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Video Analytics
Smart Vision & Security

Roberto Marega, PMP®, CRISC®, CISA®
roberto.marega@xtrust.net

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La Video Content Analysis (VCA), indicata più diffusamente come «video
analytics», è definita in Wikipedia come:
“… the capability of automatically analyzing video to detect and determine temporal
events not based on a single image. As such, it can be seen as the automated
equivalent of the biological visual cortex.”

Ovvero la capacità di elaborare in
automatico le immagini video (filmati)
per identificare eventi, in maniera
simile a quanto avviene con l’occhio
umano.

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© Copyright 2012 – XTrust s.r.l.

Nel corso della presentazione vedremo:

 Esempi applicativi di video analytics
 Problemi legati all’efficacia delle applicazioni (ma soprattutto
delle implementazioni)
 Classiche applicazioni «state-of-the-art»
 Soluzioni avanzate di video analytics
 Quando è necessario realizzare un progetto personalizzato.

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Gli ambienti aeroportuali richiedono controlli di sicurezza su ampi spazi, sia interni
che esterni , con flussi molto intensi di passeggeri, che sono distribuiti anche su
molteplici code e costretti a sostare per lunghi periodi in attesa con bagagli sia
leggeri sia pesanti. Le funzionalità di video analytics a supporto della sicurezza sono
molteplici, tra cui:

 Controllo oggetti abbandonati
 Controllo perimetrale (zona
aeromobile)
 Monitoraggio code
 Monitoraggio transiti anomali
 Identificazione pattern sospetti

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Gli esercizi commerciali, oltre ad avere ovvie esigenze di controllo ai fini della
sicurezza, possono trarre vantaggio anche da informazioni raccolte per
migliorare il servizio offerto ai clienti e per analizzare l’orientamento dei clienti:

 Conteggio e analisi dei transiti
 Analisi punti di attrazione
 Identificazione colli di bottiglia
 Ottimizzazione delle file
 Analisi della reazione dei clienti

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Nel settore dei trasporti, in particolar modo, le applicazioni che possono
richiedere l’utilizzo di video anlytics sono molteplici, per evidenziare eventi che
possono rappresentare un rischio per la sicurezza, intralcio al traffico, :

 Analisi del traffico e velocità
 Identificazione veicoli fermi
 Identificazione violazioni
 Riconoscimento targhe
 Mezzi abbandonati
 Segnalazione incidenti

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I porti hanno la caratteristica di ospitare una grande varietà di mezzi, persone e merce in
transito: navi e barche di vario tipo e dimensione, passeggeri, addetti ai lavori, mezzi di terra,
ecc. Le minacce alla sicurezza del porto e all’incolumità dei passeggeri sono molteplici ed il
monitoraggio di ciò che sta avvenendo trova beneficio nella identificazione rapida di alcuni
eventi anomali, che possono essere evidenziati dalle applicazioni di video analytics:

 Classificazione e identificazione delle
imbarcazioni in transito
 Identificazione posizione, direzione e
velocità delle imbarcazioni
 Identificazione automatica
movimenti anomali
 Verifica anomalie e conteggio nelle
operazioni di imbarco e sbarco
 Segnalazione incidenti
 Controllo automatico delle
videocamere PTZ

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Lo scopo di un progetto è soddisfare l'esigenza del cliente e risolvere il suo problema
al meglio. La spinta verso una soluzione di VA può essere di natura economica o
finalizzata esclusivamente ad aumentare il livello di sicurezza.

Spesso i clienti si sono già informati riguardo a soluzioni disponibili sul mercato e
possono avere aspettative poco realistiche riguardo a ciò che le applicazioni di VA
possono offrire, sia in generale, sia nel loro caso particolare.

E’ importante chiarire che la scelta del software di VA incide solo in piccola parte sul
risultato. In un progetto di VA, il software è come la punta di un iceberg. Se una o più
delle altre componenti del progetto falliscono, il VA non funzionerà come previsto.

Anche i migliori applicativi di VA non possono offrire le prestazioni desiderate se integrati
in un sistema disfunzionale di videosorveglianza.

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VCA

Video
Management
System
Configurazione
videocamere

Hardware videocamere

Custodia videocamere e fissaggio

Luce artificiale (se necessario)

Comunicazione (rete o fibra) e alimentazione

Zona monitorata (idonea per la sorveglianza)

Comprensione dei requisiti e soluzione concettuale

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 Quali sono le aspettative del cliente
-> "Troppo CSI?”
 Di che cosa ha realmente bisogno?
 Quali sono le minacce?
 Come viene misurato il successo?
-> tasso di rilevamento vs tasso di falsi allarmi
-> prezzo vs prestazioni
-> …
 Quale soluzione di VA è la più adatta il progetto?

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 Ci sono oggetti visibili /distinguibili nella zona monitorata?
 C’è tanta attività nella zona / background?
 Ci saranno molti oggetti nella zona monitorata?

Esempio ambienti non idonei

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 Definizione della rete di comunicazione e
alimentazione
 per impianti più grandi decidere tra un
sistema centralizzato o un sistema di VCA e
VMS distribuito.
 Scelta tra soluzione VCA e/o VMS centralizzata o
distribuita
 E’ necessario considerare nel calcolo
dell’energia necessaria anche le eventuali luci
artificiali

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Illuminazione
errata

Soluzione
ideale

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La qualità dell'immagine è fondamentale per il coretto funzionamento di un
sistema VCA; aspetti importanti da non sottovalutare:
 Fissaggio videocamere – disturbo da vento e vibrazioni del terreno
da macchine passanti
 Evitare il posizionamento troppo basso e l’orientata in orizzontale
 Evitare videocamera senza paraluce

Esempio posizionamenti non idonei

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Le applicazioni di VA non richiedono necessariamente
immagini ad altra definizione, né un elevato frame rate;
tuttavia è importante garantire sempre:
 poca distorsione
 frame rate costante
 buona sensibilità nel caso scarsa illuminazione
 tolleranza ai cambiamenti d’illuminazione
 minimo rumore termico
(meglio immagini scure che disturbate)

Di regola le applicazioni centralizzate di Vasi applicano flussi MJPEG.
E’ possibile prevedere flussi distinti per VA e altre applicazioni (es:
registrazione).

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Il VMS è una parte molto importante della
soluzione Analytics. Nella maggior parte dei casi è
l'unica interfaccia utilizzata dal cliente.

Il modo con cui vengono segnalati gli allarmi
influisce notevolmente sull’esperienza dell'utente
finale e sull'utilità dell'intera soluzione.

Le applicazioni di VA commerciali sono
normalmente progettate per essere integrate con
diversi VMS high-end.
.

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 Asset protection
 Intrusion detection
 People slip and fall detection
 People counting
 License plate detection

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VPN

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VA on Camera

 Si sfrutta HW già presente a
bordo delle videocamera

 VA applicato a monte della
compressione immagini

VPN
 Massima scalabilità
aggiunta videocamere
con

Vincoli imposti dalla
! potenza dell’HW

Disponibilità applicazioni
! vendor-dependent

Mono-camera vision e uso
! limitato di sensori esterni

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VA on Edge

 VA applicato a immagini poco
compresse

 Massima scalabilità al crescere
dell’installazione

VPN
 Parziale indipendenza
tecnologia
dalla

 Compatibile con l’uso di multi-
camera vision e sensori esterni

Necessità di hardware
! aggiuntivo

Necessità di definire un
! alloggiamento adeguato

®

VA on Local VR

 VA applicato a immagini poco
compresse

 Buona compatibilità
videocamere alternative
con

VPN
 Compatibile con l’uso di multi-

 Possibilità di integrare VR e VA
nello stesso HW

La qualità dipende dalla rete
! locale

L’hardware deve essere
! opportunamente dimensionato

®

VA on NOC

 Massima flessibilità e
indipendenza dalle videocamere
e

 Ottimizzazione dell’hardware su
scala WAN

VPN  Compatibile con l’uso di multi-

Limiti imposti da esigenze di
! compressione

Criticità nella progettazione
! della rete

®

Approccio ibrido

 Si sfruttano al massimo le
potenzialità delle videocamere

 Massima scalabilità e flessibilità

VPN
 Compatibiità con multi-camera
vision e uso di sensori esterni

 Uso minimo di hardware
aggiuntivo

Maggiore complessità di
! progettazione e gestione

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 Localizzazione 3D dei  Identificazione delle
target, attraverso la modellizzazione minacce sulla base di :
del terreno, e la conseguente
calibratura della videocamere  Posizione
 Integrazione visuale con mappe  Altezza
 Velocità
 Direzione
 Ingombro

v
h

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 Possibile utilizzo di immagini
«stereo», integrando il video di
due telecamere, per una
migliore identificazione dei
target quando l’uso della ripresa
2D non è sufficiente.

 Tracking :tramite l’uso di
videocamere PTZ è possibile
puntare in automatico sugli
oggetti che rappresentano
possibili minacce e zoomare
sulla scena;
 Semplificazione per gli operatori
della sicurezza;
 Registrazione più accurata degli
eventi critici.

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Con la cucitura degli immagini provenienti da molteplici telecamere si ottiene un unico flusso video
con una visione panoramica dell’area sorvegliata. Consentendo all’operatore e/o al al sistema di video
analytics di tracciare eventuali intrusioni in tutta la scena sorvegliata senza interruzioni.

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Soluzione in grado di combinare in tempo reale immagini provenienti da sorgenti di tipologia diversa
(termico e visible-band) con funzionalità di zoom. Il sistema è in grado di fornire un quadro efficace
con situazioni in condizioni di giorno e di notte, su obiettivi vicini e lontani e attraverso il fumo, la
nebbia e altre condizioni visive avverse o occluse.

La soluzione è disponibile anche come unità
integrata, (Digital Barriers) che comprende un
sensore combinato termico e visivo e un’unità di
elaborazione che è in grado d’integrare sensori
di terze parti.

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Xtrust partecipa al consorzio D-SenS (Depth Sensing System for People Safety).

In D-Sens creeremo un framework con soluzioni di video
analytics nei settori orientati alla sicurezza umana: Smart
Building, Assisted living e Sicurezza.
I partner del consorzio sono composti da centri di ricerca e PMI
dei paesi Italia, Francia, Olanda, Finlandia e Austria, favorendo
l’apporto di conoscenze e requisiti provenienti da un più ampio
mercato.
Lo sviluppo sarà concentrato intorno a sensori di rilevamento d'immagini con informazioni di
profondità (visione in 3D) che forniscono preziose informazioni complementari alla classica visione
2D aumentando notevolmente l'efficienza della Computer Vision. A differenza delle normali
telecamere, questi sensori di profondità come ad esempio telecamere time-of-flight forniscono in
uscita un'immagine che contiene l'informazione della distanze degli oggetti visibili, la cosiddetta
"mappa di profondità" che permette nuove possibilità e affidabilità per l'analisi automatica degli
eventi in una scena monitorata. L'arrivo di nuovi sensori a basso costo come ad esempio la Kinect
della Microsoft sono sufficientemente economici per essere utilizzati in applicazioni di ogni giorno e
per un mercato di massa.

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Le applicazioni commerciali di video analytics risolvono gran parte delle esigenze più comuni,
configurando un numero elevato di parametri, per adattarsi a contesti applicativi anche molto
diversi.
Rimangono tuttavia alcuni casi particolari, nei quali non è possibile identificare una soluzione
commerciale pronta all’uso, e questo può accadere per diverse ragioni, e per esempio:

 quando l’informazione che si vuole estrarre dai video non
rientra nei casi “tipici” comunemente richiesti;
 quando è possibile integrare nella scena informazioni
provenienti da sorgenti (es: sensori) diversi;
 quando risulta opportuno portare una applicazione su uno
specifico hardware (non supportato dalle applicazioni
commerciali), ad esempio per supportare una migliore
scalabilità del software;
 quando si vuole introdurre un nuovo stadio elaborativo nella
catena applicativa, ad esempio per sfruttare meglio
l’informazione all’interno di un particolare spettro visivo.

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• Conversione di formato
Conversion • Applicazioni di filtri, ottimizzazione

• Estrazione delle parti di interesse
Background
Subtration
• Eliminazione informazioni irrilevanti

• Trasformazioni geometriche
Mapping • Eventuale fusione 3D

• Eventuale integrazione con altre informazioni
Detection • Logica applicativa: riconoscimento eventi

• Eventuali calibrazioni e adattamenti
Integration • Integrazione con ambiente NVR / PSIM

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Progetto sviluppato per rendere più efficace l’identificazione di bagagli
abbandonati in aree critiche.

Obiettivi:

 Utilizzare l’informazione proveniente da molteplici
videocamere (più di 2 videocamere fisse) per riconoscere in
maniera più accurata gli oggetti che si inseriscono nella scena
 Semplificare le operazioni di calibrazione delle videocamere
 Sfruttare HW basato su GPU e software scalabile per
implementare il mapping e algoritmi più sofisticati di
background subtraction.

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Fasi impegnative più impegnative in termini di processing sono il background
subtraction ed il mapping:

• Input: 720 x 576px a
colori
Background • Output: 720 x 576px
BW
Subtration

• Trasformazioni
omografiche
Mapping • Fusione sorgenti

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La fusione dei profili rappresentanti gli
oggetti, ripresi da più videocamere produce una
informazione visiva combinata, che prende una
forma caratteristica di stella.
La sovrapposizione di almeno tre profili produce
una informazione chiamata «blob».
I «blob», che vengono classificati tramite un codice,
la posizione e dimensione, consentono di
identificare in maniera più accurata gli oggetti che
toccano il pavimento.
Le informazioni relative ai profili combinati ed i
blob vengono gestite per identificare situazioni
anomale.

®

L’utilizzo di GPUs consente di rendere più performante l’utilizzo
dell’applicazione. La scalabilità del codice consente di utilizzare l’applicazione
anche in contesti che prevedono l’utilizzo di numeri elevati di videocamere
ed applicare algoritmi più sofisticati di background subtraction.
La seguente tabella propone un raffronto tra le prestazioni ottenute
utilizzando l’algoritmo A-BGS di background subtraction con un processore
convenzionale vs. la stessa applicazione che fa utilizzo di GPU.

Hardware Image Size Throughput

Intel Core 2 Duo CPU E7600 @3,06 GHz 720x576 2,79 fps
GeForce GTX 550 Ti 720x576 26,35 pfs

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 Le applicazioni di video analytics non sono solo
mature, ma spesso possono produrre risultati che
superano le aspettative
 Aspetto fondamentale è l’accuratezza nella
gestione di tutto il progetto, a partire dalla
corretta definizione del requisito, passando per
una corretta progettazione di tutti gli elementi che
entrano a far parte dell’architettura, avendo
chiare in mente le esigenze di analytcs.
 Molto si può ottenere da soluzioni
economiche, pronte all’uso. Quando queste non
soddisfano il requisito, è possibile progettare
l’applicazione partendo dal requisito.

®

Grazie per l’attenzione.

Domande?

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