Aproximadamente 320 mil personas mueren por ahogamiento en el mundo cada año. Es la tercera causa principal de muerte y representa aproximadamente el 7% de las muertes relacionadas con lesiones. Las ciudades costeras de todo el mundo albergan aproximadamente al 60% de la población mundial. Los hombres y los niños de este segmento de la población corren mayor riesgo de ahogarse debido al mayor acceso al agua. En países desarrollados como China y Estados Unidos, el ahogamiento es, respectivamente, la primera y la segunda causa principal de muerte por lesiones entre los niños de 1 a 14 años.
Rusia es uno de los líderes mundiales en recursos hídricos: 2,7 millones de lagos, 2,8 millones de ríos con una longitud total de 12,4 millones de km y 30 mil embalses. La proximidad de los asentamientos a los cuerpos de agua y el mayor acceso de las personas al agua es un factor de riesgo significativo de muerte por ahogamiento para una parte importante de la población de nuestro país. Cabe señalar que, según Rosstat, el número de muertes por ahogamiento en Rusia está disminuyendo cada año. Entonces, para el período de 2011 a 2019, el número de muertes se redujo a más de la mitad (de 8272 a 3935 casos de ahogamiento, respectivamente). Para evitar el ahogamiento, tales medidas organizativas se utilizan principalmente como la instalación de letreros especiales y cercas alrededor de los lugares para nadar, enseñar a los niños a nadar, realizar entrenamientos para salvar vidas, informar sobre la profundidad del depósito y el espesor del hielo,advertencia oportuna sobre una tormenta o inundación (notificación de voz y SMS).
¿Son suficientes las medidas adoptadas para garantizar la seguridad de las masas de agua?
Evaluaremos el potencial para mejorar el nivel de seguridad en los cuerpos de agua mediante el análisis comparativo de la efectividad de las medidas para garantizar la seguridad en las carreteras (10,8 mil puestos de grabación de fotos y videos, puestos fijos, así como tripulaciones móviles) y seguridad de las áreas de agua (12 mil puestos y puestos de rescate ). La relación entre el número de muertes en 2019 por ahogamiento (alrededor de 4 mil personas) y las que murieron en accidentes de tránsito (13,3 mil personas) es de 1: 3; mientras que la proporción de embarcaciones pequeñas registradas (1,5 millones) a vehículos (53 millones) es 1:35. Al mismo tiempo, la relación entre el número de violaciones registradas de las reglas para el uso de cuerpos de agua (34 mil) y las violaciones de tráfico (106 millones) es 1: 3000, quecaracteriza la insignificancia de las medidas preventivas para reducir la mortalidad en los cuerpos de agua . Los puestos y estaciones de rescate no están equipados con complejos de monitoreo técnico especiales que permitan registrar violaciones de las reglas para la operación de cuerpos de agua (similar a los complejos de grabación de fotos y videos). El control de la seguridad en los cuerpos de agua está totalmente a cargo de los rescatistas (exclusivamente "factor humano").
Se debe reconocer que la tendencia generalizada a equipar las áreas comunes con herramientas de monitoreo está justificada. Así, el uso de sistemas de videovigilancia en parques y plazas permite reducir el número de infracciones cometidas y aumentar su tasa de detección, y el desarrollo de sistemas de grabación de fotografías y videos orientados a prevenir infracciones de tránsito ha hecho posiblepara reducir el número de muertes en accidentes de tráfico en Rusia durante cinco años en un 26% . Las cifras estadísticas muestran que el número de muertes en cuerpos de agua en comparación específica es un orden de magnitud mayor que en las carreteras. Esto da razones para creer que con la introducción y equipamiento generalizados de áreas de agua con medios técnicos especiales de monitoreo y el desarrollo de una cultura de actitud responsable hacia las reglas para el funcionamiento de los cuerpos de agua entre la población, existe un potencial significativo para reducir el número de ahogamientos. Estas propuestas ya han sido apoyadas por el Sindicato Profesional de Marinos y el Consejo de la Federación .
Según los expertos, las principales causas de accidentes en los cuerpos de agua que provocan ahogamientos en la actualidad son:
- Bañarse bajo la influencia de drogas y alcohol;
- Violación de las reglas para operar barcos;
- Arrogancia excesiva;
- Falta de conciencia de la gente sobre el peligro potencial;
- Nadar en lugares no equipados;
- Dejar a los niños desatendidos.
Según el Decreto del Presidente de la Federación de Rusia, hasta 2030, es necesario reducir el número de accidentes en cuerpos de agua en al menos un 20% en comparación con el indicador de 2019, y el número de muertes en cuerpos de agua debe reducirse en al menos un 18%. Para lograr las tareas establecidas, se requerirá un importante equipo técnico de rescatistas y servicios especiales .
Basadas en la accesibilidad y la funcionalidad, las soluciones existentes para garantizar la seguridad en los cuerpos de agua generalmente se basan en el uso de análisis de video.
Clasificación de algoritmos de análisis de video
Según la complejidad de la implementación de los algoritmos de análisis de video, se pueden dividir condicionalmente en tres clases de tareas de monitoreo:
1 Herramientas de análisis de video estándar , que teóricamente pueden ser implementadas por la mayoría de las "cámaras inteligentes" de los proveedores populares (Hikvision, Dahua, Axis, etc.):
1.1 Nadar en prohibido lugares y nado de un hombre "para boyas";
Este análisis de video, en teoría, es un caso especial del evento "una persona que cruza la zona prohibida", pero dado que los sistemas basados en modelos generales de enseñanza de detección de personas no están diseñados para detectar a una persona desde una parte de la imagen, la aplicabilidad real de los algoritmos generales sigue siendo cuestionable.
1.2 Aproximación peligrosa del barco a la zona de baño;
1.3 Encontrar personas en las barandillas de puentes, terraplenes, muelles.
Para analizar las limitaciones de aplicabilidad, analizaremos estos últimos, en el momento de la publicación del artículo, los sistemas de videovigilancia inteligente. Por ejemplo, Hikvision DeepinView. Por motivos de seguridad perimetral, las cámaras de la serie DeepinView 7 utilizan algoritmos de análisis de vídeo inteligente para reducir las falsas alarmas y personalizar las alarmas mediante la clasificación de objetivos. Puede configurar la alarma para que se active solo para personas o solo para vehículos que entren en el campo de visión de la cámara. Otra opción es configurar una excepción para que la cámara solo responda a los automóviles, por ejemplo.
La función de seguimiento automático opcional está diseñada para escenarios de baja actividad. La cámara solo responderá a objetos en movimiento, enfocándose en un objetivo específico, aumentando así la eficiencia del sistema de seguridad y ahorrando espacio de almacenamiento. Como muestra el análisis de funciones, el sistema separa sensiblemente las fases de detección y seguimiento, utilizando para estos últimos algoritmos como el "tracking sin detección (DFT)" en el que la detección de nuevos objetos no es constante, y las restricciones en el tamaño de los objetos de detección y el modelo utilizado hacen que esta solución sea aplicable principalmente en áreas de prohibición total o para control, por ejemplo, durante horas prohibidas.
Aproximadamente lo mismo es típico de todos los proveedores que lanzaron analistas en cámara en redes neuronales en 2020, pero las desventajas de los analistas en cámara siguen siendo las mismas: este es el bajo rendimiento de los procesadores de cámara, lo que conduce a restricciones en el número de analistas simultáneos e impone restricciones en el uso de ciertos modelos de cámara, cuyo costo obviamente más caro.
2 Cámaras de video con analítica de video basadas en tecnologías DEEPMIND (por ejemplo: IVA Bosch), que formalmente siendo analítica en cámara de hecho funcionan con la participación de receptores que tienen suficiente potencia para lanzar simultáneamente varios analistas de proveedores por canal y están involucrados en proxying interno:
2.1 Caída (salto) de una persona desde un puente , terraplén o muelle;
2.2 La salida de una persona en el hielo;
2.3 Incendio (explosión) en un cuerpo de agua;
2.4 Nadar sobre medios inflables y otros no destinados a estos fines;
3 Tareas que requieren una solución privada:
3.1 Una persona en peligro en el agua (riesgo de ahogamiento);
3.2 Caída de una persona bajo el hielo;
3.3 Abordaje de buques, varada de un buque encallado, naufragio;
3.4 Comportamiento humano sospechoso.
La solución de problemas de tercera clase de complejidad se basa en asegurar el seguimiento continuo del objeto de monitorización en combinación con algunas métricas particulares.
La implementación de la función de seguimiento humano continuo es una tarea bastante difícil incluso en "condiciones de laboratorio", pero en un entorno acuático o en el formato de análisis en cámara parece prácticamente irrealizable. Y esto es incluso si tomamos el problema de identificar objetos únicos por la combinación de sus rasgos característicos (ropa, dimensiones, rasgos de movimiento, etc.)
Un rastreador de objetos generalmente tiene tres partes: un modelo de apariencia, un modelo de movimiento y un modelo de actualización. El flujo general del algoritmo de seguimiento de objetos se describe a continuación: cada objeto rastreado se representa mediante simulación y el modelo de apariencia se establece en función de la información original. El modelo de apariencia se usa para ubicar un objeto en el marco actual. Con base en los resultados del seguimiento en relación al cuadro actual, la estrategia de actualización se utiliza para actualizar el modelo de apariencia para permitir que se adapte a los cambios en el objeto y el entorno, el principal problema de la continuidad del seguimiento es asegurarlo en el medio acuático al bucear o nadar bajo el agua cuando una persona desaparece temporalmente en el área de monitoreo.
, 3 :
- ( , ), 30 200 ;
- ( , ), 50 200 ;
- ( , ), .
Un hombre en la orilla : un objeto con unas dimensiones características de 100 a 200 cm de altura y de 30 a 70 cm de ancho y velocidades características de 2 a 6 km / h.
Hombre en el agua: nadador: un objeto con dimensiones características de 20 a 50 cm de alto y ancho y velocidades características de 1 a 4 km / h.
En promedio, la duración cómoda de la estancia de una persona normal bajo el agua cuando bucea es de unos 10 segundos. Por supuesto, la excepción son los profesionales del buceo y los aficionados, cuyo número relativo al número de vacacionistas es pequeño y puede atribuirse a errores en el sistema de medición (en la etapa de entrenamiento del modelo).
El principio fundamental de colocar cámaras de video en la playa es la necesidad de una vista completa (cobertura) de la playa y la zona de baño. Para excluir los "puntos ciegos", la colocación excesiva de cámaras, los errores de seguimiento al cambiar entre áreas de monitoreo (cuando se usan varias cámaras), se recomienda utilizar cámaras de CCTV panorámicas con varios sensores y un ángulo de visión horizontal de 180 °, que proporciona una imagen única del área monitoreada. con una sola cámara de video.
Por ejemplo, al colocar una cámara Hikvision DS-2CD6944G0-IHS (4MP x 6mm x 4) sobre un soporte a una altura de 4 metros a una distancia de 40 metros de la costa en el cuerpo de agua que estamos considerando: se proporcionará un indicador de precisión de más de 50 en la playa y en la zona de baño. píxel / metro, que es suficiente para rastrear a una persona tanto en tierra como en el agua.
Estas cámaras multisensor proporcionan una imagen única de la playa y el área de baño para el sistema de visión por computadora. En el análisis fotograma a fotograma de los cambios en el seguimiento de las personas en la imagen, el algoritmo proporciona estadísticas en línea de los objetos en el área de monitoreo y le permite identificar los "objetos anómalos", es decir, aquellos que "desaparecieron" o "aparecieron" en relación con los fotogramas anteriores y posteriores. La separación de "objetos anómalos" de la piscina principal de objetos en el agua se realiza mediante el uso de un conjunto de algoritmos característicos del comportamiento humano en el agua, como la velocidad, inercia y vector de movimiento del nadador, así como el tiempo cómodo y aceptable que pasa el nadador bajo el agua, lo que permite un cierto es más probable predecir la aparición de un nadador dentro de un cierto radio desde el punto de inmersión y verificar su identificación.Los eventos "anormales" también pueden ocurrir en el área de la playa. Por ejemplo, la obstrucción a corto plazo de un objeto por otro es un evento "normal" y simplemente debe ser entrenado en el algoritmo para excluir señales falsas, y un objeto dejado desatendido ya debería despertar sospechas entre los servicios especiales.
¿Por qué necesita resolver un problema tan nada trivial? Ya se ha considerado anteriormente que para garantizar la seguridad en los cuerpos de agua, no es suficiente solo las soluciones existentes en el mercado y es necesario desarrollar algoritmos especiales y tecnologías de visión por computadora. Pero hay otra buena razón para tales desarrollos: esta es la tendencia a la digitalización de la industria del turismo de playa. El desarrollo de la industria del turismo y la competencia aumentan constantemente los requisitos para la comodidad y seguridad de los turistas en Rusia y el mundo. El concepto de "playa inteligente" está ganando cada vez más popularidad, que ya ha comenzado a implementarse en Phuket , Dubai y Haifa.... Esto incluye proporcionar a los visitantes wi-fi, casilleros, recolección automática de basura, un sistema de seguridad e información bien desarrollado. Las tendencias globales modernas también han comenzado a recibir apoyo en algunas ciudades rusas, por ejemplo, en Moscú , Sochi e Irkutsk . Las autoridades municipales han comenzado a instalar cámaras inteligentes, detectores de metales y otros medios en las playas para mantener a las personas seguras en la playa.
"Playa inteligente"Es una zona de comodidad y seguridad integrada sin precedentes. El seguimiento de personas, combinado con datos meteorológicos de una estación meteorológica o de fuentes abiertas, abre el acceso a la medición del tiempo que una persona ha estado en el agua y en el sol. Además de los datos sobre la temperatura del agua, la temperatura del aire, la presión del aire ambiente y la actividad solar, el sistema puede proporcionar recomendaciones tanto generales como individuales (por ejemplo, en forma de alertas de voz) para que los visitantes de la playa eviten los riesgos de hipotermia, sobrecalentamiento o exacerbación de enfermedades cardíacas.
Un alto nivel de atención a los visitantes de la playa es todo un complejo de medidas organizativas y técnicas, en las que no hay bagatelas.... Un niño pequeño o un adulto abandonado por el agua, cuyo andar indica una condición dolorosa, debe ser detectado por un sistema de visión por computadora que notificará al rescatador o reproducirá una alerta de voz según un escenario específico. Es la preocupación por la seguridad y la comodidad de las personas lo que impulsa el desarrollo hoy, independientemente de dónde nos encontremos: en tierra, aire o mar.
