V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Введение

В современном мире из-за сложившейся сложной геополитической обстановки все больше внимания уделяется системам обеспечения безопасности людей, неотъемлемым элементом которых являются системы видеонаблюдения. За последние десятилетия и до сих пор главным трендом в развитии систем видеонаблюдения является повышение их интеллектуального уровня. Уже существует большое количество компаний, которые предлагают на рынке продукты, выполняющие обработку, анализ, хранение и отображение видеоданных, позволяя объединять в единую систему множество серверов и рабочих мест мониторинга. Такие продукты включают в себя специальные интеллектуальные модули, которые позволяют решать задачи обнаружения и распознавания лиц, перехвата объектов, интерактивного поиска, распознавания номеров и т.д.

В то же время сама система видеонаблюдения может подвергаться атакам злоумышленников. Для обнаружения таких действий саботажного характера некоторые системы видеонаблюдения имеют в своем составе специализированные интеллектуальные модули – детекторы саботажа, или сервисные детекторы.

Одна из систем видеонаблюдения (система MACROSCOP) разрабатывается пермской компанией «Сателлит Инновация». Основной упор в продукте сделан на разнесение функций настройки системы и просмотра, что позволило максимально упростить интерфейс оператора. В данном программном обеспечении (далее ПО) реализованы такие интеллектуальные модули, как детектор автомобильных номеров, лиц и поиск по фотографиям в архиве, то есть можно предоставить системе фотографию или указать приметы, и MACROSCOP покажет все похожие объекты, в том числе и в архиве. Однако, к сожалению, в ней отсутствует функция детекции саботажа, поэтому система является не до конца защищенной от действий злоумышленников.

Целью данной работы является реализации детекторов саботажа как интеллектуального модуля, реализованного в виде плагина для системы IP-видеонаблюдения MACROSCOP, в котором должны быть реализованы средства выявления засветки, расфокусировки, перекрытия и отворота камеры.

Для достижения указанной цели должна быть решена задача проведения обзора уже существующих алгоритмов решения поставленной задачи, их сравнительного анализа с целью выявления наиболее эффективного алгоритма. На основании изученных материалов усовершенствовать предложенные ранее собственные алгоритмы или создать новую реализацию детекторов саботажа для ПО MACROSCOP. Провести полномасштабные испытания плагина в реальной системе видеонаблюдения.

Оценить эффективность работы существующих сервисных детекторов в других системах. Сравнить эффективность работы собственной реализации с существующими алгоритмами детекции саботажа.

Одной из основных задач также является внедрение данного плагина в систему IP-видеонаблюдения Macroscop и его дальнейшее сопровождение.

Открытость, адаптируемость и интероперабельность детекторов саботажа

Использование подхода открытых систем выгодно и производителям, и пользователям. Прежде всего открытые системы обеспечивают естественное решение проблемы поколений аппаратных и программных средств. Производители таких средств не вынуждаются решать все проблемы заново; они могут, по крайней мере, временно продолжать комплексировать системы, используя существующие компоненты.

Стоит отметить, что при этом возникает новый уровень конкуренции. Все производители обязаны обеспечить некоторую стандартную среду, но вынуждены добиваться как можно лучшей ее реализации.

Применение подхода открытых систем в настоящее время является основной тенденцией в области информационных технологий и средств вычислительной техники, поддерживающих эти технологии. Идеологию открытых систем реализуют в своих последних разработках все ведущие фирмы – поставщики средств вычислительной техники, передачи информации, системного программного обеспечения и разработки прикладных информационных систем. Их результативность на рынке информационных технологий и систем определяется согласованной научно-технической политикой и реализацией стандартов открытых систем.

Открытая система – это система, реализующая открытые спецификации на интерфейсы, службы и форматы данных достаточные, чтобы обеспечить возможность переноса прикладных систем, разработанных должным образом, с минимальными изменениями на широкий диапазон систем, совместную работу с другими прикладными системами на локальных и удаленных платформах и взаимодействие с пользователями в стиле, облегчающем последним переход от системы к систем.

Открытая спецификация - общедоступная спецификация, которая поддерживается открытым, гласным согласительным процессом, направленным на постоянную адаптацию новой технологии, и соответствует стандартам. Ссылка на источники

Адаптируемая система – система, в которой включены механизмы настройки, но не автоматические, а предлагаемые пользователю.

Интероперабельность – способность систем обмениваться информацией и совместно использовать эту информацию.

Так как система MACROSCOP предоставляет комплект средств разработки, который позволяет специалистам по программному обеспечению создавать приложения, то удобнее всего было реализовать детекторы саботажа в виде независимо компилируемого программного модуля, динамически подключаемого к основной программе. Плагин использует протоколы взаимодействия с системой видеонаблюдения, которые представляют собой открытый API. Поскольку разрабатываемый плагин в своей работе задействует функциональность системы MACROSCOP, он не может быть использован независимо. Однако, в случае установки системы MACROSCOP, пользователь может подключить данную библиотеку благодаря документированному интерфейсу взаимодействия и задействовать возможности, реализуемые разрабатываемым плагином. Подобный приём может быть использован для переиспользования полученных наработок в других системах.

На рис.1 приведён вид окна конфигуратора MacroscopDemo, на котором показано подключение плагина детекторов саботажа.

Рис.1 Конфигуратор системы Macroscop

Адаптируемость (способность систем приспосабливаться к изменениям среды, окружения) является одним из наиболее важных требований, предъявляемых к информационным системам (ИС) различного назначения. Адаптируемость рассматривают достаточно широко, включая в это понятие такие взаимосвязанные нефункциональные требования как способность к развитию, гибкость, расширяемость, интероперабельность, т.е. её можно рассматривать на разных уровнях, в данной системе пользователю предоставляется возможность выбрать, какое саботажное действие он хочет контролировать, и задать необходимые пороговые значения для наблюдения (см. рис. 2).

Рис. 2 Настройки плагина детекции саботажа

Разработка внешних интеллектуальных модулей для MACROSCOP

Пакет разработчика MACROSCOP SDK предоставляет возможность создавать внешние модули, позволяющие расширить существующий функционал программного комплекса MACROSCOP. Каждый модуль представляет собой динамически подключаемую библиотеку (DLL), функционирующую в среде .NET. При запуске сервера, клиента или конфигуратора (далее в тексте - хост) происходит поиск внешних модулей в папке Plugins запускаемой программы с их последующей загрузкой. Каждый внешний модуль обязан предоставлять не менее одной реализации интерфейса IPlugin:

public interface IPlugin

{

///

/// Возвращает уникальный идентификатор модуля

///

Guid Id { get; }

///

/// Возвращает название модуля

///

string Name { get; }

///

/// Возвращает название производителя модуля

///

string Manufacturer { get; }

///

/// Инициализация модуля.

/// Вызывается хостом на этапе регистрации модуля в системе.

///

/// Интерфейс хоста

void Initialize(IPluginHost host);

}

На этапе загрузки модуля для каждой реализации интерфейса IPlugin со стороны хоста вызывается метод инициализации(Initialize), в качестве аргумента которому передается интерфейс IPluginHost предоставляющий сервисные методы хоста:

public interface IPluginHost

{

///

/// Получает интерфейс менеджера протоколов

///

///

IMcLogMgr GetLogManager();

///

/// Регистрация класса интеллектуального анализа

///

/// Тип (класс) аналитика

void RegisterAnalyst(Type analystType);

///

/// Регистрирует внешнее событие

///

/// Тип (класс) события

void RegisterExternalEvent(Type eventType);

}

Сервисные методы хоста предоставляют возможность протоколирования ошибок, возникающих в процессе работы модуля, с помощью интерфейса IMcLogMgr, получаемого соответствующим методом GetLogManager(). Кроме того, интерфейс IPluginHost позволяют регистрировать в системе исполнителей различных задач. Одним из типов таких исполнителей является класс интеллектуального анализа (далее в тексте - аналитик), регистрируемого в системе с помощью метода RegisterAnalyst. Этот тип исполнителя реализует покадровый анализ видеопотока (или звукового потока), что позволяет реализовать, например, детекторы саботажа.

Каждый пользовательский класс аналитика должен быть унаследован от базового класса VideoAnalyst, а также он должен переопределить все абстрактные методы базового класса и, при необходимости, виртуальные свойства. Кроме того, производный класс должен иметь обязательный атрибут PluginGUINameAttribute, содержащий название аналитика, отображаемого в графической оболочке конфигуратора MACROSCOP. Если аналитик может быть настроен в конфигураторе, необходимо реализовать метод настройки SetSettings, а также указать атрибут PluginHasSettingsAttribute. Для информирования хоста о наличии собственного графического интерфейса, позволяющего просматривать события, используется атрибут PluginHasEventsViewerAttribute. При этом требуется реализовать метод ShowViewEventsDialog в пользовательском классе.

Поскольку каждый аналитик прикрепляется пользователем к тому или иному каналу безопасности в конфигураторе MACROSCOP, объект настроек PluginSettings состоит из 2 частей:

1. настройки, связанные с текущим каналом безопасности;

2. общие настройки аналитика, не зависящие от выбранного канала безопасности.

Если настройки аналитика едины для всех каналов безопасности, то достаточно заполнить только объект общих настроек. В противоположном случае, можно заполнить только объект специфических настроек канала. Объекты общих и специфических настроек являются пользовательскими, единственным требованием для них является возможность их сериализации, поскольку все настройки аналитиков хранятся в общей конфигурации MACROSCOP.

В процессе обработки видеокадров аналитик может передавать результаты своего анализа хосту с помощью генерации событий. Для этого необходимо зарегистрировать на стороне хоста внешнее пользовательское событие, содержащее описание всех необходимых полей для интерпретации результатов работы аналитика. Регистрируется событие с помощью метода RegisterExternalEvent интерфейса IPluginHost на этапе инициализации модуля. Пользовательское событие должно быть унаследовано от базового класса RawChannelEvent.

Описание алгоритмов детекции саботажа

Детектор расфокусировки камеры

Реагирует на потерю резкости изображения в случае:

• Расфокусировки объектива

• Наложения на объектив линзы или фильтра

• Тумана в поле зрения камеры

• Образования внутреннего или внешнего конденсата на оптике камеры

Ниже представлены оригинальный (Рис.3а) и расфокусированный (Рис.3б) кадры.

Рис 3а: ОригиналРис 3б: Расфокусировка

Для контроля расфокусировки камеры использовался следующий алгоритм: кадр разбивался на квадраты размером 8х8. Проверка размытости каждого квадрата начиналась в левом верхнем углу и заканчивалась в правом нижнем углу. В каждом квадрате подсчитывалось количество контрастных пикселей. Если значение пикселя превышало некоторый порог «сглаженности», то он считался контрастным и заносился в массив для запоминания дисперсий в квадратах 8x8. Если количество контрастных пикселей в квадрате ровнялось нулю, то считалось, что квадрат размыт. Далее подсчитывался общий процент размытости изображения и, если он превышал заданное значение, то камера считалась расфокусированной.

Детектор отворота камеры

Реагирует на изменение ориентации камеры:

• В результате поломки опоры камеры

• Преднамеренного отворота камеры нарушителем

На Рис.4а представлено оригинальное изображение с камеры видеонаблюдения, а Рис.4б демонстрирует отворот этой камеры.

Рис 4а: ОригиналРис 4б: Отворот

Чтобы отслеживать отворот камеры, был заведён список для хранения кадров (максимально хранимое количество - 5 кадров).

Детектор срабатывал в том случае, если превышалось значение порога для изменения границ при повороте.

Данный детектор саботажа являлся обучаемым детектором. Алгоритм построен на сравнении предыдущего и текущего кадров по яркости.

Значение яркости вычислялось следующим образом:

Яркость = 0.212671 * R + 0.715160 * G + 0.072169 * B,

где R – компонента красного цвета пикселя

G – компонента зелёного цвета пикселя,

B – компонента голубого цвета пикселя.

Если разность яркостей предыдущего кадра и текущего по модулю была больше некоторой константы, то накапливалась переменная, которая отвечала за отворот. Если в итоге она превышала пороговое значение, предусмотренное для изменения границ при повороте, срабатывал детектор отворота.

Детектор перекрытия

Реагирует на сильное затемнение изображения в таких случаях как:

• Закрытие объектива камеры

• Выход из строя осветителя

• Выход из строя системы автоматической экспозиции камеры (параметры экспозиции определяют, насколько тёмным или светлым окажется изображение, снятое камерой)

На Рис.5а и Рис.5б демонстрируется перекрытие камеры.

Рис 5а: Оригинал Рис 5б: Перекрытие

Отдельный алгоритм для отслеживания перекрытия камеры реализовывать не пришлось, так как это саботажное действие обрабатывалось детектором отворота.

Детектор засветки камеры

Реагирует на сильное осветление изображения в таких случаях как:

• «Ослепление» камеры при помощи постороннего источника света

• Выход из строя системы автоматической экспозиции камеры

Приведённый ниже Рис.6б представляет собой засветку видеокамеры, на которой до данного саботажного действия было изображение, соответствующее Рис.6а.

Рис 6а: Оригинал Рис 6б: Засветка

Алгоритм работы детектора засветки заключался в следующем: контролировалась гистограммы изображения, показывающая зависимость числа пикселей от яркости.

Гистограмма получалась следующим образом: каждый пиксель преобразовывался так, чтобы представлять яркость, основанную на взвешенном усреднении всех трёх цветов в этом пикселе (формула для яркости та же, что и в детекторе отворота). После преобразования всех пикселей в яркость, гистограмма строилась путём подсчёта пикселей для каждого из значений яркости.

По полученным результатам вычислялись значения среднего, медианы и стандартного отклонения. Детектор реагировал на резкое изменение любого из этих параметров и выдавал сообщение о саботажном действии над камерой.

На Рис.7а показана гистограмма Рис.6а, а на Рис.7б – гистограмма Рис.6б

Рис 7а: Гистограмма Рис.46 Рис 7б: Гистограмма Рис.6б

Результаты тестирования

Для тестирования детекторов саботажа были сняты специальные короткометражные видеоролики, которые включают в себя 30 саботажных воздействий на камеру (расфокусировка, перекрытие, отворот и засветка).

Результаты тестирования отображены в диаграмме, представленной ниже.

Заключение

На данном этапе работы плагин детекции саботажа был реализован, было проведено полномасштабное тестирование в реальных условиях.

Результаты тестирования детекторов саботажа в системе видеонаблюдения MACROSCOP показали, что в большинстве случаев предложенные алгоритмы работают корректно.

В дальнейшем планируется усовершенствовать реализованные алгоритмы, исключить ложные срабатывания детекторов, опробовать другие алгоритмы для выявления саботажных воздействий на камеру.

Библиографический список

1. Chung L., Subramanian N. Adaptable system/Software architectures // Journal of Systems Architecture: the EUROMICRO. Special issue: Adaptable system/Software architectures. Vol. 50, Issue 7 (July 2004). Pp. 365-366.

2. Ellwart D., Szczuko P., Czyzewski A. – Camera Sabotage Detection for Surveillance Systems, Springer, page 45-53, 2011.

3. Gil-Jimenez P., Lopez-Sastre R. J., Siegmann, P., Acevedo-Rodriguez J., Maldonado-Bascon S. – Automatic Control of Video Surveillance Camera Sabotage, Springer, page 222-231, 2007.

4. Macroscop SDK: Разработка внешних интеллектуальных модулей с использованием [электронный документ], (документация от 24 марта 2011 года).

5. Subramanian N., Chung L. Software Architecture Adaptability: An NFR Approach // Proc. Int. Workshop on Principles of Software Evolution (IWPSE`01) / Vienna, Austria. ACM Press, (September 2001). Pp. 52 61. [PDF] (www.utdallas.edu/~chung/ftp/IWPSE.pdf).

6. Актуальные проблемы механики, математики, информатики: сб. тез. науч.-практ. конф. (Пермь, 30 октября – 1 ноября 2012 г.) / гл. ред. В.И. Яковлев; Перм. гос. нац. исслед. ун-т. – Пермь, 2012.

7. Видеоаналитика и MagicBox [электронный документ], http://magicbox.agrg.ru/videoanalytics (ссылка действительна на 10 января 2013 года).

8. Интеллектуальные детекторы [электронный документ], http://www.video-iq7.ru/technology/detectors.html (ссылка действительна на 10 января 2013 года).

9. Кузнецов С. Открытые системы, процессы стандартизации и профили стандартов [электронный документ], http://www.citforum.ru/database/articles/art_19.shtml (ссылка действительна на 10 января 2013 года).

10. Программное обеспечение Macroscop [электронный документ], http://macroscop.com/products/software/ (ссылка действительна на 20 июня 2012 года).

11. Рынок видеоаналитики 2012: анализ и прогнозы [электронный документ], http://synesis.ru/ru/company/news/171-2012-12-17-rynok-videoanalitiki-2012 (ссылка действительна на 10 января 2013 года).

12. Сервисные детекторы – оценка работоспособности видеокамер и качества видеоизображения [электронный документ], http://www.itv.ru/products/image_processing/ (ссылка действительна на 10 января 2013 года).

13. Сервисные детекторы компании Синезис [электронный документ], http://synesis.ru/ru/surveillance/video/service-detectors (ссылка действительна на 10 января 2013 года).

14. Шарифуллин Р.Р., Программное обеспечение для IP-камер. Обзор зарубежных продуктов, журнал «Системы безопасности» №5, 2010, стр.144-147.

15. Шарифуллин Р.Р., Программное обеспечение для IP-камер. Обзор российских продуктов, журнал «Системы безопасности» №1, 2011, стр.144-147.

Научный руководитель: Старший преподаватель кафедры МОВС ПГНИУ, А.В. Дураков

Код для цитирования: Скопировать