Babin

Biblioteki szkół wyższych stosują różne metody zautomatyzowanego zarządzania przestrzenią i zasobami. Można do nich zaliczyć m.in. systemy kontroli drzwi, służące do monitorowania dostępu do biblioteki przez autoryzację tożsamości użytkownika oraz do gromadzenia statystyk wykorzystania obiektu, systemy kontroli obłożenia miejsc, wykorzystujące zbliżeniowe czujniki fotoelektryczne, czy skomputeryzowane systemy przydzielania wolnych miejsc w czytelniach. Wszystkie te technologie działają na podobnych zasadach, nie wystarczają jednak do zapewnienia 24-godzinnej ochrony zbiorów i bezpieczeństwa użytkowników. W artykule omówiono mechanizmy ich działania, a następnie zaprezentowano nowy, bazujący na widzeniu komputerowym system, opracowany w celu odpowiedniego zabezpieczenia biblioteki, omawiając szczegółowo jego projekt, komponenty sprzętu i algorytmy interpretacji danych wizualnych, przykłady implementacji oraz zasady wykorzystania.

W skład systemu wchodzi kilka kamer monitorujących skierowanych na okna i drzwi wejściowe, komputer i dedykowane oprogramowanie w języku C++, stworzone przez autorów i zdolne m.in. do rozpoznawania i identyfikacji ludzkich postaci w czasie rzeczywistym. Może ono rejestrować i analizować w trybie ciągłym nagrania, ustalając, czy są na nich obecni ludzie. System zainstalowano w jednej z chińskich bibliotek akademickich (biblioteka Uniwersytetu Rolniczego Nanjing -URN), gdzie służy do zabezpieczenia sali komputerowej przed kradzieżami i do wykrywania ognia w magazynach. Technologii tej nie da się wykorzystać do śledzenia, z jakich materiałów korzystają użytkownicy, wg twórców, jej instalacja nie narusza też polityki prywatności, gdyż rejestrowany obraz nie jest przechowywany w bazie danych.

W przypadku pierwszej aplikacji, jeśli do sali komputerowej wejdzie bez autoryzacji jakiś niezidentyfikowany obiekt, kamery przechwytują jego obraz, który jest następnie analizowany co kilka lub kilkanaście sekund pod kątem rozpoznawania ludzkich postaci. Jeśli oprogramowaniu nie uda się ustalić tożsamości nagrywanej osoby, włącza się sygnał alarmowy, powiadamiający o zagrożeniu służby ochrony. Podobnie działa system maszynowego widzenia w magazynach – dym lub ogień jest wykrywany na podstawie analizy różnic koloru i nasycenia światła w nagraniach z kamer, przy pomocy technologii przetwarzania obrazu. Wykrycie przez program określonych odchyleń skutkuje uruchomieniem alarmu przeciwpożarowego.

Obie aplikacje działaja w URN od dwóch lat i wg autorów spełniają dobrze swoje funkcje. Wskazują oni, że wiele bibliotek szkół wyższych ma już zainstalowany wizualny monitoring, a język programowania C++ jest bardzo popularny. Opracowany przez nich system można więc łatwo adaptować do potrzeb różnych obiektów, by stworzyć bezpieczne środowisko dla bibliotekarzy i użytkowników, i zwiększyć poziom automatyzacji procedur zarządzania biblioteką.