בשנים האחרונות אירופה הייתה סצנה של אירועי חדשות שגרמו לקורבנות רבים, לקשיים ולחוסר ביטחון במרקם החברתי. התקפות טרור ופעולות פליליות אחרות שהתרחשו במהלך אירועים ציבוריים ובמקומות צפופים הפכו לפתע לעדיפות בפני האיחוד האירופי וסוכנויות אכיפת החוק של המדינות החברות. זהו תרחיש בעל תכונות הטרוגניות, כדי לעמוד בפני האיזון הנכון בין הגברת אמצעי הביטחון לשמירה על חירויות הפרט.
כיום יש טכנולוגיות שונות, הנקראות "חזון מלאכותי"(ראיית מחשב), אשר בעתיד הקרוב מאוד יוכלו לספק תמיכה קונקרטית למשטרה בשימוש במערכות מעקב וידאו. טכנולוגיות שפותחו על בסיס פעילות קבוצת המחקר זיהוי תבנית ויישומים מעבדה (מעבדה PRA - http://pralab.diee.unica.it) מאוניברסיטת קליארי מבצעת במסגרת פרויקט LETSCROWD (סוכנויות אכיפת החוק שיטות גורמים אנושיים וערכת הכלים לאבטחה והגנה על CROWDs בהתכנסויות המוניות), שהחל במאי 2017 ומומן על ידי הנציבות האירופית במסגרת תוכנית HORIZON 2020.
המטרה הכללית של LETSCROWD עוסקת בפיתוח מתודולוגיות אסטרטגיות ותפעוליות ופתרונות אסטרטגיים ניטור והגנה על ההמונים במהלך מפגשים ומפגשים במקומות ציבוריים, כמו תמיכה מחוקקת / המבצעת בטון בהגדרת א מודל אבטחה אירופי (מודל הביטחון האירופי) בהקשר של התכנסויות המוניות.
לטובת אכיפת החוק, יפותחו כלים טכנולוגיים שונים שיתמכו בפעילותם במפגשים המוניים, מכשירים שגם הם יהיו בוחנים בהפגנות מעשיות; הכשרה והדרכה פעילויות עבור אותם תינתן גם.
זהו למעשה אחד התפקידים העיקריים של מעבדת המחקר קליארי, גם המעורבים בפרויקט גם בתחומים אחרים (ניתוח של מדיניות אבטחה, ניתוח של מקורות מידע כגון רשתות חברתיות, הפצה וניצול של תוצאות פרויקט).
מערכות מעקב וידאו הפכו למציאות רחבות לניטור במקומות ציבוריים ופרטיים (בנקים, אצטדיונים, פרקים, מסילות ברזל, נמלי תעופה, וכו '), אזורי תעשייה, תשתיות כבישים עירוניות ובין עירוניות. כתוצאה טבעית, עבור מפעילי המעורבים ניטור, זה הופך קשה יותר, אם לא בלתי אפשרי, לפקח בזמן אמת על קטעי וידאו המיוצרים על ידי מערכות אלה; יש לכך השלכה ישירה על תגובה אפשרית אפשרית לאירועים או לפעולות "רלוונטיים או חשודים"; באופן דומה, במהלך סקר שנערך לאחר מכן, ניתוח של כל הקלטות וידאו זמין, על מנת לאחזר מסגרות רלוונטיות, עשויים לדרוש כמות מופרזת של זמן. המבוא של טכנולוגיות מתקדמות חזון מלאכותי כדי להפוך לפחות חלק של וידאו ניטור ופעילויות ניתוח הופך הכרחי. זהו למעשה הכיוון שבו המפיקים העיקריים של פתרונות מעקב וידאו נע כרגע, עם הקדמה של תכונות כגון איתור ומעקב אוטומטי של כלי רכב ואנשים, ואת ההכרה של לוחות רכב רישיון.
שקול עכשיו את התרחיש של עניין עבור LETSCROWD, כלומר ניטור של אירועים המוניים כגון אירועים, קונצרטים ואירועי ספורט, על ידי רשויות אכיפת החוק. במקרים כאלה, מספר המצלמות גדל באופן אקספוננציאלי (עשרות מכשירים במקרים מסוימים, וערך זה גדל במהלך אירועים "קריטיים"). מצלמות וידיאו יכול להיות מותקן במיוחד על ידי רשויות אכיפת החוק, כולל אלה רכוב על מטוסים (מסוקים ומערכות ניטור מרחוק, הידוע יותר בכינויו "מזל"ט"), או שהם עשויים שייכים למערכות מעקב וידאו קיימות המותקנות במקומות ציבוריים, אפילו על ידי אנשים פרטיים (למשל בבנקים ובאיצטדיונים). קטעי הווידאו המיוצר על ידי כל מצלמה לראות בדרך כלל על ידי מפעילים אחד או יותר אכיפת החוק בתוך חדר בקרה. בהתחשב במספר הגבוה של קטעי וידאו כאלה, כל מפעיל יצטרך לפקח, בזמן אמת, תמונות ממצלמות מרובות, לתקשר עם סוכנים בתחום, ובסופו של דבר להחליט כיצד לשנות את ההגדרות של מצלמות PTZ (Pan-tilt-zoom) על פי הצרכים המבצעיים (למשל על ידי שינוי מסגרת או זום). כל קטעי הווידאו נרשמים אף הם (לתקופה המוגדרת בחוק), וניתן לצפות בהם בהמשך במהלך כל חקירה של אירועים שהתרחשו במהלך האירוע.
בואו נסתכל מקרוב על כמה דוגמאות של פעילויות ניתוח וידאו קציני אכיפת החוק ייתכן שיהיה עליך לבצע במהלך אירוע המוני או לאחר שזה התרחש. מפעיל אשר צופה על אחד קטעי וידאו א התנהגות חשודה מן הפרט, עשוי לרצות להתאושש, אולי בזמן אמת, כל הסרטונים שבהם מופיע אותו אדם כדי להיות מסוגל לנתח את התנועות ופעולות, ולאחר מכן תוכל לתת הדרכה לסוכנים בתחום, למשל כדי לעקוב אחר אדם זה. כמו כן, במהלך חקירה, חוקר משפטי עשוי לרצות לאחזר את כל קטעי הווידאו המציגים נושא המתאר על ידי אחד או יותר מעדי ראייה (אשר עשויים גם לפעול בשטח) של אירוע או פשע שהתרחש במהלך האירוע. ניכר כי ניתוח "ידני" של כל הסרטונים הזמינים עשוי להימשך זמן רב מדי.
אם למפעיל יש תמונה של אנשים לחפש (כמו בתרחיש המתואר לעיל), ייתכן שיהיה ניתן להשתמש בטכנולוגיות זיהוי פנים ביומטריות (זיהוי פנים) כדי לבצע חיפוש אוטומטי על סרטונים זמינים. עם זאת, טכנולוגיות אלה יעילים רק אם הפנים גלוי בבירור ואם הוא ממוקם כמעט בחזית. זה לעתים רחוק מתרחש בהקשרי יישום כגון אלה לעניין LETSCROWD: בתמונות שנלקחו מעקב וידאו ב שטחים גדולים יחסית (למשל, ברחובות, בכיכרות, באולמות קונצרטים) פרצופים לא יכול להיות גלוי או לא עשוי להיות מוכר משום של גורמים שונים כגון מרחק מופרז מן המצלמה, חסימות של אנשים אחרים או חפצים בסצינה (בנוסף לתנוחה הלא חזיתית הנ"ל). במקרים אלו, המפעילים, על מנת להשלים את הזיהוי וההכרה, מבוססים על מאפייני עזר כגון מין, הופעת הבגדים, נוכחותם של אביזרים כגון כובעים או תרמילים; מאפיינים אלה משמשים בעיקר לתקופות קצרות (מספר שעות, או בכל מקרה באותו יום), שבו סביר שאדם אינו משנה את בגדיו; מסיבה זו הם נקראים גם "ביומטרי חלש", בניגוד"ביומטריה חזקה"ככל הפנים. במשך כמה שנים בתחום הראייה ממוחשבת אנו לומדים טכניקות זיהוי מחדש המבוססות על ההיבט של אדם במקום על הפנים (אדם מבוסס המראה זיהוי מחדש), אשר נועדו בדיוק כדי לאחזר באופן אוטומטי את קטעי הווידאו שנרכשו על ידי מערכות מעקב וידאו שבו אדם מופיע שיש לו תמונה זמין, בדרך כלל המסופק על ידי המפעיל, באופן דומה, במקרה שבו רק תיאור המראה של אדם זמין , אנו לומדים טכניקות חיפוש תמונות של אנשים שהופעתם מתאימה לתיאור שסופק על ידי מפעיל במונחים של קבוצה מוגדרת מראש של "תכונות" הקשורות למאפייני הבגדים (לדוגמה, צבע), למין, וכן אביזרים כגון אלה שהוזכרו לעיל, טכניקות אלה נקראים תכונה מבוססי אנשים החיפוש.
איך הכלים של אדם מבוסס המראה מחדש זיהוי אנשים מבוססי תכונות חיפוש האם הם יכולים לתמוך באופן קונקרטי בקציני אכיפת החוק ובחוקרים? נחזור לדוגמה של מפעיל שמבקר באדם חשוד בסרטון, ורוצה לאחזר סרטונים אחרים שבהם הוא מופיע. המפעיל יכול לעצור את הווידאו, "לחתוך" את התמונה של אותו אדם מתוך מסגרת, ולהתחיל את התוכנה זיהוי מחדש של האדם. תוכנה זו תשווה את התמונה הנכנסת עם כל התמונות של אנשים כי התוכנה תהיה אוטומטית החילוץ, הפעלה "מאחורי הקלעים" (ברקע) בזמן אמת על כל קטעי וידאו זמינים; בסוף ההשוואה, הוא יחזיר למפעיל את רצף של תמונות כאלה, הורה לפי הדמיון עם התמונה של האדם כדי לחפש. המפעיל יוכל לגלול דרך רצף זה, כדי לגשת למידע "הקשר" על כל תמונה (לדוגמה, המיקום של מצלמת הווידאו המתאימה ואת רגע הזמן שבו התמונה צולמה), וכן להציג את מסלול וידאו תואם.
תוכנה של חיפוש מבוסס אנשים מבוסס תכונות יש פונקציונליות דומה. אחזור לדוגמא של התיאור של אדם שספק עד, חוקר יכול להיכנס דרך ממשק מתאים, האלמנטים של תיאור זה, התואמים את תכונות ברירת המחדל שמספקות תוכנה (למשל, אדם עם חולצה ומכנסיים אדומים לשחורים); התוכנה ואז לאחזר את כל התמונות של אנשים שחולצו בעבר (באופן אוטומטי) מכל קטעי וידאו זמין, ולהראות למשתמש את רצף של תמונות כאלה מסודרים לפי מידת ההתאמה עם התיאור שסופק. גם במקרה זה המשתמש יכול לגשת למידע ההקשר ואת המסלול וידאו של כל תמונה משוחזרת.
שני הכלים המתוארים לעיל מאפשרים לכן לצמצם את זמן החיפוש הידני על הסרטונים הזמינים, ויכולים גם לאחזר תמונות של אנשים בעלי עניין שיכלו להימלט מהמפעיל. אחת הפעילויות של המעבדה PRA ב LETSCROWD מורכב דווקא בפיתוח של אב טיפוס של כלים אלה, וכן אימות שלהם במקרים שימוש מציאותי על ידי רשויות אכיפת החוק המעורבים בפרויקט.
קבוצה נוספת של פעילויות המבוצעות על ידי אכיפת החוק במהלך אירועים המוניים נוגעת למעקב אחר קהל; דוגמאות טיפוסיות הן אומדן מספר האנשים הנוכחים באזור נתון ואיתור התנהגות שעלולה להיות מסוכנת או חשודה, כגון נוכחותו של אדם אחד או יותר הפועלים באמצע קהל המתנועע לאט. פיתוח של טכניקות מסוגל לפקח באופן אוטומטי על קהל היא מטרה רדוף בתחום המחקר חזון מלאכותי במשך יותר מעשרים שנה; עם זאת, זה דורש יכולת לנתח ולפרש את התוכן של תמונות וסרטונים כי הוא עדיין לא בהישג יד של הטכנולוגיות הקיימות, אלא באמצעות פתרונות אד הוק ביישומים מוגבלים מאוד מוגדר היטב. בהקשר זה, מטרת PRA במעבדת LETSCROWD הוא לנתח את מצב טכנולוגיות ראייה ממוחשבת אמנות לניטור ההמונים, לבין התפתחות של אבות טיפוס של מערכות שיכולות לתמוך מפעילים את המשימות הבאות:
- אמידת הצפיפות או מספר האנשים באזור מסוים שצולמו על ידי מצלמת וידאו;
- זיהוי של כיוונים עיקריים ומהירויות תנועה בתוך קהל;
- זיהוי של התנהגות "לא תקינה" בקהל עקב:
- שינויים פתאומיים בצפיפות (למשל בשל בריחה המושרה פאניקה);
- העולה על ערך מרבי מוגדר מראש של הצפיפות או מספר האנשים באזור מסוים;
- אנשים או קבוצות הנעים בכיוונים שונים או במהירויות שונות מאלה ה"נורמליים "בהקשר נתון.
בפרט, תוך לקיחה בחשבון את הקושי אוטומציה של משימות כאלה, טיפוס שפותח על ידי מעבדת PRA יהיה סוג חצי אוטומטי: כלומר, תצטרך ליצור אינטראקציה עם המפעילים, הפחתת עומס העבודה, אך משאיר להם את ההחלטה הסופית על הפרשנות של תאריך הסצינה. כדי לתת דוגמה מוחשית, הכלי המוקדש לאיתור התנהגות חריגה יכול למשוך את תשומת הלב של המפעיל לסצינה מסוימת שבה הוא זיהה ירידה פתאומית בצפיפות של אנשים, אבל עוזב את המפעיל להעריך אם ההתנהגות ההמון הוא כזה הדורש פעולות כגון התערבות של מפעילי השטח, או אם מדובר במצב שאינו כרוך בסכנה ממשית, ובכך למנוע התראות שווא פוטנציאליות.
LETSCROWD הפרויקט מתואם על ידי etra Investigación y Desarrollo SA (ספרד) ו כרוכה שותפים שש עשרה משמונה מדינות האיחוד האירופי (מוסדות מחקר פרטיים וציבוריים, אוניברסיטאות, אכיפת החוק ורשויות ציבוריות) הפועלות בתחומים קריטיים של ממשל, ביטחון, אנרגיה, כספים, תחבורה ושירותים. בנוסף מעבדת PRA, השותפים האיטלקים כוללים: חברת הייעוץ הכחולה עמוק, ספין אוף אקדמית של מעבדת PRA, Pluribus אחת, הפועלת בתחום אבטחת המידע, ומשרד הפנים - משטרת המדינה, המחלקה ציבורית אבטחה. רשויות האכיפה אירופיות אחרות הכרוכות קונסורציום כוללים גופים ברמה הראשונה: policia העירוני דה מדריד - Ayuntamiento de Madrid (ספרד), אוניברסיטת אפלייד מדעי - לענייני משטרה (גרמניה), Voorkempen המשטרה המקומית (LEA-בלגיה), Ministerio da מנהל כללי - Poliacia de Segurança Pública (פורטוגל) ומשרד הפנים (רומניה).
הפרויקט קובע אפוא יעדים שאפתניים, בעלי השפעה ניכרת על חייהם של אזרחי אירופה ועל עבודתם של רשויות ביטחון הציבור. פרטים נוספים על הפרויקט ניתן למצוא באתר https://letscrowd.eu (מהאתר הם נגישים אז טוויטר ו LinkedIn ערוצים חברתיים המוקדש פעילויות הפרויקט). LETSCROWD החלה בשנה, עם תוצאות חלקיות משביעות רצון, ו 2019 יושלם באוקטובר, משאיר מורשת מעניינת למכוני מחקר ומבני הפעלה.
מחברים / מחברים
פרופ 'ג'ורג'יו פומרה, פרופסור חבר במערכות מידע, במחלקה להנדסת חשמל ואלקטרוניקה של אוניברסיטת קליארי.
ד"ר ריטה Delussu, דוקטורט סטודנט, המחלקה להנדסת חשמל ואלקטרוניקה של אוניברסיטת קליארי.
מתאו מאורי, ראש הפצה מדעית, זיהוי תבנית ויישומים מעבדה, המחלקה להנדסת חשמל ואלקטרוניקה של אוניברסיטת קליארי.
(צילום: אינטרנט)
קישורים שימושיים:
