точно известно, что в объективы камер попадала темноволосая женщина в синем платье с красной сумочкой. Достаточно ввести эти показатели, и через несколько секунд система найдет все фрагменты, подходящие под описание. Если речь идет о поиске пропавшего человека или преступника, такая технология экономит огромное количество времени, и это может оказаться решающим.
— Какие еще возможности есть у IP-камер?
— IP-камера — это лишь один из элементов системы видеонаблюдения. Мы же ориентируемся на конечную объективно подтвержденную ценность для конечного пользователя. Для разных пользователей она может быть разной.
Многие функции зависят от того, где камера используется, и от потребностей конечного клиента. Определение и распознавание лиц можно использовать не только для того, чтобы найти на видеозаписи человека. Например, на опасном производстве с помощью распознавания лиц организуют систему контроля доступа. А магазины получают информацию о появлении VIP-покупателя или человека из черного списка. Как только он появится в зоне видимости камер, ответственные лица получат уведомления.
Это только один пример, на самом деле их много. На открытых пространствах часто нет смысла устанавливать обычные датчики задымленности. Однако это не значит, что там не может произойти возгорание. Для своевременного оповещения об инциденте систему видеонаблюдения можно запрограммировать таким образом, чтобы при появлении в кадре дыма или огня ответственным лицам отправлялось уведомление. В крайних случаях можно даже автоматически вызвать пожарную бригаду.
— Используется ли в вашем ПО система искусственного интеллекта?
— Если под этим понимать использование нейросетей глубокого обучения, то да, они внутри наших продуктов применяются.
Клиенты и санкции
— Кто сейчас является основным покупателем вашего продукта? Частные лица, бизнес или государство?
— Мы работаем в сегменте B2B. Основные прямые покупатели — дистрибьюторы и системные интеграторы, которые обеспечивают предприятия охранными системами. Через них продукт доходит до конечных пользователей, которые, пожалуй, тоже бизнес — банки, магазины, склады и другие организации, которым необходимы системы видеонаблюдения.
— На что вы все-таки больше ориентированы: на продажу оборудования, ПО или же услуг?
— На продажу программного обеспечения. В общем-то, Macroscop — классический вендор тиражируемого ПО. Мы самостоятельно инвестируем в его разработку и продаем лицензии на него десяткам тысяч пользователей. Также мы являемся вендором оборудования — сетевых видеорегистраторов, но и они основаны на разрабатываемом нами ПО.
— Вы попали под санкции, с чем это связано? Кто-то испугался конкуренции?
— Если имеются ввиду ограничения на Украине, то мне неизвестна логика их введения. Они распространяются на такие компании, как «Яндекс» и «Сбербанк» — возможно, были выбраны лидеры в определенных отраслях, и Macroscop оказался среди них как лидер в области софта для видеонаблюдения.
— Экономика в нашей стране давно стагнирует, но вы успешно вышли на международный рынок. Что должно произойти, чтобы вы полностью перевели бизнес из России в более удобную юрисдикцию?
— Мы организовали дистрибьюцию в 55 странах, но вся наша команда в России. Команда — ключевой элемент. Не могу представить, что должно произойти для ее полной релокации.
— Системы видеонаблюдения прав граждан не нарушают. Насколько российские власти заинтересованы в повсеместном распространении систем видеонаблюдения? Можно ли сказать, что мы стремимся к китайской модели тотального контроля и социального рейтинга?
— Система видеонаблюдения сейчас есть практически в каждом здании —– и внутри, и снаружи. И не только государственном. Исключением является, пожалуй, только жилье людей. Поэтому можно говорить о повсеместном распространении. С другой стороны, каждый квадратный метр сейчас камерами не просматривается. У меня нет информации о планах внедрения модели социального рейтинга на основе идентификации на видео, но степень контроля, пожалуй, возрастает.
— Вряд ли кто-то из граждан РФ давал «Сателлит Инновации» или какому-либо ее партнеру согласие на обработку своих биометрических и персональных данных. Как согласуются сбор, хранение и обработка изображений людей с законом о защите персональных данных?
— Macroscop в настоящий момент не обрабатывает и не хранит персональные и биометрические данные людей. Ни в собственности, ни в аренде у нас нет никаких дата-центров, где могли бы храниться такие данные. Мы предоставляем продукт, который используется при внедрении систем видеонаблюдения. Владеет системой и эксплуатирует ее не Macroscop и в большинстве случаев даже не партнер, а конечный пользователь. Он и должен обеспечить соблюдения требований законодательства, например, получить согласие от граждан. Но в большинстве систем видеонаблюдения, внедренных на данный момент, никаких фамилий и иных подобных идентификаторов не хранится, и даже не ведется построение биометрических индексов.
— Какие тенденции развития отрасли и технологий сейчас существуют?
— Понятно, что потребители заинтересованы в том, чтобы получать как можно более качественную картинку. Поэтому производители, и мы в том числе, работают над повышением четкости изображения. Большое внимание уделяется повышению качества съемки в сложных условиях, например, при слабой освещенности.
Повышаются требования потребителей к дополнительным функциональным возможностям, которые дает видеонаблюдение. Просто записи большинству уже недостаточно, им нужно использовать информацию для анализа и получения прибыли. И производители должны придумать, как это сделать, чтобы удовлетворить запросы.
Еще один важный вопрос — кибербезопасность. Впервые эта проблема всплыла в 2016 году, когда для массовых DDoS-атак на серверы крупных компаний и заражения их ботнетом Mirai были использованы IP-камеры и видеорегистраторы. Это привело к пониманию, что даже системы видеонаблюдения нуждаются в повышенной защите от несанкционированного доступа: использовании безопасных соединений, усложнении связки логин/пароль (раньше она часто была простой и устанавливалась по умолчанию), изменении прошивки.