Многофункциональная система видеоаналитики FindFace Multi

FindFace Multi — это многофункциональная мультиобъектная система видеоаналитики, в основе которой лежит FindFace Enterprise Server, передовая технология распознавания на базе искусственного интеллекта. FindFace Multi представляет собой готовый к использованию продукт, который может использоваться в таких областях, как транспорт, розничная торговля, банковское обслуживание, индустрия развлечений, спортивные мероприятия, организация мероприятий, сервисы знакомств, видеонаблюдение, общественная и корпоративная безопасность и др.

FindFace Multi может обнаруживать, идентифицировать и анализировать следующие объекты на видеоизображении:

  • Человеческие лица, вместе с распознаванием таких атрибутов, как пол, возраст, эмоции, наличие очков, бороды, медицинской маски и многих других. Интегрированная в FindFace Multi антиспуфинговая система гарантирует, что перед камерой находится живой человек, и исключает возможность мошенничества с использованием фотографии лица на бумаге или экране мобильного устройства.

  • Человеческие силуэты, вместе с распознаванием типа и цвета одежды.

  • Автомобили, вместе с распознаванием таких атрибутов, как марка, модель, тип кузова, цвет, номер и других.

За доли секунды после идентификации и анализа объекта FindFace Multi уведомляет ответственных лиц о его появлении. Дополнительная информация об объекте , такая как пол человека, возраст, автомобильный номер и др., отображается в соответствующем событии распознавания.

FindFace Multi поддерживает интеграцию сторонних решений через HTTP API и вебхуки, так что вы с легкостью сможете усовершенствовать свою текущую систему или приложение, добавив в них функционал распознавания объектов.

Ключевые функции

  • Платформа на основе AI.

  • Комплексная картотека, содержащая сборную информацию о человеке/транспортном средстве. Возможность создания связей между карточками одного или разных типов.

  • Быстрый и надежный мониторинг видео в реальном времени по картотеке.

  • Мультиобъектная идентификация и аналитика: лица, силуэты, автомобили.

  • Поддержка потокового видео и архивов, большинства видеоформатов и кодеков, которые могут быть декодированы FFmpeg.

  • Прогрессивное управление камерами, включая поддержку ONVIF, возможность изменения ориентации видео, точной настройки камеры под распознавание объектов каждого типа, видеозаписи (если активирована функция Видеомагнитофон).

  • Мультиобъектная верификация: лица, силуэты, автомобили.

  • AI-распознавание пола, возраста, эмоций, очков, бороды, медицинской маски и других атрибутов лица.

  • AI-детектор живых лиц (Liveness).

  • AI-распознавание конкретных персон и транспортных средств.

  • AI-распознавание типа и цвета одежды.

  • AI-распознавание специальных транспортных средств, марки, модели, типа кузова, цвета, номера автомобиля.

  • Поиск лиц, силуэтов, автомобилей в базах данных.

  • Возможность подсчета лиц, силуэтов и автомобилей на подключенных камерах и определения расстояния между силуэтами. Поддержка подсчета по одной и нескольким камерам.

  • Видеонаблюдение. Запись видео с камер (функционал Видеомагнитофон).

  • Возможность отслеживания присутствия людей в определенных областях по заданным правилам и расписаниям мониторинга.

  • Автоматическая кластеризация объектов одного происхождения (изображения лица/силуэта, принадлежащие одному человеку; изображения одного и того же автомобиля), обогащенная сквозной интеграцией с картотекой.

Среда развертывания

  • Удобный консольный инсталлятор и дружественный интерфейс.

  • Развертывание на одном или нескольких серверах.

  • Повышенная производительность и отказоустойчивость в высоконагруженных системах с большим количеством подключенных камер и клиентов.

  • Возможность лицензирования в открытых и закрытых системах.

  • CPU- и GPU-ускорение на ваш выбор.

  • Мобильное приложение.

Безопасность системы

  • Расширенное управление пользователями.

  • Аутентификация на основании пароля, сертификата и лица для гарантированной защиты системы.

  • Безопасность данных в картотеке.

  • Комплексный, удобный журнал действий пользователя с возможностью поиска.

  • Утилиты резервного копирования и восстановления.

  • Возможность мониторинга сессий пользователей и блокировки устройств без деактивации учетных записей пользователей.

Этика использования данных

  • Полная поддержка законов о защите персональных данных (GDPR и аналогичных).

Расширенное использование системы

  • Анализ социальных взаимодействий.

  • Аналитика «Знай своего клиента» (KYC).

  • Детализированные отчеты на события распознавания лиц, эпизоды, события поиска, кластеры, камеры, карточки, журнал действий пользователей, аналитику KYC и области.

  • Детектор живых лиц (liveness) как автономный сервис.

Полезные мелочи

  • Быстрое создание картотеки.

  • Полная настройка картотеки.

  • Поддержка дедупликации событий и карточек.

  • Расширенный набор поисковых фильтров.

  • Очистка базы данных по расписанию.

Интеграция

  • Интеграция через HTTP API и вебхуки.

  • Партнерские интеграции с популярными системами.

  • Интеграция с периферийными устройствами.

Новое в FindFace Multi 1.2

Новые функции:

Улучшенные алгоритмы, интерфейс, удобство использования:

Технические изменения:

Переименования:

  • dossier → card.

  • Связи → Анализ взаимодействий.

  • Персоны → Кластеры.

Новые нейронные сети:

  • Распознавание специальных транспортных средств: новая нейронная сеть carattr.special_types.v0 для распознавания полицейских автомобилей, скорой помощи, служб спасения и такси.

  • Распознавание живых лиц (liveness): новые нейронные сети liveness.pacs.v0 (встроена в findface-video-worker) и liveness.colombo (findface-liveness-api) с улучшенными характеристиками.

  • Нормализатор изображений автомобильных номеров: anaferon.v3 с улучшенными характеристиками.

  • Распознавание автомобильных номеров: новая версия license_plate.v4, поддерживающая номерные знаки Узбекистана, Бразилии и Индии в дополнение к ОАЭ, России, Казахстану, Грузии, ЮАР, Вьетнаму, Белоруссии, Украине, Армении, Кыргызстану.

В следующем релизе:

  • Распределенная картотека: возможность распределения картотеки по нескольким серверам с синхронизацией и репликацией.

  • Гибкая структура базы векторов признаков: возможность создавать разные метаполя в разных галереях Tarantool.

    Примечание

    Данная функциональность уже доступна в FindFace Core. Если функциональность нужна вам сейчас, обратитесь в нашу службу поддержки (support@ntechlab.com).

Руководство системного администратора

Эта глава посвящена развертыванию и последующему обновлению и техническому обслуживанию FindFace Multi во время эксплуатации.

Архитектура

Хотя взаимодействие с FindFace Multi происходит в основном через веб-интерфейс, не забудьте уделить немного времени изучению архитектуры программного комплекса. Эти знания необходимы для развертывания, интеграции, обслуживания и устранения проблем при работе FindFace Multi.

В этой главе:

Объекты распознавания. Процесс распознавания

FindFace Multi может распознавать следующие объекты и их атрибуты:

  • человеческие лица

  • человеческие силуэты

  • автомобили

Примечание

Функционал распознавания лиц включен по умолчанию. Внесите изменения в файлы конфигурации, чтобы включить распознавание силуэтов и автомобилей.

FindFace Multi обнаруживает объект на фотографии или видеоизображении и подготавливает его изображение с помощью нормализации. Далее нормализованное изображение используется для извлечения вектора признаков объекта (n-мерного вектора числовых признаков, которые характеризуют объект). Векторы признаков объектов хранятся в базе данных и в дальнейшем используются для верификации и идентификации.

Архитектурные элементы

FindFace Multi состоит из следующих основных архитектурных элементов:

  • Ядро FindFace, передовая технология распознавания объектов на базе искусственного интеллекта, которая может использоваться в качестве отдельного продукта FindFace Enterprise Server.

  • FindFace Multi, готовый прикладной модуль к FindFace Enterprise Server.

Внутренняя архитектура Ядра FindFace позволяет встроить Видеомагнитофон — дополнительный функционал, который записывает, хранит и проигрывает видеоданные с камер.

Схема архитектуры

architecture_ru

Ядро FindFace

Ядро FindFace включает в себя следующие компоненты:

Компонент

Используемые порты

Описание

Поставщик

findface-extraction-api

18666

Сервис, использующий нейронные сети для обнаружения объекта на изображении и извлечения его вектора признаков. Он также распознает атрибуты объектов (например, пол, возраст, эмоции, борода, очки, медицинская маска для объектов типа лицо). CPU- или GPU-ускорение.

Собственная разработка NtechLab

findface-sf-api

18411

Сервис, реализующий HTTP API обнаружения и распознания объектов.

findface-tarantool-server

32001, порты шардов (по умолчанию 330xx, 81xx)

Сервис, обеспечивающий взаимодействие между сервисом findface-sf-api и базой данных векторов признаков (базой, в которой хранятся векторы признаков объектов) на основе Tarantool.

findface-upload

3333

Веб-сервер на базе NginX, используемый как хранилище исходных изображений, миниатюр объектов и нормализованных изображений объектов. Если установлен Видеомагнитофон, findface-upload также хранит видеоданные с камер.

findface-facerouter

18820

Сервис, который используется для задания правил обработки обнаруженных на видео объектов. В FindFace Multi функции findface-facerouter выполняются findface-security (см. Прикладной модуль FindFace Multi). Однако в целях интеграции вы можете установить и настроить данный компонент (см. findface-facerouter и пользовательские плагины).

findface-video-manager

18810, 18811

Сервис, являющийся частью модуля видеодетекции объектов, через который осуществляется управление детекцией объектов на видео, а именно задаются настройки и список видеопотоков для обработки.

findface-video-worker

18999

Сервис, часть модуля видеодетекции объектов, который распознает объекты на видео и отправляет их нормализованные изображения, соответствующие видеокадры и метаданные (такие как время обнаружения) в сервис findface-facerouter для дальнейшей обработки в соответствие с заданными правилами. Если включен Видеомагнитофон, findface-video-worker отправляет видео в сервис findface-video-storage. Обеспечивает распознавание живых лиц при соответствующих настройках. Поддерживается CPU- и GPU-ускорение.

findface-ntls

443 (TCP), 3133, 3185

Локальный сервер лицензий, который проверяет подлинность лицензии FindFace Multi, взаимодействуя с глобальным сервером лицензий NtechLab. Для закрытых систем поддерживается лицензирование через ключ аппаратной защиты и по слепку с оборудования. Поддерживается лицензирование через прокси-сервер.

findface-counter

18300

Сервис, используемый для дедупликации событий.

findface-liveness-api

18301

Помимо встроенного функционала, предоставляемого findface-video-worker, распознавание живых лиц (liveness) также предоставляется автономным сервисом findface-liveness-api. Сервис берет определенное количество кадров из видеофрагмента и возвращает изображение лица наилучшего качества и результат liveness в десятичном виде, усредненный по взятым кадрам (см. Liveness как автономный сервис). Сервис findface-liveness-api также участвует в процессе аутентификации пользователя по лицу.

Tarantool

Порты шардов (по умолчанию 330xx, 81xx)

Стороннее программное обеспечение, на основе которого реализована база данных, хранящая извлеченные векторы признаков и события распознавания объектов. Системные данные, карточки, пользовательские аккаунты и настройки камер хранятся в PostgreSQL (часть прикладного модуля FindFace Multi).

Tarantool

etcd

2379

Стороннее программное обеспечение, реализующее распределенное хранилище ключей для компонента findface-video-manager. Используется в качестве координационной службы в распределенной системе, обеспечивая отказоустойчивость видеодетектора объектов.

etcd

NginX

80; SSL: 8002, 8003, 443, 80

Стороннее программное обеспечение, которое реализует веб-интерфейсы системы.

nginx

memcached

11211

Стороннее программное обеспечение, реализующее сервис кэширования данных в оперативной памяти на основе хеш-таблицы. Используется компонентом findface-sf-api для временного хранения извлеченных векторов признаков перед их записью в базу данных Tarantool.

memcached
Прикладной модуль FindFace Multi

Прикладной модуль FindFace Multi включает в себя следующие компоненты:

Компонент

Используемые порты

Описание

Поставщик

findface-security

Настраивается

Компонент, обеспечивающий доступ конечного пользователя к функциям ядра FindFace. Обеспечивает взаимодействие между ядром FindFace и веб-интерфейсом, функционирование системы в целом, HTTP и веб-сокет, обновление содержимого базы векторов признаков, отправку уведомлений о событиях, объединение событий в эпизоды, работу вебхуков, счетчики, кластеризацию объектов, постановку в очередь видеофайлов на обработку. Включает в себя следующие внутренние сервисы: проверка лицензии, менеджер счетчиков, менеджер вебхуков, кластеризатор, менеджер эпизодов, менеджер очереди на обработку видеофайлов. Последние четыре сервиса можно включать и выключать через файл конфигурации /etc/findface-security/config.py .

Собственная разработка NtechLab

NATS

findface-security-ui

Настраивается

Основной веб-интерфейс, использующийся для взаимодействия с FindFace Multi. Функционирует на основе фреймворка Django. Позволяет работать с событиями распознавания объектов, искать объекты в базах данных, управлять камерами, пользователями, карточками и списками наблюдения, собирать статистику в реальном времени и многое другое.

NATS

4222

Стороннее программное обеспечение, которое реализует брокер сообщений внутри findface-security.

etcd

2379

Стороннее программное обеспечение, реализующее блокировки в сервисе findface-security, например блокировки в механизме проверки лицензии, отчетах, обработке видео, кластеризации объектов и т. д.

etcd

Pgbouncer

5439

Стороннее программное обеспечение, обеспечивающее облегченный пул соединений для PostgreSQL. Необязательный компонент, используется для увеличения производительности базы данных при высокой нагрузке.

PgBouncer

PostgreSQL

5432

Стороннее программное обеспечение, реализующее основную базу данных системы. В базе данных хранятся карточки людей и автомобилей, а также данные для внутреннего использования, включая учетные записи пользователей и настройки камер. Векторы признаков объектов и события распознавания объектов хранятся в Tarantool (часть ядра FindFace).

PostgreSQL
Видеомагнитофон

Видеомагнитофон является дополнительно устанавливаемой частью ядра FindFace. Видеомагнитофон включает в себя следующие компоненты:

Компонент

Используемые порты

Описание

Поставщик

findface-video-storage

18611

Сервис, реализующий управление видеофрагментами. Получает видеофрагменты от компонента findface-video-worker, помещает их в хранилище (findface-upload), записывает метаинформацию и сведения о местонахождении видеофрагментов в базу данных Видеомагнитофона (MongoDB). По запросу от findface-security выдает информацию об имеющихся видеофрагментах в форме ссылок на Websocket-потоки. Сервис findface-video-streamer использует данные ссылки, чтобы передать видео пользователю для просмотра и скачивания.

Собственная разработка NtechLab

findface-video-streamer-cpu

9000

По запросу от findface-security-ui данный сервис по Websocket извлекает требуемые видеофрагменты из хранилища findface-video-storage и findface-video-worker (только последний фрагмент, если он еще не записан в хранилище). Далее он склеивает видеофрагменты в единое видео и передает его пользователю для просмотра и скачивания.

MongoDB

27017

Стороннее программное обеспечение, реализующее базу данных Видеомагнитофона. База данных хранит метаинформацию о видеофрагментах, включая сведения об их местонахождении. Сами видеофрагменты хранятся в компоненте findface-upload.

MongoDB

См.также

Развертывание на одиночном сервере или в кластере

Вы можете развернуть FindFace Multi как на одиночном сервере, так и в многосерверной среде. При выборе последнего варианта доступны следующие схемы развертывания:

Аппаратное ускорение на CPU и GPU

Сервисы findface-extraction-api и findface-video-worker могут использовать как CPU-, так и GPU-ускорение. Нужный тип ускорения выбирается во время установки из консольного инсталлятора.

Если установка FindFace Multi выполняется из apt-репозитория, на CPU-сервере нужно развернуть пакеты findface-extraction-api и/или findface-video-worker-cpu, а на GPU-сервере пакеты findface-extraction-api-gpu и/или findface-video-worker-gpu.

Важно

Для выбора конфигурации оборудования см. Требования.

Важно

Если разрешение используемой камеры превышает 1280x720 пикселей, настоятельно рекомендуется использовать пакет с ускорением на GPU findface-video-worker-gpu.

Примечание

Liveness-детектор на CPU работает гораздо медленнее, чем на GPU.

Требования

В этой главе:

Системные требования для базовой конфигурации

Для расчета характеристик серверов FindFace Multi используйте приведенные ниже требования.

Совет

Сначала обязательно ознакомьтесь с архитектурой FindFace Multi.

Важно

Если разрешение используемой камеры превышает 1280x720 пикселей, настоятельно рекомендуется использовать пакет с ускорением на GPU findface-video-worker-gpu.

Важно

На серверах с процессором AMD полная функциональность CPU-сервиса findface-extraction-api не гарантируется. Вместо него используйте GPU-сервис findface-extract-api-gpu вместе с версией нейронных сетей для GPU.

Примечание

В случае высоконагруженной системы рекомендуется использовать SSD.

Минимальная

Рекомендуемая

CPU

Intel Core i5 CPU с 4+ физическими ядрами 3+ ГГц. Поддержка AVX2

Intel Xeon Silver/Gold c 6+ физическими ядрами

На собственные нужды FindFace Multi требуется 2 ядра HT > 2.5 ГГц. Характеристики также зависит от количества камер. Для одной камеры 720p@25FPS требуется 2 ядра >2.5 ГГц. Поддержка AVX2

GPU (опционально)

NVIDIA GeForce® GTX 1060 6 Гб

NVIDIA GeForce® GTX 1080Ti+ с 11+ Гб RAM

Поддерживаемые серии: GeForce (Maxwell, Pascal, Turing и выше), Tesla (Maxwell, Pascal, Volta v100, Turing и выше)

Примечание: видеокарты NVIDIA GeForce RTX 40 Series в настоящее время не поддерживаются

RAM

10 Гб

16+ Гб

На собственные нужды FindFace Multi требуется 8 Гб. Потребление памяти также зависит от количества камер. Для одной камеры 720p@25FPS требуется 2 ГБ RAM

HDD (SSD для лучшей производительности)

16 Гб

16+ Гб

На собственные нужды операционной системы и FindFace Multi требуется 15 ГБ. Суммарный объем определяется в зависимости от требуемой глубины архива событий в базе данных и в логе из расчета 1.5 Мб на 1 событие

Операционная система

Ubuntu 18.04, только x64

Примечание

Вы также можете использовать виртуальную машину на базе процессора Intel, если поддерживаются инструкции AVX2, а 8 физических ядер выделены исключительно виртуальной машине.

Совет

Для более точного подбора конфигурации свяжитесь с нашими техническими экспертами по адресу support@ntechlab.com.

Необходимые навыки администратора

Администратор FindFace Multi должен обладать навыками работы с ОС Ubuntu на уровне продвинутого пользователя.

Требования к камерам видеонаблюдения

Распознавание лиц

К установке и характеристикам камер видеонаблюдения в системе распознавания лиц на основе FindFace Multi предъявляются следующие основные требования:

  1. Для корректной детекции в видеопотоке установите камеру таким образом, чтобы в ее поле зрения обязательно появлялось лицо каждого человека, входящего в зону наблюдения.

  2. Угол вертикального наклона видеокамеры не должен превышать 15°. Вертикальный наклон — это отклонение оптической оси видеокамеры от горизонтальной плоскости, расположенной на уровне середины лица человека среднего роста (160 см).

    cctv_vertical_tilt_ru

  3. Угол горизонтального отклонения не должен превышать 30°. Горизонтальное отклонение — это отклонение оптической оси видеокамеры от вектора движения основного потока объектов распознавания.

    cctv_deflection_ru

  4. Минимальная плотность пикселей для идентификации – 500 пикселей/м (примерно соответствует ширине лица 80 пикселей).

    cctv_pixel_ru

  5. Фокусное расстояние объектива должно выбираться таким образом, чтобы при заданном расстоянии до объектов съемки обеспечивалась необходимая плотность пикселей. На рисунке ниже приведен пример расчета фокусного расстояния объектива от расстояния между камерой и объектами съемки. Для расчета фокусного расстояния для конкретной камеры требуется использовать калькуляторы или методологию, предоставляемые производителем камеры.

    cctv_fl_ru

  6. Экспозиция должна быть настроена таким образом, чтобы лица были резкими (“в фокусе”), не смазанными и равномерно освещенными (не засвеченными и не слишком темными).

    cctv_exposition_ru

  7. В зависимости от условий освещения (яркая засветка, слишком яркое или слишком тусклое освещение) рекомендуется использовать камеры с аппаратным WDR (Wide Dynamic Range) или другими технологиями, обеспечивающими компенсацию встречной засветки и/или слабой освещенности (BLC, HLC, DNR, высокая светочувствительность, Smart ИК-подсветка, AGC и др.).

    cctv_lighting_ru

  8. Сжатие видео: большинство видеоформатов и кодеков, которые могут быть декодированы FFmpeg.

  9. Протоколы передачи видеопотока: RTSP, HTTP.

Совет

Для расчета точной конфигурации оборудования в соответствии с вашими целями обратитесь к нашим специалистам по адресу support@ntechlab.com.

Распознавание силуэтов и автомобилей

Поскольку распознавание силуэтов и автомобилей — функции относительно новые, нам еще требуется провести дополнительное тестирование в полевых условиях, чтобы сформулировать требования, которые были бы универсальными для всех проектов. Однако мы всегда рады индивидуально помочь вам с выбором и развертыванием оборудования с учетом потребностей вашего бизнеса. Не стесняйтесь обращаться к нашим специалистам (support@ntechlab.com).

Лицензирование

В этой главе:

Принцип лицензирования

FindFace Multi лицензируется по следующим критериям:

  1. Общее количество извлеченных векторов признаков, независимо от типа объекта (лицо, силуэт, автомобиль).

    Примечание

    Векторы признаков извлекаются из обнаруженных на видео объектов, из фотографий в карточках и фотографий пользователей, при построении т. н. центроидов в процессе формирования кластеров.

    Схема лицензирования выглядит следующим образом:

    • События: 1 событие распознавания объекта на видео = 1 объект в лицензии.

    • Карточка: 1 фотография в карточке = 1 объект в лицензии.

    • Кластеры: 1 человек = 1 объект в лицензии; 1 автомобиль = 1 объект в лицензии.

    • Пользователи: 1 фотография пользователя = 1 объект в лицензии.

  2. Количество источников видеоизображения, используемых в данный момент времени (т. е. количество активных на данный момент задач на обработку видео с камер и из архивов).

  3. Количество экземпляров моделей, используемых findface-extraction-api.

  4. Распознавание атрибутов лица: пол/возраст/эмоции/очки/борода/медицинская маска.

  5. Распознавание атрибутов силуэтов: цвет/тип одежды.

  6. Распознавание атрибутов автомобилей: марка/модель/цвет/тип кузова.

  7. Распознавание автомобильного номера.

  8. Распознавание живых лиц в реальном времени (Liveness).

  9. Интеграции с партнерами.

Вы можете выбрать между следующими методами лицензирования:

  • Онлайн-лицензирование выполняется через Глобальный менеджер лицензий NtechLab license.ntechlab.com и требует наличия стабильного интернет-соединения, DNS и открытого порта 443 TCP. После отключения от интернета система продолжит работать в автономном режиме в течение четырех часов.

Примечание

Уведомите своего менеджера, если требуется продлить данный период (до 2-х дней).

  • Для лицензирования в закрытой сети через USB-ключ необходимо наличие USB-порта на физическом сервере с компонентом findface-ntls (сервер лицензирования в составе ядра FindFace).

  • Для лицензирования в закрытой сети по слепку с оборудования необходимо наличие установленных драйверов Sentinel на физическом сервере с компонентом findface-ntls.

Важно

Для обеспечения функционирования системы достаточно одного экземпляра findface-ntls. Если ваша система нуждается в большем количестве серверов лицензирования, заблаговременно сообщите об этом своему менеджеру NtechLab, чтобы предотвратить блокировку системы.

Просмотр и обновление лицензии

После установки FindFace Multi загрузите в систему полученный от менеджера файл лицензии. Для этого перейдите в Настройки -> Лицензия.

license_ru

Используйте ту же вкладку для просмотра текущей информации по лицензии и обновления лицензии.

Лицензирование в закрытой сети по слепку с оборудования

Примечание

Sentinel - вид оффлайн лицензий, которые, в отличие от guardant лицензий, не требуют физического носителя для своей работы.

Словарь:

  • Sentinel – система защиты ПО и лицензирования от Thales. Она позволяет реализовать оффлайновое лицензирование без доступа к глобальному серверу.

  • Файл C2V – это файл со слепком с оборудования клиентской машины, который служит для привязки лицензии только в этой машине. Этот файл генерируется библиотекой Sentinel у клиента на той машине, где впоследствии будет устанавливаться лицензионный ключ.

Для того чтобы реализовать в системе лицензирование по слепку, выполните следующие действия:

  1. Сообщите своему менеджеру о том, что намерены использовать данный метод лицензирования, и запросите свой уникальный идентификатор лицензии.

  2. Установите драйверы Sentinel на физическом сервере с компонентом findface-ntls.

    Выполните следующие действия:

    1. Загрузите драйверы Sentinel с официального сайта.

    2. Разархивируйте скачанный файл и перейдите в него.

      tar -xvzf Sentinel_LDK_Linux_Runtime_Installer_script.tar.gz
cd Sentinel_LDK_Linux_Runtime_Installer_script/

    3. Внутри архива есть еще архив aksusbd-8.31.1.tar.gz. Разархивируйте его и перейдите в полученную директорию.

      tar -xvzf aksusbd-8.31.1.tar.gz
cd aksusbd-8.31.1/

    4. Выполните команду установки.

      sudo ./dinst

    5. Запустите и проверьте статусы серверов Sentinel.

      sudo systemctl start aksusbd.service hasplmd.service
sudo systemctl status aksusbd.service hasplmd.service

  3. Поместите пакет findface-sentinel-lib_*.deb, полученный от своего менеджера, в любой каталог на этом же сервере. Установите пакет.

    sudo dpkg -i /path/to/findface-sentinel-lib_*.deb

  4. Сгенерируйте файл C2V в FindFace Multi.

    В веб-интерфейсе FindFace Multi перейдите на вкладку Настройки -> Лицензия. Снимите слепок с оборудования (файл C2V), нажав на кнопку Скачать C2V для активации.

    c2v_ru

    Совет

    Если вы предпочитаете работать с консолью, можно вместо этого отправить следующий API-запрос в findface-ntls:

    curl 'http://<findface-ntls-server-ip>/ntls/c2v' >my_pc.c2v

  5. Отправьте идентификатор лицензии и файл C2V своему менеджеру и получите в ответном письме файл лицензии.

  6. Загрузите файл лицензии на вкладке Лицензия.

Развертывание FindFace Multi

FindFace Multi предоставляет следующие варианты развертывания:

  • развертывание из консольного инсталлятора

  • пошаговое развертывание из apt-репозитория

Важно

Первый после развертывания запуск сервисов c GPU-ускорением findface-extraction-api и findface-video-worker-gpu может занять продолжительное время из-за процесса кэширования (до 45 минут).

Важно

Хотя FindFace Multi предоставляет инструменты для защиты от несанкционированного доступа, они не заменяют правильно настроенный межсетевой экран. Обязательно используйте файрвол, чтобы усилить защиту сети FindFace Multi.

Развертывание из консольного инсталлятора

Для развертывания FindFace Multi используется консольный инсталлятор.

Совет

Перед тем как приступить к развертыванию, обязательно ознакомьтесь с системными требованиями.

Важно

Если вы намерены использовать дополнительный функционал Видеомагнитофон и находитесь на территории России или Беларуси, то перед тем, как приступить к развертыванию, необходимо обратиться в support@ntechlab.com для получения дистрибутива MongoDB. Далее следуйте инструкциям по установке в разделе Устранение неполадок с дистрибутивом MongoDB.

Важно

Для успешного функционирования системы после установки из инсталлятора IP-адрес сервера должен быть статическим. Для того чтобы сделать IP-адрес статическим, откройте файл /etc/network/interfaces и измените текущую запись для основного сетевого интерфейса так, как показано в примере ниже. Не забудьте заменить адреса в примере на актуальные с учетом настроек сети.

sudo vi /etc/network/interfaces

iface eth0 inet static
address 192.168.112.144
netmask 255.255.255.0
gateway 192.168.112.254
dns-nameservers 192.168.112.254

Перезапустите сетевые интерфейсы.

sudo service networking restart

С осторожностью редактируйте файл etc/network/interfaces. Перед тем как приступить к редактированию, ознакомьтесь c инструкцией по настройке сетей Ubuntu.

Для развертывания FindFace Multi из инсталлятора выполните следующие действия:

  1. Загрузите файл инсталлятора findface-multi-1.2-and-server-5.2.run.

  2. Поместите файл .run в любой каталог на сервере установки (например, /home/username).

  3. Из данного каталога сделайте файл .run исполняемым.

    chmod +x findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

  4. Запустите файл .run.

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

    Инсталлятор задаст вам несколько вопросов, после чего проверит, соответствует ли сервер системным требованиям. Ответьте на вопросы надлежащим образом. Вопросы и ответы следующие:

    1. Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

    2. Тип установки:

      Примечание

      Если вы выбрали тип установки №3 или №4, не забудьте установить необходимые модели нейронных сетей вместе с компонентом findface-extraction-api.

    3. Тип пакета findface-video-worker: CPU или GPU.

    4. Тип пакета findface-extraction-api: CPU или GPU.

    5. Do you want to install NtechLab VMS?: yes (да) или no (нет), чтобы установить Видеомагнитофон.

    При выборе установки одиночного сервера FindFace Multi, его компоненты будут автоматически установлены, настроены и запущены в соответствии со следующей конфигурацией:

    Важно

    В случае чистой установки инсталлятор автоматически настроит findface-extraction-api на использование нейронной сети kiwi_320. В противном случае вам будет предложено сделать выбор между kiwi_320 и предыдущей моделью. Категорически не рекомендуется использовать инсталлятор для обновления системы. См. инструкции по обновлению в разделе Обновление до FindFace Multi 1.2.

    Сервис

    Конфигурация

    postgresql-10

    Устанавливается и запускается.

    nats-server

    Устанавливается и запускается.

    etcd

    Устанавливается и запускается.

    pgbouncer

    Устанавливается и запускается.

    memcached

    Устанавливается и запускается.

    nginx

    Устанавливается и запускается.

    django

    Устанавливается и запускается как веб-фреймворк для веб-интерфейса FindFace Multi.

    findface-ntls

    Устанавливается и запускается.

    findface-tarantool-server

    Устанавливается и запускается. Количество экземпляров (шардов) рассчитывается по формуле: N = min(max(min(mem_mb // 2000, cpu_cores), 1), 16 * cpu_cores). Т. е. количество равно размеру оперативной памяти в Мб, разделенному на 2000, или количеству физических ядер процессора (но не менее 1 шарда), или же количеству физических ядер процессора, умноженному на 16, если первое полученное значение больше.

    findface-extraction-api

    Устанавливается и запускается (CPU/GPU-ускорение).

    findface-sf-api

    Устанавливается и запускается.

    findface-upload

    Устанавливается.

    findface-video-manager

    Устанавливается и запускается.

    findface-video-worker-*

    Устанавливается и запускается (CPU/GPU-ускорение).

    findface-data-*

    Модели нейронных сетей для распознавания объектов и их атрибутов. Устанавливаются.

    findface-security

    Устанавливается и запускается.

    findface-counter

    Устанавливается и запускается.

    findface-liveness-api

    Устанавливается и запускается.

    jq

    Устанавливается. Используется для структурирования API-ответов от FindFace Multi в формате JSON.

    python3-ntech.*

    Внутренние и вспомогательные сервисы. Устанавливаются и запускаются.

    findface-video-storage

    Устанавливается и запускается (только вместе с Видеомагнитофоном).

    findface-video-streamer-cpu

    Устанавливается и запускается (только вместе с Видеомагнитофоном).

    mongod

    Устанавливается и запускается (только вместе с Видеомагнитофоном).

    По завершении установки в консоль будет выведена информация, необходимая для использования FindFace Multi:

    Совет

    Обязательно сохраните эти данные: они вам понадобятся.

    #############################################################################
#                       Installation is complete                            #
#############################################################################
- upload your license to http://172.20.77.17/#/license/
- user interface: http://172.20.77.17/
  superuser:      admin
  password:       admin
  documentation:  http://172.20.77.17/doc/

  5. Укажите свою временную зону в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py в формате Регион/Страна/Город или Etc/GMT+H. Временная зона определяет время в отчетах, логах, именах артефактов FindFace Multi, таких как полные кадры и миниатюры событий, скриншоты счетчиков и т. п.

    Совет

    Лучший способ сделать это — скопировать и вставить часовой пояс из таблицы в Википедии.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

# time zone
TIME_ZONE = 'America/Argentina/Buenos_Aires'

  6. (Опционально) В том же файле конфигурации вы можете изменить язык веб-интерфейса по умолчанию.

    # language code
LANGUAGE_CODE = 'es-ar'

    См.также

    Добавление пользовательского языка

  7. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

  8. Загрузите файл лицензии FindFace Multi через основной веб-интерфейс http://<IP_адрес_сервера>/#/license. Для доступа в веб-интерфейс используйте логин и пароль пользователя superuser, выведенные в консоли.

    Примечание

    IP-адрес сервера в ссылках на веб-интерфейсы FindFace имеет вид 127.0.0.1 или <IP_адрес_в_сети>, в зависимости от того, принадлежит ли сервер к сети.

    Важно

    Не передавайте данные superuser (Супер Администратора) третьим лицам. Для администрирования системы создайте назначаемого администратора. Отличие назначаемого администратора от Супер Администратора в том, что последний не может лишиться прав администратора даже при смене роли.

  9. Ответы на вопросы инсталлятора были сохранены в файл /tmp/<findface-installer-*>.json. Вы можете отредактировать его и использовать для установки FindFace Multi на других серверах, не отвечая на вопросы повторно.

    Для этого выполните следующую команду:

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run -f /tmp/<findface-installer-*>.json

    Совет

    Пример данного файла можно посмотреть в разделе Файл с параметрами установки.

Важно

Для того чтобы сохранить совместимость FindFace Multi со средой установки, настоятельно рекомендуется отключить автоматическое обновление Ubuntu. В этом случае вы сможете обновлять ОС вручную, контролируя процесс обновления отдельных пакетов.

Для отключения автоматического обновления Ubuntu выполните следующие команды:

sudo apt-get remove unattended-upgrades
sudo systemctl stop apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.service
sudo systemctl daemon-reload

Важно

Сервисы FindFace Multi логируют большой объем данных, что в конечном итоге может привести к чрезмерной загрузке диска. Чтобы этого не произошло, рекомендуется отключить сервис rsyslog из-за его неоптимальной схемы ротации логов и вместо него использовать правильно настроенный сервис systemd-journal. См. пошаговые инструкции в разделе Логи сервисов.

Примечание

Для того чтобы настроить Видеомагнитофон после развертывания, следуйте инструкции.

Базовое пошаговое развертывание из apt-репозитория

Данный раздел содержит подробную информацию о базовом пошаговом развертывании компонентов FindFace Multi. Выполните приведенные ниже инструкции, придерживаясь заданного порядка.

Совет

Сначала обязательно ознакомьтесь с архитектурой FindFace Multi.

Важно

В данном разделе не рассматривается развертывание функционала Видеомагнитофон. Вы можете найти соответствующую пошаговую инструкцию здесь.

Важно

Если находитесь на территории России или Беларуси и намерены использовать функционал Видеомагнитофон, то, перед тем, как приступить к развертыванию, необходимо обратиться в support@ntechlab.com для получения дистрибутива MongoDB. Далее следуйте инструкциям по установке в разделе Устранение неполадок с дистрибутивом MongoDB.

В этом разделе:

Установка apt-репозитория

Прежде всего установите apt-репозиторий FindFace следующим образом:

  1. Загрузите файл инсталлятора findface-multi-1.2-and-server-5.2.run.

  2. Поместите файл .run в любой каталог на сервере установки (например, /home/username).

  3. Из данного каталога сделайте файл .run исполняемым.

    chmod +x findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

  4. Запустите файл .run.

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

    Инсталлятор задаст вам несколько вопросов, после чего проверит, соответствует ли сервер системным требованиям. Ответьте на вопросы надлежащим образом. Вопросы и ответы следующие:

    1. Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

    2. Тип установки: repo: Don't install anything, just set up the APT repository.

    3. Устанавливаемые модели нейронных сетей (при необходимости). Для того чтобы выбрать модели, сначала снимите выделение, введя в командной строке -*, затем введите через пробел порядковые номера нужных моделей, например: 1 3 4. Введите done для сохранения выбора и перехода к следующему шагу.

      Важно

      Необходимо установить модель детектора хотя бы для одного типа объекта (лицо, тело или автомобиль).

    После этого apt-репозиторий FindFace будет автоматически установлен.

Установка необходимого стороннего ПО

Для работы FindFace Multi необходимо стороннее программное обеспечение PostgreSQL, Pgbouncer, NATS, etcd и memcached. Выполните следующие действия:

  1. Установите пакеты с указанным сторонним ПО следующим образом:

    sudo apt update
sudo apt install -y postgresql-10 nats-server etcd memcached pgbouncer

  2. Откройте файл конфигурации /etc/memcached.conf. Установите максимальный размер памяти в мегабайтах, используемый для хранения элементов memcached: -m 1024. Установите максимальный размер элемента: -I 16m. Если один или оба этих параметра отсутствуют, добавьте их в файл.

    sudo vi /etc/memcached.conf

-m 1024
-I 16m

  3. Предоставьте надежный пароль пользователю ntech (9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc3 в примере ниже). Внесите учетные данные в список пользователей pgbouncer.

    echo '"ntech" "9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc3"' | sudo tee -a /etc/pgbouncer/userlist.txt

  4. Настройте pgbouncer. Откройте файл /etc/pgbouncer/pgbouncer.ini и добавьте базу данных ffsecurity в раздел databases. Настройте указанные параметры, как показано в примере ниже. Остальные параметры должны быть закомментированы.

    sudo vi /etc/pgbouncer/pgbouncer.ini

[databases]
ffsecurity = dbname=ffsecurity host=localhost port=5432 user=ntech
[pgbouncer]
pidfile = /var/run/postgresql/pgbouncer.pid
listen_addr = 127.0.0.1
listen_port = 5439
unix_socket_dir = /var/run/postgresql
auth_type = plain
auth_file = /etc/pgbouncer/userlist.txt
pool_mode = transaction
server_reset_query = DISCARD ALL
max_client_conn = 16384
default_pool_size = 20
syslog = 1

  5. Добавьте сервисы стороннего ПО в автозагрузку Ubuntu и перезапустите их:

    sudo systemctl enable postgresql@10-main.service nats-server etcd.service memcached.service pgbouncer.service
sudo systemctl restart postgresql@10-main.service nats-server etcd.service memcached.service pgbouncer.service
Обеспечение лицензирования

Важно

См. Лицензирование, чтобы узнать о политике лицензирования NtechLab.

Для обеспечения лицензирования FindFace Multi разверните findface-ntls, сервер лицензий в составе ядра FindFace.

Важно

Система на базе FindFace Multi может включать в себя только один экземпляр findface-ntls.

sudo apt update
sudo apt install -y findface-ntls
sudo systemctl enable findface-ntls.service && sudo systemctl start findface-ntls.service
Развертывание основной базы данных

Основная база данных FindFace Multi построена на PostgreSQL. Для того чтобы развернуть основную базу данных, выполните следующие действия:

  1. Откройте список пользователей pgbouncer /etc/pgbouncer/userlist.txt. Скопируйте пароль пользователя ntech (9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc3 в примере ниже).

    sudo cat /etc/pgbouncer/userlist.txt

"ntech" "9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc3"

  2. В консоли PostgreSQL создайте пользователя ntech под скопированным паролем, а также базы данных ffsecurity и ffcounter PostgreSQL.

    sudo -u postgres psql

postgres=# CREATE ROLE ntech WITH LOGIN PASSWORD '9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc3';

postgres=# CREATE DATABASE ffsecurity WITH OWNER ntech ENCODING 'UTF-8' LC_COLLATE='en_US.UTF-8' LC_CTYPE='en_US.UTF-8' TEMPLATE template0;

postgres=# CREATE DATABASE ffcounter WITH OWNER ntech ENCODING 'UTF-8' LC_COLLATE='C.UTF-8' LC_CTYPE='C.UTF-8' TEMPLATE template0;

    Совет

    Для выхода из консоли PostgreSQL введите \q и нажмите Enter.

  3. Разрешите авторизацию в PostgreSQL по UID клиента сокета. Перезапустите PostgreSQL.

    echo 'local all ntech peer' | sudo tee -a /etc/postgresql/10/main/pg_hba.conf

sudo systemctl restart postgresql@10-main.service
Развертывание ядра FindFace

Для развертывания ядра FindFace выполните следующие действия:

Совет

Вы можете найти описание компонентов ядра FindFace и их параметров конфигурации в разделах Архитектура и Подробно о компонентах.

  1. Для FindFace Multi на GPU установите драйверы NVIDIA.

    Важно

    Обязательно перезагрузите сервер после завершения установки драйверов NVIDIA. В противном случае при последующей установке GPU-компонентов произойдет сбой.

  2. Установите компоненты ядра FindFace:

    На CPU:

    sudo apt update
sudo apt install -y findface-tarantool-server findface-extraction-api findface-sf-api findface-upload findface-video-manager findface-video-worker-cpu findface-liveness-api

    На GPU:

    sudo apt update
sudo apt install -y findface-tarantool-server findface-extraction-api-gpu findface-sf-api findface-upload findface-video-manager findface-video-worker-gpu findface-liveness-api

    Примечание

    Если на физическом сервере установлено несколько видеокарт, см. Использование нескольких видеокарт.

    Важно

    Обязательно установите модели нейронных сетей на серверах с findface-extraction-api.

  3. В файле конфигурации /etc/findface-sf-api.ini включите параметр allow-return-facen.

    sudo vi /etc/findface-sf-api.ini

...
limits:
  ...
  allow-return-facen: true
...

  4. Откройте файл конфигурации /etc/findface-video-worker-cpu.ini (/etc/findface-video-worker-gpu.ini). Задайте следующие параметры:

    • В параметре mgr-static укажите IP-адрес сервера findface-video-manager, который будет обеспечивать findface-video-worker настройками и списком видеопотоков для обработки.

    • В параметре capacity укажите максимальное количество видеопотоков, которое может быть обработано findface-video-worker.

    • В разделе streamer укажите IP-адрес и порт для доступа к видеостене. Значение port должно быть 18999. Установите tracks = true, чтобы улучшить отображение рамок с объектами на видеостене.

    sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini
sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

mgr-static=127.0.0.1:18811

capacity=10

[streamer]
#------------------------------
## streamer/shots webserver port, 0=disabled
## type:number env:CFG_STREAMER_PORT longopt:--streamer-port
port = 18999

## streamer url - how to access this worker on streamer_port
## type:string env:CFG_STREAMER_URL longopt:--streamer-url
url = 127.0.0.1:18999

## use tracks instead detects for streamer
## type:bool env:CFG_STREAMER_TRACKS longopt:--streamer-tracks
tracks = true

  5. Добавьте сервисы ядра FindFace в автозагрузку Ubuntu и запустите их.

    На CPU:

    sudo systemctl enable findface-extraction-api findface-sf-api findface-video-manager findface-video-worker-cpu findface-liveness-api
sudo systemctl start findface-extraction-api findface-sf-api findface-video-manager findface-video-worker-cpu findface-liveness-api

    На GPU:

    sudo systemctl enable findface-extraction-api findface-sf-api findface-video-manager findface-video-worker-gpu findface-liveness-api
sudo systemctl start findface-extraction-api findface-sf-api findface-video-manager findface-video-worker-gpu findface-liveness-api
Развертывание прикладного модуля FindFace Multi и базы данных векторов признаков

Для развертывания прикладного модуля FindFace Multi, выполните следующие действия:

  1. Установите компоненты findface-security, findface-security-ui и findface-counter. Добавьте сервис findface-counter в автозагрузку Ubuntu и запустите его.

    sudo apt update
sudo apt install -y findface-security findface-security-ui findface-counter
sudo systemctl enable findface-counter && sudo systemctl start findface-counter

  2. Перенесите схему базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL, создайте с предустановленные пользовательские роли и первого администратора (т. н. Супер Администратора).

    Важно

    Супер Администратор не может лишиться прав администратора даже при смене роли.

    sudo findface-security migrate
sudo findface-security create_groups
sudo findface-security create_default_user

  3. Создайте структуру базы данных векторов признаков на основе Tarantool, выполнив следующую команду.

    sudo findface-security make_tnt_schema | sudo tee /etc/findface-security/tnt_schema.lua

  4. Откройте файл конфигурации /etc/tarantool/instances.available/FindFace.lua. Проверьте, содержит ли файл команду dofile, а также определения meta_indexes и meta_scheme, как показано в примере ниже. При необходимости измените файл.

    sudo vi /etc/tarantool/instances.available/FindFace.lua

dofile("/etc/findface-security/tnt_schema.lua")
-- host:port to bind, HTTP API
FindFace = require("FindFace")
FindFace.start("127.0.0.1", 8101, {
    license_ntls_server="127.0.0.1:3133",
    meta_indexes=meta_indexes,
    meta_scheme=meta_scheme
})

    Важно

    IP-адрес и номер порта, указанные в секции shards файла конфигурации /etc/findface-sf-api.ini, должны быть идентичны указанным в секции FindFace.start.

    sudo vi /etc/tarantool/instances.available/FindFace.lua

...

FindFace.start("127.0.0.1", 8101...)

    sudo vi /etc/findface-sf-api.ini

storage-api:
  ...
  shards:
  - master: http://127.0.0.1:8101/v2/
  ...

    Важно

    Если вы внесли изменения в файл конфигурации /etc/findface-sf-api.ini, обязательно перезапустите сервис findface-sf-api:

    sudo systemctl restart findface-sf-api.service

  5. Добавьте сервис findface-tarantool-server в автозагрузку Ubuntu и запустите его.

    sudo systemctl enable tarantool@FindFace.service && sudo systemctl start tarantool@FindFace.service

  6. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. Задайте следующие параметры:

    Совет

    Просмотреть исходную версию файла /etc/findface-security/config.py вы можете здесь.

    • SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS: IP-адрес или URL FindFace Multi, являющимся приоритетным для Genetec и вебхуков. Если параметр не задан, система будет использовать для работы с данным функционалом значение EXTERNAL_ADDRESS.

      Важно

      Для использования Genetec и вебхуков обязательно укажите по крайней мере один из параметров: SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS/ EXTERNAL_ADDRESS.

    • EXTERNAL_ADDRESS: (опционально) IP-адрес или URL, который используется для доступа в веб-интерфейс FindFace Multi. Если этот параметр не указан вручную, система автоматически определяет его как внешний IP-адрес сервера.

      Примечание

      Для доступа в FindFace Multi вы можете использовать оба IP-адреса: как автоопределенный, так и указанный вручную в EXTERNAL_ADDRESS.

    • VIDEO_DETECTOR_TOKEN: придумайте токен и укажите его в данном параметре, чтобы авторизовать модуль видеодетекции объектов.

      Совет

      Рекомендуется сгенерировать токен, выполнив следующую команду:

      pwgen -sncy 50 1|tr "'" "."

    • VIDEO_MANAGER_ADDRESS: IP-адрес сервера findface-video-manager.

    • NTLS_HTTP_URL: IP-адрес сервера findface-ntls.

    • ROUTER_URL: IP-адрес сервера findface-security, который будет получать обнаруженные на видео объекты от экземпляров findface-video-worker. Адрес указывается внутренний или внешний, в зависимости от сети, в которой findface-video-worker взаимодействует с findface-security. Измените порт по умолчанию с учетом настроек переадресации с HTTP на HTTPS или вообще не указывайте его, оставив только IP-адрес.

    • SF_API_ADDRESS: IP-адрес сервера findface-sf-api.

    • DATABASES (раздел): заполните его следующим образом: 'PORT': 5439, 'USER': 'ntech', 'PASSWORD': ‘<пароль из /etc/pgbouncer/userlist.txt>’ (см. Установка необходимого стороннего ПО).

    Совет

    Если необходимо обеспечить безопасность данных, включите SSL-шифрование.

    Совет

    При необходимости установите ’IGNORE_UNMATCHED’: True, чтобы отключить запись события в базу данных, если обнаруженный объект отсутствует в списках наблюдения. Данную настройку рекомендуется использовать при большом количестве объектов.

  7. Используя приведенную ниже команду, сгенерируйте ключ подписи для шифрования сессии (используется в Django) и задайте его в параметре SECRET_KEY.

    pwgen -sncy 50 1|tr "'" "."

  8. Запустите сервисы.

    sudo systemctl enable findface-security
sudo systemctl start findface-security

  9. Отключите сервер nginx, активный по умолчанию, и добавьте сервер findface-security в список включенных серверов. Перезапустите nginx.

    sudo rm /etc/nginx/sites-enabled/default

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/ffsecurity-nginx.conf /etc/nginx/sites-enabled/

sudo nginx -s reload

  10. Обеспечение лицензирования:

    Важно

    Для того чтобы войти в первый раз в систему, используйте учетную запись Cуперадминистратора admin:admin, созданную по умолчанию.

Примечание

Для создания других пользователей или смены пароля Суперадминистратора см. раздел Управление пользователями.

Важно

Для того чтобы сохранить совместимость FindFace Multi со средой установки, настоятельно рекомендуется отключить автоматическое обновление Ubuntu. В этом случае вы сможете обновлять ОС вручную, контролируя процесс обновления отдельных пакетов.

Для отключения автоматического обновления Ubuntu выполните следующие команды:

sudo apt-get remove unattended-upgrades
sudo systemctl stop apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.service
sudo systemctl daemon-reload

Важно

Сервисы FindFace Multi логируют большой объем данных, что в конечном итоге может привести к чрезмерной загрузке диска. Чтобы этого не произошло, рекомендуется отключить сервис rsyslog из-за его неоптимальной схемы ротации логов и вместо него использовать правильно настроенный сервис systemd-journal. См. пошаговые инструкции в разделе Логи сервисов.

Дополнительное развертывание findface-video-worker на удаленных серверах

Важно

Прежде чем приступить к установке сервиса findface-video-worker на удаленных серверах, выполните следующие действия:

  1. Разрешите доступ к лицензионному серверу findface-ntls с любого IP-адреса. Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-ntls.cfg на сервере с findface-ntls и установите listen = 0.0.0.0:3133. Перезапустите findface-ntls.

    sudo vi /etc/findface-ntls.cfg

## Address to accept incoming client connections (IP:PORT)
## type:string env:CFG_LISTEN longopt:--listen
listen = 0.0.0.0:3133

    sudo systemctl restart findface-ntls.service

  2. Разрешите доступ к сервису findface-video-manager с любого IP-адреса. Для этого откройте файл конфигурации `/etc/findface-video-manager.conf на сервере с findface-video-manager и установите listen: 0.0.0.0:18810 и rpc:listen: 0.0.0.0:18811. Перезапустите findface-video-manager.

    sudo vi /etc/findface-video-manager.conf

listen: 0.0.0.0:18810
...
rpc:
  listen: 0.0.0.0:18811

    sudo systemctl restart findface-video-manager.service

  3. На сервере FindFace Multi откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и убедитесь, что параметр ROUTER_URL содержит внешний IP-адрес сервера FindFace Multi, а не localhost. Экземпляры findface-video-worker на удаленных серверах будут использовать данный адрес для отправки объектов.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

...

'ROUTER_URL': 'http://192.168.0.12',

...

Для отдельной установки сервиса findface-video-worker выполните следующие действия:

Совет

Перед тем как приступить к развертыванию, обязательно ознакомьтесь с системными требованиями.

Совет

Если на сервере несколько видеокарт, перед развертыванием findface-video-worker-gpu изучите раздел Использование нескольких видеокарт.

  1. Загрузите файл инсталлятора findface-multi-1.2-and-server-5.2.run.

  2. Поместите файл .run в любой каталог на сервере установки (например, /home/username).

  3. Из данного каталога сделайте файл .run исполняемым.

    chmod +x findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

  4. Запустите файл .run.

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

    Инсталлятор задаст вам несколько вопросов, после чего проверит, соответствует ли сервер системным требованиям. Ответьте на вопросы надлежащим образом. Вопросы и ответы следующие:

    1. Устанавливаемый продукт: FindFace Video Worker.

    2. Тип пакета findface-video-worker: CPU или GPU.

    3. IP-адрес центрального сервера findface-security.

    После этого процесс установки будет автоматически запущен.

Примечание

Если findface-ntls и/или findface-video-manager будут установлены на серверах, отличных от сервера findface-security, укажите их IP-адреса в файле конфигурации /etc/findface-video-worker-cpu.ini (/etc/findface-video-worker-gpu.ini) после установки компонента.

sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini
sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

В параметре ntls-addr укажите IP-адрес сервера findface-ntls.

ntls-addr=127.0.0.1:3133

В параметре mgr-static укажите IP-адрес сервера findface-video-manager, который будет обеспечивать findface-video-worker настройками и списком видеопотоков для обработки.

mgr-static=127.0.0.1:18811

Совет

Для того чтобы автоматически установить findface-video-worker на других серверах, не отвечая на вопросы инсталлятора, используйте файл /tmp/<findface-installer-*>.json. Запустите инсталлятор следующей командой:

sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run -f /tmp/<findface-installer-*>.json

Пример файла /tmp/<findface-installer-*>.json можно посмотреть в разделе Файл с параметрами установки.

Важно

Для того чтобы сохранить совместимость FindFace Multi со средой установки, настоятельно рекомендуется отключить автоматическое обновление Ubuntu. В этом случае вы сможете обновлять ОС вручную, контролируя процесс обновления отдельных пакетов.

Для отключения автоматического обновления Ubuntu выполните следующие команды:

sudo apt-get remove unattended-upgrades
sudo systemctl stop apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.service
sudo systemctl daemon-reload

Важно

Сервисы FindFace Multi логируют большой объем данных, что в конечном итоге может привести к чрезмерной загрузке диска. Чтобы этого не произошло, рекомендуется отключить сервис rsyslog из-за его неоптимальной схемы ротации логов и вместо него использовать правильно настроенный сервис systemd-journal. См. пошаговые инструкции в разделе Логи сервисов.

Установка моделей нейронных сетей

Для обнаружения и распознавания объектов и их атрибутов findface-extraction-api использует нейронные сети.

Если необходим ручной запуск установки моделей, используйте консольный инсталлятор следующим образом:

  1. Запустите подготовленный файл findface-multi-1.2-and-server-5.2.run.

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

  2. Тип установки: Fully customized installation.

  3. Выберите устанавливаемый компонент FindFace Multi: findface-data. Для этого сначала снимите выделение со всех компонентов, введя в командной строке -*, затем введите порядковый номер компонента. Введите done для сохранения выбора и перехода к следующему шагу.

  4. Выберите модели для установки. После этого процесс установки будет автоматически запущен.

Вы можете найти установленные модели для распознавания объектов и их атрибутов в директории /usr/share/findface-data/models/. См. Модели нейронных сетей.

Полностью настраиваемая установка

Консольный инсталлятор FindFace Multi предоставляет несколько вариантов установки, в том числе полностью настраиваемый вариант (установку отдельно выбранных пакетов). Данный вариант в основном используется при развертывании FindFace Multi в сильно распределенной среде.

Для запуска полностью настраиваемой установки нужно ответить на вопросы инсталлятора следующим образом:

  • Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

  • Тип установки: Fully customized installation.

  • Устанавливаемые компоненты FindFace Multi: для того чтобы выбрать нужные, сначала снимите выделение со всех компонентов, введя в командной строке -*, затем введите порядковые номера нужных компонентов через пробел, например: 1 7 13 и т. д. Введите done для сохранения выбора и перехода к следующему шагу.

  • Связанные вопросы, такие как как тип ускорения: CPU или GPU.

Стандартное развертывание в многосерверной среде

Данный раздел посвящен развертыванию FindFace Multi в многосерверной среде.

Совет

Если после прочтения данного раздела у вас остались вопросы, не стесняйтесь задать их нашим экспертам по адресу support@ntechlab.com.

Важно

В данном разделе не рассматривается развертывание функционала Видеомагнитофон. Вы можете найти соответствующую пошаговую инструкцию здесь.

Развертывание FindFace Multi на нескольких серверах может быть необходимо по следующим причинам:

  • Необходимость в распределении высокой нагрузки при обработке видео.

  • Требуется обработка видеопотоков от группы камер в месте их физического расположения.

    Примечание

    Актуально для сетей гостиниц, магазинов, при наличии нескольких проходных в одном здании и др.

    См.также

    Привязка группы камер к экземпляру findface-video-worker

  • Необходимость в распределении высокой нагрузки при извлечении векторов признаков.

  • В поиске задействовано большое количество объектов, что требует реализации распределенной базы данных.

Перед тем как приступить к развертыванию, постройте архитектурную схему с учетом будущей нагрузки системы и выделенных под нее аппаратных ресурсов (см. Требования). Наиболее распространенной схемой является следующая:

  • Центральный сервер с установленными компонентами findface-ntls, findface-security, findface-sf-api, findface-video-manager, findface-upload, findface-video-worker, findface-extraction-api, findface-tarantool-server, а также сторонним программным обеспечением.

  • Несколько дополнительных серверов для обработки видео с установленным компонентом findface-video-worker.

  • (При необходимости) Несколько дополнительных серверов для извлечения векторов признаков (т. н. серверы экстракции) с установленным компонентом findface-extraction-api.

  • (При необходимости) Дополнительные серверы базы данных с несколькими шардами Tarantool на каждом.

Инструкции в настоящем разделе приведены для описанной выше наиболее часто встречающейся схемы многосерверного развертывания. В высоконагруженных системах также может потребоваться распределить обработку API-запросов, т. е. организовать несколько серверов findface-sf-api и findface-video-manager. Данная процедура требует высокого уровня знаний и дополнительного программирования. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нашим экспертам за помощью по этому вопросу (support@ntechlab.com).

Развертывание FindFace Multi в многосерверной среде состоит из следующих этапов:

Развертывание центрального сервера

Для развертывания центрального сервера FindFace Multi выполните следующие действия:

  1. На выделенном физическом сервере установите FindFace Multi из инсталлятора следующим образом:

    • Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

    • Тип установки: Single server, multiple video workers. В этом случае FindFace Multi будет установлен в качестве центрального сервера и настроен на взаимодействие с дополнительными удаленными экземплярами findface-video-worker.

    • Тип ускорения findface-video-worker (на центральном сервере): CPU или GPU, в зависимости от конфигурации оборудования.

    • Тип ускорения findface-extraction-api (на центральном сервере): CPU или GPU, в зависимости от конфигурации оборудования.

    По завершении установки в консоль будет выведена информация, необходимая для использования FindFace Multi:

    #############################################################################
#                       Installation is complete                            #
#############################################################################
- upload your license to http://172.20.77.17/#/license/
- user interface: http://172.20.77.17/
  superuser:      admin
  password:       admin
  documentation:  http://172.20.77.17/doc/

  2. Загрузите файл лицензии FindFace Multi через основной веб-интерфейс http://<IP_адрес_сервера>/#/license. Для доступа в веб-интерфейс используйте логин и пароль пользователя superuser, выведенные в консоли.

    Примечание

    IP-адрес сервера в ссылках на веб-интерфейсы FindFace имеет вид 127.0.0.1 или <IP_адрес_в_сети>, в зависимости от того, принадлежит ли сервер к сети.

    Важно

    Не передавайте данные superuser (Супер Администратора) третьим лицам. Для администрирования системы создайте назначаемого администратора. Отличие назначаемого администратора от Супер Администратора в том, что последний не может лишиться прав администратора даже при смене роли.

  3. Разрешите лицензируемым сервисам обращаться к серверу лицензирования findface-ntls с любого IP-адреса. Для этого, откройте файл конфигурации /etc/findface-ntls.cfg и установите listen = 0.0.0.0:3133. Перезапустите findface-ntls.service.

    sudo vi /etc/findface-ntls.cfg

## Address to accept incoming client connections (IP:PORT)
## type:string env:CFG_LISTEN longopt:--listen
listen = 0.0.0.0:3133

    sudo systemctl restart findface-ntls.service

  4. Разрешите доступ к сервису findface-video-manager с любого IP-адреса. Для этого откройте файл конфигурации `/etc/findface-video-manager.conf и установите listen: 0.0.0.0:18810 и rpc:listen: 0.0.0.0:18811. Перезапустите findface-video-manager.

    sudo vi /etc/findface-video-manager.conf

listen: 0.0.0.0:18810
...
rpc:
  listen: 0.0.0.0:18811

    sudo systemctl restart findface-video-manager.service
Развертывание серверов обработки видео

На дополнительном сервере для обработки видео установите экземпляр findface-video-worker, руководствуясь пошаговыми инструкциями. Ответьте на вопросы инсталлятора следующим образом:

  • Устанавливаемый продукт: FindFace Video Worker.

  • Тип ускорения findface-video-worker: CPU или GPU, в зависимости от конфигурации оборудования.

  • FindFace Multi IP address: IP-адрес центрального сервера.

После этого процесс установки будет автоматически запущен. Ответы на вопросы инсталлятора будут сохранены в файл /tmp/<findface-installer-*>.json. Используйте данный файл, чтобы установить FindFace Video Worker на других серверах, не отвечая на вопросы инсталлятора повторно. Для этого запустите инсталлятор командой:

sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run -f /tmp/<findface-installer-*>.json

Примечание

Если findface-ntls и/или findface-video-manager установлены на других серверах, чем findface-security, укажите их IP-адреса после установки в файле конфигурации /etc/findface-video-worker-gpu.ini (/etc/findface-video-worker-cpu.ini).

sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini
sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

В параметре ntls-addr укажите IP-адрес сервера findface-ntls.

ntls-addr=127.0.0.1:3133

В параметре mgr-static укажите IP-адрес сервера findface-video-manager, который будет обеспечивать findface-video-worker настройками и списком видеопотоков для обработки.

mgr-static=127.0.0.1:18811
Развертывание серверов экстракции

На дополнительном сервере экстракции установите экземпляр findface-extraction-api из консольного инсталлятора. Ответьте на вопросы инсталлятора следующим образом:

  • Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

  • Тип установки: Fully customized installation.

  • Устанавливаемые компоненты FindFace Multi: findface-extraction-api и findface-data. Для того чтобы их выбрать, сначала снимите выделение со всех компонентов, введя в командной строке -*, затем введите порядковые номера findface-extraction-api и findface-data через пробел. Введите done для сохранения выбора и перехода к следующему шагу.

  • Тип ускорения findface-extraction-api: CPU или GPU.

  • Необходимость в изменении файла конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini: укажите IP-адрес сервера findface-ntls.

  • Модели нейронных сетей для установки: CPU/GPU-модели для биометрии лиц (обязательно) и (опционально) CPU/GPU-модели для распознавания атрибутов лица, автомобилей и их атрибутов, силуэтов и их атрибутов. Удостоверьтесь, что для каждой модели вы указали правильный тип ускорения: CPU или GPU. Он должен совпадать с типом ускорения findface-extraction-api. Обратите внимание, что findface-extraction-api на CPU может работать только с CPU-моделями, в то время как findface-extraction-api на GPU поддерживает как GPU-, так и CPU-модели.

    Совет

    Подробнее см. Модели нейронных сетей, Распознавание атрибутов лица, Распознавание автомобилей и их атрибутов, Распознавание силуэтов и их атрибутов.

После этого процесс установки будет автоматически запущен. Ответы на вопросы инсталлятора будут сохранены в файл /tmp/<findface-installer-*>.json. Используйте данный файл, чтобы установить findface-extraction-api на других серверах, не отвечая на вопросы инсталлятора повторно.

sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run -f /tmp/<findface-installer-*>.json

После развертывания серверов экстракции распределите между ними нагрузку.

Распределение нагрузки между серверами экстракции

Распределение нагрузки между несколькими серверами экстракции выполняется через балансировщик нагрузки. Приведенная ниже пошаговая инструкция демонстрирует балансировку нагрузки с помощью nginx в режиме round-robin для 3-х экземпляров findface-extraction-api, расположенных на различных физических серверах. Один экземпляр установлен на центральном сервере FindFace Multi (172.168.1.9), 2 других на дополнительных удаленных серверах (172.168.1.10, 172.168.1.11). Если в системе присутствует большее количество серверов экстракции, балансировка нагрузки выполняется по аналогии.

Совет

Вы можете использовать любой удобный вам балансировщик нагрузки. Руководство по его использованию ищите в соответствующей справочной документации.

Для балансировки нагрузки между экземплярами findface-extraction-api выполните следующие действия:

  1. Назначьте т. н. сервер шлюза для балансируемой группы серверов экстракции. Им может стать центральный сервер FindFace Multi (рекомендуется) или любой другой сервер с установленным nginx.

    Важно

    Вам нужно будет указать IP-адрес шлюза при настройке распределенной сети FindFace Multi.

    Совет

    Вы можете установить nginx следующим образом:

    sudo apt update
sudo apt install nginx

  2. На сервере шлюза создайте новый файл конфигурации Nginx.

    sudo vi /etc/nginx/sites-available/extapi

  3. Вставьте следующий текст в созданный файл конфигурации. В директиве upstream (upstream extapibackends) замените примерные IP-адреса на актуальные IP-адреса серверов экстракции. В директиве server в параметре listen укажите номер слушающего порта сервера шлюза. Вам потребуется указать данный порт при настройке распределенной сети FindFace Multi.

    upstream extapibackends {
        server 172.168.1.9:18666; ## ``findface-extraction-api`` on principal server
        server 172.168.1.10:18666; ## 1st additional extraction server
        server 127.168.1.11:18666; ## 2nd additional extraction server
}
server {
        listen 18667;
        server_name extapi;
        client_max_body_size 64m;
        location / {
                proxy_pass http://extapibackends;
                proxy_next_upstream error;
        }
        access_log /var/log/nginx/extapi.access_log;
        error_log /var/log/nginx/extapi.error_log;
}

  4. Включите балансировщик нагрузки в nginx.

    sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/extapi /etc/nginx/sites-enabled/

  5. Перезапустите nginx.

    sudo service nginx restart

  6. На центральном сервере и каждом из дополнительных серверов экстракции откройте файл конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini. Замените адрес localhost в параметре listen на адрес, который вы указали до этого в директиве upstream extapibackends файла конфигурации Nginx /etc/nginx/sites-available/extapi. В нашем примере адрес 1-го дополнительного сервера экстракции должен быть заменен на следующий:

    sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

listen: 172.168.1.10:18666

  7. Перезапустите findface-extraction-api на центральном сервере и каждом дополнительном сервере экстракции.

    sudo systemctl restart findface-extraction-api.service

Балансировка нагрузки успешно настроена. Не забудьте указать актуальный IP-адрес и слушающий порт сервера шлюза при настройке распределенной сети FindFace Multi.

Развертывание дополнительных серверов базы данных

Компонент findface-tarantool-server соединяет базу данных векторов признаков на основе Tarantool и компонент findface-sf-api, передавая результаты поиска от базы данных в findface-sf-api для дальнейшей обработки.

Чтобы увеличить скорость поиска, можно выделить несколько дополнительных серверов под базу данных векторов признаков и создать множество сегментов (шардов) findface-tarantool-server на каждом из них. Параллельное функционирование многочисленных шардов приведет к значительному увеличению производительности, поскольку каждый шард может обрабатывать приблизительно до 10 000 000 векторов признаков.

Чтобы развернуть дополнительные серверы базы данных, выполните следующие действия:

  1. Установите компонент findface-tarantool-server на первом выделенном под базу данных сервере. Ответьте на вопросы инсталлятора следующим образом:

    • Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

    • Тип установки: Fully customized installation.

    • Устанавливаемые компоненты FindFace Multi: findface-tarantool-server. Для того чтобы его выбрать, сначала снимите выделение со всех компонентов, введя в командной строке -*, затем введите порядковый номер findface-tarantool-server (keyword). Введите done для сохранения выбора и перехода к следующему шагу.

    После этого процесс установки будет автоматически запущен.

    В результате установки шарды findface-tarantool-server будут автоматически установлены в количестве N = min(max(min(mem_mb // 2000, cpu_cores), 1), 16 * cpu_cores). Т. е. количество равно размеру оперативной памяти в Мб, разделенному на 2000, или количеству физических ядер процессора (но не менее 1 шарда), или же количеству физических ядер процессора, умноженному на 16, если первое полученное значение больше.

  2. Используйте созданный файл /tmp/<findface-installer-*>.json, чтобы установить findface-tarantool-server на других серверах, не отвечая на вопросы инсталлятора повторно. Для этого выполните следующую команду:

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run -f /tmp/<findface-installer-*>.json

  3. Обязательно укажите IP-адреса и порты шардов при настройке распределенной сети FindFace Multi. Для того чтобы узнать номера портов, на каждом сервере базы данных выполните команду:

    sudo cat /etc/tarantool/instances.enabled/*shard* | grep -E ".start|(listen =)"`

    Будет возвращен следующий результат:

        listen = '127.0.0.1:33001',
FindFace.start("127.0.0.1", 8101, {
    listen = '127.0.0.1:33002',
FindFace.start("127.0.0.1", 8102, {

    Номера портов указаны в секции FindFace.start: 8101, 8102 и т. д.

Настройка сетевого взаимодействия

После развертывания компонентов FindFace Multi настройте их взаимодействие по сети. Выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-sf-api.ini:

    sudo vi /etc/findface-sf-api.ini

    Задайте следующие параметры:

    Параметр

    Описание

    extraction-api -> extraction-api

    IP-адрес и слушающий порт сервера, являющегося шлюзом для серверов экстракции с настроенной балансировкой нагрузки.

    storage-api -> shards -> master

    IP-адрес и порт мастера шарда findface-tarantool-server. Остальные шарды прописываются по аналогии.

    upload_url

    Путь в WebDAV nginx, по которому в компонент findface-upload будут отправляться исходные изображения, миниатюры и нормализованные изображения объектов.

    		 
    ...
extraction-api:
  extraction-api: http://172.168.1.9:18667

...
webdav:
  upload-url: http://127.0.0.1:3333/uploads/

...
storage-api:
  ...
  shards:
  - master: http://172.168.1.9:8101/v2/
    slave: ''
  - master: http://172.168.1.9:8102/v2/
    slave: ''
  - master: http://172.168.1.12:8101/v2/
    slave: ''
  - master: http://172.168.1.12:8102/v2/
    slave: ''
  - master: http://172.168.1.13:8102/v2/
    slave: ''
  - master: http://172.168.1.13:8102/v2/
    slave: ''

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

    Задайте следующие параметры:

    Параметр

    Описание

    SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS

    IP-адрес или URL FindFace Multi, являющимся приоритетным для Genetec и вебхуков. Если параметр не задан, система использует для работы с данным функционалом EXTERNAL_ADDRESS. Для использования Genetec и вебхуков обязательно укажите по крайней мере один из параметров SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS/ EXTERNAL_ADDRESS.

    EXTERNAL_ADDRESS

    (Опционально) IP-адрес или URL, который используется для доступа к веб-интерфейсу FindFace Multi. Если параметр не задан, система автоматически определяет его как внешний IP-адрес. Для доступа в FindFace Multi вы можете использовать оба IP-адреса: как автоопределенный, так и указанный в EXTERNAL_ADDRESS.

    VIDEO_DETECTOR_TOKEN

    Придумайте токен и укажите его в данном параметре, чтобы авторизовать модуль видеодетекции объектов.

    VIDEO_MANAGER_ADDRESS

    IP-адрес сервера findface-video-manager.

    NTLS_HTTP_URL

    IP-адрес сервера findface-ntls.

    ROUTER_URL

    Внешний IP-адрес сервера findface-security, который будет получать обнаруженные объекты от экземпляра(ов) findface-video-worker.

    SF_API_ADDRESS

    IP-адрес сервера findface-sf-api.

    		 
    sudo vi /etc/findface-security/config.py

...
# SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS prioritized for webhooks and genetec
SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS = 'http://localhost'
EXTERNAL_ADDRESS = 'http://127.0.0.1'


...
FFSECURITY = {
    'VIDEO_DETECTOR_TOKEN': '7ce2679adfc4d74edcf508bea4d67208',
    ...
    'VIDEO_MANAGER_ADDRESS': 'http://127.0.0.1:18810',
    ...
    'NTLS_HTTP_URL': 'http://127.0.0.1:3185',
    'ROUTER_URL': 'http://172.168.1.9',
    ...
    'SF_API_ADDRESS': 'http://127.0.0.1:18411',
    ...
}

На этом установка FindFace Multi в многосерверной среде будет завершена.

Важно

Для того чтобы сохранить совместимость FindFace Multi со средой установки, настоятельно рекомендуется отключить автоматическое обновление Ubuntu. В этом случае вы сможете обновлять ОС вручную, контролируя процесс обновления отдельных пакетов.

Для отключения автоматического обновления Ubuntu выполните следующие команды:

sudo apt-get remove unattended-upgrades
sudo systemctl stop apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.service
sudo systemctl daemon-reload

Важно

Сервисы FindFace Multi логируют большой объем данных, что в конечном итоге может привести к чрезмерной загрузке диска. Чтобы этого не произошло, рекомендуется отключить сервис rsyslog из-за его неоптимальной схемы ротации логов и вместо него использовать правильно настроенный сервис systemd-journal. См. пошаговые инструкции в разделе Логи сервисов.

Пошаговое развертывание функционала Видеомагнитофон

Внутренняя архитектура Ядра FindFace позволяет встроить Видеомагнитофон — дополнительный функционал, который записывает, хранит и проигрывает видеоданные с камер.

Существуют следующие способы развертывания функционала Видеомагнитофон:

Данный раздел посвящен пошаговому развертыванию функционала Видеомагнитофон.

Важно

Если находитесь на территории России или Беларуси и намерены использовать функционал Видеомагнитофон, то, перед тем, как приступить к развертыванию, необходимо обратиться в support@ntechlab.com для получения дистрибутива MongoDB. Далее следуйте инструкциям по установке в разделе Устранение неполадок с дистрибутивом MongoDB.

Совет

Сначала обязательно ознакомьтесь с архитектурой FindFace Multi.

В этом разделе:

Установка apt-репозитория

Прежде всего установите apt-репозиторий FindFace следующим образом:

  1. Загрузите файл инсталлятора findface-multi-1.2-and-server-5.2.run.

  2. Поместите файл .run в любой каталог на сервере установки (например, /home/username).

  3. Из данного каталога сделайте файл .run исполняемым.

    chmod +x findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

  4. Запустите файл .run.

    sudo ./findface-multi-1.2-and-server-5.2.run

    Инсталлятор задаст вам несколько вопросов, после чего проверит, соответствует ли сервер системным требованиям. Ответьте на вопросы надлежащим образом. Вопросы и ответы следующие:

    1. Устанавливаемый продукт: FindFace Multi.

    2. Тип установки: repo: Don't install anything, just set up the APT repository.

    3. Не устанавливайте модели нейронных сетей. Ответьте no на вопрос APT repository doesn't include face recognition models. Do you want to install them now?.

    После этого apt-репозиторий FindFace будет автоматически установлен.

Установка необходимого ПО MongoDB

Для работы Видеомагнитофона требуется стороннее программное обеспечение MongoDB. Установите его следующим образом:

sudo apt update
sudo apt install -y mongodb

После установки сервис mongodb будет запущен и добавлен в автозагрузку Ubuntu. Вы можете проверить его статус, выполнив следующую команду:

sudo systemctl status mongodb

● mongodb.service - An object/document-oriented database
   Loaded: loaded (/lib/systemd/system/mongodb.service; enabled; vendor preset: enabled)
   Active: active (running) since Mon 2022-05-16 10:23:04 UTC; 46s ago
...
Установка основных компонентов

Для того чтобы установить компоненты Видеомагнитофона, выполните следующие действия:

  1. Установите сервисы findface-video-storage и findface-video-streamer-cpu из ранее установленного APT-репозитория.

    sudo apt install -y findface-video-storage findface-video-streamer-cpu

    После установки findface-video-storage будет запущен и добавлен в автозагрузку Ubuntu. Сервис findface-video-streamer-cpu будет просто установлен.

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-video-storage.conf. Установите webdav в параметре chunk-storage -> type.

    sudo vi /etc/findface-video-storage.conf

...
chunk-storage:
  type: webdav

  3. После сохранения изменений перезапустите findface-video-storage.

    sudo systemctl restart findface-video-storage

  4. Запустите сервис findface-video-streamer-cpu и добавьте его в автозагрузку Ubuntu.

    sudo systemctl enable findface-video-streamer-cpu && sudo systemctl start findface-video-streamer-cpu

На этом развертывание Видеомагнитофона будет завершено. Для того чтобы настроить Видеомагнитофон после развертывания, следуйте инструкции.

Добавление репозитория NVIDIA и установка драйверов (только GPU)

FindFace Multi на GPU требует предварительной установки драйверов NVIDIA.

Для добавления репозитория NVIDIA и установки драйверов выполните следующие действия:

Важно

Вам потребуется стабильное подключение к Интернету, так как загрузка пакетов драйверов будет происходить из веб-ресурса NVIDIA.

  1. Загрузите файл инсталлятора findface-multi-1.1-and-server-5.1.run.

  2. Поместите файл .run в любой каталог на сервере установки (например, /home/username).

  3. Из данного каталога сделайте файл .run исполняемым.

    chmod +x findface-multi-1.1-and-server-5.1.run

  4. Запустите файл .run.

    sudo ./findface-multi-1.1-and-server-5.1.run

  5. Выберите продукт для установки: NVIDIA CUDA drivers.

  6. После завершения установки драйверов NVIDIA перезагрузите сервер.

Основные настройки

Основные настройки FindFace Multi определяют работу системы и потребление ресурсов. Доступны следующие настройки:

  • универсальный порог срабатывания для распознавания лиц, силуэтов, автомобилей (в зависимости от включенных объектов)

  • качество JPEG миниатюр

  • расписание автоматического удаления старых событий и эпизодов

Для изменения основных настроек перейдите на вкладку Настройки и нажмите Основные. После внесения изменений нажмите Обновить. Подробное описание каждой настройки приведено ниже.

settings_ru

В этом разделе:

Универсальный порог срабатывания

FindFace Multi принимает решение о совпадении обнаруженного лица с лицом из картотеки (т. е. о совпадении лиц) на основании предустановленной пороговой степени схожести. По умолчанию установлено оптимальное пороговое значение. При необходимости вы можете изменить его.

Примечание

Чем выше пороговая степень схожести, тем меньше шансов на положительную ложную верификацию человека, однако некоторые подходящие фотографии могут также не пройти верификацию.

Тот же принцип применяется к распознаванию силуэтов и автомобилей, если распознавание данных объектов активировано в системе. На основании предустановленного порога FindFace Multi принимает решение о принадлежности одному человеку обнаруженного силуэта и силуэта из картотеки. Аналогично, обнаруженный автомобиль будет считаться совпадающим с автомобилем из картотеки.

Совет

Вы можете настроить порог срабатывания индивидуально для каждой группы камер и списка наблюдения.

Важно

Для большинства случаев распознавания лиц значение, установленное по умолчанию для универсального порога срабатывания, является оптимальным. Не рекомендуется самостоятельно менять его. Обязательно предварительно проконсультируйтесь с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

Качество JPEG миниатюр

В зависимости от качества JPEG, файлы миниатюр могут в конечном счете занять значительную часть дискового пространства. Используйте вкладку Основные для настройки параметра.

Автоматическое удаление старых событий и эпизодов

Используйте эту же вкладку, чтобы задать расписание автоматического удаления старых событий и эпизодов из базы данных. Можно настроить удаление событий и эпизодов по разным расписаниям в зависимости от наличия совпадений с картотекой, а также выбрать удаление только полных кадров. Вы также можете по отдельности удалять события с лицами, автомобилями и силуэтами.

Управление пользователями и безопасность системы

Важно

Хотя FindFace Multi предоставляет инструменты для защиты от несанкционированного доступа, они не заменяют правильно настроенный межсетевой экран. Обязательно используйте файрвол, чтобы усилить защиту сети FindFace Multi.

Управление пользователями

В этой главе:

Предустановленные роли

Для работы с FindFace Multi предусмотрены следующие предустановленные роли:

  • Администратор: предоставляется полный доступ к функционалу FindFace Multi, интеграционным и административным инструментам.

    Важно

    Супер Администратор не может лишиться прав администратора даже при смене роли.

  • Оператор: предоставляется полный доступ к функционалу FindFace Multi.

  • Пользователь: обладает правами только на подтверждение событий и эпизодов, поиск объектов в базе событий, а также на изменение данных в своем профиле. Остальные функции доступны в режиме чтения.

Вы можете изменить привилегии предустановленных ролей, а также создать новые роли.

Создание новой роли

Для создания новой роли выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Роли.

  2. Нажмите +.

    create_role_ru

  3. На вкладке Информация задайте имя роли.

    role_information_ru

  4. Нажмите Сохранить. Рядом с вкладкой Информация появятся дополнительные вкладки. На данных вкладках можно задать права на определенные списки наблюдения (вкладка Списки наблюдения) и группы камер (Группы камер), а также привилегии на работу с системными функциями и сущностями (Разрешения).

    Примечание

    Например, если вы устанавливаете Нет для определенной группы камер на вкладке Группы камер, пользователи с данной ролью не смогут работать с этой группой камер. Установка Нет для cameragroup на вкладке Разрешения не позволит пользователям просматривать и работать со всеми группами камер.

    Примечание

    Право на событие складывается из прав на соответствующую камеру и список наблюдения. Для просмотра событий, для которых не найдены совпадения с картотекой, требуются только права на камеру.

    Полный список сущностей FindFace Multi:

    Вы также можете включать и отключать права на следующий функционал:

Главная и дополнительная роль пользователя

Вы можете назначить пользователю привилегии, используя следующие роли:

  • Главная роль: основная роль пользователя, обязательная для назначения. Пользователю можно назначить только одну главную роль.

  • Роль: дополнительная роль пользователя, необязательная для назначения. Одному пользователю можно назначить несколько ролей. Связанные с ними права будут добавлены к правам, предоставляемым главной ролью.

Все пользователи, принадлежащие к определенной основной роли, автоматически получают доступ к группам камер (и камерам внутри группы) и спискам наблюдения (и карточкам в этих списках), созданным пользователем с той же основной ролью, с учетом привилегий, определенных их дополнительными ролями.

См.также

Создание пользователя

Создание пользователя

Для создания нового пользователя выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Пользователи.

  2. Нажмите +.

    create_user_ru

  3. Задайте имя пользователя, логин и пароль. При необходимости добавьте комментарий. Прикрепите фотографию пользователя.

    user_ru

    Важно

    Лицо на фотографии должно быть надлежащего качества, т. е. в близком к анфас положении. Расстояние между зрачками: 60 px. Поддерживаемые форматы: WEBP, JPG, BMP, PNG. При несоответствии фотографии требованиям будет выведено сообщение с описанием ошибки.

    Совет

    Фото может использоваться для биометрической аутентификации.

  4. Из раскрывающегося меню Roles выберите одну или несколько пользовательских ролей. Назначьте одну из них основной.

  5. Поставьте флажок Активный.

  6. Нажмите Создать.

Деактивация или удаление пользователя

Для того чтобы деактивировать пользователя, снимите флажок Активный в списке пользователей (Настройки -> Пользователи).

Для удаления пользователя из FindFace Multi щелкните по его логину в списке. Нажмите Удалить.

Для фильтрации списка пользователей, используйте следующие критерии:

user_filters_ru

  • Активный: статус пользователей

  • Главная роль: одна или несколько главных ролей

Предоставление администратору прав на системные плагины

Пакет FindFace Multi включает в себя обширный набор системных плагинов, которые обеспечивают следующие функции:

  • интеграции с партнерами

  • авторизация с использованием криптографического сертификата (свяжитесь с менеджером, чтобы узнать подробности)

Примечание

Системные плагины включаются вручную через файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

По умолчанию Администратор не обладает правами на системные плагины. Для предоставления прав Администратору, выполните следующие действия:

  1. Включите системный плагин в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py, руководствуясь предоставленной нами пошаговой инструкцией.

  2. Повторно выполните перенос основной архитектуры базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL.

    sudo findface-security migrate

  3. Заново создайте группы пользователей в основной базе данных.

    sudo findface-security create_groups

  4. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

Аутентификация и мониторинг сессии пользователя

В этом разделе:

Типы аутентификации

В FindFace Multi возможны следующие типы аутентификации:

  • password: стандартная аутентификация посредством логина и пароля. Включена по умолчанию.

  • face: аутентификация возможна только по лицу пользователя.

  • face_or_password: аутентификация возможна по лицу или с логином/паролем.

  • face_and_password: двухфакторная аутентификация. После успешного распознавания лица пользователь должен ввести свои логин и пароль.

Важно

Для всех типов аутентификации, основанных на распознавании лиц, необходима следующая конфигурация:

Важно

Перед использованием распознавания лиц для аутентификации прикрепите фотографии к профилям пользователей и оборудуйте их рабочие места вебкамерами.

Примечание

Вы можете включить мониторинг рабочей сессии для типов аутентификации face и face_or_password. В этом случае система будет периодически возобновлять сессию после проверки, что лицо человека на рабочем месте совпадает с лицом вошедшего в систему пользователя (подробнее см. в Настройка аутентификации и мониторинга сессии).

Совет

FindFace Multi также предоставляет независимо настраиваемую аутентификацию на основании сертификата.

Настройка аутентификации и мониторинга сессии

Для настройки аутентификации и мониторинга сессии пользователя выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. Найдите разделы FFSECURITY и FFSECURITY_AUTH_CONFIG.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

FFSECURITY = {
    # auth config
    # available options: face, password, face_and_password, face_or_password
    'AUTH_TYPE': 'face_or_password',
    # 180 days by default
    'MAXIMUM_SESSION_LENGTH': 15552000,
    ...
    }

...
# - FindFace Security authorization configuration dictionary -

FFSECURITY_AUTH_CONFIG = {
    'FACE_AUTH_CONFIDENCE': 0.740,  # FAR = 2.5E-09  # model: [kiwi_320]
    # 3 settings below are for front-end only
    # session renew works only with face or face_or_password authorization type
    'NEED_SESSION_RENEW': False,
    'RENEW_SESSION_INTERVAL': 0,
    'MAXIMUM_RENEW_ATTEMPTS': 2,
}

  2. В разделе FFSECURITY задайте следующие параметры аутентификации:

    • AUTH_TYPE: тип аутентификации. Доступные варианты: face, password, face_and_password, face_or_password.

    • MAXIMUM_SESSION_LENGTH: максимальная продолжительность сессии пользователя в секундах. По истечении времени сессии происходит принудительный вывод пользователя из системы при условии, что сессия не была предварительно возобновлена.

  3. В разделе FFSECURITY_AUTH_CONFIG задайте следующие параметры аутентификации и мониторинга сессии:

    • FACE_AUTH_CONFIDENCE: после того как лицо на видео с вебкамеры распознано как живое, система сравнивает его с фотографиями пользователей, используя для верификации данную пороговую степень схожести.

    • NEED_SESSION_RENEW: если True, сессия пользователя может быть возобновлена и продлена на время, равное MAXIMUM_SESSION_LENGTH, после проверки, что лицо человека на рабочем месте совпадает с лицом вошедшего в систему пользователя.

    • RENEW_SESSION_INTERVAL: период в секундах до ожидаемого времени завершения сессии, в течение которого система попытается возобновить сессию, активировав вебкамеру для верификации лица пользователя.

    • MAXIMUM_RENEW_ATTEMPTS: количество попыток верификации пользователя. Попытки выполняются одна за другой в течение интервала возобновления сессии.

    Примечание

    Попытка верификации занимает приблизительно 3 секунды.

    Совет

    Мы рекомендуем настроить параметры мониторинга таким образом, что величина MAXIMUM_RENEW_ATTEMPTS, умноженная на продолжительность попытки, была меньше значения RENEW_SESSION_INTERVAL. В противном случае система увеличит интервал возобновления сессии в 2, 3 и более раз, в зависимости от количества попыток.

  4. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service
Принудительный вывод всех пользователей из системы

Для того чтобы принудительно вывести всех пользователей из системы, выполните следующую команду в консоли центрального сервера FindFace Multi:

sudo findface-security logout_all_users

Совет

Данная команда пригодится при массовом переходе к другому типу аутентификации.

Настройка шифрования данных

Для обеспечения безопасности данных включите SSL-шифрование. Выполните следующие действия:

  1. В директории с конфигурацией nginx создайте каталог для хранения информации о SSL-шифровании:

    sudo mkdir /etc/nginx/ssl

  2. Создайте ключ и сертификат SSL:

    sudo openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout /etc/nginx/ssl/my-example-domain.com.key -out /etc/nginx/ssl/my-example-domain.com.crt

    Для заполнения полей сертификата вам будет предложено несколько вопросов. Ответьте на них, уделив особое внимание строке Common Name. В ней нужно ввести имя или публичный IP-адрес домена, связанного с сервером. Созданные файлы ключа my-example-domain.com.key и сертификата my-example-domain.com.crt будут сохранены в каталоге /etc/nginx/ssl.

  3. Настройте nginx для использования SSL. Откройте файл конфигурации nginx /etc/nginx/sites-available/ffsecurity-nginx.conf. Внесите в файл следующие изменения:

    1. Добавьте новый раздел server {...}, содержащий правило замены URL:

      server {
        listen 80;
        server_name my-example-domain.com www.my-example-domain.com;
        rewrite ^(.*) https://my-example-domain.com$1 permanent;
        access_log off;
}

    2. Закомментируйте следующие строки в существующем разделе server {…}:

      # listen 80 default_server;
# listen [::]:80 default_server;

    3. Добавьте следующие строки, включая пути к сертификату и ключу, в существующий раздел server {…}:

      listen 443 ssl;

ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/my-example-domain.com.crt;
ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/my-example-domain.com.key;

    4. В общем файле конфигурации /etc/nginx/nginx.conf найдите раздел SSL Settings и добавьте в его конец следующие строки:

    ssl_session_cache   shared:SSL:10m;
ssl_session_timeout 1h;

    Пример файла конфигурации /etc/nginx/sites-available/ffsecurity-nginx.conf с корректно заданными настройками SSL показан в примере ниже:

    upstream ffsecurity {
 server 127.0.0.1:8002;
}

upstream ffsecurity-ws {
  server 127.0.0.1:8003;
}

map $http_upgrade $ffsec_upstream {
  default "http://ffsecurity-ws";
  "" "http://ffsecurity";
}

server {
  listen 80;
  server_name my-example-domain.com www.my-example-domain.com;
  rewrite ^(.*) https://my-example-domain.com$1 permanent;
  access_log off;
}

server {
  # listen 80 default_server;
  # listen [::]:80 default_server;
  listen 443 ssl;
  ssl_certificate /etc/nginx/ssl/my-example-domain.com.crt;
  ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/my-example-domain.com.key;

  root /var/lib/findface-security;

  autoindex off;

  server_name _;

  location = / {

    alias /usr/share/findface-security-ui/;
    try_files /index.html =404;
     }
  location /static/ {

  }
  location /uploads/ {
    add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*';
    add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET';
    add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization';
    add_header 'Access-Control-Expose-Headers' 'Content-Length,Content-Range';
    add_header 'Access-Control-Max-Age' 2592000;
  }
  location /ui-static/ {
    alias /usr/share/findface-security-ui/ui-static/;
  }
  location /doc/ {
    alias /opt/findface-security/doc/;
  }
  location ~ /videos/(?<video_id>[0-9]+)/upload/(.*)$ {
    if ($request_method = 'OPTIONS') {
      add_header 'Content-Type' 'text/plain; charset=utf-8';
      add_header 'Content-Length' 0;
      return 204;
    }
    set $auth_request_uri "http://ffsecurity/videos/$video_id/auth-upload/";
    auth_request /video-upload-auth/;

    alias "/var/lib/findface-security/uploads/videos/$video_id.bin";
    client_max_body_size 15g;

    dav_access user:rw group:rw all:rw;
    dav_methods PUT;

    create_full_put_path on;
    autoindex off;
    autoindex_exact_size off;
    autoindex_localtime on;
    charset utf-8;

    add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*';
    add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'PUT, OPTIONS';
    add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'authorization';
  }
  location = /video-upload-auth/ {
    internal;
    client_max_body_size 15g;
    proxy_set_header Content-Length "";
    proxy_set_header Host $http_host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    proxy_pass_request_body off;
    proxy_pass $auth_request_uri;
  }

  location / {
    client_max_body_size 300m;
    proxy_set_header Host $http_host;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection "upgrade";
    proxy_pass $ffsec_upstream;
    proxy_read_timeout 5m;

    location ~ ^/(cameras|videos)/([0-9]+)/stream/?$ {
      proxy_set_header Host $http_host;
      proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
      proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
      proxy_pass http://ffsecurity;
    }

    location ~ ^/streams/(.*)$ {
      internal;
      proxy_pass $1;
    }
  }
}

  4. Перезапустите nginx.

    sudo systemctl restart nginx.service

  5. Внесите изменения в файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. В параметрах EXTERNAL_ADDRESS и ROUTER_URL измените приставку http:// на https://.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

...
EXTERNAL_ADDRESS="https://my-example-domain.com"
...
ROUTER_URL="https://IP_address"

  6. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security

  7. Если есть запущенные процессы findface-video-worker, нужно либо пересоздать камеры в веб-интерфейсе, либо изменить значение параметра router_url в job-заданиях, заменив приставку http:// на https://. Это можно сделать с помощью команды, аналогичной следующей:

    curl -s localhost:18810/jobs | jq -r '.[]["id"]' | xargs -I {} curl -X PATCH -d '{"router_url": "https://my-example-domain.com/video-detector/frame"}' http://localhost:18810/job/{}

Включение защиты картотеки

Если защита картотеки отключена, фотографии и вложения карточек будут доступны по прямой ссылке независимо от прав пользователя. Для того чтобы повысить безопасность картотеки, настройте FindFace Multi на выполнение всех медиа-запросов через приложение DJANGO для дополнительной проверки ACL.

Важно

Используйте защиту содержимого карточек только при необходимости, поскольку данная настройка оказывает серьезное негативное влияние на производительность системы.

Важно

Чтобы проверка ACL выполнялась правильно, необходимо установить разрешение на просмотр загруженных в карточки фотографий лиц, силуэтов и автомобилей. Для этого перейдите Настройки → Роли →нужная роль → Разрешения и установите Просмотр для сущностей faceobject, bodyobject и carobject , в зависимости от того, фотографии каких объектов есть в карточках. Подробнее см. Создание новой роли.

См.также

Настройка мониторинга объектов и картотеки.

Для включения защиты картотеки выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  2. Раскомментируйте параметр OVERPROTECT_MEDIA и установите его в значение True.

    ...

'OVERPROTECT_MEDIA': False,

  3. Откройте файл конфигурации nginx /etc/nginx/sites-available/ffsecurity-nginx.conf. Раскомментируйте параметр internal в разделе location /uploads.

    location /uploads/ {
   internal; # Uncomment if you intend to enable OVERPROTECT_MEDIA
   ...
}

  4. Перезапустите findface-security и nginx.

    sudo systemctl restart findface-security.service
sudo systemctl restart nginx.service

  5. После применения новой политики безопасности вошедшие в систему пользователи должны пройти повторную аутентификацию. Для того чтобы они сделали это, принудительно выведите их из системы командой:

    sudo findface-security logout_all_users

Отключение ACL

Постоянные проверки разрешений потребляют большой объем системных ресурсов. При необходимости ACL FindFace Multi можно отключить.

Выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  2. Установите ENABLE_ACL = False.

    ...

ENABLE_ACL = False

  3. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

Журнал действий пользователей

Комплексный журнал действий с возможностью поиска является отличным дополнительным инструментом для управления пользователями, обеспечивающим подробный аудит их действий и повышающим защиту системы. Вы можете получить доступ к этой функции на вкладке Журнал действий.

audit_logs_ru

Каждая запись журнала содержит следующие данные:

  • логин пользователя, выполнившего действие

  • IP-адрес, с которого поступил запрос на выполнение действия

  • id устройства: уникальный идентификатор клиентского устройства пользователя

  • тип действия, например, авторизация, поиск, изменение объекта, перезагрузка и т. д.

  • тип объекта, к которому было приложено действие, например, карточка или камера

  • идентификатор объекта

  • подробности в зависимости от типа действия

  • временная метка

Используйте панель фильтров справа, чтобы задать условия поиска в журнале.

Список сессий пользователей. Блокировки

В этой главе:

FindFace Multi позволяет увидеть текущие пользовательские сессии и узнать связанные с ними данные, такие как UUID подключенного устройства, тип пользовательского интерфейса (мобильное приложение или веб-интерфейс), IP-адрес, время последнего соединения и т. д.

При необходимости вы можете добавить устройство в список заблокированных, при этом учетная запись пользователя останется активной. Блокировка устройства может пригодиться в различных ситуациях, например, если вы хотите, чтобы пользователи работали с системой только со своих рабочих мест. Данные меры помогут вам поднять безопасность системы на новый уровень.

Предоставление разрешений для работы с сессиями

Доступ пользователей к списку сессий зависит от предоставленных разрешений:

  • Администратор: может просматривать и закрывать сессии всех пользователей

  • Пользователь с разрешениями all_own_sessions: может просматривать/закрывать все сессии со своего логина.

  • Пользователь без разрешений all_own_sessions: может просмотреть/закрыть только свою текущую сессию

Просмотр сессий пользователей

Для просмотра списка пользователей перейдите на вкладку Настройки -> Сессии.

sessions_ru

Каждая запись сессии содержит следующие данные:

  • UUID устройства

  • логин

  • информация об устройстве

  • тип пользовательского интерфейса (мобильный/веб)

  • IP-адрес

  • статус (онлайн, офлайн, заблокировано)

  • время последнего соединения

Используйте панель фильтров справа, чтобы задать условия поиска в списке сессий.

Для закрытия сессии выберите ее в списке и нажмите Закрыть.

sessions_close_ru

Блокировка устройства

Список заблокированных устройств доступен на вкладке Блокировки (Настройки).

blocklist_ru

Вы можете заблокировать устройство на вкладках Сессии и Блокировки. Блокировка устройства приводит к автоматическому выводу пользователя из системы.

Для блокировки устройства на вкладке Сессии выполните следующие действия:

  1. Выберите соответствующие записи сессий.

  2. Нажмите Блокировать.

    block_sessions_ru

  3. Укажите основание для блокировки устройства (обязательно) и дату окончания срока действия блокировки (опционально). Если дата не указана, блокировка будет постоянной.

  4. Нажмите Сохранить.

    block_ru

Блокировка устройства на вкладке Блокировки выполняется аналогично:

block_blocklist_ru

  1. Нажмите +.

  2. Вручную введите UUID устройства.

  3. Укажите основание и срок действия блокировки.

  4. Нажмите Сохранить.

Разрешенные расширения файлов в карточках

По умолчанию вы можете прикрепить к карточке файл с любым расширением. Существует возможность повысить безопасность системы, создав список разрешенных расширений файлов. Это предотвратит загрузку пользователями файлов нежелательных форматов, в том числе тех, которые могут включать скрытый вредоносный код, например, .js, .swf и других.

Для того чтобы создать список разрешенных расширений файлов, выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  2. В разделе FFSECURITY найдите параметр CARD_ATTACHMENTS_FILENAME_REGEXP. Задайте выражение, описывающее разрешенные файловые расширения. Подойдет любое действительное регулярное выражение Python.

    Примеры:

    • r'.*\.png': разрешает только файлы с расширением .png

    • r'.*\(png|jpg)': разрешает только расширения .png и .jpg

    • r'.*': разрешает все расширения

    • None: разрешает все расширения

    • 'XXXXXX': загрузка файлов с любым расширением запрещена

    FFSECURITY = {
   ...
   'CARD_ATTACHMENTS_FILENAME_REGEXP': r'.*\.txt',
   ...

   }

    Совет

    Если закомментировать параметр CARD_ATTACHMENTS_FILENAME_REGEXP, это также разрешит все расширения.

  3. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

Настройка расширенного функционала

Распознавание атрибутов лица

FindFace Multi позволяет автоматически распознавать в реальном времени такие атрибуты лица, как пол, возраст, эмоции, очки, борода и медицинская маска. Данный функционал доступен на видеодетекторе объектов с ускорением на GPU и CPU.

Для включения автоматического распознавания атрибутов лиц выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini.

    sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

  2. В секции extractors укажите соответствующие модели, как показано в примере ниже. Удостоверьтесь, что для каждой модели вы указали правильный тип ускорения CPU или GPU: он должен совпадать с типом ускорения findface-extraction-api. Обратите внимание, что findface-extraction-api на CPU может работать только с CPU-моделями, в то время как findface-extraction-api на GPU поддерживает как GPU-, так и CPU-модели.

    extractors:
  face_age: faceattr/age.v2.gpu.fnk
  face_beard: faceattr/beard.v0.gpu.fnk
  face_emotions: faceattr/emotions.v1.gpu.fnk
  face_gender: faceattr/gender.v2.gpu.fnk
  face_glasses3: faceattr/glasses3.v0.gpu.fnk
  face_medmask3: faceattr/medmask3.v2.gpu.fnk

    Доступны следующие модели:

    Атрибут лица

    Ускорение

    Настройка

    возраст

    CPU

    face_age: faceattr/age.v2.cpu.fnk

    GPU

    face_age: faceattr/age.v2.gpu.fnk

    пол

    CPU

    face_gender: faceattr/gender.v2.cpu.fnk

    GPU

    face_gender: faceattr/gender.v2.gpu.fnk

    эмоции

    CPU

    face_emotions: faceattr/emotions.v1.cpu.fnk

    GPU

    face_emotions: faceattr/emotions.v1.gpu.fnk

    очки

    CPU

    face_glasses3: faceattr/glasses3.v0.cpu.fnk

    GPU

    face_glasses3: faceattr/glasses3.v0.gpu.fnk

    борода

    CPU

    face_beard: faceattr/beard.v0.cpu.fnk

    GPU

    face_beard: faceattr/beard.v0.gpu.fnk

    медицинская маска

    CPU

    face_medmask3: faceattr/medmask3.v2.cpu.fnk

    GPU

    face_medmask3: faceattr/medmask3.v2.gpu.fnk

    Совет

    Для того чтобы отключить модель распознавания, передайте в соответствующий параметр пустое значение. Не удаляйте сам параметр, поскольку в этом случае будет выполняться поиск модели по умолчанию.

    extractors:
  face_age: ""
  face_beard: ""
  face_emotions: ""
  face_gender: ""
  face_glasses3: ""
  face_medmask3: ""

    Примечание

    Вы можете найти модели для распознавания атрибутов лица в каталоге /usr/share/findface-data/models/faceattr/.

    ls /usr/share/findface-data/models/faceattr/
age.v2.cpu.fnk  age.v2.gpu.fnk  beard.v0.cpu.fnk  beard.v0.gpu.fnk  emotions.v1.cpu.fnk  emotions.v1.gpu.fnk  gender.v2.cpu.fnk  gender.v2.gpu.fnk  glasses3.v0.cpu.fnk  glasses3.v0.gpu.fnk medmask3.v2.cpu.fnk medmask3.v2.gpu.fnk liveness.colombo.cpu.fnk liveness.colombo.gpu.fnk liveness.pacs.v0.cpu.fnk liveness.pacs.v0.gpu.fnk quality.v1.cpu.fnk quality.v1.gpu.fnk

  3. Перезапустите findface-extraction-api.

    sudo systemctl restart findface-extraction-api

  4. Для того чтобы отображать результаты распознавания атрибутов лиц в списке событий, откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  5. Укажите включенные модели в следующей строке раздела FFSECURITY:

    FFSECURITY = {
    ...
    'FACE_EVENTS_FEATURES': ['gender', 'age', 'emotions', 'beard', 'glasses', 'medmask'],
    ...
}

  6. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security

Распознавание автомобилей и их атрибутов

FindFace Multi позволяет распознавать отдельные автомобили и их атрибуты.

Атрибуты автомобилей следующие:

  • номерной знак (для отдельных стран),

  • цвет,

  • марка,

  • модель,

  • тип кузова,

  • принадлежность к специальному транспорту (полиция, скорая помощь, спасательные службы, такси).

Важно

Распознавание отдельных автомобилей является экспериментальной функцией. Поэтому для того чтобы улучшить качество распознавания, мы настоятельно рекомендуем вам включить дополнительный анализ атрибутов. В этом случае система будет сравнивать не только векторы признаков двух автомобилей, но также их атрибуты, такие как цвет, тип кузова, марка, модель, принадлежность к специальному транспорту. Вывод о совпадении автомобилей будет делаться только в том случае, если совпадают как векторы признаков, так и атрибуты автомобилей.

Подробное описание того, как включить дополнительный анализ атрибутов, вы найдете в пошаговой инструкции ниже.

Для включения распознавания автомобилей и их атрибутов выполните следующие действия:

  1. В файле конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini укажите модели нейронных сетей для распознавания объектов типа автомобиль и их атрибутов. Выполните следующие действия:

    Важно

    Удостоверьтесь, что для каждой модели вы указали правильный тип ускорения CPU или GPU: он должен совпадать с типом ускорения findface-extraction-api. Обратите внимание, что findface-extraction-api на CPU может работать только с CPU-моделями, в то время как findface-extraction-api на GPU поддерживает как GPU-, так и CPU-модели.

    1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini.

      sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

    2. Укажите модель детектора автомобилей в разделе detectors -> models, вставив следующий код:

      GPU

      detectors:

  ...
  models:
    ...
    efreitor:
      aliases:
      - car
      model: cadet/efreitor.gpu.fnk
      options:
        min_object_size: 32
        resolutions: [256x256, 384x384, 512x512, 768x768, 1024x1024, 1536x1536, 2048x2048]

  ...

      CPU

      detectors:

  ...
  models:
    ...
    efreitor:
      aliases:
      - car
      model: cadet/efreitor.cpu.fnk
      options:
        min_object_size: 32
        resolutions: [256x256, 384x384, 512x512, 768x768, 1024x1024, 1536x1536, 2048x2048]

  ...

    3. Укажите модели для экстракции векторов признаков в разделе extractors -> models, в зависимости от необходимых экстракторов:

      GPU

      extractors:
   ...
   models:
    car_color: ''
    car_description: carattr/description.v0.gpu.fnk
    car_emben: carrec/alonso.gpu.fnk
    car_license_plate: carattr/carattr.license_plate.v4.gpu.fnk
    car_license_plate_quality: carattr/carattr.license_plate_quality.v0.gpu.fnk
    car_make: ''
    car_quality: carattr/carattr.quality.v0.gpu.fnk
    car_special_types: carattr/carattr.special_types.v0.gpu.fnk

      CPU

      extractors:
   ...
   models:
    car_color: ''
    car_description: carattr/description.v0.cpu.fnk
    car_emben: carrec/alonso.cpu.fnk
    car_license_plate: carattr/carattr.license_plate.v4.cpu.fnk
    car_license_plate_quality: carattr/carattr.license_plate_quality.v0.cpu.fnk
    car_make: ''
    car_quality: carattr/carattr.quality.v0.cpu.fnk
    car_special_types: carattr/carattr.special_types.v0.cpu.fnk

      Доступны следующие экстракторы:

      Экстрактор

      Настройка

      отдельный объект типа автомобиль

      car_emben: carrec/alonso.cpu.fnk

      car_emben: carrec/alonso.gpu.fnk

      номерной знак

      car_license_plate: carattr/carattr.license_plate.v4.cpu.fnk car_license_plate_quality: carattr/carattr.license_plate_quality.v0.cpu.fnk

      car_license_plate: carattr/carattr.license_plate.v4.gpu.fnk car_license_plate_quality: carattr/carattr.license_plate_quality.v0.gpu.fnk

      набор атрибутов: марка / цвет / модель / тип кузова

      car_description: carattr/description.v0.cpu.fnk

      car_description: carattr/description.v0.gpu.fnk

      качество изображения автомобиля

      car_quality: carattr/carattr.quality.v0.cpu.fnk

      car_quality: carattr/carattr.quality.v0.gpu.fnk

      спецтранспорт

      car_special_types: carattr/carattr.special_types.v0.cpu.fnk

      car_special_types: carattr/carattr.special_types.v0.gpu.fnk

      Совет

      Для того чтобы отключить модель, передайте в соответствующий параметр пустое значение. Не удаляйте сам параметр, поскольку в этом случае будет выполняться поиск модели по умолчанию.

      extractors:
   ...
   models:
    car_color: ""
    car_description: ""
    car_emben: ""
    car_license_plate: ""
    car_license_plate_quality: ""
    car_make: ""
    car_quality: ""
    car_special_types: ""

    4. Укажите нормализаторы, необходимые для работы экстракторов, заданных на предыдущем шаге. Например, если вам требуется настроить распознавание автомобильных номеров, укажите нормализатор carlicplate .

      Нормализатор

      Модель нормализатора

      Используется для экстракторов

      carlicplate

      carnorm/anaferon.v3.gpu.fnk carnorm/anaferon.v3.cpu.fnk

      car_license_plate

      cropbbox

      facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

      car_license_plate_quality, car_description, car_quality, car_special_types

      GPU

      normalizers:
  ...

  models:
    carlicplate:
      model: carnorm/anaferon.v3.gpu.fnk
    ...
    cropbbox:
      model: facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk

      CPU

      normalizers:
  ...

  models:
    carlicplate:
      model: carnorm/anaferon.v3.cpu.fnk
    ...
    cropbbox:
      model: facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

    5. Убедитесь, что раздел objects -> car содержит quality_attribute: car_quality:

      GPU

      objects:
  ...
  car:
    base_normalizer: facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk
    quality_attribute: car_quality
  ...

      CPU

      objects:
  ...
  car:
    base_normalizer: facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk
    quality_attribute: car_quality

    6. Перезапустите findface-extraction-api.

      sudo systemctl restart findface-extraction-api

  2. Внесите изменения в файл конфигурации /etc/findface-video-worker-gpu.ini (/etc/findface-video-worker-cpu.ini). В разделе car укажите модели нейронных сетей по аналогии с примером ниже. Перезапустите findface-video-worker-gpu (findface-video-worker-cpu).

    GPU

    sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini


#------------------------------
[car]
#------------------------------
## detector param
## type:number env:CFG_CAR_MIN_SIZE longopt:--car-min-size
min_size = 60

## path to car detector
## type:string env:CFG_CAR_DETECTOR longopt:--car-detector
detector = /usr/share/findface-data/models/cadet/efreitor.gpu.fnk

## path to normalizer (usually crop2x)
## type:string env:CFG_CAR_NORM longopt:--car-norm
norm = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk

## path to car quality extractor
## type:string env:CFG_CAR_QUALITY longopt:--car-quality
quality = /usr/share/findface-data/models/carattr/carattr.quality.v0.gpu.fnk

## path to car quality normalizer
## type:string env:CFG_CAR_NORM_QUALITY longopt:--car-norm-quality
norm_quality = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk

## path to car track features extractor
## type:string env:CFG_CAR_TRACK_FEATURES longopt:--car-track-features
track_features =

## path to car track features normalizer
## type:string env:CFG_CAR_TRACK_FEATURES_NORM longopt:--car-track-features-norm
track_features_norm =

    sudo systemctl restart findface-video-worker-gpu.service

    CPU

    sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini


#------------------------------
[car]
#------------------------------
## detector param
## type:number env:CFG_CAR_MIN_SIZE longopt:--car-min-size
min_size = 60

## path to car detector
## type:string env:CFG_CAR_DETECTOR longopt:--car-detector
detector = /usr/share/findface-data/models/cadet/efreitor.cpu.fnk

## path to normalizer (usually crop2x)
## type:string env:CFG_CAR_NORM longopt:--car-norm
norm = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

## path to car quality extractor
## type:string env:CFG_CAR_QUALITY longopt:--car-quality
quality = /usr/share/findface-data/models/carattr/carattr.quality.v0.cpu.fnk

## path to car quality normalizer
## type:string env:CFG_CAR_NORM_QUALITY longopt:--car-norm-quality
norm_quality = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

    sudo systemctl restart findface-video-worker-cpu.service

  3. Откройте файл конфигурации /etc/findface-video-manager.conf и убедитесь, что он содержит раздел car в detectors, аналогичный приведенному ниже.

    Совет

    В качестве эталонного значения параметра filter_min_quality можно взять значение параметра MINIMUM_CAR_QUALITY из файла конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-video-manager.conf

detectors:
  ...
  car:
    filter_min_quality: 0.65
    filter_min_size: 1
    filter_max_size: 8192
    roi: ""
    fullframe_crop_rot: false
    fullframe_use_png: false
    jpeg_quality: 95
    overall_only: false
    realtime_post_first_immediately: false
    realtime_post_interval: 1
    realtime_post_every_interval: false
    track_interpolate_bboxes: true
    track_miss_interval: 1
    track_overlap_threshold: 0.25
    track_max_duration_frames: 0
    track_send_history: false
    post_best_track_frame: true
    post_best_track_normalize: true
    post_first_track_frame: false
    post_last_track_frame: false
    tracker_type: simple_iou
    track_deep_sort_matching_threshold: 0.65
    track_deep_sort_filter_unconfirmed_tracks: true

  4. Включите распознавание автомобилей и атрибутов автомобилей в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py. Выполните следующие действия:

    1. В разделе FFSECURITY установите 'ENABLE_CARS': True.

      sudo vi /etc/findface-security/config.py

FFSECURITY = {
    ...

    # optional objects to detect
    'ENABLE_CARS': True,
    ...

    2. В том же разделе укажите атрибуты автомобилей, которые требуется отображать в событиях распознавания.

      # available features are: description, license_plate, special_vehicle_type
'CAR_EVENTS_FEATURES': ['description', 'license_plate', 'special_vehicle_type'],

    3. Для того чтобы улучшить качество распознавания отдельных автомобилей, мы настоятельно рекомендуем вам включить дополнительный анализ атрибутов. В этом случае система будет сравнивать не только векторы признаков двух автомобилей, но и атрибуты автомобилей. Вывод о совпадении автомобилей будет делаться только в том случае, если совпадают как векторы признаков, так и атрибуты.

      Для дополнительного анализа вы можете использовать следующие атрибуты:

      • color: цвет автомобиля,

      • body: тип кузова,

      • make: марка,

      • model: модель,

      • special_vehicle_type: принадлежность к специальному транспорту.

      Для того чтобы включить дополнительный анализ атрибутов, установите True в разделе FFSECURITY -> EXTRA_CAR_MATCHING для атрибутов, которые вы хотите сравнивать.

      FFSECURITY = {
    # use additional features for extra confidence when matching cars by emben
    'EXTRA_CAR_MATCHING': {
        'color': {'enabled': False, 'min_confidence': 0},
        'body': {'enabled': False, 'min_confidence': 0},
        'make': {'enabled': False, 'min_confidence': 0},
        'model': {'enabled': False, 'min_confidence': 0},
        'special_vehicle_type': {'enabled': False, 'min_confidence': 0}
    },

      Важно

      Для того чтобы анализ атрибутов работал, в файлах конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini и /etc/findface-security/config.py должна быть включена модель description (см. выше).

      Примечание

      Включение дополнительного анализа атрибутов уменьшает количество ложноположительных срабатываний, однако могут быть пропущены также некоторые реальные совпадения.

      Предупреждение

      Не меняйте значения по умолчанию, установленные для min_confidence, без предварительной консультации с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

    4. Перезапустите сервис findface-security.

      sudo systemctl restart findface-security.service

Распознавание силуэтов и их атрибутов

FindFace Multi позволяет распознавать отдельные человеческие силуэты и атрибуты силуэтов.

Атрибуты силуэтов следующие:

  • тип одежды:

    • обобщенная категория одежды верхней части тела: с длинными рукавами, с короткими рукавами, без рукавов

    • детализированный тип одежды верхней части тела: куртка, пальто, жилет без рукавов, толстовка, футболка, рубашка, платье

    • тип одежды нижней части тела: брюки, юбка, шорты, неопределенный

    • тип головного убора: шапка/шляпа/кепка, капюшон/платок, без головного убора

  • цвет одежды (верх/низ)

Для включения распознавания силуэтов и их атрибутов выполните следующие действия:

  1. В файле конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini укажите модели нейронных сетей для распознавания объектов типа силуэт и их атрибутов. Выполните следующие действия:

    Важно

    Удостоверьтесь, что для каждой модели вы указали правильный тип ускорения CPU или GPU: он должен совпадать с типом ускорения findface-extraction-api. Обратите внимание, что findface-extraction-api на CPU может работать только с CPU-моделями, в то время как findface-extraction-api на GPU поддерживает как GPU-, так и CPU-модели.

    1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini.

      sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

    2. Укажите модель детектора силуэтов в разделе detectors -> models, вставив следующий код:

      GPU

      detectors:

  ...
  models:
    ...
    glenn:
      aliases:
      - body
      - silhouette
      model: pedet/glenn_005.gpu.fnk
      options:
        min_object_size: 32
        resolutions: [256x256, 384x384, 512x512, 768x768, 1024x1024, 1536x1536, 2048x2048]

  ...

      CPU

      detectors:

  ...
  models:
    ...
    glenn:
      aliases:
      - body
      - silhouette
      model: pedet/glenn_005.cpu.fnk
      options:
        min_object_size: 32
        resolutions: [256x256, 384x384, 512x512, 768x768, 1024x1024, 1536x1536, 2048x2048]

  ...

    3. Укажите модели для экстракции векторов признаков в разделе extractors -> models, в зависимости от необходимых экстракторов:

      GPU

      extractors:
   ...
   models:
    body_clothes: pedattr/pedattr.clothes_type.v0.gpu.fnk
    body_color: pedattr/pedattr.color.v1.gpu.fnk
    body_emben: pedrec/andariel.gpu.fnk
    body_quality: pedattr/pedattr.quality.v0.gpu.fnk

      CPU

      extractors:
   ...
   models:
    body_clothes: pedattr/pedattr.clothes_type.v0.cpu.fnk
    body_color: pedattr/pedattr.color.v1.cpu.fnk
    body_emben: pedrec/andariel.cpu.fnk
    body_quality: pedattr/pedattr.quality.v0.cpu.fnk

      Доступны следующие экстракторы:

      Тип распознавания

      Настройка

      тип одежды

      body_clothes: pedattr/pedattr.clothes_type.v0.gpu.fnk

      body_clothes: pedattr/pedattr.clothes_type.v0.cpu.fnk

      цвет одежды

      body_color: pedattr/pedattr.color.v1.gpu.fnk

      body_color: pedattr/pedattr.color.v1.cpu.fnk

      отдельный объект типа силуэт

      body_emben: pedrec/andariel.gpu.fnk

      body_emben: pedrec/andariel.cpu.fnk

      качество изображения силуэта

      body_quality: pedattr/pedattr.quality.v0.gpu.fnk

      body_quality: pedattr/pedattr.quality.v0.cpu.fnk

      Совет

      Для того чтобы отключить модель, передайте в соответствующий параметр пустое значение. Не удаляйте сам параметр, поскольку в этом случае будет выполняться поиск модели по умолчанию.

      extractors:
   ...
   models:
    body_clothes: ''
    body_color: ''
    body_emben: ''
    body_quality: ''

    4. Убедитесь, что раздел normalizers содержит модель для нормализатора cropbbox, как показано в примере ниже. Данный нормализатор требуется для работы экстракторов, указанных на предыдущем шаге.

      GPU

      normalizers:
  ...

  models:
    ...
    cropbbox:
      model: facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk

      CPU

      normalizers:
  ...

  models:
    ...
    cropbbox:
      model: facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

    5. Убедитесь, что раздел objects -> body содержит quality_attribute: body_quality:

      GPU

      objects:
  ...
  body:
    base_normalizer: facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk
    quality_attribute: body_quality
  ...

      CPU

      objects:
  ...
  body:
    base_normalizer: facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk
    quality_attribute: body_quality

    6. Перезапустите findface-extraction-api.

      sudo systemctl restart findface-extraction-api

  2. Внесите изменения в файл конфигурации /etc/findface-video-worker-gpu.ini (/etc/findface-video-worker-cpu.ini). В разделе body укажите модели нейронных сетей по аналогии с примером ниже. Перезапустите findface-video-worker-gpu (findface-video-worker-cpu).

    GPU

    sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

#------------------------------
[body]
#------------------------------
## detector param
## type:number env:CFG_BODY_MIN_SIZE longopt:--body-min-size
min_size = 60

## path to body detector
## type:string env:CFG_BODY_DETECTOR longopt:--body-detector
detector = /usr/share/findface-data/models/pedet/glenny_005_fast.gpu.fnk

## path to normalizer (usually crop2x)
## type:string env:CFG_BODY_NORM longopt:--body-norm
norm = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk

## path to body quality extractor
## type:string env:CFG_BODY_QUALITY longopt:--body-quality
quality = /usr/share/findface-data/models/pedattr/pedattr.quality.v0.gpu.fnk

## path to body quality normalizer
## type:string env:CFG_BODY_NORM_QUALITY longopt:--body-norm-quality
norm_quality = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.gpu.fnk

    sudo systemctl restart findface-video-worker-gpu.service

    CPU

    sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini

#------------------------------
[body]
#------------------------------
## detector param
## type:number env:CFG_BODY_MIN_SIZE longopt:--body-min-size
min_size = 60

## path to body detector
## type:string env:CFG_BODY_DETECTOR longopt:--body-detector
detector = /usr/share/findface-data/models/pedet/glenny_005_fast.cpu.fnk

## path to normalizer (usually crop2x)
## type:string env:CFG_BODY_NORM longopt:--body-norm
norm = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

## path to body quality extractor
## type:string env:CFG_BODY_QUALITY longopt:--body-quality
quality = /usr/share/findface-data/models/pedattr/pedattr.quality.v0.cpu.fnk

## path to body quality normalizer
## type:string env:CFG_BODY_NORM_QUALITY longopt:--body-norm-quality
norm_quality = /usr/share/findface-data/models/facenorm/cropbbox.v2.cpu.fnk

## path to body track features extractor
## type:string env:CFG_BODY_TRACK_FEATURES longopt:--body-track-features
track_features =

## path to body track features normalizer
## type:string env:CFG_BODY_TRACK_FEATURES_NORM longopt:--body-track-features-norm
track_features_norm =

    sudo systemctl restart findface-video-worker-cpu.service

  3. Откройте файл конфигурации /etc/findface-video-manager.conf и убедитесь, что он содержит раздел body в detectors, аналогичный приведенному ниже.

    Совет

    В качестве эталонного значения параметра filter_min_quality можно взять значение параметра MINIMUM_BODY_QUALITY из файла конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-video-manager.conf

detectors:
  ...
  body:
    filter_min_quality: 0.65
    filter_min_size: 1
    filter_max_size: 8192
    roi: ""
    fullframe_crop_rot: false
    fullframe_use_png: false
    jpeg_quality: 95
    overall_only: false
    realtime_post_first_immediately: false
    realtime_post_interval: 1
    realtime_post_every_interval: false
    track_interpolate_bboxes: true
    track_miss_interval: 1
    track_overlap_threshold: 0.25
    track_max_duration_frames: 0
    track_send_history: false
    post_best_track_frame: true
    post_best_track_normalize: true
    post_first_track_frame: false
    post_last_track_frame: false
    tracker_type: simple_iou
    track_deep_sort_matching_threshold: 0.65
    track_deep_sort_filter_unconfirmed_tracks: true

  4. Включите распознавание силуэтов и атрибутов силуэтов в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py. Выполните следующие действия:

    1. В разделе FFSECURITY установите 'ENABLE_BODIES: True.

      sudo vi /etc/findface-security/config.py

FFSECURITY = {
    ...

    # optional objects to detect
    'ENABLE_BODIES': True,
    ...

    2. В том же разделе укажите атрибуты силуэтов, которые требуется отображать в событиях распознавания.

      # available features are: color, clothes
'BODY_EVENTS_FEATURES': ['color', 'clothes'],

    3. Перезапустите сервис findface-security.

      sudo systemctl restart findface-security.service

Распознавание живых лиц в реальном времени (Liveness)

Примечание

Liveness-детектор на CPU работает гораздо медленнее, чем на GPU.

Для обнаружения фальшивых лиц и предотвращения фото-атак используйте интегрированную антиспуфинговую систему, отличающую живые лица от их изображений. Алгоритм анализирует несколько последовательных кадров, регистрируя изменения в мимике и текстуре кожи, и благодаря этому определяет, является ли лицо перед камерой живым или фальшивым. Это исключает возможность мошенничества с использованием изображения лица на бумаге или экране мобильного устройства.

Liveness-детектор оценивает живость лица с определенным уровнем достоверности и возвращает оценку достоверности вместе с бинарным результатом Живой человек/изображение, в зависимости от предустановленного порога достоверности.

В этом разделе:

Включение Liveness-детектора

Для включения Liveness-детектора выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-video-worker-gpu.ini (/etc/findface-video-worker-cpu.ini). В разделе liveness укажите путь к модели нейронной сети (fnk), которая будет использоваться в liveness-детекторе.

    sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

#------------------------------
[liveness]
#------------------------------
## path to liveness fnk
## type:string env:CFG_LIVENESS_FNK longopt:--liveness-fnk
fnk = /usr/share/findface-data/models/faceattr/liveness.pacs.v0.gpu.fnk

    sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini

#------------------------------
[liveness]
#------------------------------
## path to liveness fnk
## type:string env:CFG_LIVENESS_FNK longopt:--liveness-fnk
fnk = /usr/share/findface-data/models/faceattr/liveness.pacs.v0.cpu.fnk

  2. Перезапустите findface-video-worker.

    sudo systemctl restart findface-video-worker-gpu
sudo systemctl restart findface-video-worker-cpu
Настройка порога Liveness

При необходимости вы можете настроить пороговое значение Liveness в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py. Liveness-детектор оценивает “живость” лица с определенной достоверностью. В зависимости от порогового значения достоверности, он возвращает бинарный результат Живой человек или Изображение.

Примечание

Значение по умолчанию является оптимальным. Перед изменением порога проконсультируйтесь у наших специалистов по адресу support@ntechlab.com.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

‘LIVENESS_THRESHOLD’: 0.85,
Информация о живом лице в веб-интерфейсе

После настройки Liveness-детектора для каждого события будет отображаться оценка liveness обнаруженного лица.

liveness_en

Примечание

Liveness может принимать значение null, если детектор живых лиц отключен или на предоставленном изображении невозможно достоверно оценить Liveness.

Используйте фильтр Liveness для просмотра событий только с живыми людьми или только c изображениями, если имели место спуфинговые атаки.

liveness_filter_ru

См.также

Liveness как автономный сервис

Liveness как автономный сервис

См.также

Распознавание живых лиц в реальном времени (Liveness)

Помимо интегрированной антиспуфинговой системы, отличающей живые лица от их изображений, FindFace Multi предоставляет сервис определения живых лиц на основе API findface-liveness-api.

Сервис findface-liveness-api берет определенное количество кадров из предоставленного видеофрагмента и возвращает изображение лица наилучшего качества вместе с десятичным результатом liveness по этому лицу, усредненным по взятым кадрам. Если заданы соответствующие настройки, сервис также может возвращать полнокадровые и нормализованные изображения лиц и сохранять результат детекции в кэше findface-sf-api, возвращая detection_id.

Сервис findface-liveness-api автоматически устанавливается и активируется, так как FindFace Multi использует его для аутентификации по лицу.

Вы можете установить и использовать сервис findface-liveness-api отдельно от FindFace Multi. Об этом и идет речь в настоящем разделе.

В этом разделе:

Установка и настройка findface-liveness-api

Для того чтобы установить сервис отдельно от FindFace Multi, установите APT-репозиторий FindFace Multi и выполните следующие команды:

sudo apt update
sudo apt install findface-liveness-api

Вы можете настроить параметры findface-liveness-api в файле конфигурации /etc/findface-liveness-api.ini:

sudo vi /etc/findface-liveness-api.ini

listen: :18301
liveness-threshold: 0.95
fullframe-jpeg-quality: 75
max-decoded-frames: 30
min-selected-frames: 10
mf-selector: reject
extraction-api:
  request-batch-size: 16
  timeouts:
    connect: 5s
    response_header: 30s
    overall: 35s
    idle_connection: 10s
  extraction-api: http://127.0.0.1:18666
sf-api:
  timeouts:
    connect: 5s
    response_header: 30s
     overall: 35s
    idle_connection: 10s
  sf-api: http://127.0.0.1:18411
limits:
  video-size: 10485760
  video-length-sec: 60
  video-fps: 30
  video-width-px: 1920
  video-height-px: 1080

Параметр

Описание

fullframe-jpeg-quality

Качество JPEG полных кадров в поле photo.

max-decoded-frames

Завершить декодирование после получения указанного количества кадров.

min-selected-frames

Минимальное количество финальных кадров, успешно прошедших декодирование и извлечение liveness. Должно быть равным или меньшим max-decoded-frames.

mf-selector

Поведение сервиса при наличии нескольких лиц на кадре видео: reject - отклонить данный кадр, biggest - использовать самое крупное лицо для определения liveness.

extraction-api -> request-batch-size

Размер пакета с кадрами для извлечения liveness.

limits -> video-size

Максимальный размер видео, байты.

limits -> video-length-sec

Максимальная длина видео, секунды.

limits -> video-fps

Максимальное количество FPS видео.

limits -> video-width-px

Максимальная ширина видео, пиксели.

limits -> video-height-px

Максимальная высота видео, пиксели.

Для того чтобы запустить сервис findface-liveness-api и добавить его в автозагрузку, выполните команды:

sudo systemctl start findface-liveness-api.service && sudo systemctl enable findface-liveness-api.service
Запросы HTTP API к сервису findface-liveness-api

Для взаимодействия с сервисом findface-liveness-api используйте запросы HTTP API. В примере ниже запрос POST отправляется со следующими опциональными параметрами:

  • return_detection (default=False): сохранить лучшее лицо в кэше findface-sf-api и вернуть его detection_id.

  • return_normalized (default=False): вернуть нормализованное изображение лица в поле normalized.

  • return_photo (default=False): вернуть полный кадр в поле photo.

Пример

Запрос

curl -i -X POST \
  'http://127.0.0.1:18301/v1/video-liveness?return_detection=true&return_normalized=true&return_photo=true' \
  -H 'Content-Type: video/mp4' \
  --data-binary '@/home/my_video.mp4'

Ответ

HTTP/1.1 100 Continue
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
X-Request-Id: LA:WSP2NcHc
Date: Mon, 07 Sep 2020 15:30:05 GMT
Transfer-Encoding: chunked
{
        "alive": true,
        "average_liveness": 0.9706386,
        "best_face": {
                "liveness": 0.97768883,
                "quality": 0.89638597,
                "bbox": {
                        "left": 0,
                        "top": 578,
                        "right": 307,
                        "bottom": 1154
                },
                "detection_id": "btb53vbp688s1njt3bv0",
                "photo": "/9j/2wCEAAgGBgcGBQgHBwcJ...",
                "normalized": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEU...",
                "frame_no": 1,
                "frame_ts": 0.033275817
        }
}

См.также

Деактивация сервиса findface-liveness-api, установленного вместе с FindFace Multi

Привязка группы камер к экземпляру findface-video-worker

Часто в распределенной архитектуре обработку видеоизображения с группы камер требуется выполнять локально, не обращаясь к центральному серверу и не перераспределяя видеопотоки между удаленными экземплярами findface-video-worker.

Примечание

Например, это может быть актуальным для сетей гостиниц, магазинов, при наличии нескольких проходных в одном здании и т. д.

В этом случае группу камер привязывают к локально установленному экземпляру findface-video-worker.

Выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Группы камер.

  2. Откройте настройки группы камер.

  3. В поле Метки создайте или выберите из уже созданных одну или несколько меток для привязки группы камер к экземпляру findface-video-worker. Сохраните изменения.

  4. Откройте файл конфигурации экземпляра /etc/findface-video-worker-cpu.ini (/etc/findface-video-worker-gpu.ini) и укажите в нем заданные метки в формате имя_метки=true (terminal_1 в примере ниже).

    sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini
sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

labels = terminal_1=true

  5. Перезапустите findface-video-worker.

    sudo systemctl restart findface-video-worker-cpu.service
sudo systemctl restart findface-video-worker-gpu.service

Примечание

Если камере присвоена метка, то видеопоток с нее может обрабатываться как экземпляром findface-video-worker(-gpu) с аналогичной меткой, так и экземпляром findface-video-worker(-gpu) без меток.

Предупреждение

Если камера с меткой обрабатывается экземпляром findface-video-worker(-gpu) без меток и появляется свободный экземпляр с меткой, камера автоматически на него не переключится. Чтобы переключить камеру, перезапустите экземпляр findface-video-worker(-gpu) с меткой.

Пользовательские вкладки, поля и фильтры в карточке

См.также

Для создания пользовательских полей в базе данных векторов признаков см. Пользовательские метаданные в Tarantool.

Для добавления пользовательских вкладок и полей в карточки людей и автомобилей выполните следующие действия:

  1. Подготовьте список пользовательских вкладок и полей для добавления в карточки.

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  3. Настройте карточки людей. Для этого раскомментируйте секцию FFSECURITY -> CUSTOM_FIELDS -> human_card и измените ее примерное содержимое с учетом следующих правил:

    • 'items': список полей в карточке. Опишите каждое поле следующими параметрами:

      • 'name': внутреннее имя поля, string.

      • default: значение по умолчанию. Если значение по умолчанию больше ‘1e14 – 1’, то его следует записывать в виде строки, т. е. “123123..” вместо 123123...

      • 'label': название поля в карточке, string.

      • 'tab': вкладка, на которой располагается поле. Если не задана, поле появится на главной странице карточки (той, что с фотографией).

      • 'display': формат отображения (form или list), string или array.

      • 'description': описание поля, string.

      • 'editable': редактируемость поля, boolean.

      • 'type': тип данных поля, string. Возможные значения:

        • list: требует задания items, дополнительного параметра для списков (см. ниже), ожидает объекты {id, name} в словарях;

        • valuelist: ожидает элементы примитивных типов.

        • objectlist: позволяет создавать массивы объектов нужного типа.

        • datetime: примитивный тип данных, отображаемый как список datetime.

        • date: примитивный тип данных, отображаемый как выбор даты.

        • boolean: примитивный тип данных, отображаемый как флажок.

        • string: примитивный тип данных string.

      • дополнительные параметры для списков (type=list, type=valuelist):

        • multiple: возможность выбора нескольких элементов в списке, boolean.

        • items: словарь, используемый как источник данных для списка.

        • allow_create: возможность добавления новых элементов в список, boolean.

        • custom_id: пользовательское поле для id (type=list).

      • дополнительные параметры для списков объектов (type=objectlist).

        • object: объекты, используемые как источник данных для списка объектов.

        • simple: указывает, что поле ожидает данные примитивного типа вместо объектов, например, ожидает строки с телефонными номерами.

    • 'filters': список фильтров для поиска по пользовательским полям. Параметры:

      • 'name': внутреннее имя фильтра,

      • 'label': название фильтра в веб-интерфейсе,

      • 'field': связанное поле в формате [имя поля].

    • 'tabs': список вкладок в карточке. Первая вкладка в списке соответствует главной странице карточки.

    FFSECURITY = {

...

# -- Custom model fields --
# Edit CUSTOM_FIELDS -> `human_card` section to customize human card fields.
# Edit CUSTOM_FIELDS -> `car_card` section to customize car card fields.
...
  'CUSTOM_FIELDS': {
      'human_card': {
          'items': [
              {
                  'name': 'personid',
                  'default': '',
                  'label': 'PersonID',
                  'display': ['list', 'form'],
                  'description': 'Sigur person ID',
                  'editable': False
              },
              {
                  'name': 'firstname',
                  'default': '',
                  'label': 'First Name',
                  'display': ['list', 'form'],
                  'description': 'Sigur first name',
                  'editable': False
              },
              {
                  'name': 'lastname',
                  'default': '',
                  'label': 'Last Name',
                  'display': ['list', 'form'],
                  'description': 'Sigur last name',
                  'editable': False
              },
              {
                  'name': 'version',
                  'default': '',
                  'label': 'Version',
                  'display': ['list', 'form'],
                  'description': 'Sigur photo version',
                  'editable': False
              }
          ],
          'filters': [
              {
                  'name': 'personid',
                  'label': 'Sigur person ID filter',
                  'field': 'personid'
              }
          ]
      },
      'car_card': {}, # same fields are available
  },
}

  4. Настройте карточки автомобилей. Для этого продублируйте содержимое секции human_card в секцию car_card и измените его по аналогии.

  5. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

    Вы увидите, что в карточках появилось новое содержимое.

Пользовательские метаданные в Tarantool

Часто бывает необходимо присвоить дополнительные метаданные объектам, извлеченным из загруженных в картотеку изображений и теперь хранящимся в базе данных векторов признаков.

В этом разделе:

Настройка метаполей для лиц

Для присвоения пользовательских метаданных лицам выполните следующие действия:

  1. Подготовьте список пользовательских метаполей, которые будут присвоены лицам.

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  3. В разделе FFSECURITY раскомментируйте секцию CUSTOM_FIELDS -> face_object и измените ее примерное содержимое с учетом следующих правил:

    • field_name: имя поля;

    • type: тип данных;

    • default: значение по умолчанию. Если значение по умолчанию больше ‘1e14 – 1’, то его следует записывать в виде строки, т. е. “123123..” вместо 123123...

    FFSECURITY = {

...

    # -- Custom model fields --
    ...
    # Edit CUSTOM_FIELDS -> `face_object` section to customize face object fields.
    ...
    # 'CUSTOM_FIELDS': {
          ...
          'face_object': {
              'items': [
                  {
                      "field_name": "tag_name_1",
                      "type": "string",
                      "default": "change_me"
                  },
                  {
                      "field_name": "tag_name_2",
                      "type": "uint",
                      "default": 123
                  },
                  {
                      "field_name": "tag_name_3",
                      "type": "bool",
                      "default": True
                  },
              ]
          }
      },
}

  4. Добавьте новые метаполя в структуру базы данных векторов признаков.

  5. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

    Вы можете работать с новыми метаполями через HTTP API, используя методы objects/faces/.

Настройка метаполей для силуэтов и автомобилей

Назначение пользовательских метаполей силуэтам и автомобилям выполняется по аналогии с лицами. Единственное отличие состоит в том, что вам потребуется вручную создать разделы CUSTOM_FIELDS -> body_object и CUSTOM_FIELDS -> car_object. Рекомендуется продублировать раздел CUSTOM_FIELDS -> face_object и использовать дубликат в качестве отправной точки для дальнейших изменений.

FFSECURITY = {

...

    # -- Custom model fields --
    ...
    # Edit CUSTOM_FIELDS -> `face_object` section to customize face object fields.
    ...
    # 'CUSTOM_FIELDS': {
          ...
          'body_object': {
              'items': [
                  {
                      "field_name": "tag_name_1",
                      "type": "string",
                      "default": "change_me"
                  },
                  {
                      "field_name": "tag_name_2",
                      "type": "uint",
                      "default": 123
                  },
                  {
                      "field_name": "tag_name_3",
                      "type": "bool",
                      "default": True
                  },
              ]
          }
          'car_object': {
              'items': [
                  {
                      "field_name": "tag_name_1",
                      "type": "string",
                      "default": "change_me"
                  },
                  {
                      "field_name": "tag_name_2",
                      "type": "uint",
                      "default": 123
                  },
                  {
                      "field_name": "tag_name_3",
                      "type": "bool",
                      "default": True
                  },
              ]
          }
      },
}

Аналогично, вы можете работать с новыми метаполями, используя методы objects/bodies/ и objects/cars/ HTTP API.

См.также

Для создания пользовательских вкладов, полей и фильтров в карточках см. Пользовательские вкладки, поля и фильтры в карточке.

Пакетная загрузка фотографий через консоль

Помимо веб-интерфейса для пакетной загрузки фотографий в картотеку можно использовать консольную утилиту findface-security-uploader. Рекомендуется предпочесть данную утилиту веб-интерфейсу, если количество загружаемых фотографий превышает 10 000.

Предупреждение

В текущей версии утилита findface-security-uploader не поддерживает автомобили и силуэты, только лица.

Совет

Для вызова справки findface-security-uploader выполните команду:

findface-security-uploader --help

Usage: findface-security-uploader [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  --job PATH        Job file (default: enroll-job.db)
  --log-level TEXT  Log level
  --fsync BOOLEAN   Call fsync() to prevent data loss on power failure
  --help            Show this message and exit.

Commands:
  add    Add items from CSV or TSV file to job
  print  Print contents of job file as JSON
  run    Run upload job

findface-security-uploader add --help

Usage: findface-security-uploader add [OPTIONS] FILES...

Options:
  --format [csv|tsv]  Input file format - CSV or TSV
  --delimiter TEXT    Field delimiter - by default it's "\t" for TSV and ","
                      for CSV
  --help              Show this message and exit.

findface-security-uploader print --help

Usage: findface-security-uploader print [OPTIONS]

Print contents of job file as JSON

Options:
 --failed  Show only failed images
 --noface  Show only images without detection
 --help    Show this message and exit.

findface-security-uploader run --help

Usage: uploader.py run [OPTIONS]

Run upload job

Options:
  --parallel INTEGER       Number of enroll threads (default: 10)
  --api TEXT               API url (default: http://127.0.0.1:80/)  [required]
  --user TEXT              API username  [required]
  --password TEXT          API password  [required]
  --watch-lists TEXT       Comma-separated list of card list ids  [required]
  --inactive               Mark new cards as inactive
  --failed                 Include failed images
  --noface                 Include images without detection
  --all-faces              Enroll all found faces on each image
  --logging-delta INTEGER  Logging period delta
  --help                   Show this message and exit.

Выполните следующие действия:

  1. Подготовьте CSV- или TSV-файл со списком фотографий и метаданными.

    Важно

    В качестве источника метаданных файл должен иметь следующий формат: путь к фотографии | метаданные.

    Для подготовки TSV-файла можно использовать скрипт, аналогичный данному или команду find.

    Примечание

    Как скрипт, так и команда в примерах создают файл images.tsv с данными в формате полный путь к файлу с фотографией | метаданные. В качестве метаданных будет создана строка с именем файла.

    Для запуска скрипта на создание TSV-файла со списком фотографий из указанного каталога (/home/user/25_celeb/ в примере) выполните следующую команду:

    python3 tsv_builder.py /home/user/25_celeb/

    Пример использования команды find:

    find photos/ -type f -iname '*g' | while read x; do y="${x%.*}"; printf "%s\t%s\n" "$x" "${y##*/}"; done

  2. Создайте файл задания (job-файл) из CSV- или TSV-файла, используя метод add утилиты. В результате в текущем каталоге будет создан файл enroll-job.db.

    findface-security-uploader add images.tsv

    Опции add:

    • --format: формат файла, по умолчанию tsv,

    • --delimiter: используемый разделитель, по умолчанию ”\t” для TSV-файла, ”,” для формата CSV.

    Примечание

    Файл job представляет собой sqlite-базу, которая может быть открыта в консоли sqlite3.

  3. Выполните задание job, используя метод run утилиты.

    findface-security-uploader run --watch-lists 2 --api http://127.0.0.1:80 --user admin --password password

    Важные опции run:

    • --parallel: количество потоков загрузки фотографий, по умолчанию 10. Чем больше потоков, тем быстрее будет завершена загрузка, однако также потребуется и большее количество ресурсов.

    • --all-faces: загрузить все лица, если на фотографии их несколько.

    • --api: URL API компонента findface-security, по умолчанию http://127.0.0.1:80/. Обязательная опция.

    • --user: имя пользователя. Обязательная опция.

    • --password: пароль. Обязательная опция.

    • --watch-lists: перечень разделенных запятой id списков наблюдения, в которые нужно добавить фотографии. Обязательная опция.

    • --failed: в случае неудачи при обработке job-файла исправьте ошибку и повторите попытку с данной опцией.

    • --inactive: отметить новые карточки как неактивные.

    • --noface: по умолчанию изображения, классифицированные как не имеющие лиц, получают статус NOFACE и автоматически исключаются из загрузки. Чтобы попытаться повторно обнаружить лица на таких изображениях, перезапустите job-задание с данной опцией. Если повторное обнаружение снова даст отрицательный результат, изображение будет пропущено, а в журнале загрузки появится соответствующая запись.

  4. (Опционально) Выведите в формате JSON результаты обработки задания job. При необходимости можно вывести только изображения, которые не удалось загрузить, и изображения без обнаруженных лиц.

    findface-security-uploader print --failed
findface-security-uploader print --noface

Дедупликация событий

В этом разделе:

Рассмотрите возможность включения дедупликации, чтобы исключить дублирование событий распознавания объектов в пределах одной группы камер.

Включение дедупликации

Для того чтобы активировать функцию дедупликации, выполните следующие действия:

  1. Для каждой камеры в группе включите буферный режим детектирования объектов. См. подробнее Добавление камеры.

  2. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Группы камер.

  3. Откройте настройки группы камер.

  4. Поставьте флажок Дедуплицировать события и задайте в секундах интервал дедупликации.

Алгоритм работы дедупликации

Алгоритм дедупликации работает следующим образом. В буферном режиме сервер получает один лучший кадр с объектом за всю сессию отслеживания.

Примечание

Сессия отслеживания продолжается до момента исчезновения объекта из поля зрения камеры.

Если в пределах группы камер произошло несколько сеансов отслеживания на одной или нескольких камерах в течение указанного интервала дедупликации, FindFace Multi обработает полученные изображения объектов следующим образом:

  • Если в течение предшествующего периода, равного интервалу дедупликации, есть совпадение с карточкой, FindFace Multi отбрасывает вновь полученное изображение. В противном случае изображение сохраняется в базе данных.

  • Для объектов без совпадений при выполнении дедупликации FindFace Multi учитывает как сходство между объектами, так и качество кадров. В результате FindFace Multi удаляет все изображения похожих объектов в пределах интервала дедупликации, если они более низкого качества, чем первое в данном интервале. Если новое изображение объекта более высокого качества, оно сохраняется. Это гарантирует, что система дедуплицирует события, не пропуская высококачественные изображения, необходимые для последующей видеоаналитики.

Включение защиты персональных данных

В FindFace Multi реализована поддержка законов, связанных с обработкой персональных данных физических лиц (GDPR и аналогичные).

Для того чтобы применить к системе защиту персональных данных, выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  2. Отключите сохранение событий без совпадений, установив 'IGNORE_UNMATCHED': True.

    ...

FFSECURITY = {
    ...

    # do not save unmatched events (GDPR support)
    'IGNORE_UNMATCHED': False,

    ...

}

  3. Для событий с совпадениями включите размытие в полных кадрах всех объектов, для которых совпадения не были найдены. Для этого установите 'BLUR_UNMATCHED_OBJECTS: True. При желании вы можете изменить установленное по умолчанию для данных кадров качество JPEG.

    ...

FFSECURITY = {
    ...
    # blur all unmatched objects on the full frame of the matched event (GDPR support)
    'BLUR_UNMATCHED_OBJECTS': False,

    # full frame jpeg quality when `BLUR_UNMATCHED_OBJECTS` is enabled
    'BLURRED_FULLFRAME_JPEG_QUALITY': 85,
    ...

}

  4. Включите размытие на видеостене всех объектов, для которых совпадения не были найдены. Для этого установите "gdpr": True в секции FFSECURITY_UI_CONFIG -> available_video_wall_features.

    FFSECURITY_UI_CONFIG = {
    ...
    "available_video_wall_features": {
        ...
        "gdpr": True
    }
}

  5. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

См.также

Видеостена

Настройка Видеомагнитофона

Внутренняя архитектура Ядра FindFace позволяет встроить Видеомагнитофон — дополнительный функционал, который записывает, хранит и проигрывает видеоданные с камер.

Данный раздел посвящен настройке функционала Видеомагнитофон.

Примечание

Если вы еще не развернули данную систему, сделайте это с помощью консольного инсталлятора FindFace Multi или пошаговых инструкций.

В этом разделе:

Включение Видеомагнитофона

Для активации Видеомагнитофона выполните следующие действия:

  1. Включите возможность передачи видеофрагментов от findface-video-worker в сервис findface-video-storage.

    Важно

    Данная настройка делает функционал Видеомагнитофона доступным через HTTP API. Она также обязательна, если вы собираетесь использовать Видеомагнитофон в составе веб-интерфейса FindFace Multi.

    Выполните следующие действия:

    1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-video-worker-cpu.ini (/etc/findface-video-worker-gpu.ini) для каждого экземпляра findface-video-worker, который будет поставлять видео в Видеомагнитофон.

      sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini
sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

    2. Установите enabled = true в разделе recorder.

      #------------------------------
[recorder]
#------------------------------
## video recording enabled
## type:bool env:CFG_RECORDER_ENABLED longopt:--recorder-enabled
enabled = true

    3. Перезапустите каждый задействованный экземпляр findface-video-worker.

      sudo systemctl restart findface-video-worker*

  2. Настройте Видеомагнитофон для работы в составе веб-интерфейса FindFace Multi.

    Примечание

    Пропустите следующие шаги, если вам не нужно, чтобы инструменты Видеомагнитофона отображались в веб-интерфейсе FindFace Multi.

    Выполните следующие действия:

    1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

      sudo vi /etc/findface-security/config.py

    2. Найдите раздел FFSECURITY_UI_CONFIG -> vms.

      Список параметров для настройки:

      Параметр

      Описание

      "enabled"

      Установите True, чтобы добавить флажок Включить запись в настройки камер.

      "video_player"

      Установите True, чтобы включить отображение видеоплеера в уведомлениях о событиях и предварительном просмотре камеры (вместо статических кадров). Данная настройка требует установленного "enabled": True.

      "timeline" -> "min_zoom"

      Определяет самый крупный возможный масштаб на временной шкале видеоплеера, секунды/пиксель.

      "timeline" -> "max_zoom"

      Определяет самый мелкий возможный масштаб на временной шкале, секунды/пиксель.

      "timeline" -> "objects" -> "faces" -> "enabled"

      Установите True, чтобы отмечать на временной шкале все события с лицами в виде маркеров.

      "timeline" -> "objects" -> "faces" -> "limit"

      Максимальное количество событий с лицами, одновременно отмеченных на временной шкале. Если событий с лицами больше, вам будет предложено увеличить масштаб.

      "timeline" -> "objects" -> "cars" -> "enabled"

      Установите True, чтобы отмечать на временной шкале все события с автомобилями в виде маркеров.

      "timeline" -> "objects" -> "cars" -> "limit"

      Максимальное количество событий с автомобилями, одновременно отмеченных на временной шкале. Если событий с автомобилями больше, вам будет предложено увеличить масштаб.

      		 
      FFSECURITY_UI_CONFIG = {
    "vms": {
        "enabled": True,
        "video_player": True,
        "timeline": {
            "min_zoom": 0.2,
            "max_zoom": 200,
            "objects": {
                "events": {
                    "faces": {
                        "enabled": True,
                        "limit": 500,
                    },
                    "cars": {
                        "enabled": False,
                        "limit": 500,
                    },
                },
            },
        },
    },
}

    3. Установите максимальное время хранения записанных видеофрагментов, используя параметр VMS_VIDEOS_MAX_AGE. Видеофрагменты старше указанного количества дней будут автоматически удаляться.

      Совет

      Чтобы приблизительно оценить требуемое время хранения, учтите, что камера 1920×1080 производит около 60 ГБ видео в день. Мы рекомендуем измерить точный объем видео, поступающий с ваших камер, и рассчитать необходимое время хранения на основании данного значения и доступного места на диске.

      Совет

      Если вы собираетесь хранить видеофрагменты в течение длительного времени, обязательно выполняйте мониторинг оставшегося свободного пространства, используя Zabbix, Prometheus или аналогичную программу. Это не позволит видео занять все свободное место, тем самым заблокировав работу сервера.

      # VMS video chunks will be deleted older than VMS_VIDEOS_MAX_AGE
'VMS_VIDEOS_MAX_AGE': 7,

    4. Перезапустите сервис findface-security.

      sudo systemctl restart findface-security.service
Особенности отключения Видеомагнитофона

Если Видеомагнитофон работает и записывает видео на выбранных камерах, а вам нужно отключить его, обязательно сначала отключите запись видео на данных камерах. Только после этого можно перейти к изменению файлов конфигации /etc/findface-security/config.py и /etc/findface-video-worker-*.ini.

Удаление видео вручную

Вы можете вручную удалить видеофрагменты старше заданного количества дней, выполнив приведенную ниже команду. Для задания количества дней используйте аргумент --vms-videos-max-age.

sudo findface-security cleanup_vms --vms-videos-max-age=30

См.также

Аутентификация по сертификатам КриптоПро

По умолчанию вход пользователей в систему осуществляется по логину и паролю. При необходимости можно включить аутентификацию по сертификатам КриптоПро.

В этом разделе:

Настройка аутентификации по сертификатам КриптоПро

Для настройки аутентификации по сертификатам КриптоПро выполните следующие действия:

  1. Загрузите на сервер FindFace Multi архивы КриптоПро CSP 4.0 для Linux (x64, deb) и КриптоПро ЭЦП SDK 2.0 Linux x64.

  2. Распакуйте загруженные архивы.

  3. Из директории /opt/findface-security/lib/python3.6/site-packages/ffsecurity_cproauth запустите скрипт build.sh.

    chmod +x build.sh
sudo ./build.sh

    По требованию скрипта установите дополнительные deb-пакеты из распакованных архивов.

    Please install lsb-cprocsp-devel from CryptoPro CSP ( https://www.cryptopro.ru/products/csp/downloads )

apt install lsb-cprocsp-devel
...

  4. Откройте файл конфигурации findface-security.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  5. Добавьте/раскомментируйте следующие настройки:

    ...
UVICORN_SETTINGS = {
...
'proxy_headers': True
}
...
# ======= CryptoPRO authentication =======
INSTALLED_APPS.append('ffsecurity_cproauth')
REST_FRAMEWORK['DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES'] = [
    'ffsecurity.auth.TokenAuthentication',
    'ffsecurity_cproauth.auth.CryptoProOrTokenAuthentication'
]

  6. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

На этом настройка аутентификации по сертификатам КриптоПро будет завершена. Можно приступить к загрузке сертификатов в систему.

Загрузка сертификата пользователя

Для того чтобы загрузить сертификат пользователя в систему, выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Пользователи.

  2. Откройте карточку пользователя.

  3. Нажмите Добавить сертификат.

Обслуживание и устранение неисправностей

Обновление до FindFace Multi 1.2

Совет

Если вы используете наш продукт FindFace Security, развернутый в Ubuntu 18.04, сначала обновите его до FindFace Multi 1.0, а затем до FindFace Multi 1.2.

Для обновления FindFace Multi с ранних версий до версии 1.2 выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py (/etc/ffsecurity/config.py). Сохраните для последующего использования значения следующих параметров: EXTERNAL_ADDRESS, SECRET_KEY, VIDEO_DETECTOR_TOKEN, ROUTER_URL.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

EXTERNAL_ADDRESS = "http://172.20.77.58"

...
# use pwgen -sncy 50 1|tr "'" "." to generate your own unique key
SECRET_KEY = 'c8b533847bbf7142102de1349d33a1f6'

FFSECURITY = {
   'VIDEO_DETECTOR_TOKEN': '381b0f4a20495227d04185ab02f5085f',
   ...
   'ROUTER_URL': 'http://172.20.77.58',
   ...
}

  2. В FindFace Multi 1.2 мы значительно усовершенствовали внутреннюю структуру сущности report (отчет). Однако у модернизированной сущности отсутствует обратная совместимость с более ранними версиями продукта. Перед обновлением обязательно загрузите все нужные вам отчеты с вкладки Отчеты. Позже, в обновленной системе, вы сможете использовать их в качестве образцов для воссоздания ранее существовавших отчетов.

  3. Остановите сервис findface-security.

    sudo systemctl stop findface-security*.service

  4. Создайте резервную копию базы данных векторов признаков на основе Tarantool в любой выбранной директории, например, /etc/findface_dump.

    Совет

    Подробнее см. Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных.

    sudo mkdir -p /etc/findface_dump
cd /etc/findface_dump
sudo findface-storage-api-dump -config /etc/findface-sf-api.ini

  5. Установите apt-репозиторий с версией FindFace Multi, используя консольный инсталлятор согласно инструкции в этом разделе.

    Совет

    На этапе установки моделей нейронных сетей (APT repository doesn’t include recognition models. Do you want to install them now?) используйте один из следующих вариантов:

    • Выберите No

    • Выберите Yes и оставьте выбранными все модели нейронных сетей. Введите Done

    Чтобы решить, какой вариант подходит вам лучше всего, ознакомьтесь с комментариями к шагу № 9.

  6. Установите NATS, добавьте этот сервис в автозагрузку и запустите.

    Важно

    Пропустите этот шаг при обновлении с FindFace Multi 1.1.

    sudo apt install -y nats-server
sudo systemctl enable nats-server
sudo systemctl restart nats-server

  7. Установите из репозитория сервисы FindFace Multi в соответствии со своей архитектурной схемой.

    CPU-версия:

    sudo apt update
sudo apt install findface-security findface-security-ui findface-extraction-api findface-ntls findface-sf-api findface-tarantool-server findface-upload findface-video-manager findface-video-worker-cpu findface-counter findface-liveness-api

    GPU-версия:

    sudo apt update
sudo apt install findface-security findface-security-ui findface-extraction-api-gpu findface-ntls findface-sf-api findface-tarantool-server findface-upload findface-video-manager findface-video-worker-gpu findface-counter findface-liveness-api

    Важно

    Для работы FindFace Multi на GPU требуется предварительная установка драйверов NVIDIA.

    Важно

    В какой-то момент вам будет предложено выбрать, какую версию конфигурационного файла findface-security использовать. Выберите вариант Install the packages maintainer’s version (использовать версию из пакета). Сделайте то же самое, если аналогичное сообщение появилось для другого компонента (findface-extraction-api, findface-video-worker и т. д.). Во всех случаях имеет смысл предпочесть более новую версию файла конфигурации.

  8. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и вставьте в него сохраненные значения параметров EXTERNAL_ADDRESS, SECRET_KEY, VIDEO_DETECTOR_TOKEN и ROUTER_URL. Заполните раздел DATABASES по аналогии: ’PORT’: 5439, ‘USER’: ‘ntech’, ‘PASSWORD’: ‘9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc’ (пароль из /etc/pgbouncer/userlist.txt).

    sudo vi /etc/findface-security/config.py
...
# Database is used by FindFace Security to store cameras,
# camera groups, watchlists and so on. Only PostgreSQL is supported.
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'DISABLE_SERVER_SIDE_CURSORS': True,
        'NAME': 'ffsecurity',
        'PORT': 5439, 'USER': 'ntech', 'PASSWORD': '9T3g1nXy9yx3y8MIGm9fbef3dia8UTc3',
    }
}
...
# Use pwgen -sncy 50 1|tr "'" "." to generate your own unique key
SECRET_KEY = '002231ccb690586f4d33e98322c591bb'
...
SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS = 'http://172.20.77.58'
# EXTERNAL_ADDRESS is used to access objects created inside FFSecurity via external links.
EXTERNAL_ADDRESS = 'http://172.20.77.58'
...
    # findface-video-worker authorization token
    'VIDEO_DETECTOR_TOKEN': '8977e1b0067d43f6c908d0bf60363255',
...
    # findface-video-worker face posting address,
    # it must be set to either FFSecurity EXTERNAL_ADDRESS (by default)
    # or findface-facerouter url (in some specific cases)
    'ROUTER_URL': 'http://127.0.0.1:80',

  9. Откройте старую версию файла конфигурации findface-ntls, доступную по адресу /etc/findface-ntls.cfg.dpkg-old, и сравните ее с новой версией /etc/findface-ntls.cfg. Перенесите все пользовательские параметры из старой версии в новую. Сделайте то же самое для других компонентов, например, для findface-extract-api проверьте /etc/findface-extract-api.ini.ucf-old на соответствие /etc/findface-extract-api.ini и т. д.

    sudo vi /etc/findface-ntls.cfg.dpkg-old
sudo vi /etc/findface-ntls.cfg
sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini.ucf-old
sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

...

    Важно

    Имейте в виду, что новая версия файла конфигурации findface-extraction-api по умолчанию содержит модель liveness.colombo, которая отсутствовала в прежних версиях продукта. Это может потенциально привести к сбою системы. Существуют следующие способы предотвратить сбой:

    • Восстановите для параметра face_liveness предыдущее значение: liveness.alleyn.v2.cpu.fnk/liveness.alleyn.v2.gpu.fnk

    • Установите модель liveness.colombo.cpu.fnk/liveness.colombo.gpu.fnk на шаге №5

  10. Откройте новую версию файла конфигурации /etc/findface-video-worker-cpu.ini (/etc/findface-video-worker-gpu.ini). В разделе streamer установите tracks = true и tracks_last = true, чтобы рамки с объектами на видеостене гарантированно отображались правильно.

    sudo vi /etc/findface-video-worker-cpu.ini
sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu.ini

[streamer]
#------------------------------
...

## use tracks instead detects for streamer
## type:bool env:CFG_STREAMER_TRACKS longopt:--streamer-tracks
tracks = true

## use tracks with lastFrameId=currentFrameId (.tracks must be true)
## type:bool env:CFG_STREAMER_TRACKS_LAST longopt:--streamer-tracks-last
tracks_last = true

  11. Перезагрузите сервисы.

    sudo systemctl restart findface-ntls findface-extraction-api findface-video-worker* findface-video-manager findface-sf-api findface-counter findface-liveness-api

  12. Измените структуру базы данных Tarantool с помощью файла tnt_schema.lua из FindFace Multi.

    sudo findface-security make_tnt_schema | sudo tee /etc/findface-security/tnt_schema.lua

  13. Остановите шарды findface-tarantool-server. Удалите данные из каталогов, соответствующих активным шардам.

    sudo systemctl stop 'tarantool@*'

sudo rm /opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-*/{index,snapshots,xlogs}/*

  14. Перейдите в директорию с файлами конфигурации Tarantool /etc/tarantool/instances.available/. Проверьте, содержит ли каждый файл конфигурации shard-*.lua команду dofile и определения meta_indexes и meta_scheme, как показано в примере ниже.

    sudo vi /etc/tarantool/instances.available/shard-*.lua

...
dofile("/etc/findface-security/tnt_schema.lua")
...
FindFace.start("127.0.0.1", 8101, {
    license_ntls_server="127.0.0.1:3133",
    meta_indexes=meta_indexes,
    meta_scheme = meta_scheme
})

  15. Перезапустите шарды findface-tarantool-server.

    TNT=$(ls /etc/tarantool/instances.enabled/ | cut -c 7,8,9)
for i in $TNT; do sudo systemctl restart tarantool@shard-$i.service ; done

  16. Восстановите базу данных Tarantool из резервной копии.

    cd /etc/findface_dump

for x in *.json; do sudo findface-storage-api-restore -config /etc/findface-sf-api.ini < "$x"; done

  17. Перенесите схему базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL, заново создайте предустановленные пользовательские роли и первого администратора.

    sudo findface-security migrate
sudo findface-security create_groups
sudo findface-security create_default_user

  18. Перезапустите сервисы findface-security и nginx.

    sudo systemctl restart findface-security.service nginx.service

  19. Воссоздайте ранее существовавшие отчеты.

    Важно

    Следующие вкладки были усовершенствованы и переименованы в FindFace Multi 1.2:

    • Досье превратились в Карточки

    • Эпизоды переименованы в Эпизоды -> Люди

    • Персоны превратились в Кластеры

Важно

Настоятельно рекомендуется отключить автоматическое обновление Ubuntu, чтобы сохранить совместимость FindFace Multi со средой установки. В этом случае вы сможете обновлять ОС вручную, контролируя процесс обновления отдельных пакетов.

Для отключения автоматического обновления Ubuntu выполните следующие команды:

sudo apt-get remove unattended-upgrades
sudo systemctl stop apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily.service
sudo systemctl daemon-reload

Примечание

Вы можете дополнительно развернуть Видеомагнитофон. См. Пошаговое развертывание функционала Видеомагнитофон.

Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных

Этот раздел посвящен резервному копированию и восстановлению хранилищ данных FindFace Multi и вашей системы в целом.

В этом разделе:

Список хранилищ

FindFace Multi использует следующие хранилища данных:

  • База данных векторов признаков на основе Tarantool, в которой хранятся векторы признаков и события.

  • Основная база данных системы на основе PostgreSQL, в которой хранятся внутренние данные системы, карточки, учетные записи пользователей и настройки камер.

  • Каталог /var/lib/findface-security/uploads, в котором хранятся загруженные в карточки фотографии, видеофайлы, полные кадры событий и счетчиков, а также миниатюры объектов.

  • Каталог /var/lib/ffupload/, в котором хранятся такие артефакты событий, как нормализованные изображения объектов.

    Примечание

    В данном каталоге также хранятся видеофрагменты, если в системе активирована функция Видеомагнитофон.

  • (Только вместе с Видеомагнитофоном) База данных на основе MongoDB, в которой хранится метаинформация о видеофрагментах, включая их точное местоположение в хранилище /var/lib/ffupload/.

Резервное копирование и восстановление базы данных векторов признаков (Tarantool)

В базе данных векторов признаков на основе Tarantool есть следующие галереи:

  • ffsec_body_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео силуэтов.

  • ffsec_body_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений силуэтов.

  • ffsec_body_clusters: центроиды кластеров силуэтов.

  • ffsec_car_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео автомобилей.

  • ffsec_car_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений автомобилей.

  • ffsec_car_clusters: центроиды кластеров автомобилей.

  • ffsec_face_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео лиц.

  • ffsec_face_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений лиц.

  • ffsec_face_clusters: центроиды кластеров лиц.

  • ffsec_user_face: векторы признаков, извлеченные из фотографий пользователей FindFace Multi для аутентификации по лицу.

Функционал резервного копирования и восстановления базы данных позволяет при необходимости восстанавливать содержимое данных галерей.

Во избежание потери данных рекомендуется создавать резервную копию базы данных векторов признаков не реже одного раза в неделю. В целом частота резервного копирования зависит от количества карточек и событий распознавания объектов, а также доступного дискового пространства.

Резервную копию базы данных также нужно обязательно создать перед миграцией системы на другую модель нейронной сети.

Утилиты

Для резервного копирования и восстановления базы данных векторов признаков FindFace Multi необходимы следующие утилиты:

  1. резервное копирование: findface-storage-api-dump,

  2. восстановление: findface-storage-api-restore.

Данные утилиты автоматически устанавливаются вместе с компонентом findface-sf-api.

Резервное копирование базы данных

Для резервного копирования базы данных векторов признаков используйте утилиту findface-storage-api-dump следующим образом:

Важно

Сервисы findface-tarantool-server и findface-sf-api должны быть активны.

Примечание

Резервное копирование можно также применить к распределенной базе данных. В этом случае утилита findface-storage-api-dump создаст резервные копии всех шардов, указанных в /etc/findface-sf-api.ini.

  1. На сервере с установленным findface-sf-api создайте каталог для хранения резервных копий (/etc/findface_dump в примере ниже).

  2. Запустите утилиту findface-storage-api-dump следующей командой:

    sudo findface-storage-api-dump -output-dir=/etc/findface_dump -config /etc/findface-sf-api.ini

    Утилита создаст резервные копии всех галерей и запишет их в указанный каталог в виде файлов с соответствующими именами (ffsec_body_events.json, ffsec_face_events и т. д.) . Эти файлы содержат все данные, необходимые для полного восстановления галерей.

Восстановление базы данных

Для восстановления базы данных векторов признаков запустите утилиту findface-storage-api-restore для всех файлов в директории с резервными копиями:

sudo findface-storage-api-restore -config /etc/findface-sf-api.ini /etc/findface_dump/*.json

Процесс восстановления можно при необходимости прервать с сохранением выполненной работы. Для того чтобы продолжить процесс после прерывания, снова запустите утилиту findface-storage-api-restore.

См.также

Резервное копирование и восстановление основной базы данных (PostgreSQL)

Для резервного копирования основной базы данных ffsecurity на PostgreSQL выполните команду:

sudo -u postgres pg_dump ffsecurity > ffsecurity_postgres_backup.sql

Для того чтобы восстановить основную базу данных, выполните следующие действия:

  1. Остановите сервис findface-security.

    sudo systemctl stop findface-security.service

  2. Остановите сервис pgbouncer, чтобы удалить активные сессии с базой данных ffsecurity.

    sudo systemctl stop pgbouncer.service

  3. Откройте интерактивный терминал PostgreSQL.

    sudo -u postgres psql

  4. Удалите прежнюю базу данных ffsecurity.

    DROP DATABASE ffsecurity;

  5. Создайте новую базу ffsecurity. Выйдите из интерактивного терминала PostgreSQL.

    CREATE DATABASE ffsecurity WITH OWNER ntech ENCODING 'UTF-8' LC_COLLATE='C.UTF-8' LC_CTYPE='C.UTF-8' TEMPLATE template0;

  6. Запустите сервис pgbouncer.

    sudo systemctl start pgbouncer.service

  7. Восстановите содержимое базы данных из резервной копии.

    sudo -u postgres psql -d ffsecurity -f ffsecurity_postgres_backup.sql

  8. Перенесите схему базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL, заново создайте группы пользователей с предустановленными правами и первого пользователя с правами администратора.

    sudo findface-security migrate
sudo findface-security create_groups
sudo findface-security create_default_user

  9. Запустите сервис findface-security.

    sudo systemctl start findface-security.service
Резервное копирование и восстановление артефактов (findface-upload)

Артефакты FindFace Multi, такие как загруженные фотографии, видеофайлы и артефакты событий (полные кадры, миниатюры объектов и нормализованные изображения объектов) хранятся в следующих каталогах:

  • /var/lib/findface-security/uploads

  • /var/lib/ffupload/

Примечание

Директория /var/lib/ffupload/ также хранит видеофрагменты, если в вашей системе есть работающий экземпляр Видеомагнитофона.

Примечание

Обе директории управляются компонентом findface-upload.

Для резервного копирования артефактов выполните команды:

sudo tar -cvzf /home/some_directory/var_lib_ffsecurity_uploads.tar.gz /var/lib/findface-security/uploads/
sudo tar -cvzf /home/some_directory/var_lib_ffupload.tar.gz /var/lib/ffupload/

Для того чтобы восстановить артефакты, перейдите в корневую директорию и выполните команды:

cd /
sudo tar -xvf /home/some_directory/var_lib_ffsecurity_uploads.tar.gz
sudo tar -xvf /home/some_directory/var_lib_ffupload.tar.gz
Резервное копирование и восстановление базы данных Видеомагнитофона (MongoDB)

MongoDB — это стороннее программное обеспечение, реализующее базу данных Видеомагнитофона. Эта база данных хранит метаинформацию о видеофрагментах, включая их точное местонахождение в хранилище /var/lib/ffupload/.

Для резервного копирования MongoDB выполните команду:

sudo mongodump -o=/home/some_directory/mongodb_backup

Для восстановления MongoDB выполните команду:

sudo mongorestore /home/some_directory/mongodb_backup
Резервное копирование и восстановление настроек

Полный набор файлов конфигурации FindFace Multi, включая структурную схему Tarantool, автоматически резервируется при удалении экземпляра продукта. Резервная копия хранится в директории ~/ffmulti_bak_${datetime}/etc/.

При переустановке FindFace Multi настройки должны быть восстановлены после завершения консольной установки или сразу после установки сервисов из APT-репозитория.

Полный набор резервных копий файлов следующий:

ls -R -p
.:
findface-counter.ini.bak         findface-liveness-api.ini.bak  findface-security/       findface-video-manager.conf.bak  findface-video-streamer-cpu.ini.bak  nginx/
findface-extraction-api.ini.bak  findface-ntls.cfg.bak          findface-sf-api.ini.bak  findface-video-storage.conf.bak  findface-video-worker-cpu(gpu).ini.bak

./findface-security:
config.py  tnt_schema.lua

./nginx:
sites-enabled/

./nginx/sites-enabled:
ffsecurity-nginx.conf

Для того чтобы восстановить настройки FindFace Multi, выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py нового экземпляра FindFace Multi. Найдите параметр DATABASES -> default -> PASSWORD, в котором хранится пароль пользователя ntech от базы данных findface-security PostgreSQL. Скопируйте и вставьте его в резервную копию ~/ffmulti_bak_${datetime}/etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

DATABASES = {
   ‘default’:
     ‘PASSWORD’: ‘some_pass’

  2. В директории ~/ffmulti_bak_${datetime}/etc/ удалите из файлов расширение .bak любым доступным способом. Например, вы можете выполнить следующую команду.

    sudo rename 's/.ini.bak/.ini/' * && sudo rename 's/.conf.bak/.conf/' * && sudo rename 's/.cfg.bak/.cfg/' *

    Совет

    Если в вашей системе отсутствует команда rename, можно установить ее следующим образом:

    sudo apt install rename

  3. Рекурсивно скопируйте файлы резервных копий в каталог /etc.

    sudo cp -r * /etc

  4. Измените структуру базы данных с помощью исходного файла tnt_schema.lua.

    sudo findface-security make_tnt_schema | sudo tee /etc/findface-security/tnt_schema.lua

  5. Перезапустите сервисы.

    На CPU:

    sudo systemctl restart findface-counter findface-liveness-api findface-video-manager findface-extraction-api findface-ntls findface-sf-api findface-video-worker-cpu findface-security

    На GPU:

    sudo systemctl restart findface-counter findface-liveness-api findface-video-manager findface-extraction-api findface-ntls findface-sf-api findface-video-worker-gpu findface-security

    Сервисы Видеомагнитофона:

    sudo systemctl restart findface-video-streamer-cpu findface-video-storage
Резервное копирование и восстановление системы целиком

Если вы намерены создать резервную копию FindFace Multi перед его удалением, будет достаточно следовать пошаговым инструкциям в разделе Удаление экземпляра продукта. Предоставленный скрипт ffmulti_uninstall.sh может автоматически создать в директории ~/ffmulti_bak_${datetime}/ резервные копии файлов конфигурации FindFace Multi и всех хранилищ данных.

Для восстановления FindFace Multi после его удаления, используйте следующий алгоритм:

  1. Разверните FindFace Multi.

  2. Восстановите настройки из резервных копий файлов конфигурации.

  3. Восстановите Tarantool.

  4. Восстановите PostgreSQL.

  5. Восстановите артефакты системы.

  6. Восстановите MongoDB (если вы используете Видеомагнитофон).

Добавление пользовательского языка

По умолчанию в веб-интерфейсе для выбора доступны только английский и русский языки. Другие языки предоставляются по запросу (support@ntechlab.com) и добавляются в систему через файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

Для добавления пользовательского языка в систему выполните следующие действия:

  1. Загрузите файл с локализацией, предоставленный нашими специалистами, в директорию /usr/share/ffsecurity-ui/ui-static/ на центральном сервере FindFace Multi.

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  3. В раздел FFSECURITY_UI_CONFIG вставьте секцию languages и заполните ее по аналогии с примером ниже.

    FFSECURITY_UI_CONFIG = {
...
  "languages": {
    "items": [
      {
        "name": "es",
        "label": "Español",
        "url": "/ui-static/es_i18n_ffsec.po"
      },
    ]
  },

  4. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

Новый язык будет автоматически применен к системе и отныне доступен на вкладке Настройки -> Внешний вид. Вы можете в любой момент переключиться между ним и другими доступными языками.

См.также

Язык веб-интерфейса

Использование нескольких видеокарт

Если на физическом сервере установлено несколько видеокарт, вы можете создать дополнительные экземпляры findface-extract-api-gpu или findface-video-worker-gpu и распределить их по одному экземпляру на карту.

В этом разделе:

Распределение экземпляров findface-extraction-api-gpu по видеокартам

Для распределения экземпляров findface-extraction-api-gpu по нескольким видеокартам выполните следующие действия:

  1. Подготовьте исходный файл конфигурации findface-extraction-api-gpu для последующего копирования. Откройте /etc/findface-extraction-api.ini. Ограничьте количество экземпляров findface-extraction-api-gpu до 1 на видеокарту.

    sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

...
extractors:
    instances: 1

    Совет

    При необходимости внесите другие коррективы. Например, можно включить распознавание дополнительных атрибутов. См. Распознавание атрибутов лица, Распознавание автомобилей и их атрибутов, Распознавание силуэтов и их атрибутов.

  2. Создайте несколько копий файла конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini, в зависимости от того, какое количество видеокарт будет использоваться для извлечения векторов признаков. Добавьте номера устройств GPU, на которых будут запущены экземпляры, к именам новых файлов конфигурации (устройства GPU №0 и №7 в примере ниже).

    Примечание

    Нумерация устройств GPU в системе по умолчанию начинается с №0. Чтобы получить список используемых видеокарт, выполните следующую команду:

    nvidia-smi

    cp findface-extraction-api.ini findface-extraction-api-0.ini
cp findface-extraction-api.ini findface-extraction-api-7.ini

  3. Откройте новые файлы конфигурации. Укажите номера соответствующих устройств GPU и измените номера слушающих портов. Каждый экземпляр должен слушать на своем порту.

    sudo vi /etc/findface-extraction-api-0.ini

listen: 127.0.0.1:18667
...

gpu_device: 0
...

    sudo vi /etc/findface-extraction-api-7.ini

listen: 127.0.0.1:18668
...

gpu_device: 7
...

  4. Чтобы экземпляры findface-extraction-api-gpu работали в одной системе, объедините их через балансировщик нагрузки, например, nginx. Для простоты мы рекомендуем настроить работу nginx на стандартном порту findface-extraction-api 18666 (подробнее см. ниже).

    Для настройки балансировки нагрузки выполните следующие действия:

    1. Создайте новый файл конфигурации nginx.

      sudo vi /etc/nginx/sites-available/lb_extractions

    2. Вставьте текст следующего содержания в только что созданный файл. Обязательно укажите в директиве server фактические порты, на которых слушают экземпляры findface-extraction-api-gpu (в нашем примере 18667, 18668).

      upstream extractions {
    server 127.0.0.1:18667 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server 127.0.0.1:18668 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    }

    server {
    listen 18666 default_server;

    server_name _;

    location / {
        client_max_body_size 100m;
        proxy_pass http://extractions;
    }
    }

    3. Включите балансировщик нагрузки.

      ln -s /etc/nginx/sites-available/lb_extractions /etc/nginx/sites-enabled/lb_extractions
nginx -t
nginx -s reload

  5. Остановите исходный сервис findface-extraction-api-gpu и удалите его из автозагрузки Ubuntu.

    systemctl stop findface-extraction-api.service
systemctl disable findface-extraction-api.service

  6. Создайте новый сервис для экземпляров findface-extraction-api-gpu.

    /etc/systemd/system/findface-extraction-api@.service

    Вставьте следующий текст:

    [Unit]
Description=Findface Extraction API service %i instance

[Service]
User=ntech
Restart=always
RestartSec=5
Type=notify
ExecStart=/usr/bin/findface-extraction-api -config="/etc/findface-extraction-api-%i.ini"
TimeoutStartSec=60m

[Install]
WantedBy=multi-user.target

  7. Запустите экземпляры findface-extraction-api-gpu. Первый запуск может занять до 10 минут.

    systemctl daemon-reload
systemctl enable findface-extraction-api@{0,7}
systemctl start findface-extraction-api@{0,7}

    Совет

    Для проверки статуса выполните следующую команду:

    sudo systemctl list-units 'findface*' -a
Привязка findface-video-worker-gpu к дополнительной видеокарте

Для создания дополнительного экземпляра findface-video-worker-gpu и его привязки к свободной видеокарте выполните следующие действия:

  1. Отобразите статус исходного сервиса findface-video-worker-gpu, выполнив команду:

    sudo systemctl status findface-video-worker-gpu.service

  2. Найдите полный путь к сервису в следующей строке:

    Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu.service); enabled; vendor preset: enabled

    В приведенном примере это findface-video-worker-gpu.service (имя может быть другим). Создайте копию сервиса под новым именем.

    sudo cp /usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu.service /usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu2.service`

  3. Таким же образом создайте под новым именем копию исходного файла конфигурации.

    sudo cp /etc/findface-video-worker-gpu.ini /etc/findface-video-worker-gpu2.ini

  4. Откройте только что созданный файл конфигурации и актуализируйте номер используемого GPU-устройства. Измените номер порта в секции streamer по следующей формуле: 18999 (номер порта для GPU 0) - номер GPU-устройства, т. е. для GPU 1, port = 18998, для GPU 2, port = 18997 и т. д.

    sudo vi /etc/findface-video-worker-gpu2.ini

## cuda device number
device_number = 1

...

#------------------------------
[streamer]
#------------------------------
## streamer/shots webserver port, 0=disabled
## type:number env:CFG_STREAMER_PORT longopt:--streamer-port
port = 18999
...

  5. Откройте новый сервис и укажите только что созданный файл конфигурации.

    sudo vi /usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu2.service

ExecStart=/usr/bin/findface-video-worker-gpu --config /etc/findface-video-worker-gpu2.ini

  6. Для применения изменений перезагрузите демон systemd.

    sudo systemctl daemon-reload

  7. Добавьте новый сервис в автозагрузку.

    sudo systemctl enable findface-video-worker-gpu2.service

Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/findface-video-worker-gpu2.service to /usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu2.service

  8. Запустите новый сервис.

    sudo systemctl start findface-video-worker-gpu2.service

  9. Проверьте статус обоих сервисов findface-video-worker-gpu.

    sudo systemctl status findface-video-worker-* | grep -i 'Active:' -B 3

● findface-video-worker-gpu2.service - findface-video-worker-gpu daemon
  Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu2.service; enabled; vendor preset: enabled)
  Active: active (running) since Thu 2019-07-18 10:32:02 MSK; 1min 11s ago

...

● findface-video-worker-gpu.service - findface-video-worker-gpu daemon
  Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/findface-video-worker-gpu.service; enabled; vendor preset: enabled)
  Active: active (running) since Mon 2019-07-15 15:18:33 MSK; 2 days ago

Миграция векторов признаков на другую модель

Совет

Не стесняйтесь обращаться к нашим специалистам по вопросам миграции по адресу support@ntechlab.com.

Важно

В случае если вы выполняете миграцию как часть обновления системы до новой версии, выполните сначала обновление. Только после этого приступайте к миграции.

Этот раздел посвящен миграции векторов признаков объектов на другую модель нейронной сети.

Выполните следующие действия:

  1. Создайте резервную копию базы данных векторов признаков на основе Tarantool в любой выбранной директории, например, /etc/findface_dump.

    Совет

    Подробнее см. Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных.

    sudo mkdir -p /etc/findface_dump
sudo cd /etc/findface_dump
sudo findface-storage-api-dump -config /etc/findface-sf-api.ini

  2. Остановите сервис findface-sf-api.

    sudo systemctl stop findface-sf-api.service

  3. Создайте новые шарды, в которых будут хранится заново сгенерированные векторы признаков.

    1. Откройте директорию /etc/tarantool/instances.available/ и подсчитайте количество шардов по количеству файлов конфигурации shard-*.lua.

      Примечание

      В примере ниже четыре шарда.

      cd /etc/tarantool/instances.available/

ls -l

shard-001.lua
shard-002.lua
shard-003.lua
shard-004.lua

    2. Создайте новые шарды в том же количестве, скопировав файлы конфигурации shard-*.lua.

      Примечание

      Для удобства в качестве второй цифры в новых именах используется 1: shard-01*.lua.

      sudo cp shard-001.lua shard-011.lua
sudo cp shard-002.lua shard-012.lua
sudo cp shard-003.lua shard-013.lua
sudo cp shard-004.lua shard-014.lua

    3. В файле конфигурации каждого шарда измените следующие строки в зависимости от его имени (в нашем примере shard-011, shard-012 и т. д.):

      Прежнее значение

      Новое значение

      listen = „127.0.0.1:32001“

      Listen = „127.0.0.1:32011“

      vinyl_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-001“

      vinyl_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-011“

      work_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-001“

      work_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-011“

      memtx_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-001/snapshots“

      memtx_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-011/snapshots“

      wal_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-001/xlogs“

      wal_dir = „/opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-011/xlogs“

      FindFace.start(«127.0.0.1», 8101, {

      FindFace.start(«127.0.0.1», 8111, {

    4. Создайте символические ссылки на новые шарды.

      cd /etc/tarantool/instances.enabled/

sudo ln -s /etc/tarantool/instances.available/shard-01*.lua /etc/tarantool/instances.enabled/

    5. Создайте директории, в которых будут храниться файлы новых шардов. Назначьте права на созданные директории.

      cd /opt/ntech/var/lib/tarantool/

mkdir -p shard-01{1..4}/{index,snapshots,xlogs}

chown tarantool:tarantool shard-01* shard-01*/*

  4. Откройте файл конфигурации /etc/findface-extraction-api и замените модели extraction на новые в параметрах body_emben, car_emben и face_emben, в зависимости от мигрируемых типов объектов.

    sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

extractors:
  ...
  models:
    ...
    body_emben: pedrec/<new_model_body>.gpu.fnk
    ...
    car_emben: carrec/<new_model_car>.gpu.fnk
    ...
    face_emben: face/<new_model_face>.gpu.fnk

    Перезапустите сервис findface-extraction-api.

    sudo systemctl restart findface-extraction-api.service

  5. Запустите новые шарды.

    for i in {11..14}; do sudo systemctl start tarantool@shard-0$i; done

  6. На основании приведенного ниже примера создайте файл конфигурации с настройками миграции <migration.ini>.

    extraction-api:
  timeouts:
    connect: 5s
    response_header: 30s
    overall: 35s
    idle_connection: 0s
  extraction-api: http://127.0.0.1:18666
storage-api-from: # current location of the gallery
  timeouts:
    connect: 5s
    response_header: 30s
    overall: 35s
    idle_connection: 10s
  max-idle-conns-per-host: 20
  shards:
    - master: http://127.0.0.1:8101/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8102/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8103/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8104/v2/
      slave: ""
storage-api-to:
  timeouts:
    connect: 5s
    response_header: 30s
    overall: 35s
    idle_connection: 10s
  max-idle-conns-per-host: 20
  shards:
    - master: http://127.0.0.1:8111/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8112/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8113/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8114/v2/
      slave: ""
workers_num: 3
faces_limit: 100
extraction_batch_size: 8
normalized_storage:
  type: webdav
  enabled: True
  webdav:
    upload-url: http://127.0.0.1:3333/uploads/
  s3:
    endpoint: ""
    bucket-name: ""
    access-key: ""
    secret-access-key: ""
    secure: False
    region: ""
    public-url: ""
    operation-timeout: 30

    В разделе storage-api-from укажите шарды, с которых осуществляется миграция.

    storage-api-from: # current location of the gallery
  ...
  shards:
    - master: http://127.0.0.1:8101/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8102/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8103/v2/
      slave: ""
     - master: http://127.0.0.1:8104/v2/
  ...

    В разделе storage-api-to укажите новые шарды, в которых будут храниться данные после миграции.

    storage-api-to:
  ...
  shards:
    - master: http://127.0.0.1:8111/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8112/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8113/v2/
      slave: ""
    - master: http://127.0.0.1:8114/v2/
      slave: ""
  ...

  7. Запустите утилиту findface-sf-api-migrate с опцией -config и укажите файл конфигурации <migration.ini>.

    findface-sf-api-migrate -config migration.ini

    Примечание

    Если в системе много событий и карточек, процесс миграции может занять значительное количество времени.

  8. После завершения миграции остановите шарды и отключите их автоматический запуск в ОС (не удаляйте их).

    for i in {01..04}; do sudo systemctl stop tarantool@shard-0$i.service ; done

for i in {01..04}; do sudo systemctl disable tarantool@shard-0$i.service ; done

  9. Откройте файл конфигурации /etc/findface-sf-api.ini и измените порты шардов в зависимости от новых настроек. Перезапустите сервис findface-sf-api.

    sudo vi /etc/findface-sf-api.ini

shards:
  - master: http://127.0.0.1:8111/v2/
    slave: ""
  - master: http://127.0.0.1:8112/v2/
    slave: ""
  - master: http://127.0.0.1:8113/v2/
    slave: ""
  - master: http://127.0.0.1:8114/v2/
    slave: ""

sudo systemctl start findface-sf-api.service

  10. Импортируйте структуру базы данных из файла tnt_schema.lua.

    sudo findface-security make_tnt_schema | sudo tee /etc/findface-security/tnt_schema.lua

    См.также

    Изменение структуры базы данных векторов признаков.

  11. Перенесите схему базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL, заново создайте предустановленные пользовательские роли и первого администратора.

    sudo findface-security migrate
sudo findface-security create_groups
sudo findface-security create_default_user

  12. Перезагрузите сервисы.

    sudo systemctl restart findface-security.service
sudo systemctl restart findface-extraction-api findface-video-worker* findface-video-manager findface-sf-api

  13. Мигрируйте кластеры, если данная функция включена в системе. Для этого выполните следующую команду:

    Примечание

    Перечислите мигрируемые типы объектов в виде опций команды: —face, —body, —car.

    sudo findface-security migrate_clusters --face --body --car --use-best-event --use-thumbnail --force-clusterin

    В результате система повторно сгенерирует векторы признаков для существующих кластерных событий и автоматически запустит запланированную кластеризацию для пересборки кластеров.

Изменение структуры базы данных векторов признаков

В некоторых случаях вам может потребоваться применить новую структурную схему к базе данных векторов признаков Tarantool, например, при обновлении до последней версии продукта или если необходимо усовершенствовать структуру базы данных, добавив в нее дополнительные параметры, расширенные метаданные объектов и т. д.

В этом разделе:

О структуре биометрической базы данных

В FindFace Multi структура базы данных задается через файл /etc/findface-security/tnt_schema.lua.

Структура представляет собой набор полей, каждое из которых описывается следующими параметрами:

  • id: id поля;

  • name: название поля, должно совпадать с названием соответствующего параметра объекта;

  • field_type: тип данных;

  • default: значение по умолчанию. Если значение по умолчанию больше ‘1e14 – 1’, то его следует записывать в виде строки, т. е. “123123..” вместо 123123...

Используемый по умолчанию файл tnt_schema.lua доступен по ссылке.

Изменение структуры

Для изменения структуры базы данных выполните следующие действия:

  1. Остановите сервис findface-security.

    sudo systemctl stop findface-security.service

  2. Создайте резервную копию базы данных векторов признаков в любой выбранной директории, например, /etc/findface_dump.

    Совет

    Подробнее см. Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных.

    mkdir -p /etc/findface_dump
cd /etc/findface_dump
sudo findface-storage-api-dump -config /etc/findface-sf-api.ini

  3. Подготовьте файл tnt_schema.lua с новой структурой базы данных.

  4. Измените структуру базы данных с помощью подготовленного файла tnt_schema.lua.

    sudo findface-security make_tnt_schema | sudo tee /etc/findface-security/tnt_schema.lua

  5. Перейдите в директорию с файлами конфигурации Tarantool /etc/tarantool/instances.available/. Убедитесь, что перед секцией FindFace.start добавлена строка dofile("/etc/findface-security/tnt_schema.lua"), а переменные meta_scheme и meta_indexes определены в параметрах FindFace.start.

    sudo vi /etc/tarantool/instances.available/<shard_00N>.lua

dofile("/etc/findface-security/tnt_schema.lua")

FindFace.start("127.0.0.1", 8101, {
    license_ntls_server="127.0.0.1:3133",
    meta_indexes=meta_indexes,
    meta_scheme = meta_scheme
})

  6. Остановите шарды findface-tarantool-server. Удалите данные из каталогов, соответствующих активным шардам.

    sudo systemctl stop 'tarantool@*'

sudo rm /opt/ntech/var/lib/tarantool/shard-*/{index,snapshots,xlogs}/*

  7. Перезапустите шарды findface-tarantool-server.

    TNT=$(ls /etc/tarantool/instances.enabled/ | cut -c 7,8,9)
for i in $TNT; do sudo systemctl restart tarantool@shard-$i.service ; done

  8. Восстановите базу данных Tarantool из резервной копии.

    Важно

    Если некоторые прежние поля отсутствуют в новой структуре базы данных, сначала потребуется вручную удалить соответствующие данные из резервной копии.

    cd /etc/findface_dump
for x in *.json; do curl -X POST "http://127.0.0.1:18411/v2/galleries/${x%%.json}"; done
for x in *.json; do sudo findface-storage-api-restore -config /etc/findface-sf-api.ini < "$x"; done

  9. Запустите сервис findface-security.

    sudo systemctl start findface-security.service

См.также

Пользовательские метаданные в Tarantool

Удаление экземпляра продукта

Вы можете автоматически удалить FindFace Multi вместе с используемыми хранилищами данных, используя скрипт ffmulti_uninstall.sh. Перед удалением по запросу будут созданы резервные копии файлов конфигурации и хранилищ данных.

Важно

Что касается директорий с артефактами FindFace Multi, скрипт создаст резервные копии и очистит только директории /var/lib/findface-security/uploads и /var/lib/ffupload/ (заданы по умолчанию). Если вы изменили место хранения артефактов, вам придется создать резервную копию и очистить его самостоятельно. См. Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных для справки.

Выполните следующие действия:

  1. Загрузите скрипт ffmulti_uninstall.sh в любой каталог на сервере установки (например, в /home/username/).

  2. Из данного каталога сделайте скрипт исполняемым.

    sudo chmod +x ffmulti_uninstall.sh

  3. Запустите скрипт.

    sudo ./ffmulti_uninstall.sh

  4. На вопрос скрипта о выборе режима удаления ответьте backup, чтобы создать резервную копию, а затем удалить FindFace Multi вместе с хранилищами данных. Ответьте all, чтобы полностью стереть FindFace Multi и хранилища данных без резервного копирования.

  5. Скрипт удаляет все содержимое директории /var/lib/ffupload. Однако сама директория остается в файловой системе. Удалите /var/lib/ffupload вручную, выполнив следующую команду:

    sudo rmdir /var/lib/ffupload

Важно

Для восстановления FindFace Multi из резервной копии см. Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных.

Проверка статуса компонентов

Проверьте статус компонентов, если вы столкнулись с проблемой в системе.

Компонент

Команда для просмотра статуса сервиса

findface-extraction-api

sudo systemctl status findface-extraction-api.service

findface-sf-api

sudo systemctl status findface-sf-api.service

findface-tarantool-server

sudo systemctl status tarantool.service

Шарды findface-tarantool-server

sudo systemctl status tarantool@shard-00*

findface-video-manager

sudo systemctl status findface-video-manager.service

findface-video-worker

sudo systemctl status findface-video-worker*.service

findface-ntls

sudo systemctl status findface-ntls

findface-security

sudo systemctl status findface-security.service

findface-counter

sudo systemctl status findface-counter.service

findface-liveness-api

sudo systemctl status findface-liveness-api.service

etcd

sudo systemctl status etcd.service

NginX

sudo systemctl status nginx.service

memcached

sudo systemctl status memcached.service

postgresql

sudo systemctl status postgresql*

nats

sudo systemctl status nats.service

pgbouncer

sudo systemctl status pgbouncer.service

Логи сервисов

При разборе нештатных ситуаций используйте логи сервисов FindFace Multi, содержащие подробную деталировку всех событий, произошедших в системе.

В этом разделе:

Настройка логирования

Сервисы FindFace Multi логируют большой объем данных, что в конечном итоге может привести к чрезмерной загрузке диска. Чтобы этого не произошло, рекомендуется отключить сервис rsyslog из-за его неоптимальной схемы ротации логов и вместо него использовать правильно настроенный сервис systemd-journal.

Выполните следующие действия:

  1. Проверьте наличие директории /var/log/journal. Если таковая отсутствует, создайте ее следующей командой:

    sudo mkdir /var/log/journal
sudo chmod 2755 /var/log/journal

  2. Откройте файл конфигурации /etc/systemd/journald.conf. Включите сохранение логов journald на жестком диске, раскомментировав параметр Storage и изменив его значение на persistent. Также отключите фильтрацию systemd-journal:

    sudo vi /etc/systemd/journald.conf

[Journal]
...
Storage=persistent
...
RateLimitInterval=0
RateLimitBurst=0
...

    При необходимости раскомментируйте и измените значение параметра SystemMaxUse. Данный параметр определяет максимальный объем логов на жестком диске. Укажите его значение в байтах или используйте K, M, G, T, P, E в качестве единиц для указанного размера (соответственно \(1024\), \(1024^2\), … байт).

    ...
SystemMaxUse=3G

  3. Перезапустите сервис journald.

    sudo systemctl restart systemd-journald.service

  4. Остановите и отключите сервис syslog.

    sudo systemctl stop syslog.socket rsyslog.service
sudo systemctl disable syslog.socket rsyslog.service

  5. При необходимости удалите существующие файлы логов, созданные посредством syslog, а также логи ядра.

    sudo rm /var/log/syslog*
sudo rm /var/log/kern.log*
Просмотр логов сервисов

Для того посмотреть логи для каждого компонента, используя команду journalctl -u <component>, например:

journalctl -u findface-extraction-api

См.также

Журнал действий пользователей

Устранение неполадок с лицензированием и findface-ntls

При устранении неполадок с лицензией и сервером findface-ntls (см. Лицензирование) первым шагом является получение информации о лицензии и статусе сервера. Это можно сделать, отправив API-запрос в findface-ntls. Действия по устранению неполадок предпринимаются в учетом содержания API-ответа.

Совет

По вопросам устранения неполадок обращайтесь к нашим специалистам по адресу support@ntechlab.com.

Примечание

Онлайн-лицензирование выполняется через Глобальный менеджер лицензий NtechLab license.ntechlab.com. Проверьте его доступность. Для онлайн-лицензирования необходимы стабильное интернет-соединение и DNS.

Для получения информации о лицензии FindFace Multi и статусе findface-ntls, выполните в консоли сервера findface-ntls следующую команду:

curl http://localhost:3185/license.json -s | jq

Ответ будет возвращен в формате JSON. Одним из наиболее значимых параметров в ответе является last_updated. Он показывает в секундах, как давно в последний раз проверялась локальная лицензия.

Интерпретируйте значение параметра last_updated следующим образом:

  • [0, 5] — все работает отлично.

  • (5, 30] — возможно имеют место быть какие-то проблемы со связью, либо с локальным накопителем, где хранятся файлы лицензий.

  • (30; 120] — почти наверняка случилось что-то нехорошее.

  • (120; ∞) — не удается получить ответ от источника лицензирования в течение длительного времени. Необходимо вмешательство.

  • "valid" -> "value": false: связь с источником лицензирования так и не была установлена.

curl http://localhost:3185/license.json -s | jq
{
  "name": "NTLS",
  "time": 1565186356,
  "type": "online",
  "license_id": "61063ce4b86945e1b70c3bdbedea453b",
  "generated": 1514467939,
  "last_updated": 5,
  "valid": {
    "value": true,
    "description": ""
  },
  "source": "/opt/ntech/license/import_b68d7b7ec9a7310d18832035318cff0c9ddf11e3a9ab0ae962fbe48645e196d1.lic",
  "limits": [
    {
      "type": "time",
      "name": "end",
      "value": 1609161621
    },
    {
      "type": "number",
      "name": "faces",
      "value": 9007199254740991,
      "current": 0
    },
    {
      "type": "number",
      "name": "cameras",
      "value": 4294967295,
      "current": 0
    },
    {
      "type": "number",
      "name": "extraction_api",
      "value": 256,
      "current": 0
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "gender",
      "value": true
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "age",
      "value": true
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "emotions",
      "value": true
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "fast-index",
      "value": true
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "sec-genetec",
      "value": false
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "beard",
      "value": false
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "glasses",
      "value": false
    },
    {
      "type": "boolean",
      "name": "liveness",
      "value": false
    }
  ],
  "services": [
    {
      "name": "video-worker",
      "ip": "127.0.0.1:53276"
    },
    {
      "name": "FindFace-tarantool",
      "ip": "127.0.0.1:53284"
    },
    {
      "name": "FindFace-tarantool",
      "ip": "127.0.0.1:53288"
    }
  ]
}

Автоматическое восстановление Tarantool

Важно

Мы настоятельно рекомендуем вам правильно выключать серверы Tarantool в каждой нестабильной ситуации. Данная мера предотвратит повреждение данных, поэтому функционал, описанный в настоящем разделе, будет не нужен.

Предупреждение

Будьте предельно осторожны с включением данной функции, так как это может привести к молчаливой потере данных.

Если архитектура вашей системы не обеспечивает бесперебойную доступность серверов Tarantool, рекомендуется включить автоматическое восстановление базы данных. В этом случае каждый раз при возникновении ошибки во время чтения файла .snap или .xlog, Tarantool попытается прочитать как можно больше информации и восстановить файл, игнорируя битые записи.

Для включения автоматического восстановления базы данных выполните следующие действия:

  1. Для каждого шарда Tarantool откройте файл конфигурации /etc/tarantool/instances.available/shard-*.lua и раскомментируйте строку force_recovery = true.

    sudo vi /etc/tarantool/instances.available/shard-*.lua


box.cfg{

    force_recovery = true,
}

  2. Перезапустите шарды.

    systemctl restart tarantool@shard-*

Ручная очистка базы данных от старых данных

Совет

Для настройки автоматического удаления старых данных см. Автоматическое удаление старых событий и эпизодов.

Для ручного удаления старых данных из базы данных FindFace Multi используйте утилиту cleanup. Вы можете выборочно удалить следующие данные:

  • события без совпадений (лица, силуэты, автомобили) и связанные эпизоды,

  • события без совпадений (лица, силуэты, автомобили) и связанные эпизоды,

  • полные кадры событий с совпадениями (лица, силуэты, автомобили),

  • полные кадры событий без совпадений (лица, силуэты, автомобили),

  • записи счетчика,

  • кластерные события (лица, силуэты, автомобили),

  • журнал действий пользователей,

  • активации областей.

Справка по утилите cleanup вызывается следующей командой:

sudo findface-security cleanup --help
usage: findface-security cleanup [-h] [--as-configured]
                                 [--face-events-max-fullframe-unmatched-age FACE_EVENTS_MAX_FULLFRAME_UNMATCHED_AGE]
                                 [--face-events-max-fullframe-matched-age FACE_EVENTS_MAX_FULLFRAME_MATCHED_AGE]
                                 [--face-events-max-unmatched-age FACE_EVENTS_MAX_UNMATCHED_AGE]
                                 [--face-events-max-matched-age FACE_EVENTS_MAX_MATCHED_AGE]
                                 [--body-events-max-fullframe-unmatched-age BODY_EVENTS_MAX_FULLFRAME_UNMATCHED_AGE]
                                 [--body-events-max-fullframe-matched-age BODY_EVENTS_MAX_FULLFRAME_MATCHED_AGE]
                                 [--body-events-max-unmatched-age BODY_EVENTS_MAX_UNMATCHED_AGE]
                                 [--body-events-max-matched-age BODY_EVENTS_MAX_MATCHED_AGE]
                                 [--car-events-max-fullframe-unmatched-age CAR_EVENTS_MAX_FULLFRAME_UNMATCHED_AGE]
                                 [--car-events-max-fullframe-matched-age CAR_EVENTS_MAX_FULLFRAME_MATCHED_AGE]
                                 [--car-events-max-unmatched-age CAR_EVENTS_MAX_UNMATCHED_AGE]
                                 [--car-events-max-matched-age CAR_EVENTS_MAX_MATCHED_AGE]
                                 [--car-cluster-events-max-age CAR_CLUSTER_EVENTS_MAX_AGE]
                                 [--body-cluster-events-max-age BODY_CLUSTER_EVENTS_MAX_AGE]
                                 [--face-cluster-events-max-age FACE_CLUSTER_EVENTS_MAX_AGE]
                                 [--area-activations-max-age AREA_ACTIVATIONS_MAX_AGE]
                                 [--audit-logs-max-age AUDIT_LOGS_MAX_AGE]
                                 [--counter-records-max-age COUNTER_RECORDS_MAX_AGE]
                                 [--configuration CONFIGURATION] [--version]
                                 [-v {0,1,2,3}] [--settings SETTINGS]
                                 [--pythonpath PYTHONPATH] [--traceback]
                                 [--no-color] [--force-color] [--skip-checks]

Delete FFSecurity entities

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --as-configured       Apply config age options for events, counter records
                        and clusters. Can't be used with other arguments.
  --face-events-max-fullframe-unmatched-age FACE_EVENTS_MAX_FULLFRAME_UNMATCHED_AGE
                        face events max fullframe unmatched age to clean up
                        (in days)
  --face-events-max-fullframe-matched-age FACE_EVENTS_MAX_FULLFRAME_MATCHED_AGE
                        face events max fullframe matched age to clean up (in
                        days)
  --face-events-max-unmatched-age FACE_EVENTS_MAX_UNMATCHED_AGE
                        face events max unmatched age to clean up (in days)
  --face-events-max-matched-age FACE_EVENTS_MAX_MATCHED_AGE
                        face events max matched age to clean up (in days)
  --body-events-max-fullframe-unmatched-age BODY_EVENTS_MAX_FULLFRAME_UNMATCHED_AGE
                        body events max fullframe unmatched age to clean up
                        (in days)
  --body-events-max-fullframe-matched-age BODY_EVENTS_MAX_FULLFRAME_MATCHED_AGE
                        body events max fullframe matched age to clean up (in
                        days)
  --body-events-max-unmatched-age BODY_EVENTS_MAX_UNMATCHED_AGE
                        body events max unmatched age to clean up (in days)
  --body-events-max-matched-age BODY_EVENTS_MAX_MATCHED_AGE
                        body events max matched age to clean up (in days)
  --car-events-max-fullframe-unmatched-age CAR_EVENTS_MAX_FULLFRAME_UNMATCHED_AGE
                        car events max fullframe unmatched age to clean up (in
                        days)
  --car-events-max-fullframe-matched-age CAR_EVENTS_MAX_FULLFRAME_MATCHED_AGE
                        car events max fullframe matched age to clean up (in
                        days)
  --car-events-max-unmatched-age CAR_EVENTS_MAX_UNMATCHED_AGE
                        car events max unmatched age to clean up (in days)
  --car-events-max-matched-age CAR_EVENTS_MAX_MATCHED_AGE
                        car events max matched age to clean up (in days)
  --car-cluster-events-max-age CAR_CLUSTER_EVENTS_MAX_AGE
                        car cluster events max age to clean up (in days)
  --body-cluster-events-max-age BODY_CLUSTER_EVENTS_MAX_AGE
                        body cluster events max age to clean up (in days)
  --face-cluster-events-max-age FACE_CLUSTER_EVENTS_MAX_AGE
                        face cluster events max age to clean up (in days)
  --area-activations-max-age AREA_ACTIVATIONS_MAX_AGE
                        area activations max age to clean up (in days)
  --audit-logs-max-age AUDIT_LOGS_MAX_AGE
                        audit logs max age to clean up (in days)
  --counter-records-max-age COUNTER_RECORDS_MAX_AGE
                        counter records max age to clean up (in days)
  --configuration CONFIGURATION
                        The name of the configuration class to load, e.g.
                        "Development". If this isn't provided, the
                        DJANGO_CONFIGURATION environment variable will be
                        used.
  --version             show program's version number and exit
  -v {0,1,2,3}, --verbosity {0,1,2,3}
                        Verbosity level; 0=minimal output, 1=normal output,
                        2=verbose output, 3=very verbose output
  --settings SETTINGS   The Python path to a settings module, e.g.
                        "myproject.settings.main". If this isn't provided, the
                        DJANGO_SETTINGS_MODULE environment variable will be
                        used.
  --pythonpath PYTHONPATH
                        A directory to add to the Python path, e.g.
                        "/home/djangoprojects/myproject".
  --traceback           Raise on CommandError exceptions
  --no-color            Don't colorize the command output.
  --force-color         Force colorization of the command output.
  --skip-checks         Skip system checks.

Для полного удаления событий и эпизодов старше определенного количества дней используйте аргументы —*-events-max-matched-age/—*-events-max-unmatched-age. Например, для удаления событий с автомобилями без совпадений старше 5 дней выполните команду:

sudo findface-security cleanup --car-events-max-unmatched-age 5

Для удаления событий распознавания автомобилей с совпадениями старше 5 дней выполните команду:

sudo findface-security cleanup --car-events-max-matched-age 5

Следующие команды удаляют только полные кадры событий распознавания силуэтов с совпадениями и без:

sudo findface-security cleanup --body-events-max-fullframe-matched-age 5
sudo findface-security cleanup --body-events-max-fullframe-unmatched-age 5

Для того чтобы удалить только записи счетчика, выполните команду:

sudo findface-security cleanup --counter-records-max-age 5

Для того чтобы удалить только кластерные события с лицами, выполните команду:

sudo findface-security cleanup --face-cluster-events-max-age 5

Для того чтобы удалить только записи в журнале действий пользователей, выполните команду:

sudo findface-security cleanup --audit-logs-max-age 5

Для того чтобы удалить только активации областей, выполните команду:

sudo findface-security cleanup --area-activations-max-age 5

Важно

Должен быть задан хотя бы один аргумент из указанных.

Отключение сервисов

Существует возможность отключить следующие сервисы FindFace Multi, если вы ими не пользуетесь:

  • эпизоды

  • менеджер очередей обработки видеоархивов

  • вебхуки

Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и внесите изменения в раздел SERVICES, установив значение False для тех сервисов, которые нужно отключить. Перезапустите findface-security.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

# disable unused services to increase
# overall system performance in some cases.
SERVICES = {
    "ffsecurity": {
        "episodes": True,
        "webhooks": True,
        # use queue manager to prevent drops of video archive events
        "video_archive_events_manager": True,
    }
}

sudo systemctl restart findface-security.service

В результате соответствующие вкладки исчезнут из веб-интерфейса.

Примечание

Вкладка останется, если на ней есть какие-либо объекты (например, на вкладке Вебхуки созданы вебхуки). Однако сервис перестанет работать и генерировать данные.

Скрытие пунктов меню

Для того чтобы скрыть определенные пункты меню, выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  2. В раздел FFSECURITY_UI_CONFIG вставьте секцию menu, как показано в примере ниже. Перечислите пункты меню, которые вы хотите скрыть.

    FFSECURITY_UI_CONFIG = {
    "menu": {
        "disabled_items": ["video-wall", "know_your_customer"]
    },

    Вы можете скрыть следующие пункты:

    Пункт меню

    Настройка

    Поиск

    "search"

    События

    "events"

    Эпизоды

    "episodes"

    Кластеры

    "clusters"

    Анализ взаимодействий

    "contacts"

    Счетчики

    "counters"

    Камеры

    "cameras"

    Видеостена

    "video-wall"

    Отчеты

    "reports"

    Журнал действий

    "audit_logs"

    Карточки

    "cards"

    Видео

    "videos"

    Аналитика

    "know_your_customer"

    Настройки

    "preferences"

    Основные настройки

    "settings"

    Внешний вид

    "appearance"

    Роли

    "roles"

    Пользователи

    "users"

    Группы камер

    "camera-groups"

    Списки наблюдения

    "watch-lists"

    Лицензия

    "license"

    Инструменты

    "tools"

    Сравнение

    "verify"

    Разработчикам

    "developer"

    Документация

    "documentation"

    API-документация

    "api_doc"

    Вебхуки

    "webhooks"

    пункты меню, появляющиеся при активации специализированных плагинов

    Свяжитесь с нашей технической поддержкой, чтобы узнать подробнее о плагинах в своей системе.

  3. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

Сброс пароля

Для того чтобы сбросить пользовательский пароль в веб-интерфейсе FindFace Multi, выполните следующую команду:

findface-security changepassword %username

Перенос данных на другой диск

Высокая нагрузка на диск может приводить к задержкам при поступлении событий. В тяжелых случаях возможна полная неработоспособность FindFace Multi. Одним из способов снижения нагрузки на диск является перенос хранилищ данных FindFace Multi на другой диск.

В этом разделе:

Подготовка диска

Для того чтобы подготовить диск к миграции данных, выполните следующие действия:

  1. Создайте новую точку монтирования (в примере /mnt/ffdata).

    sudo mkdir /mnt/ffdata
sudo chown ntech:ntech /mnt/ffdata

  2. Создайте раздел.

    sudo parted /dev/sdb
mklabel gpt
mkpart primary ext4 1MiB 100%
q
sudo mkfs.ext4 /dev/sdb1

  3. Узнайте UUID раздела (для sdb1 в примере).

    sudo blkid | grep sdb1
/dev/sdb1: LABEL="data" UUID="0638ebe0-853e-43ea-8f35-bfae305695d1" TYPE="ext4" PARTUUID="8cebaacc-77d7-4757-b4c6-14147e92646c"

  4. Настройте автоматическое монтирование раздела при загрузке ОС, добавив запись в fstab.

    sudo vi /etc/fstab
------------
#DATA mount
UUID=0638ebe0-853e-43ea-8f35-bfae305695d1 /mnt/ffdata/    ext4    auto,user,rw     0       2
-------------

  5. Смонтируйте все файловые системы.

    sudo mount -a
Миграция хранилища фотографий

Для миграции хранилища фотографий FindFace Multi выполните следующие действия:

  1. Остановите сервис findface-security, чтобы предотвратить потерю данных.

    sudo systemctl stop findface-security

  2. По умолчанию фотографии хранятся в директории /var/lib/. Выполните миграцию хранилища на новый диск.

    sudo cp -ax /var/lib/findface-security/ -R /mnt/ffdata/
sudo rm -r /var/lib/findface-security/
sudo cp -ax /var/lib/ffupload/ -R /mnt/ffdata/
sudo rm -r /var/lib/ffupload/

  3. Создайте символические ссылки на новые директории.

    sudo ln -s /mnt/ffdata/findface-security/ /var/lib/
sudo ln -s /mnt/ffdata/ffupload/ /var/lib/

  4. Убедитесь, что права назначены верно.

    sudo chown ntech:ntech /mnt/ffdata/findface-security/

  5. Запустите сервис findface-security.

    sudo systemctl start findface-security
Миграция основной базы данных (PostgreSQL)

Для того чтобы мигрировать базу данных PostgreSQL, выполните следующие действия:

  1. Остановите сервисы findface-security, pgbouncer и PostgreSQL.

    sudo systemctl stop findface-security.service pgbouncer.service postgresql.service postgresql@10-main.service

  2. Создайте директорию для базы данных на новом диске.

    sudo mkdir -p /mnt/ffdata/some_directory/db

  3. Перенесите базу данных в новую директорию.

    sudo mv /var/lib/postgresql /mnt/ffdata/some_directory/db

  4. Создайте символическую ссылку на новую директорию.

    sudo ln -s /mnt/ffdata/some_directory/db/postgresql /var/lib/postgresql

  5. Запустите сервисы PostgreSQL, pgbouncer и findface-security.

    sudo systemctl start postgresql.service postgresql@10-main.service pgbouncer.service

sudo systemctl start findface-security.service

Деактивация сервиса findface-liveness-api, установленного вместе с FindFace Multi

Если вы не используете сервис findface-liveness-api, установленный вместе с FindFace Multi, и аутентификация по лицу не актуальна для вашей системы, рекомендуется деактивировать findface-liveness-api.

Выполните следующие действия:

  1. Остановите сервис findface-liveness-api и отключите его автозагрузку, выполнив следующую последовательность команд:

    sudo systemctl stop findface-liveness-api.service && sudo systemctl disable findface-liveness-api.service

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini.

    sudo vi /etc/findface-extraction-api.ini

  3. Отключите модель нейронной сети, используемую сервисом findface-liveness-api, передав пустое значение '' в параметр face_liveness.

    Примечание

    Не удаляйте сам параметр, поскольку в этом случае будет выполняться поиск модели по умолчанию.

    extractors:
  models:
    ...
    face_liveness: ''
    ...

  4. Перезапустите findface-extraction-api.

    sudo systemctl restart findface-extraction-api

Устранение неполадок с дистрибутивом MongoDB

Совет

По вопросам устранения неполадок обращайтесь к нашим специалистам по адресу support@ntechlab.com.

Для работы функционала Видеомагнитофон требуется стороннее программное обеспечение MongoDB.

Примечание

MongoDB – документно-ориентированная СУБД.

В настоящий момент на территории России и Беларуси установка MongoDB из публичного репозитория невозможна. Если вы находитесь на территории данных стран и намерены использовать функционал Видеомагнитофон, вам необходимо вручную установить базу данных MongoDB из deb-пакета перед проведением любой процедуры развертывания FindFace Multi.

Выполните следующие действия:

  1. Установите предоставленный технической поддержкой дистрибутив MongoDB с помощью команды:

    sudo dpkg -i <mongodb-repo-bionic-4.4_2022.06.10_amd64>.deb

  2. Выполните развертывание FindFace Multi c видеомагнитофоном по любой из следующих схем:

Приложения

Подробно о компонентах

findface-extraction-api

Сервис findface-extraction-api использует нейронные сети для обнаружения объектов на изображении, извлечения векторов признаков объектов, распознавания атрибутов объектов (например, цвета одежды для силуэтов).

Компонент взаимодействует с сервисом findface-sf-api следующим образом:

  • Получает от него фотографию с объектом или нормализованное изображение объекта.

  • Возвращает координаты рамки с объектом и, при наличии запроса от``findface-sf-api``, вектор признаков объекта и данные об его атрибутах.

Полный список функций:

  • детекция (обнаружение) объекта на исходном изображении с возвращением координат рамки с объектом,

  • получение из исходного изображения нормализованного изображения объекта,

  • извлечение из нормализованного изображения лица вектора признаков (биометрического образца),

  • распознавание атрибутов объекта (пол человека, возраст, эмоции; цвет одежды; цвет автомобиля, модель автомобиля и др.).

Сервис findface-extraction-api может работать с ускорением на CPU (устанавливается из пакета findface-extraction-api) или GPU (устанавливается из пакета findface-extraction-api-gpu). Как для CPU-, так и для GPU-сервиса, настройка выполняется через файл конфигурации /etc/findface-extraction-api.ini. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь для CPU, здесь для GPU.

Пользовательская настройка findface-extraction-api (как CPU, так и GPU) выполняется с использованием следующих параметров:

Параметр

Описание

cheetah -> min_object_size

Минимальный размер лица, которое будет гарантированно найдено. Определяется размером рамки с лицом (bbox). Чем больше значение, тем менее ресурсоемок процесс обнаружения лица.

gpu_device

(Только для GPU) Номер GPU-устройства, используемого findface-extraction-api-gpu.

license_ntls_server

IP-адрес и порт сервера лицензирования findface-ntls.

При необходимости вы также можете включить модели для распознавания атрибутов лица, силуэтов и их атрибутов, автомобилей и их атрибутов, модели для распознавания liveness лиц:

Важно

Тип ускорения модели (CPU/GPU) должен совпадать с типом ускорения findface-extraction-api. Обратите внимание, что findface-extraction-api на CPU может работать только с CPU-моделями, в то время как findface-extraction-api на GPU поддерживает как GPU-, так и CPU-модели.

Совет

Для того чтобы отключить модель экстрактора, передайте в соответствующий параметр пустое значение. Не удаляйте сам параметр, поскольку в этом случае будет выполняться поиск модели по умолчанию.

...
extractors:
...
  models:
    body_color: ''
    body_emben: ''
    body_quality: ''
    car_color: ''
    car_description: ''
    car_emben: ''
    ...
findface-sf-api

Сервис findface-sf-api реализует HTTP API для доступа к функциям ядра FindFace, таким как обнаружение (детекция) объектов и распознавание объектов.

Примечание

Сами указанные функции выполняются компонентом findface-extraction-api.

Компонент findface-sf-api взаимодействует со следующими компонентами ядра FindFace:

  • база данных векторов признаков на основе Tarantool через сервис findface-tarantool-server

  • компонент findface-extraction-api, обеспечивающий обнаружение объектов и распознавание объектов

  • компонент findface-upload, отвечающий за хранение исходных изображений и артефактов ядра FindFace core

Для обнаружения объекта на фотографии в компонент findface-sf-api должен быть отправлен API-запрос, передающий данную фотографию в виде файла или URL. Данный запрос затем перенаправляется в компонент findface-extraction-api.

При наличии в системе видеодетектора объектов (присутствует в FindFace Multi) компонент findface-sf-api получает данные об обнаруженных объектах вместе с правилами их обработки от компонента findface-facerouter и затем выполняет полученные директивы (например, сохраняет объекты в определенную галерею базы данных).

Примечание

В FindFace Multi функции findface-facerouter выполняет сервис findface-security.

Полный список функций:

  • HTTP API по части обнаружения и распознавания объектов (сами операции выполняются findface-extraction-api).

  • сохранение объектов в базу данных векторов признаков (через сервис findface-tarantool-server),

  • сохранение исходных изображений, миниатюр и нормализованных изображений объектов на веб-сервере nginx (через сервис findface-upload).

  • обеспечение взаимодействия всех компонентов системы.

Настройка компонента findface-sf-api выполняется через файл конфигурации /etc/findface-sf-api.ini. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Пользовательская настройка findface-sf-api выполняется с использованием следующих параметров:

Параметр

Описание

extraction-api -> extraction-api

IP-адрес и порт сервера findface-extraction-api.

limits -> body-image-length

Максимальный размер в байтах изображения, передаваемого через API-запрос.
normalized-storage -> webdav ->

upload_url

Путь в WebDAV nginx, по которому в компонент findface-upload будут отправляться исходные изображения, миниатюры и нормализованные изображения объектов.

storage-api -> shards -> master

IP-адрес физического сервера с мастером шарда findface-tarantool-server.

storage-api -> shards -> slave

IP-адрес физического сервера с репликой шарда findface-tarantool-server.
findface-tarantool-server

Сервис findface-tarantool-server обеспечивает взаимодействие между сервисом findface-sf-api и базой данных векторов признаков на основе Tarantool следующим образом:

Совет

Подробнее см. официальную документацию Tarantool.

  • findface-tarantool-server получает от findface-sf-api данные для записи в базу данных (например, об обнаруженных объектах).

  • По запросу от findface-sf-api findface-tarantool-server выполняет поиск по базе данных и возвращает его результат.

Для увеличения скорости поиска на каждом сервере с базой данных Tarantool могут быть созданы многочисленные сегменты («шарды») findface-tarantool-server. Их параллельное функционирование приводит к значительному увеличению производительности (в 70-100 раз).

Полный список функций:

  • сохранение объектов в базу векторов признаков,

  • выполнение поиска по базе биометрических данных,

  • реализация прямых запросов в базу данных Tarantool (см. Прямые API-запросы к базе данных Tarantool).

Настройка компонента findface-tarantool-server выполняется через файл конфигурации /etc/tarantool/instances.available/<shard-*>.lua. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Важно

В среде с несколькими шардами файл конфигурации настраивается отдельно для каждого шарда.

Пользовательская настройка findface-tarantool-server выполняется с использованием следующих параметров:

Параметр

Описание

force_recovery

Включает/отключает автоматическое восстановление базы данных Tarantool. Если автоматическое восстановление данных включено (true), каждый раз при возникновении ошибки во время чтения файла .snap или .xlog, Tarantool попытается прочитать как можно больше информации и восстановить файл, игнорируя битые записи.

license_ntls_server

IP-адрес и порт сервера лицензирования findface-ntls.

memtx_memory

Максимальный размер оперативной памяти в байтах, в зависимости от количества объектов на шарде. Перед изменением данного параметра обратитесь к нашим экспертам за консультацией по адресу support@ntechlab.com.

meta_scheme

Структура базы данных для хранения результатов распознавания объектов. Представляет собой набор полей, для каждого из которых указываются следующие параметры: id: id поля, name: название поля, должно совпадать с названием соответствующего параметра объекта, field_type: тип данных, default: значение по умолчанию. Если значение по умолчанию для поля больше ‘1e14 – 1’, то его следует записывать в виде строки, т. е. “123123” вместо 123123.

Исходная структура базы данных передается из файла /etc/findface-security/tnt_schema.lua в параметр meta_scheme. Подробнее см. Изменение структуры базы данных векторов признаков.

findface-upload

Компонент findface-upload представляет собой веб-сервер на базе WebDAV nginx, который используется для хранения исходных изображений, миниатюр и нормализованных изображений объектов (получает их от компонента findface-sf-api).

По умолчанию исходные изображения, миниатюры и нормализованные изображения лиц хранятся в каталоге /var/lib/ffupload/uploads/.

Компонент findface-upload автоматически настраивается при установке. Настройка не предусмотрена.

Видеодетекция объектов: findface-video-manager и findface-video-worker

Примечание

Компонент findface-video-worker поставляется в пакетах с ускорением на CPU (findface-video-worker-cpu) и GPU (findface-video-worker-gpu).

В этом разделе:

Функции findface-video-manager

Сервис findface-video-manager является частью модуля видеодетекции объектов и используется для непосредственного управления детекцией объектов на видео.

Сервис findface-video-manager взаимодействует с findface-video-worker следующим образом:

  • Обеспечивает findface-video-worker настройками и списком видеопотоков для обработки. Для этого он выдает findface-video-worker так называемое job-задание, задачу на обработку видео, которая содержит параметры конфигурации и сведения о видеопотоке.

  • В распределенной системе распределяет видеопотоки (job-задания) по свободным экземплярам findface-video-worker.

Примечание

Параметры конфигурации, передаваемые через job-задания, имеют больший приоритет, чем аналогичные параметры в файле конфигурации /etc/findface-video-manager.conf.

Для работы findface-video-manager требуется установленный сервис ETCD. ETCD представляет собой стороннее программное обеспечение, реализующее распределенное хранилище ключей findface-video-manager. Используется в качестве координационной службы в распределенной системе, обеспечивая отказоустойчивость работы видеодетектора объектов.

Полный список функций findface-video-manager:

  • конфигурирование параметров видеодетектора объектов

  • управление списком видеопотоков для обработки

Функции findface-video-worker

Компонент findface-video-worker (или findface-video-worker-gpu) является частью модуля видеодетекции объектов и служит для обнаружения объектов «на лету» в видеопотоке или видеофайле. Он поддерживает большинство видеоформатов и кодеков, которые могут быть декодированы FFmpeg.

Сервис findface-video-worker взаимодействует с сервисами findface-video-manager и findface-facerouter следующим образом:

  • По запросу findface-video-worker получает от findface-video-manager job-задание с настройками и списком видеопотоков для обработки.

  • Сервис findface-video-worker отправляет полученные нормализованные изображения объектов вместе с полными кадрами и метаданными, такими как рамка вокруг объекта, ID камеры и время детекции, в сервис findface-facerouter для дальнейшей обработки.

Примечание

В FindFace Multi функции findface-facerouter выполняются сервисом findface-security.

Полный список функций findface-video-manager:

  • обнаружение объектов на видео,

  • извлечение нормализованных изображений объектов,

  • поиск наилучшего изображения объектов,

  • дедупликация кадров с объектом (только один кадр на каждое событие распознавания объекта).

При обработке видео findface-video-worker последовательно использует следующие алгоритмы:

  • Детектор движения. Данный алгоритм позволяет снизить потребление ресурсов, поскольку детектор объектов включается только по движению в кадре.

  • Детектор объектов. Детектор объектов отслеживает, обнаруживает и захватывает объекты на видео. Может работать одновременно с несколькими объектами в кадре. С помощью встроенной нейронной сети выполняет поиск кадра с лучшим изображением объекта. Как только лучшее изображение найдено, отправляет его в компонент findface-facerouter.

Подбор лучшего изображения объекта может быть выполнен в одном из следующих режимов:

  • Режим реального времени

  • Буферный режим

Режим реального времени

В режиме реального времени findface-video-worker начинает отправлять изображения объекта в компонент findface-facerouter на лету после появления объекта в поле зрения видеокамеры. Доступны следующие опции отправки:

  • Если параметр realtime_post_every_interval: true, детектор объектов выбирает лучший кадр в течение каждого из последовательных промежутков времени, равных realtime_post_interval, и отправляет его в findface-facerouter.

  • Если realtime_post_every_interval: false, детектор объектов выбирает лучшее изображение объекта динамически:

    1. Сначала оценивается качество изображения объекта. Если оно превышает некое предустановленное пороговое значение, то объект отправляется в findface-facerouter.

    2. Порог повышается после каждой отправки изображения объекта в findface-facerouter. Каждый раз, когда детектор объектов получает изображение того же объекта лучшего качества, оно отправляется.

    3. При исчезновении объекта из поля зрения видеокамеры снова устанавливается пороговое значение по умолчанию.

  • Если realtime_post_first_immediately: true: детектор объектов отправляет первое изображение объекта из трека сразу после того, как он пройдет через фильтры качества, размера и региона захвата (ROI), не дожидаясь окончания первого realtime_post_interval. Способ отправки последующих изображений объекта зависит от установленного значения realtime_post_every_interval. Если realtime_post_first_immediately: false, детектор объектов отправляет первое изображение объекта только после окончания первого realtime_post_interval.

Буферный режим

Буферный режим требует меньший объем дискового пространства по сравнению с режимом реального времени, поскольку для каждого объекта компонент findface-video-worker отправляет только одно изображение из трека, но наивысшего качества. В этом режиме детектор объектов хранит в буфере видеопоток с объектом до тех пор, пока объект не исчезнет из поля зрения камеры. После этого детектор объектов выбирает лучшее изображение объекта из буферизованного видео и отправляет его в findface-facerouter.

Настройка видеодетекции объектов

Настройка видеодетектора объектов выполняется через следующие файлы конфигурации:

  1. Файл конфигурации компонента findface-video-manager /etc/findface-video-manager.conf. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь

    Пользовательская настройка findface-video-manager выполняется с использованием следующих параметров:

    Опция

    Описание

    etcd -> endpoints

    IP-адрес и порт сервиса etcd. Значение по умолчанию: 127.0.0.1:2379.

    ntls -> enabled

    Если true, компонент findface-video-manager отправляет в компонент findface-video-worker задания только на обработку того количества видеокамер, которое указано в лицензии. Значение по умолчанию: false.

    ntls -> url

    IP-адрес и порт сервера findface-ntls. Значение по умолчанию: http://127.0.0.1:3185/.

    router_url

    IP-адрес и порт сервера findface-facerouter, который получает обнаруженные объекты из findface-video-worker. В FindFace Multi функции findface-facerouter выполняет компонент findface-security. Значение по умолчанию: http://127.0.0.1:18820/v0/frame.

    play_speed

    Если меньше нуля, то скорость не ограничивается. В остальных случаях поток читается со скоростью play_speed. Не применимо для потоков с камер видеонаблюдения.

    disable_drops

    Включает/отключает отправку в компонент findface-facerouter всех подходящих объектов без пропусков. По умолчанию, если findface-video-worker не обладает достаточными ресурсами для обработки всех кадров с объектами, он отбрасывает некоторые из них. Если данная опция активна, findface-video-worker помещает лишние кадры в очередь, чтобы обработать их впоследствии. Значение по умолчанию: false.

    imotion_threshold

    Минимальная интенсивность движения, которая будет регистрироваться детектором движения. Пороговое значение определяется эмпирически. Реперные точки: 0 = детектор выключен, 0.002 = значение по умолчанию, 0.05 = минимальная интенсивность слишком высока, чтобы зарегистрировать движение.

    router_timeout_ms

    Время ожидания в миллисекундах ответа от компонента findface-facerouter (findface-security в стандартной конфигурации FindFace Multi) на API-запрос компонента findface-video-worker. Если время ожидания истекло, регистрируется ошибка. Значение по умолчанию: 15000.

    router_verify_ssl

    Включает/отключает проверку подписи SSL-сертификата при взаимодействии по https findface-video-worker с компонентом findface-facerouter (findface-security в стандартной конфигурации FindFace Multi). Значение по умолчанию: true. Если false, может быть принят самоподписанный сертификат.

    router_headers

    Массив дополнительных заголовков в POST-запросе с изображением объекта в формате [“ключ=значение”]. По умолчанию дополнительные заголовки не передаются.

    router_body

    Массив дополнительных полей в POST-запросе с изображением объекта в формате [“ключ=значение”]. По умолчанию дополнительные поля не передаются.

    ffmpeg_params

    Список ffmpeg-параметров видеопотока со значениями в виде массива ключ=значение: [“rtsp_transpotr=tcp”, .., “ss=00:20:00”]. Полный список параметров на сайте FFMPEG. Значение по умолчанию: параметры не указаны.

    ffmpeg_format

    Передает формат FFMPEG (mxg, flv и т. д.), если он не может быть автоматически определен.

    use_stream_timestamp

    Если true, отправлять на сервер временные метки полученные из потока. Если false, отправлять текущие дату и время.

    start_stream_timestamp

    Прибавлять указанное количество секунд к временным меткам из потока.

    rot

    Включает детектирование и отслеживание объектов только внутри заданной прямоугольной области WxH+X+Y. Используйте данную опцию, чтобы уменьшить нагрузку на findface-video-worker. По умолчанию область не задана.

    video_transform

    Изменить ориентацию видеокадра сразу после декодирования. Значения (регистронезависимые, в скобках JPEG Exif Orientation Tag): None (1), FlipHorizontal (2), Rotate180 (3), FlipVertical (4), Transpose (5), Rotate90 (6), Transverse (7), Rotate270 (8). Значение по умолчанию: не задано.

    enable_recorder

    Включает запись видео для Видеомагнитофона (должен быть установлен).

    Для каждого типа детектора (лицо, тело, автомобиль) для настройки доступны следующие параметры:

    Опция

    Описание

    filter_min_quality

    Минимальное пороговое значение качества изображения объекта. Значение по умолчанию: зависит от типа объекта. Не меняйте значение по умолчанию без предварительной консультации с нашими техническими экспертами (support@ntechlab.com).

    filter_min_size

    Определяет минимальный размер объекта в пикселях. Вычисляется как корень квадратный из площади bbox объекта. Объекты меньшего размера не отправляются. Значение по умолчанию: 1.

    filter_max_size

    Определяет максимальный размер объекта в пикселях. Вычисляется как корень квадратный из площади bbox объекта. Объекты большего размера не отправляются. Значение по умолчанию: 8192.

    roi

    Включает отправку на Сервер объектов, обнаруженных только внутри интересующей области WxH+X+Y. По умолчанию область не задана.

    fullframe_crop_rot

    Обрезать отправляемые полные кадры по ROT (региону отслеживания). Значение по умолчанию: false.

    fullframe_use_png

    Отправлять полные кадры в формате PNG, а не в формате JPEG, как установлено по умолчанию. Не включайте этот параметр, не посоветовавшись с нашей командой, так как он может повлиять на работу всей системы. Значение по умолчанию: false (отправлять в формате JPEG).

    jpeg_quality

    Качество сжатия исходного кадра в JPEG. Значение по умолчанию: 95 % от исходного размера.

    overall_only

    Буферный режим. Отправлять для объекта один кадр наилучшего качества. Значение по умолчанию: true (CPU), false (GPU).

    realtime_post_first_immediately

    Отправлять изображение объекта сразу после его появления в поле зрения видеокамеры (режим реального времени). Значение по умолчанию: false.

    realtime_post_interval

    Только для режима реального времени. Период времени в секундах, в течение которого детектор объектов выбирает лучший кадр из трека и отправляет его в компонент findface-facerouter. Значение по умолчанию: 1.

    realtime_post_every_interval

    Только для режима реального времени. Включает отправку лучшего кадра в течение периода времени realtime_post_interval. Если false, лучший кадр ищется динамически в порядке возрастания качества. Значение по умолчанию: false.

    track_interpolate_bboxes

    Интерполировать пропущенные изображения объектов в треке. Например, если в кадрах №1 and №4 были обнаружены объекты, а в №2 и №3 нет, система воссоздаст отсутствующие изображения объектов №2 и №3 на основании данных №1 и №4. Включение данной опции позволяет добиться увеличения качества детектирования за счет производительности. Значение по умолчанию: true.

    track_miss_interval

    Система завершит трек, если в нем не было задетектировано новых изображений объекта в течение заданного времени (секунды). Значение по умолчанию: 1.

    track_max_duration_frames

    Максимальное приблизительное количество кадров в треке, по достижении которого трек будет принудительно закрыт. Включите опцию, чтобы автоматически завершать “вечные треки”, например, треки детектирования объектов с рекламных носителей. Значение по умолчанию: 0 (опция отключена).

    track_send_history

    Отправлять историю трека. Значение по умолчанию: false.

    post_best_track_frame

    Отправлять полные кадры для обнаруженных объектов. Значение по умолчанию: true.

    post_best_track_normalize

    Отправлять нормализованные изображения для обнаруженных объектов. Значение по умолчанию: true.

    post_first_track_frame

    Отправлять первый кадр трека. Значение по умолчанию: false.

    post_last_track_frame

    Отправлять последний кадр трека. Значение по умолчанию: false.

  2. Файл конфигурации findface-video-worker /etc/findface-video-worker-cpu.ini или /etc/findface-video-worker-gpu.ini, в зависимости от используемого типа ускорения.

    Пользовательская настройка findface-video-worker на CPU/GPU выполняется с использованием следующих параметров:

    CPU

    GPU

    Описание

    batch_size

    Отправлять лица в пакетах указанного размера.

    capacity

    Максимальное количество видеопотоков, обрабатываемых findface-video-worker.

    Н/п

    cpu

    При необходимости декодировать видео на CPU.

    Н/п

    device_number

    Номер используемого GPU-устройства.

    exit_on_first_finished

    (Только если указан input) Выйти после завершения первого job-задания.

    input

    Обрабатывать видеопотоки из файла, игнорируя данные потоков, поступающие от findface-video-manager.

    labels

    Метки, используемые для привязки экземпляра findface-video-worker к определенной группе камер. См. Привязка группы камер к экземпляру findface-video-worker.

    mgr-cmd

    Команда для получения IP-адреса компонента findface-video-manager (опционально вместо mgr-static).

    mgr-static

    IP-адрес сервера findface-video-manager, который обеспечивает findface-video-worker настройками и списком видеопотоков для обработки.

    metrics_port

    Порт HTTP-сервера для отправки метрик. Если 0, метрики не отправляются.

    min_size

    Минимальный обнаруживаемый размер объекта.

    ntls-addr

    IP-адрес и порт сервера findface-ntls.

    resize_scale

    Масштабировать видеокадры с заданным коэффициентом.

    resolutions

    Предварительно инициализируйте findface-video-worker для конкретных разрешений. Например, «640x480;1920x1080».

    save_dir

    (Для отладки) Сохранять обнаруженные объекты в заданный каталог.

    streamer -> port, url

    IP-адрес и порт для доступа к видеостене.

    use_time_from_sei

    (Для MPEG-2) Используйте временные метки SEI (supplemental enhancement information).

    При необходимости вы также можете включить модели нейронных сетей и нормализаторы для детекции силуэтов, автомобилей и liveness. Подробные пошаговые инструкции можно найти в следующих разделах:

    См.также

    Настройка Видеомагнитофона

Job-задания

Сервис findface-video-manager выдает findface-video-worker так называемое job-задание, задачу на обработку видео, которая содержит параметры конфигурации и сведения о видеопотоке.

Пример job-задания приведен здесь.

Каждое job-задание имеет следующие параметры:

  • id: id job-задания.

  • enabled: статус активности.

  • url: URL/адрес видеопотока или файла для обработки.

  • labels: метки, по которым будет осуществляться обработка обнаруженных лиц в компоненте findface-facerouter (findface-security в стандартной конфигурации FindFace Multi).

  • single_pass: если true (по умолчанию false), то не перезапускать обработку потока в случае ошибки.

  • stream_settings: параметры видеопотока, дублирующие параметры в файле конфигурации /etc/findface-video-manager.conf (обладая при этом большим приоритетом).

  • status: статус job-задания.

  • msg: дополнительная информация о статусе job-задания.

  • statistic: статистика выполнения job-задания (продолжительность процесса обработки, количество отправленных и неотправленных объектов, кадровая частота обработки, количество обработанных и пропущенных кадров, время начала обработки и т. д.).

  • служебная и справочная информация о job-задании.

findface-ntls

Локальный сервер лицензирования findface-ntls – это сервис, который устанавливается на выбранном физическом сервере и служит для верификации лицензии FindFace. Для верификации используются следующие источники:

  • Глобальный сервер лицензий NtechLab. Служит для лицензирования в сетях с доступом в интернет, в том числе с доступом через прокси-сервер.

  • Ключ аппаратной защиты. Служит для лицензирования в закрытых сетях.

Используйте веб-интерфейс FindFace Multi (Настройки -> Лицензия) для управления findface-ntls следующим образом:

  • просмотр списка приобретенных функций,

  • просмотр списка текущих ограничений,

  • загрузка файла лицензии,

  • просмотр списка подключенных в данный момент компонентов.

Лицензируются следующие компоненты:

  • findface-tarantool-server,

  • findface-extraction-api,

  • findface-video-manager,

  • findface-video-worker.

Важно

После разрыва соединения между сервером лицензирования findface-ntls и лицензируемым компонентом или между сервером лицензирования findface-ntls и глобальным сервером лицензирования, время автономной работы компонентов составляет 4 часа. Обратитесь к своему менеджеру, чтобы продлить период автономной работы (до 2-х дней).

Настройка компонента findface-ntls выполняется через файл конфигурации /etc/findface-ntls.cfg. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Пользовательская настройка findface-ntls выполняется с использованием следующих параметров:

Параметр

Описание

license_dir

Каталог для хранения файла лицензии.

listen

IP-адрес сервера, с которого осуществляется обращение лицензируемых компонентов в findface-ntls. Для того чтобы разрешить обращение с любого IP-адреса, установите значение 0.0.0.0:3133.

proxy

IP-адрес и порт прокси-сервера (опционально).

ui

IP-адрес сервера, с которого будет доступен веб-интерфейс findface-ntls. Для того чтобы разрешить доступ со всех адресов, измените значение на “0.0.0.0”.
findface-security

Компонент findface-security обеспечивает доступ конечного пользователя к функциям ядра FindFace. Отвечает за взаимодействие между ядром FindFace Core и веб-интерфейсом, а также функционирование системы как единого целого.

Компонент findface-security также выполняет функции компонента findface-facerouter (часть ядра FindFace), задавая правила обработки обнаруженных объектов. Он получает рамку с объектом и его нормализованное изображение вместе с исходным кадром и другими данными (например, датой и временем детекции) от сервиса findface-video-worker и перенаправляет их для дальнейшей обработки в сервис findface-sf-api.

Настройка компонента findface-security выполняется через файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Файл /etc/findface-security/config.py содержит подробные комментарии по каждой настройке. Руководствуйтесь ими при конфигурировании findface-security.

findface-facerouter и пользовательские плагины

Важно

Компонент findface-facerouter не входит в состав стандартной конфигурации FindFace Multi. При необходимости используйте его для интеграции.

Компонент findface-facerouter представляет собой сервис, через который задаются правила обработки обнаруженных на видео объектов. Правила задаются в виде пользовательских плагинов.

Компонент findface-facerouter принимает нормализованные изображения объектов вместе с исходным кадром и другой информацией (например, датой и временем детекции) от компонента findface-video-worker.

В общем случае позволяет обрабатывать полученные объекты произвольным способом, в том числе отправлять их напрямую в партнерское приложение. В FindFace Multi функции findface-facerouter выполняет findface-security, который перенаправляет объекты в компонент findface-sf-api.

Полный список функций:

  • задание правил обработки обнаруженных на видео объектов,

  • перенаправление обнаруженных объектов в компонент findface-sf-api или другой сервис (в том числе стороннее приложение) для последующей обработки.

Настройка компонента findface-facerouter выполняется через файл конфигурации /etc/findface-facerouter.py. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Пользовательская настройка findface-facerouter выполняется с использованием следующих параметров:

Параметр

Описание

sfapi_url

IP-адрес и порт сервера findface-sf-api.

plugin_dir

Каталог с плагинами, определяющими правила обработки обнаруженных на видео объектов.
Развертывание findface-facerouter в FindFace Multi

Для развертывания компонента findface-facerouter выполните следующие действия:

  1. Установите findface-facerouter либо из консольного инсталлятора, либо из apt-репозитория следующим образом:

    sudo apt update
sudo apt install -y findface-facerouter

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-facerouter.py.

    sudo vi /etc/findface-facerouter.py

  3. Если компоненты findface-facerouter и findface-sf-api установлены на разных физических серверах, раскомментируйте параметр sfapi_url и укажите в нем IP-адрес сервера findface-sf-api.

    sfapi_url                      = 'http://localhost:18411'

  4. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. В параметре ROUTER_URL актуализируйте IP-адрес и порт findface-facerouter (по умолчанию порт 18820). IP-адрес указывается внешний или внутренний в зависимости от сети, по которой findface-video-worker взаимодействует с findface-facerouter.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

...
FFSECURITY = {
   'ROUTER_URL': 'http://127.0.0.1:18820/v0/frame?',

  5. Добавьте сервис findface-facerouter в автозагрузку Ubuntu и запустите сервис.

    sudo systemctl enable findface-facerouter.service && sudo systemctl start findface-facerouter.service

  6. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service
Настройка findface-facerouter на использование плагинов

Важно

Обязательно предварительно измените структуру биометрической базы Tarantool в соответствие с правилами обработки, заданными в плагинах.

Важно

Компонент findface-facerouter должен быть установлен и настроен.

Для настройки компонента findface-facerouter на использование плагинов выполните следующие действия:

  1. Поместите плагин в каталог по вашему выбору. Все используемые плагины должны находиться в одном каталоге.

  2. Откройте файл конфигурации /etc/findface-facerouter.py. Раскомментируйте параметр plugin_dir и укажите каталог с плагином.

    Предупреждение

    Содержимое findface-facerouter.py должно представлять собой синтаксически корректный код Python.

    sudo vi /etc/findface-facerouter.py

plugin_dir                   = '/etc/findface/plugins/'

  3. Перезапустите findface-facerouter.

    sudo systemctl restart findface-facerouter.service
Принципы написания плагина

В этом разделе:

Архитектура плагина

После того как компонент findface-video-worker обнаруживает лицо, он отправляет его в компонент findface-facerouter в виде HTTP API запроса. Для обработки запроса каждый плагин должен экспортировать функцию activate(app, ctx, plugin_name, plugin_source).

Параметры функции activate:

  • app: сущность tornado.web.Application компонента findface-facerouter.

  • ctx: контекст, передаваемый плагину при активации.

  • plugin_name: имя активируемого плагина.

  • plugin_source: объект источника, из которого загружается плагин.

При активации плагину передается следующий контекст:

  1. request.ctx.sfapi: настроенный экземпляр ntech.sfapi_client.Client, к которому можно обращаться напрямую для обработки результата видеодетекции (создание новой галереи, добавление лица в галерею и т. д.).

  2. plugins: OrderedDict со всеми плагинами (key: имя плагина, value: результат, возвращенный функцией activate).

  3. idgen: генератор id, который может вызываться как ctx.idgen().

Функция activate(app, ctx, plugin_name, plugin_source) должна вернуть объект со следующими методами:

  1. preprocess,

  2. process,

  3. shutdown (опционально).

Метод preprocess

В данном методе плагин решает, интересует ли его полученное лицо, и если да, возвращает кортеж или список, содержащий одну или несколько строк: ‘facen’, ‘gender’, ‘age’, ‘emotions’, что соответственно означает, что нужно извлечь вектор признаков, распознать пол, возраст и/или эмоции. Если возвращенные кортеж или список непусты, компонент findface-facerouter перенаправляет обнаруженное лицо в компонент findface-sf-api в запросе /detect POST с соответствующими параметрами в query string (facen=on, gender=on, age=on, emotions=on).

Синтаксис базового метода preprocess, от которого следует наследоваться (см. класс Plugin):

preprocess(self, request: FrHTTPRequest, labels: Mapping[str, str]) → Tuple[str]
Параметры

  • FrHTTPRequest (tornado.httpserver.HTTPRequest) – HTTP API запрос, который включает в себя дополнительный аргумент params

  • labels (dictionary) – пользовательский набор меток кадра, который задается в параметрах задания для компонента findface-video-worker и затем присваивается кадру

Аргумент params FrHTTPRequest содержит следующие поля:

Параметры

  • photo (bytes) – кадр с лицом в формате JPEG

  • face0 (bytes) – нормализованное изображение лица

  • bbox (list of integers [[x1,y1,x2,y2]], where x1: x coordinate of the top-left corner, y1: y coordinate of the top-left corner, x2: x coordinate of the bottom-right corner, y2: y coordinate of the bottom-right corner) – координаты рамки с лицом в кадре

  • cam_id (string) – id видеокамеры

  • timestamp (datetime.datetime) – временная метка кадра

  • detectorParams (dictionary) – словарь со служебно-отладочной информацией от детектора

  • bs_type (string) – режим поиска лучшего кадра. Доступные опции: overall (буферный режим: на сервер отправляется кадр, который был лучшим за весь период нахождения лица в поле зрения видеокамеры), realtime (режим реального времени: на сервер отправляются кадры, считающиеся лучшими в последовательных интервалах).

  • labels (dictionary) – (дублирует params.labels) пользовательский набор меток кадра, который задается в параметрах задания для компонента findface-video-worker и затем присваивается кадру

Решение об обработке лица принимается на основании данных из request.params, в том числе пользовательского набора меток, а также из любых других соображений.

Метод process

Данный метод вызывается, если метод preprocess вернул непустой кортеж или список (’facen’, ‘gender’, ‘age’, ‘emotions’). После того, как компонент findface-sf-api вернул ответ с результатом детекции (см. запрос /detect POST) со всеми запрошенными параметрами лица, компонент findface-facerouter вызывает метод `process плагина для выполнения собственно обработки лица.

Для выполнения обработки лица плагин использует request.ctx.sfapi.

Синтаксис базового метода process, от которого следует наследоваться (см. класс Plugin):

process(self, request: FrHTTPRequest, photo: bytes, bbox: List[int], event_id: int, detection: DetectFace)
Метод shutdown

Данный метод вызывается только перед завершением работы компонента findface-facerouter.

Синтаксис базового метода shutdown, от которого следует наследоваться (см. класс Plugin):

shutdown(self)
Классы и методы плагинов

В этом разделе:

Базовые классы
class facerouter.plugin.Plugin

Данный класс предоставляет базовые методы для написания плагина, описанные в разделе Принципы написания плагина. Пользовательский класс, выполняющий роль оболочки для плагина, должен наследовать от класса Plugin.

preprocess(self, request: FrHTTPRequest, labels: Mapping[str, str]) → Tuple[str]

Возвращает кортеж, включающий в себя одну или несколько строк: ‘facen’, ‘gender’, ‘age’, ‘emotions’, что соответственно означает, что компонент findface-facerouter должен запросить у компонента findface-sf-api извлечение вектора признаков, распознать пол, возраст и/или эмоции.

Параметры

  • FrHTTPRequest (tornado.httpserver.HTTPRequest) – HTTP API запрос, который включает в себя дополнительный аргумент params

  • labels (dictionary) – пользовательские метки из request.params

Результат

одна или несколько строк 'facen', 'gender', 'age', 'emotions'

Тип результата

tuple

Аргумент params FrHTTPRequest содержит следующие поля:

Параметры

  • photo (bytes) – кадр с лицом в формате JPEG

  • face0 (bytes) – нормализованное изображение лица

  • bbox (list of integers [[x1,y1,x2,y2]], where x1: x coordinate of the top-left corner, y1: y coordinate of the top-left corner, x2: x coordinate of the bottom-right corner, y2: y coordinate of the bottom-right corner) – координаты рамки с лицом в кадре

  • cam_id (string) – id камеры

  • timestamp (datetime.datetime) – временная метка кадра

  • detectorParams (dictionary) – словарь со служебно-отладочной информацией от детектора

  • bs_type (string) – режим поиска лучшего кадра. Доступные опции: overall (буферный режим: на сервер отправляется кадр, который был лучшим за весь период нахождения лица в поле зрения видеокамеры), realtime (режим реального времени: на сервер отправляются кадры, считающиеся лучшими в последовательных интервалах).

  • labels (dictionary) – (дублирует params.labels) пользовательский набор меток кадра, который задается в параметрах задания для компонента findface-video-worker и затем присваивается кадру

process(self, request: FrHTTPRequest, photo: bytes, bbox: List[int], event_id: int, detection: DetectFace)

Принимает атрибуты обнаруженного лица.

Параметры

  • request (tornado.httpserver.HTTPRequest) – HTTP API-запрос от findface-video-worker

  • photo (bytes) – кадр с лицом в формате JPEG из request.params

  • bbox (list of integers [[x1,y1,x2,y2]], where x1: x coordinate of the top-left corner, y1: y coordinate of the top-left corner, x2: x coordinate of the bottom-right corner, y2: y coordinate of the bottom-right corner) – координаты рамки с лицом в кадре из request.params

  • event_id (uint64) – id обнаруженного на видео лица (автоматически задается компонентом findface-facerouter при получении лица от findface-video-worker). Может использоваться в качестве пользовательского идентификатора лица в базе данных.

  • detection (objects.DetectFace) – результат детекции, полученный от компонента findface-sf-api, включающий в себя запрошенные параметры лица, такие как вектор признаков, пол, возраст, эмоции.

Результат

н/п

Тип результата

n/a

shutdown(self)

Данный метод вызывается только перед завершением работы компонента findface-facerouter.

Параметры

н/п

Результат

н/п

Классы объектов
class objects.BBox

Представляет собой координаты рамки с лицом.

class objects.DetectFace

Представляет собой результат детекции со следующими полями:

Параметры

  • id (string) – id результата детекции в memcached

  • bbox (objects.Bbox) – координаты рамки с лицом

  • features (dictionary) – информация о поле (gender), возрасте (age) и эмоциях (emotions) (опционально)

class objects.DetectResponse

Представляет собой список объектов objects.DetectionFace с дополнительным полем orientation, содержащим информацию об ориентации EXIF лица.

Параметры

orientation (EXIF orientation) – ориентация обнаруженного лица

class objects.FaceId(namedtuple('FaceId', ('gallery', 'face')))

Представляет собой объект пользовательского идентификатора лица в галерее.

Параметры

  • gallery (string) – имя галереи

  • face (integer) – пользовательский идентификатор лица в галерее

class objects.Face

Представляет собой результат поиска лица в базе данных по биометрическому образцу

Параметры

  • id (objects.FaceId) – объект Faceid

  • features (dictionary) – информация о поле, возрасте и эмоциях

  • meta (dictionary) – метаданные лица

  • confidence (float) – степень схожести лица с заданным биометрическим образцом

class objects.ListResponse

Представляет собой список объектов objects.Face (т. е. список результатов поиска по биометрическому образцу) с дополнительным полем next_page, содержащим информацию о следующей странице с результатами.

Параметры

next_page (string) – курсор следующей страницы с результатами поиска

Обнаружение лица и работа с галереями
class ntech.sfapi_client.client.Client

Предоставляет базовые методы для обнаружения лиц на изображении и работы с галереями.

detect(self, *, url=None, image=None, facen=False, gender=False, age=False, emotions=False, return_facen=False, autorotate=False, detector: str = None, timeout=None) → DetectResponse

Обнаруживает лица на изображении и возвращает обнаруженные лица.

Параметры

  • url (URL) – URL изображения, если вы передаете общедоступное изображение из интернета

  • image (bytes) – файл PNG/JPG/WEBP, если вы передаете изображение в виде файла

  • facen (boolean) – извлечь вектор признаков из обнаруженного лица. Для сохранения результата детекции в memcached передайте facen=True.

  • gender (boolean) – извлечь и вернуть информацию о поле

  • age (boolean) – извлечь и вернуть информацию о возрасте

  • emotions (boolean) – извлечь и вернуть информацию об эмоциях

  • return_facen (boolean) – вернуть вектор признаков в результате работы метода

  • autorotate (boolean) – автоматически повернуть изображение в 4-х разных ориентациях для обнаружения лиц в каждой их них. Пересекающиеся направления с IOU > 0.5 будут объединены

  • detector (boolean) – может принимать значение nnd или normalized. Детектор normalized используется для обработки нормализованных изображений, например, поступающих от видеодетектора лиц

  • timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

Результат детекции

Тип результата

Объект DetectorResponse

gallery(self, name)

Возвращает объект sfapi_client.Gallery для последующей с ним работы (например, получения списка лиц).

Параметры

name (string) – имя галереи

Результат

объект типа «галерея»

Тип результата

sfapi_client.Gallery

list_galleries(self, timeout=None):

Возвращает список галерей.

Параметры

timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

список галерей со свойствами name (имя галереи, строка) и number (количество лиц в галереи, число)

Тип результата

list of GalleryListItem

class ntech.sfapi_client.gallery.Gallery

Предоставляет методы для работы с галереями и лицами в них.

list(self, *, filters: Iterable[filters.Filter] = None, limit: int = 1000, sort: str = '', page=None, ignore_errors=False, timeout=None) → ListResponse

Возвращает объект типа список с лицами из галереи, удовлетворяющими заданным фильтрам. Возвращаемый объект типа список содержит дополнительное свойство next_page, которое может использоваться как значение параметра page в последующих запросах.

Параметры

  • filters (sfapi_client.filters.Filter) – список фильтров

  • limit (integer) – максимальное количество лиц в ответе

  • sort (string) – метод сортировки лиц. Возможные значения: id (по возрастанию id), -id (по убыванию id), -confidence (по убыванию степени схожести лиц). Сортировка по id возможна только при отключенном фильтре facen, который задает вектор признаков для поиска в базе данных (т.н. идентификация лица). Наоборот, сортировка по степени схожести лиц (confidence) возможна только при включенном фильтре facen. По умолчанию метод использует сортировку по возрастанию id (вектор признаков не задан) и по убыванию степени схожести лиц (вектор признаков задан).

  • page – вернуть результаты, начиная с указанной страницы. Номер следующей страницы с результатами возвращается в ответе сервера в виде next_page.

  • ignore_errors (boolean) – Игнорировать ошибку обращения к базе данных, если поиск по галерее выполняется, когда некоторые сервера базы данных недоступны. В этом случае поиск будет выполнен с использованием доступных серверов.

  • timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

список с лицами из галереи, удовлетворяющими заданным фильтрам.

Тип результата

ListResponse object

add(self, new_id: Union[int, Callable], source: Union[DetectFace, Face, str], *, meta: Dict[str, Union[int, str, List[str]]] = None, regenerate_attempts=None, timeout=None) → Face

Создает лицо в галерее.

Параметры

  • new_id (integer or callable) – пользовательский идентификатор лица в базе данных. Может быть (async) callable, который возвращает id. Для генерации id может использоваться функция ctx.idgen() из контекста.

  • source (sfapi_client.DetectFace, sfapi_client.Face, sfapi_client.FaceId, or string) – источник, из которого лицо добавляется в базу данных, может представлять собой лицо в базе данных или результат детекции.

  • meta (dictionary) – метаданные лица. Ключи могут быть строками, а значения – целыми числами, строками или списками строк. Перед добавлением метаданных в базе данных должна быть создана соответствующая структура.

  • regenerate_attempts – количество попыток генерации уникального id функцией ctx.idgen(), если new_id callable.

  • timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

представление созданного лица

Тип результата

Face object

delete(self, face: Union[Face, int], timeout=None) → None

Удаляет лицо из галереи.

Параметры

  • face (sfapi_client.Face, sfapi_client.FaceId or id in integer) – лицо, которое нужно удалить из базы данных

  • timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

None

get(self, face: Union[Face, int], timeout=None) → Face

Возвращает лицо из галереи.

Параметры

  • face (sfapi_client.Face, sfapi_client.FaceId or id in integer) – лицо, которое нужно извлечь из базы данных

  • timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

представление лица

Тип результата

Face object

create(self, timeout=None) → None

Создает галерею в findface-sf-api в виде объекта sfapi_client.Gallery. Объект sfapi_client.Gallery представляет собой промежуточный объект, и для работы с ним не требуется наличии галереи на сервере.

Параметры

timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

None

drop(self, timeout=None) → None:

Удаляет галерею из findface-sf-api.

Параметры

timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

None

update(self, face: Union[Face, str], *, meta: Dict[str, Union[int, str, List[str]]] = None, timeout=None) → Face

Редактирует метаданные лица в галерее.

Параметры

  • face (sfapi_client.Face, sfapi_client.FaceId or id in integer) – лицо, метаданные которого нужно заменить в базе данных

  • meta (dictionary) – метаданные лица, которые нужно заменить. Ключи могут быть строками, а значения – целыми числами, строками или списками строк. Если поля meta не передаются или null, они не изменяются в базе данных.

  • timeout (number) – максимальное время ожидания ответа от ядра FindFace в секундах (если none, используется время ожидания ответа, заданное по умолчанию)

Результат

представление измененного лица

Тип результата

Face object

Фильтры для поиска по базе данных
class ntech.sfapi_client.filters.Filter

Общий класс. Представляет собой сводный список фильтров (со значениями), которые должны быть применены к содержимому галереи.

serialize(self)

Метод для передачи списка фильтров со значениями в компонент findface-sf-api.

Результат

имена и значения заданных фильтров

Тип результата

tuple („filtername“, [«value1», «value2»]).

class ntech.sfapi_client.filters.Id

Предоставляет методы для фильтрации содержимого галереи по id. Для использования фильтра нужно напрямую вызвать соответствующий classmethod, не создавая экземпляр класса.

classmethod lte(cls, value: int) → Filter

Фильтр LTE. Выбрать все лица с id, меньшим или равным указанному.

Параметры

value (integer) – значение id

Результат

имя фильтра (LTE) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Id.lte(1234) выбирает лица с id, меньшим или равным 1234.

classmethod gte(cls, value: int) → Filter

Фильтр GTE. Выбрать все лица с id, большим или равным указанному.

Параметры

value (integer) – значение id

Результат

имя фильтра (GTE) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Id.gte(1234) выбирает лица с id, большим или равным 1234.

classmethod oneof(cls, *value: Union[int]) → Filter

Фильтр IN. Выбрать лица с id из заданной последовательности.

Параметры

value (list of integers) – список значений id

Результат

имя фильтра (IN) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Id.oneof(1234, 5678) выбирает лицо с id 1234 и/или 5678.

class ntech.sfapi_client.filters.Meta

Предоставляет методы для фильтрации содержимого галереи по метаданным. Для использования фильтра нужно напрямую вызвать соответствующий метод, не создавая экземпляр класса.

classmethod lte(self, value: Union[str, int]) → Filter

Фильтр LTE. Выбрать все лица, у которых определенная строка в метаданных меньше или равна указанному значению.

Параметры

value (string or integer) – значение строки с метаданными

Результат

имя фильтра (LTE) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Meta(‘foo’).lte(1234) выбирает лица с мета-строкой foo, имеющей значение меньшее или равное 1234.

classmethod gte(self, value: Union[str, int]) → Filter

Фильтр GTE. Выбрать все лица, у которых определенная строка в метаданных больше или равна указанному значению.

Параметры

value (string or integer) – значение строки с метаданными

Результат

имя фильтра (GTE) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Meta(‘foo’).gte(1234) выбирает лица с мета-строкой foo, имеющей значение большее или равное 1234.

classmethod oneof(self, *value: Union[str, int]) → Filter

Фильтр IN. Выбрать все лица, у которых определенная строка в метаданных совпадает с одним из значений из заданной последовательности.

Параметры

value (list of strings or integers) – список строк с метаданными

Результат

имя фильтра (IN) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Meta.oneof(1234, 5678) выбирает лица с мета-строкой, имеющей значение 1234 и/или 5678.

classmethod subset(self, *value: str) → Filter

Фильтр SUBSET. Выбрать все лица, у которых определенная строка содержит все значения из указанной последовательности.

Параметры

value (list of strings or integers) – список строк с метаданными

Результат

имя фильтра (SUBSET) и его значение.

Тип результата

объект класса Filter.

Пример: Meta(‘foo’).subset(“male”, “angry”) выбирает лица с мета-строкой foo, содержащей все значения из последовательности [“male”, “angry”].

class ntech.sfapi_client.filters.Detection(Filter)

Предоставляет метод для идентификации (поиска похожих лиц в базе данных) обнаруженного лица.

__init__(self, id: Union[str, objects.DetectFace], threshold: float)
Параметры

  • id (objects.DetectFace or temporary face id in memcached returned by sfapi_client.Client.detect(), string) – лицо (результат детекции), которое нужно найти в базе данных

  • threshold (float) – минимальная степень схожести лиц от 0 до 1

Пример: Detection(det1, 0.77) выбирает лица, похожие на результат детекции det1 со степенью схожести, большей или равной 0.77.

class ntech.sfapi_client.filters.Face(Filter)

Предоставляет метод для поиска лиц в базе данных, похожих на лицо из галереи.

__init__(self, id: Union[str, objects.Face], threshold: float)
Параметры

  • id (objects.Face, objects.FaceId or custom face id in the gallery, string) – лицо из базы данных, которое нужно найти

  • threshold (float) – минимальная степень схожести лиц от 0 до 1

Пример: Detection(FaceId(“gal1”, 1234), 0.77) выбирает лица, похожие на лицо с пользовательским идентификатором face 1234 из галереи gal1 со степенью схожести, большей или равной 0.77.

Пример использования нескольких фильтров

filters=[filters.Id.gte(123456), filters.Meta('age').gte(45), filters.Meta('camera').oneof('abc', 'def')]
Отображение сообщений об ошибках
class sfapi_client.SFApiRemoteError

Данное сообщение об ошибке появляется, если ошибка произошла по причине, отличной от сетевого сбоя.

Сообщение об ошибке содержит как минимум два поля:

  • code — это код ошибки в виде CAPS_AND_UNDERSCORES, который может быть использован для автоматического преобразования.

  • reason — это описание ошибки, предназначенное для прочтения человеком.

Полный список ошибок

Код ошибки

Описание

UNKNOWN_ERROR

Ошибка неизвестного происхождения.

BAD_PARAM

Запрос может быть прочитан, однако некоторые параметры метода недействительны. Данный тип ответа содержит дополнительные атрибуты param и value для описания ошибочных параметров.

CONFLICT

Конфликт.

EXTRACTION_ERROR

Ошибка при извлечении из лица вектора признаков.

LICENSE_ERROR

Конфигурация системы не соответствует лицензии.

MALFORMED_REQUEST

Запрос неправильно сформирован и не может быть прочитан.

OVER_CAPACITY

Превышен размер очередей в компоненте findface-extraction-api.

SOURCE_NOT_FOUND

В параметре from задано несуществующее лицо.

SOURCE_GALLERY_NOT_FOUND

В параметре from задана несуществующая галерея.

STORAGE_ERROR

Биометрическая база данных недоступна.

CACHE_ERROR

Хранилище memcached недоступно.

NOT_FOUND

Подходящие лица не найдены.

NOT_IMPLEMENTED

Функционал не реализован.

GALLERY_NOT_FOUND

Подходящие галереи не найдены.
class sfapi_client.SFApiMalformedResponseError

Это сообщение об ошибке появляется, если ошибка произошла из-за сбоя в сети, или если Клиент не смог прочитать API-ответ от findface-sf-api.

Видеомагнитофон: findface-video-storage и findface-video-streamer-cpu

Видеомагнитофон является дополнительно устанавливаемой частью ядра FindFace. Видеомагнитофон работает следующим образом:

  • Сервис findface-video-storage реализует управление видеофрагментами. Получает видеофрагменты от компонента findface-video-worker, помещает их в хранилище (findface-upload), записывает метаинформацию и сведения о местонахождении видеофрагментов в базу данных Видеомагнитофона (MongoDB). По запросу от findface-security выдает информацию об имеющихся видеофрагментах в форме ссылок на Websocket-потоки. Данные ссылки далее используются сервисом findface-video-streamer, чтобы передать видео пользователю для просмотра и скачивания.

  • После получения запроса от findface-security-ui сервис findface-video-streamer извлекает требуемые видеофрагменты из хранилища findface-video-storage и findface-video-worker (только последний фрагмент, если он еще не записан в хранилище). Далее он склеивает видеофрагменты в единое видео и передает его пользователю для просмотра и скачивания.

Настройка компонента findface-video-storage выполняется через файл конфигурации /etc/findface-video-storage.conf. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Настройка компонента findface-video-streamer-cpu выполняется через файл конфигурации /etc/findface-video-streamer-cpu.ini. Вы можете просмотреть его исходное содержимое здесь.

Для того чтобы настроить Видеомагнитофон, следуйте инструкции.

Файл с параметрами установки

При установке FindFace Multi из инсталлятора параметры установки автоматически сохраняются в файл /tmp/<findface-installer-*>.json. Вы можете отредактировать данный файл и использовать его при установке FindFace Multi на других серверах, не отвечая на вопросы инсталлятора повторно.

Совет

Подробная информация об инсталляторе приведена в разделе Развертывание из консольного инсталлятора.

Важно

Обязательно удалите поля *.config, exp_ip и int_ip перед установкой FindFace Multi на сервере с другим IP-адресом.

Пример файла с параметрами установки приведен здесь.

Модели нейронных сетей

В этом разделе вы найдете сводную информацию по моделям нейронных сетей, созданным в нашей лаборатории и используемым в FindFace Multi.

Вы можете найти установленные модели в каталоге /usr/share/findface-data/models/.

Важно

При чистой установке биометрической моделью по умолчанию является kiwi_320.

Обнаружение лиц

ls /usr/share/findface-data/models/facedet/

cheetah.cpu.fnk  cheetah_fast.cpu.fnk  cheetah_fast.gpu.fnk  cheetah.gpu.fnk

Нормализация изображения лиц и силуэтов

ls /usr/share/findface-data/models/facenorm/

bee_fast.cpu.fnk  bee.v2.gpu.fnk                crop2x.v2_maxsize400.cpu.fnk  crop2x.v2_no_maxsize.gpu.fnk
bee_fast.gpu.fnk  crop1x.v2_maxsize400.cpu.fnk  crop2x.v2_maxsize400.gpu.fnk  cropbbox.v2.cpu.fnk
bee.v2.cpu.fnk    crop1x.v2_maxsize400.gpu.fnk  crop2x.v2_no_maxsize.cpu.fnk  cropbbox.v2.gpu.fnk

Распознавание лиц

ls /usr/share/findface-data/models/face/

kiwi_160.cpu.fnk  kiwi_320.cpu.fnk
kiwi_160.gpu.fnk  kiwi_320.gpu.fnk

Распознавание атрибутов лиц

ls /usr/share/findface-data/models/faceattr/

age.v2.cpu.fnk    emotions.v1.cpu.fnk  glasses3.v0.cpu.fnk       liveness.pacs.v0.cpu.fnk  quality.v1.cpu.fnk
age.v2.gpu.fnk    emotions.v1.gpu.fnk  glasses3.v0.gpu.fnk       liveness.pacs.v0.gpu.fnk  quality.v1.gpu.fnk
beard.v0.cpu.fnk  gender.v2.cpu.fnk    liveness.colombo.cpu.fnk  medmask3.v2.cpu.fnk
beard.v0.gpu.fnk  gender.v2.gpu.fnk    liveness.colombo.gpu.fnk  medmask3.v2.gpu.fnk

Обнаружение автомобилей

ls /usr/share/findface-data/models/cadet/

efreitor.cpu.fnk  efreitor.gpu.fnk

Нормализация изображений автомобилей

ls /usr/share/findface-data/models/carnorm/

anaferon.v3.cpu.fnk  anaferon.v3.gpu.fnk

Распознавание автомобилей

ls /usr/share/findface-data/models/carrec/

alonso.cpu.fnk  alonso.gpu.fnk

Распознавание атрибутов автомобилей

ls /usr/share/findface-data/models/carattr/

carattr.license_plate_quality.v0.cpu.fnk  carattr.quality.v0.cpu.fnk        description.v0.cpu.fnk
carattr.license_plate_quality.v0.gpu.fnk  carattr.quality.v0.gpu.fnk        description.v0.gpu.fnk
carattr.license_plate.v4.cpu.fnk          carattr.special_types.v0.cpu.fnk
carattr.license_plate.v4.gpu.fnk          carattr.special_types.v0.gpu.fnk

Обнаружение силуэтов

ls /usr/share/findface-data/models/pedet/

glenn_005.cpu.fnk  glenn_005.gpu.fnk  glenny_005_fast.cpu.fnk  glenny_005_fast.gpu.fnk

Распознавание силуэтов

ls /usr/share/findface-data/models/pedrec/

andariel.cpu.fnk  andariel.gpu.fnk

Распознавание атрибутов силуэтов

ls /usr/share/findface-data/models/pedattr/

pedattr.clothes_type.v0.cpu.fnk  pedattr.color.v1.cpu.fnk  pedattr.quality.v0.cpu.fnk
pedattr.clothes_type.v0.gpu.fnk  pedattr.color.v1.gpu.fnk  pedattr.quality.v0.gpu.fnk

Хранилища данных FindFace Multi

В этом разделе:

Список хранилищ

FindFace Multi использует следующие хранилища данных:

  • База данных векторов признаков на основе Tarantool, в которой хранятся векторы признаков и события.

  • Основная база данных системы на основе PostgreSQL, в которой хранятся внутренние данные системы, карточки, учетные записи пользователей и настройки камер.

  • Каталог /var/lib/findface-security/uploads, в котором хранятся загруженные в карточки фотографии, видеофайлы, полные кадры событий и счетчиков, а также миниатюры объектов.

  • Каталог /var/lib/ffupload/, в котором хранятся такие артефакты событий, как нормализованные изображения объектов.

    Примечание

    В данном каталоге также хранятся видеофрагменты, если в системе активирована функция Видеомагнитофон.

  • (Только вместе с Видеомагнитофоном) База данных на основе MongoDB, в которой хранится метаинформация о видеофрагментах, включая их точное местоположение в хранилище /var/lib/ffupload/.

Галереи базы данных векторов признаков

В базе данных векторов признаков на основе Tarantool есть следующие галереи:

  • ffsec_body_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео силуэтов.

  • ffsec_body_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений силуэтов.

  • ffsec_body_clusters: центроиды кластеров силуэтов.

  • ffsec_car_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео автомобилей.

  • ffsec_car_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений автомобилей.

  • ffsec_car_clusters: центроиды кластеров автомобилей.

  • ffsec_face_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео лиц.

  • ffsec_face_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений лиц.

  • ffsec_face_clusters: центроиды кластеров лиц.

  • ffsec_user_face: векторы признаков, извлеченные из фотографий пользователей FindFace Multi для аутентификации по лицу.

Опции резервного копирования базы данных

Для резервного копирования базы данных векторов признаков вам понадобиться утилита findface-storage-api-dump. Данная утилита может быть запущена со следующими опциями:

Примечание

Вы можете найти подробную информацию по использованию findface-storage-api-dump в разделе Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных.

findface-storage-api-dump --help

...
Command line flags:
  -cache string
             Cache type: inmemory, redis or memcache (default "memcache")
  -cache-inmemory-size int
             Maximum number of items in ARC cache (default 16384)
  -cache-memcache-dns-cache-timeout duration
             DNS cache timeout (default 1m0s)
  -cache-memcache-nodes value
             Comma-separated list of memcache shards (default 127.0.0.1:11211)
  -cache-memcache-timeout duration
             Specifies read/write timeout (default 100ms)
  -cache-redis-db int
             Database to be selected after connecting to the server.
  -cache-redis-network string
             Network type, either tcp or unix (default "tcp")
  -cache-redis-nodes value
             Array of Host:Port addresses (default localhost:6379)
  -cache-redis-password string
             Optional password. Must match the password specified in the requirepass server configuration option.
  -cache-redis-timeout duration
             Specifies dial/read/write timeout (default 5s)
  -config string
             Path to config file
  -config-template
             Output config template and exit
  -continue-on-errors
             Continue on errors instead of exiting
  -cpu-profile string
             Enable CPU profile and set output file
  -debug
             Enable debug logging
  -extraction-api-extraction-api string
             Extraction API address (default "http://127.0.0.1:18666")
  -extraction-api-keepalive duration
             keep-alive connection timeout (default 24h0m0s)
  -extraction-api-max-idle-conns-per-host int
             max idle keep-alive connections per host (default 20)
  -extraction-api-timeouts-connect duration
             extraction-api-timeouts-connect (default 5s)
  -extraction-api-timeouts-idle-connection duration
             extraction-api-timeouts-idle-connection (default 10s)
  -extraction-api-timeouts-overall duration
             extraction-api-timeouts-overall (default 35s)
  -extraction-api-timeouts-response-header duration
             extraction-api-timeouts-response-header (default 30s)
  -extraction-api-trace
             Enable HTTP tracing (extremely verbose, slows everything down considerably)
  -help
             Print help information
  -limits-allow-return-facen
             Allow returning raw feature vectors to detect responses if ?return_facen=true (v2) or ?return_emben=true (v3)
  -limits-body-image-length int
             Maximum length of image supplied in request body (default 33554432)
  -limits-deny-networks string
             Comma-separated list of subnets that are not allowed to fetch from (default "127.0.0.0/8,192.168.0.0/16,10.0.0.0/8,::1/128,fe00::/8")
  -limits-url-length int
             Maximum supported url length in bytes (default 4096)
  -listen string
             IP:port to listen on (default ":18411")
  -normalized-storage-enabled
             Enables normalize saving (default true)
  -normalized-storage-s3-access-key string
             Access key for the object storage
  -normalized-storage-s3-bucket-name string
             S3 storage bucket name
  -normalized-storage-s3-endpoint string
             S3 compatible object storage endpoint
  -normalized-storage-s3-operation-timeout int
             Storage operations (Get,Put,Delete) timeout in seconds (default 30)
  -normalized-storage-s3-public-url string
             Storage public url
  -normalized-storage-s3-region string
             Storage region
  -normalized-storage-s3-secret-access-key string
             Secret key for the object storage
  -normalized-storage-s3-secure
             If 'true' API requests will be secure (HTTPS), and insecure (HTTP) otherwise (default true)
  -normalized-storage-webdav-keepalive duration
             keep-alive connection timeout (default 24h0m0s)
  -normalized-storage-webdav-max-idle-conns-per-host int
             max idle keep-alive connections per host (default 20)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-connect duration
             normalized-storage-webdav-timeouts-connect (default 5s)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-idle-connection duration
             normalized-storage-webdav-timeouts-idle-connection (default 10s)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-overall duration
             normalized-storage-webdav-timeouts-overall (default 35s)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-response-header duration
             normalized-storage-webdav-timeouts-response-header (default 30s)
  -normalized-storage-webdav-trace
             Enable HTTP tracing (extremely verbose, slows everything down considerably)
  -normalized-storage-webdav-upload-url string
             webdav storage for normalized, disable normalized if empty string (default "http://127.0.0.1:3333/uploads/")
  -normalized_storage string
             Normalized storage type: webdav, s3 (default "webdav")
  -objects value
             Supported object types (default face,body,car)
  -output-dir string
             Output directory (default ".")
  -storage-api-cooldown duration
             Cooldown timeout after communication error (default 2s)
  -storage-api-galleries-read-slave-first
             Prefer slaves over master for get/list galleries requests
  -storage-api-keepalive duration
             keep-alive connection timeout (default 24h0m0s)
  -storage-api-max-idle-conns-per-host int
             max idle keep-alive connections per host (default 20)
  -storage-api-max-slave-attempts int
             Give up after trying to read from max_slave_attempts slaves (default 2)
  -storage-api-read-slave-first
             Prefer slaves over master for requests
  -storage-api-read-slave-only
             Ignore master on read requests. If true: ReadSlaveFirst will be ignored
  -storage-api-timeouts-connect duration
             storage-api-timeouts-connect (default 5s)
  -storage-api-timeouts-idle-connection duration
             storage-api-timeouts-idle-connection (default 10s)
  -storage-api-timeouts-overall duration
             storage-api-timeouts-overall (default 35s)
  -storage-api-timeouts-response-header duration
             storage-api-timeouts-response-header (default 30s)
  -storage-api-trace
             Enable HTTP tracing (extremely verbose, slows everything down considerably)

...

Опции восстановления базы данных

Для восстановления базы данных векторов признаков из резервной копии вам понадобится утилита findface-storage-api-restore. Данная утилита может быть запущена со следующими опциями:

Примечание

Вы можете найти подробную информацию по использованию findface-storage-api-restore в разделе Резервное копирование и восстановление FindFace Multi и всех данных.

findface-storage-api-restore --help

...
Command line flags:
  -cache string
        Cache type: inmemory, redis or memcache (default "memcache")
  -cache-inmemory-size int
        Maximum number of items in ARC cache (default 16384)
  -cache-memcache-dns-cache-timeout duration
        DNS cache timeout (default 1m0s)
  -cache-memcache-nodes value
        Comma-separated list of memcache shards (default 127.0.0.1:11211)
  -cache-memcache-timeout duration
        Specifies read/write timeout (default 100ms)
  -cache-redis-db int
        Database to be selected after connecting to the server.
  -cache-redis-network string
        Network type, either tcp or unix (default "tcp")
  -cache-redis-nodes value
        Array of Host:Port addresses (default localhost:6379)
  -cache-redis-password string
        Optional password. Must match the password specified in the requirepass server configuration option.
  -cache-redis-timeout duration
        Specifies dial/read/write timeout (default 5s)
  -config string
        Path to config file
  -config-template
        Output config template and exit
  -cpu-profile string
        Enable CPU profile and set output file
  -debug
        Enable debug logging
  -dont-create-gallery
        Don't create gallery, fail if doesn't exist
  -extraction-api-extraction-api string
        Extraction API address (default "http://127.0.0.1:18666")
  -extraction-api-keepalive duration
        keep-alive connection timeout (default 24h0m0s)
  -extraction-api-max-idle-conns-per-host int
        max idle keep-alive connections per host (default 20)
  -extraction-api-timeouts-connect duration
        extraction-api-timeouts-connect (default 5s)
  -extraction-api-timeouts-idle-connection duration
        extraction-api-timeouts-idle-connection (default 10s)
  -extraction-api-timeouts-overall duration
        extraction-api-timeouts-overall (default 35s)
  -extraction-api-timeouts-response-header duration
        extraction-api-timeouts-response-header (default 30s)
  -extraction-api-trace
        Enable HTTP tracing (extremely verbose, slows everything down considerably)
  -help
        Print help information
  -limits-allow-return-facen
        Allow returning raw feature vectors to detect responses if ?return_facen=true (v2) or ?return_emben=true (v3)
  -limits-body-image-length int
        Maximum length of image supplied in request body (default 33554432)
  -limits-deny-networks string
        Comma-separated list of subnets that are not allowed to fetch from (default "127.0.0.0/8,192.168.0.0/16,10.0.0.0/8,::1/128,fe00::/8")
  -limits-url-length int
        Maximum supported url length in bytes (default 4096)
  -listen string
        IP:port to listen on (default ":18411")
  -normalized-storage-enabled
        Enables normalize saving (default true)
  -normalized-storage-s3-access-key string
        Access key for the object storage
  -normalized-storage-s3-bucket-name string
        S3 storage bucket name
  -normalized-storage-s3-endpoint string
        S3 compatible object storage endpoint
  -normalized-storage-s3-operation-timeout int
        Storage operations (Get,Put,Delete) timeout in seconds (default 30)
  -normalized-storage-s3-public-url string
        Storage public url
  -normalized-storage-s3-region string
        Storage region
  -normalized-storage-s3-secret-access-key string
        Secret key for the object storage
  -normalized-storage-s3-secure
        If 'true' API requests will be secure (HTTPS), and insecure (HTTP) otherwise (default true)
  -normalized-storage-webdav-keepalive duration
        keep-alive connection timeout (default 24h0m0s)
  -normalized-storage-webdav-max-idle-conns-per-host int
        max idle keep-alive connections per host (default 20)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-connect duration
        normalized-storage-webdav-timeouts-connect (default 5s)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-idle-connection duration
        normalized-storage-webdav-timeouts-idle-connection (default 10s)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-overall duration
        normalized-storage-webdav-timeouts-overall (default 35s)
  -normalized-storage-webdav-timeouts-response-header duration
        normalized-storage-webdav-timeouts-response-header (default 30s)
  -normalized-storage-webdav-trace
        Enable HTTP tracing (extremely verbose, slows everything down considerably)
  -normalized-storage-webdav-upload-url string
        webdav storage for normalized, disable normalized if empty string (default "http://127.0.0.1:3333/uploads/")
  -normalized_storage string
        Normalized storage type: webdav, s3 (default "webdav")
  -objects value
        Supported object types (default face,body,car)
  -rename string
        Ignore dump header and use this string as gallery name
  -storage-api-cooldown duration
        Cooldown timeout after communication error (default 2s)
  -storage-api-galleries-read-slave-first
        Prefer slaves over master for get/list galleries requests
  -storage-api-keepalive duration
        keep-alive connection timeout (default 24h0m0s)
  -storage-api-max-idle-conns-per-host int
        max idle keep-alive connections per host (default 20)
  -storage-api-max-slave-attempts int
        Give up after trying to read from max_slave_attempts slaves (default 2)
  -storage-api-read-slave-first
        Prefer slaves over master for requests
  -storage-api-read-slave-only
        Ignore master on read requests. If true: ReadSlaveFirst will be ignored
  -storage-api-timeouts-connect duration
        storage-api-timeouts-connect (default 5s)
  -storage-api-timeouts-idle-connection duration
        storage-api-timeouts-idle-connection (default 10s)
  -storage-api-timeouts-overall duration
        storage-api-timeouts-overall (default 35s)
  -storage-api-timeouts-response-header duration
        storage-api-timeouts-response-header (default 30s)
  -storage-api-trace
        Enable HTTP tracing (extremely verbose, slows everything down considerably)
...

Прямые API-запросы к базе данных Tarantool

Вы можете использовать HTTP API для извлечения данных объектов (лиц, силуэтов, автомобилей) напрямую из базы данных Tarantool.

Примечание

В текущей реализации API Tarantool оперирует объектами как лицами. Например, для добавления объекта нужно отправить запрос POST /:ver/faces/add/:name.

В этом разделе:

Общие сведения

API-запросы к базе данных Tarantool нужно отправлять по адресу http://<tarantool_host_ip:port>.

Совет

Порт для API-запросов можно узнать в разделе FindFace.start файла конфигурации Tarantool /etc/tarantool/instances.available/*.lua:

cat /etc/tarantool/instances.available/*.lua

##8101:
FindFace.start("127.0.0.1", 8101)

Примечание

В случае если FindFace Multi развернут на одиночном физическом сервере, база данных Tarantool по умолчанию будет доступна только локально (127.0.0.1). Если необходимо открыть доступ к базе данных Tarantool с удаленного сервера, внесите изменения в файл конфигурации findface-tarantool-server (/etc/tarantool/instances.available/*.lua).

API-запросы к Tarantool могут содержать следующие параметры в сегментах пути:

  • :ver: версия API (v2 на данный момент).

  • :name: имя галереи.

По умолчанию в базе данных Tarantool созданы следующие галереи:

  • ffsec_body_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео силуэтов.

  • ffsec_body_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений силуэтов.

  • ffsec_body_clusters: центроиды кластеров силуэтов.

  • ffsec_car_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео автомобилей.

  • ffsec_car_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений автомобилей.

  • ffsec_car_clusters: центроиды кластеров автомобилей.

  • ffsec_face_events: векторы признаков, извлеченные из обнаруженных на видео лиц.

  • ffsec_face_objects: векторы признаков, извлеченные из загруженных в картотеку изображений лиц.

  • ffsec_face_clusters: центроиды кластеров лиц.

  • ffsec_user_face: векторы признаков, извлеченные из фотографий пользователей FindFace Multi для аутентификации по лицу.

Совет

Для получения списка имен галерей на шарде введите следующую команду в адресном поле браузера:

http://<tarantool_host_ip:shard_port>/stat/list/1/99

Та же самая команда в консоли:

curl <tarantool_host_ip:shard_port>/stat/list/1/99 \| jq

Вы также можете получить список имен галерей, отправив в Tarantool прямой запрос:

echo 'box.space.galleries:select()' | tarantoolctl connect <tarantool_host_ip:shard_port>

Имейте в виду, что при значительном количестве шардов в системе произвольно выбранный шард может не включать в себя все существующие галереи. В этом случае отобразите список галерей на нескольких шардах.

Добавление объекта
POST /:ver/faces/add/:name

Параметры в теле:

Массив объектов в представлении JSON со следующими полями:

  • "id": id объекта в галерее, uint64_t,

  • ”facen”: необработанный вектор признаков, base64,

  • "meta": метаданные объекта, словарь.

Возвращает:

  • HTTP 200 и пустое тело в случае успеха.

  • HTTP 404 с описанием ошибки, если галерея с заданным именем не существует.

  • HTTP с отличным от 200 статусом и описание ошибки в теле в случае неудачи.

Пример

Запрос

curl -D - -s 'http://localhost:8101/v2/faces/add/testgal' --data '
[
  {
    "id": 9223372036854776000,
    "facen": "qgI3vZRv/z…NpO9MdHavW1WuT0=",
    "meta": {
"cam_id": "223900",
"person_name": "Mary Ostin",

    }
  }
]

Ответ

HTTP/1.1 200 Ok
Content-length: 1234
Server: Tarantool http (tarantool v1.7.3-673-g23cc4dc)
Connection: keep-alive
Удаление объекта
POST /v2/faces/delete/:name

Параметры в теле:

Массив в представлении JSON из списка id объектов, подлежащих удалению

Возвращает:

  • HTTP 200 и пустое тело в случае успеха.

  • HTTP 404, если объект с заданным id не найден в галерее.

  • HTTP с отличным от 200 статусом и описание ошибки в теле в случае неудачи.

Пример

Запрос

curl -D -  -s 'http://localhost:8101/v2/faces/delete/testgal' --data '[1, 4, 922, 3]'

Ответ

HTTP/1.1 200 Ok
Content-length: 111
Server: Tarantool http (tarantool v1.7.3-673-g23cc4dc)
Connection: keep-alive
Редактирование метаданных и/или вектора признаков объекта
POST /v2/faces/update/:name

Параметры в теле:

Массив объектов в представлении JSON со следующими полями:

  • "id": id объекта, uint64_t.

  • ”facen”: (опционально) новый вектор признаков, base64. Если параметр отсутствует или null, поле в базе данных не обновляется.

  • ”meta”: словарь, в котором передаются новые метаданные. Если поле meta отсутствует или null, оно не обновляется в базе данных.

Возвращает:

  • HTTP 200 и словарь со всеми параметрами объекта, в том числе неизменными, в случае успеха.

  • HTTP 404 с описанием ошибки, если объекта с таким id не существует.

  • HTTP с отличным от 200 статусом и описание ошибки в теле в случае неудачи.

Пример

Запрос

curl -D - -s 'http://localhost:8101/v2/faces/update/sandbox' --data '[{"id":1,"facen":null,"meta":{"m:timestamp":1848}}]'

Ответ

HTTP/1.1 200 Ok
Content-length: 151
Server: Tarantool http (tarantool v1.7.3-673-g23cc4dc)
Connection: keep-alive

{"meta":{"m:timestamp":1848,"normalized_id":"1_b9pkrf00mjt6h1vmq1kg.png","m:cam_id":"a9f7a973-f07e-469d-a3bd-41ddd510b26f","feat":"{\"score\":0.123}"}, "id":1, ... }
Получение списка галерей
POST /v2/galleries/list

Возвращает:

Массив с галереями, для каждой из которой возвращается имя (name) и количество объектов (faces).

Пример

Запрос

curl -D - -s -X POST http://localhost:8101/v2/galleries/list

Ответ

HTTP/1.1 200 Ok
Content-length: 42
Server: Tarantool http (tarantool v1.7.3-673-g23cc4dc)
Connection: keep-alive

{
  "results": [
    {
      "name": "testgal",
      "faces": 2
    }
  ]
}

Руководство пользователя

В этой главе описывается, как работать с веб-интерфейсом FindFace Multi, включая его расширенные возможности. Данные сведения будут интересны администраторам, аналитикам, операторам и другим пользователям.

Приступая к работе

После успешного развертывания и конфигурирования FindFace Multi пришло время открыть веб-интерфейс и начать работу. В этой главе вы найдете рекомендуемую последовательность шагов, следуя которой вы сможете задействовать весь спектр функциональных возможностей FindFace Multi.

В этой главе:

Подготовка к работе

Выполните первичную настройку системы:

  1. Настройте левую панель навигации.

  2. Выберите язык.

Добавление камер

  1. Создайте новую группу камер или используйте созданную по умолчанию. Группа камер — это системная сущность, которая позволяет группировать камеры с учетом их физического расположения. К примеру, камеры, расположенные на входе в здание, можно объединить в одну группу и работать с ними как с единым целым.

  2. Добавьте камеры в созданную группу и проверьте их работу.

Дополнительно:

  1. Настройте систему на обработку видеопотоков с группы камер в месте их физического расположения. Это может быть актуально в распределенной архитектуре. Подробнее.

  2. Рассмотрите возможность включения дедупликации событий, если сцены наблюдения камер в группе перекрываются. Данная функция позволяет исключить регистрацию одинаковых событий в пределах одной группы камер. Подробнее.

  3. Включите видеозапись для выбранных камер (если активирована функция Видеомагнитофон).

Создание списков наблюдения и картотеки

  1. Создайте новый список наблюдения или используйте созданный по умолчанию. Список наблюдения — это системная сущность, с помощью которой выполняется классификация объектов (лиц, силуэтов, автомобилей) по произвольным критериям, например, нежелательные посетители, розыск, VIP, персонал и т. д.

  2. Загрузите карточки и добавьте их в созданный список наблюдения вручную, пакетно через веб-интерфейс или используя функцию пакетной загрузки через консоль.

Дополнительно:

  1. Настройте содержимое карточки. Создайте дополнительные поля, вкладки и поисковые фильтры.

  2. Создайте связи между карточками, чтобы наилучшим образом использовать аналитические возможности своей системы.

Мониторинг объектов

По умолчанию FindFace Multi отслеживает только незарегистрированные в системе объекты, т. е. объекты, для которых отсутствуют совпадения с картотекой. Для того чтобы включить отслеживание объектов из списка наблюдения, сделайте его активным. Вы также можете включить звуковое оповещение и сделать обязательным принятие вручную связанных со списком событий.

Дополнительно:

  1. Включите автоматическую кластеризацию объектов одного происхождения: изображений лица/силуэта, принадлежащих одному и тому же человеку, изображений одного автомобиля.

  2. Включите поддержку законов, связанных с обработкой персональных данных (GDPR и аналогичные). Подробнее.

Организация видеонаблюдения

Настройте раскладку камер для базового видеонаблюдения.

Дополнительно:

  1. Для расширенного функционала видеонаблюдения используйте Видеомагнитофон.

Подсчет людей и автомобилей. Измерение расстояния между людьми

Настройте счетчики для подсчета лиц, силуэтов и автомобилей на подключенных камерах. Вы также можете настроить счетчики на измерение расстояния между силуэтами. Возможности счетчиков можно использовать в различных ситуациях, например, для подсчета людей в очередях и зонах ожидания, мониторинга общественных собраний, предотвращения скопления людей, обеспечения соблюдения санитарных правил, обнаружение автомобильных пробок и т. д.

Управление областями

Создайте области, чтобы контролировать присутствие в них людей по заданным правилам и расписаниям. Возможные варианты использования: предотвращение длинных очередей в торговых точках, предотвращение краж на предприятиях в нерабочее время, контроль опасных зон, учет рабочего времени.

Анализ людей

FindFace Multi предоставляет набор инструментов для анализа людей:

  1. Анализируйте социальные взаимодействия. Изучите круг людей, с которыми человек контактировал.

  2. Задействуйте аналитику ‘Знай своего клиента’ (KYC). Это аналитика по количеству посетителей, их полу, среднему возрасту, наиболее часто посещаемым зонам и характеру посещений (первое посещение или возвращение). Подробнее.

Работа в штатном режиме

  1. Идентифицируйте обнаруженные на видеоизображении объекты, проверяя их в реальном времени на совпадение с объектами из списков наблюдения. Работайте с историей событий, используя различные фильтры.

  2. Работайте с эпизодами. Эпизод — это набор событий идентификации, в которых фигурируют объекты одного происхождения (изображения лица и силуэта, принадлежащие одному человеку, и изображения одного автомобиля), обнаруженные в течение определенного периода времени. Поскольку информация о событиях отображается на вкладке События в произвольном порядке, обработка большого количества разнородных событий может быть делом затруднительным и неэффективным. С функцией Эпизоды, система использует искусственный интеллект для группировки входящих событий на основе времени обнаружения и схожести объектов. Это позволяет с легкостью обрабатывать разнородные события даже в больших количествах.

  3. Ищите объекты в базе обнаруженных объектов и картотеке. Подробнее.

  4. Ищите в архивных видео объекты из списков наблюдения.

  5. Сравнивайте объекты вручную, чтобы проверить их на совпадение.

  6. Стройте детализированные отчеты на события распознавания объектов, эпизоды, события поиска, кластеры, камеры, картотеку, аналитику KYC, журнал действий пользователей, области.

Базовое обслуживание системы

  1. Настройте автоматическое удаление старых событий, эпизодов, полных кадров и других старых данных.

  2. При необходимости вручную удалите старые данные.

  3. Регулярно создавайте резервную копию базы данных.

  4. Поддерживайте безопасность системы, анализируя журнал действий пользователей.

Больше возможностей

  1. Настройте вебхуки для автоматической отправки уведомлений об определенных событиях, эпизодах, записях счетчика и областях на заданный URL-адрес. При наступлении нужного события FindFace Multi отправит HTTP-запрос на URL-адрес, указанный в настройках вебхука. Вебхуки можно использовать для решения разнообразных задач, например, для уведомления пользователя об определенном событии, вызова определенных действий на целевом веб-сайте, при решении задач безопасности, таких как удаленное автоматическое управление доступом и др. Подробнее.

  2. Задействуйте функции FindFace Multi через HTTP API.

  3. Ознакомьтесь со списком наших партнерских интеграций.

  4. Интегрируйте периферийное устройство.

См.также

Основы веб-интерфейса

Работа с FindFace Multi выполняется через веб-интерфейс. Для того чтобы отобразить веб-интерфейс, в адресной строке браузера введите базовый адрес веб-интерфейса и пройдите авторизацию.

Примечание

Базовый адрес задается при установке FindFace Multi.

Важно

Для первого входа в систему после развертывания FindFace Multi используйте учетную запись администратора, созданную при установке. Для создания других пользователей см. раздел Управление пользователями.

Совет

Поднимите безопасность своей системы на новый уровень, используя аутентификацию по лицу.

Язык веб-интерфейса

Для того чтобы переключить язык системы, перейдите в меню Настройки -> Внешний вид.

appearance_ru

Примечание

По умолчанию в веб-интерфейсе для выбора доступны только английский и русский языки. Другие языки предоставляются по запросу (support@ntechlab.com) и добавляются в систему через файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

См.также

Добавление пользовательского языка

Управление видеокамерами. Видеомагнитофон

Для настройки видеомониторинга объектов добавьте камеры в FindFace Multi, сгруппировав их c учетом расположения.

Примечание

Права на создание групп камер и камер настраиваются в разрешениях пользователя (см. Управление пользователями).

В этой главе:

Создание группы камер

Совет

В системе доступна группа камер по умолчанию.

Для создания группы камер выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Группы камер.

  2. Нажмите +.

    create_camera_group_ru

  3. На вкладке Информация, введите имя группы и при необходимости комментарий к ней.

    camera_group_ru

  4. Если вам нужно выделить определенный экземпляр findface-video-worker для обработки видеопотоков с данной группы камер, создайте или выберите из уже созданных одну или несколько меток.

    Примечание

    Для того чтобы завершить выделение, перечислите метки в файле конфигурации /etc/findface-video-worker-gpu.ini (/etc/findface-video-worker-cpu.ini). Подробнее см. Привязка группы камер к экземпляру findface-video-worker.

  5. Если события от камер, принадлежащих одной группе, требуется дедуплицировать, т. е. исключить одинаковые события, поставьте флажок Дедуплицировать события и задайте в секундах интервал дедупликации (интервал, с которым события проверяются на уникальность).

    Предупреждение

    Используйте дедупликацию очень осторожно. Если камеры из одной группы наблюдают разные сцены, некоторые объекты могут быть пропущены. Подробнее см. Дедупликация событий.

  6. По умолчанию на всех группах камер в системе используется универсальный порог срабатывания. Для того чтобы установить индивидуальный порог для группы камер, поставьте флажок Порог срабатывания и укажите нужное пороговое значение.

    Важно

    Для большинства случаев распознавания лиц значение, установленное по умолчанию для универсального порога срабатывания, является оптимальным. Не рекомендуется самостоятельно менять его. Обязательно предварительно проконсультируйтесь с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

  7. Поставьте флажок Активная.

  8. Нажмите Сохранить.

  9. На вкладке Разрешения назначьте права на работу с группой камер, указав, пользователям с какими ролями разрешено изменять/просматривать ее настройки.

    camera_group_permissions_ru

  10. Нажмите Сохранить.

Добавление камеры

Для добавления камеры в группу выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Камеры.

  2. Нажмите +.

    create_camera_ru

  3. На вкладке Настройки -> Основное введите общие данные камеры:

    camera_ru

    • Укажите имя камеры.

    • Добавьте камеру в группу.

    • Укажите URL камеры (Видеопоток). Если вы используете камеру ONVIF, выберите ее из списка обнаруженных устройств для автоматической загрузки доступных настроек и видеопотоков.

      Примечание

      Вы также можете использовать объект типа камера для интеграции периферийного устройства. Подробнее.

    • При необходимости добавьте комментарий.

    • Поставьте флажок Активная.

  4. На вкладке Настройки -> Дополнительное выполните тонкую настройку камеры:

    camera_advanced_ru

    • Поставьте флажки для тех детекторов, которые нужно активировать для данной камеры: лица, силуэты, автомобили.

    • При необходимости измените ориентацию видео.

      Важно

      Вращение потока выполняется на стороне сервера findface-security средствами постобработки. Это может негативно сказаться на производительности. Рекомендуем по возможности делать вращение потока на стороне камеры.

    • Время ожидания ответа на запрос: Таймаут в миллисекундах отправки на сервер обнаруженных объектов.

    • Получать временные метки из потока: Поставьте флажок, чтобы отправлять на сервер временные метки, полученные из потока. Снимите флажок, чтобы отправлять текущие дату и время.

    • Прибавлять к временным меткам: Прибавлять указанное количество секунд к временным меткам из потока.

    • Формат FFMPEG: Передать формат FFMPEG (mxg, flv, и т. д.), если он не может быть автоматически определен.

    • Опции FFMPEG: Опции FFMPEG для видеопотока. Задаются массивом строк ключ=значение, например, “rtsp_transport=tcp ss=00:20:00”.

    • Минимальная интенсивность движения: Минимальная интенсивность движения, которая будет регистрироваться детектором движения.

    • Проверять SSL-сертификат: Поставьте флажок, чтобы проверять SSL-сертификат сервера при отправке на него объектов через https. Снимите флажок, если вы используете самоподписанный сертификат.

  5. (Опционально) На вкладке Геопозиция укажите географические координаты камеры.

    camera_geo_ru

  6. На вкладке Аналитика укажите настройки детектора объектов каждого типа.

    camera_analytics_ru

    • Минимальное качество изображения объекта: Минимальное качество изображения объекта для детекции. Не меняйте значение по умолчанию без предварительной консультации с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

    • Минимальный размер объекта: Минимальный размер объекта в пикселях для отправки на сервер.

    • Максимальный размер объекта: Максимальный размер объекта в пикселях для отправки на сервер.

    • Качество сжатия: Качество сжатия полного кадра для отправки.

    • Буферный режим. Отправлять для объекта один кадр наилучшего качества.

    • Временной интервал: Временной интервал в миллисекундах (целое или десятичное число), в течение которого в режиме реального времени выбирается лучший кадр с объектом.

    • Отправлять первый объект сразу: Поставьте флажок, чтобы отправлять первое изображение объекта из трека сразу, как только фильтры по качеству/размеру/региону интереса пройдены, не дожидаясь окончания первого Временного интервала. Способ отправки последующих изображений объекта зависит от установленного значения Отправлять лучший кадр. Снимите флажок, чтобы отправлять первое изображение объекта из трека только после окончания первого Временного интервала.

    • Отправлять лучший кадр: Поставьте флажок, чтобы отправлять лучший кадр в каждом Временном интервале в режиме реального времени. Снимите флажок, чтобы отправлять лучший кадр, только если его качество улучшилось по сравнению с предыдущим отправленным кадром.

  7. Нажмите Сохранить изменения.

  8. При необходимости укажите регион слежения в поле зрения камеры (Настройки -> Область слежения) и зоны детекции (Области интереса) для каждого типа объектов. Нажмите Сохранить изменения.

    camera_tracking_ru

    camera_zone_ru

Мониторинг работы камер

Мониторинг работы камер выполняется на вкладке Камеры.

monitor_cameras_ru

Статусы камер:

  • Зеленый: идет обработка видеопотока с камеры, проблем не обнаружено.

  • Желтый: камера работает менее 30 секунд или имеют место одна или несколько ошибок при отправке объектов.

  • Красный: камера не работает.

  • Серый: камера отключена.

Совет

Вы можете настроить отображение желтого и красного статусов на основании доли пропущенных кадров и доли неудачных отправок объектов на сервер. Для этого измените следующие параметры в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py:

sudo vi /etc/findface-security/config.py

FFSECURITY = {
    ...
    # max camera frames_dropped percent
    'MAX_CAMERA_DROPPED_FRAMES': {'yellow': 0.1, 'red': 0.3},
    # max camera objects_failed percent
    'MAX_CAMERA_FAILED_FACES': {'yellow': 0.1, 'red': 0.3},
    ...
}

Каждая камера связана с так называемым job-заданием, задачей на обработку видео, содержащей параметры конфигурации и данные видеопотока, которая назначается определенному экземпляру findface-video-worker. Данная задача может быть перезапущена.

Для перезапуска job-задания откройте настройки камеры и нажмите на кнопку Перезапустить. При этом количество ошибок будет обнулено.

При большом количестве камер в системе используйте следующие фильтры:

  • Группы камер,

  • Активный,

  • Статус.

Для каждой камеры предоставляется полная статистика: продолжительность текущей сессии обработки, количество отправленных объектов, количество объектов, обработанных с ошибками после последнего перезапуска job-задания, количество пропущенных кадров и другие данные. Для просмотра этих данных нажмите на камеру и перейдите на вкладку О камере.

camera_view_ru

Видеомагнитофон

Включение видеозаписи с камеры

Если Видеомагнитофон развернут и настроен, в основных настройках камер появится флажок Включить запись. Установите этот флажок, чтобы включить запись видеофрагментов с камеры и отправку их в Видеомагнитофон для дальнейшей обработки.

camera_recording_ru

Просмотр видео с камеры в видеоплеере

При определенных настройках при нажатии на предварительный просмотр камеры вместо статического кадра открывается видеоплеер, транслирующий видео с камеры в режиме реального времени.

camera_player_click_ru

player_ru

Видеоплеер имеет интуитивно понятный дизайн. Предоставляются следующие возможности:

  1. Прямая трансляция с камеры.

  2. Просмотр записанных с камеры видеофрагментов. Фрагменты будут отмечены на временной шкале фиолетовым цветом. Чтобы быстро переключиться с просмотра архивного видео на прямую трансляцию с камеры, нажмите кнопку Live.

  3. Визуальная индикация моментов, соответствующих событиям с лицами или автомобилями (если данный функционал активен), в виде цветных маркеров на временной шкале. События без совпадений отмечаются розовым цветом, а с совпадениями — салатовым.

    Примечание

    Данная функция является опциональной и должна быть предварительно настроена. См. Настройка Видеомагнитофона.

    Важно

    Время на временной шкале отображается в часовом поясе зрителя. Например, если событие произошло в 14:00 в Абу-Даби, для зрителя в Париже его метка будет стоять на 12:00.

  4. Перемещение в прошлое и будущее по временной шкале с возможностью увеличения и уменьшения ее масштаба.

    Совет

    По временной шкале можно перемещаться с помощью кнопок < / > или водя курсором по временной шкале с зажатой правой кнопкой мыши.

    Совет

    Для увеличения и уменьшения масштаба используйте кнопки + / - или колесико мыши.

  5. Экспорт выбранных клипов.

См.также

Настройка мониторинга объектов и картотеки

FindFace Multi обеспечивает видеомониторинг следующих объектов:

  • человеческое лицо

  • человеческий силуэт

  • автомобиль/транспортное средство

Мониторинг объектов реализован посредством совокупности встроенных и пользовательских списков наблюдения, например, Разыскивается, VIP и т. п., и картотеки. Вы можете создать столько пользовательских списков наблюдения, сколько необходимо.

Картотека содержит два типа карточек:

  • карточка человека: содержит данные о человеке, такие как изображения его лица и силуэта, имя и связанные файлы.

  • карточка автомобиля: содержит связанные с автомобилем данные, такие как изображения автомобиля и регистрационный номер.

Каждая карточка входит в один или несколько списков наблюдения. Для того чтобы поставить человека/автомобиль на видеомониторинг, необходимо активировать соответствующий список наблюдения.

Для автоматического создания большого количества карточек используйте функционал пакетной загрузки.

В этом разделе:

Мониторинг незарегистрированных объектов

Базовая конфигурация FindFace Multi уже содержит предустановленный список наблюдения, предназначенный для мониторинга незарегистрированных в системе объектов, т. е. объектов, для которых отсутствуют совпадения с картотекой. Данный список наблюдения не может быть удален из системы. Для редактирования настроек списка, перейдите на вкладку Настройки. Выберите Списки наблюдения и щелкните Unmatched в таблице.

unmatched_ru

Создание списка наблюдения

Для создания пользовательского списка наблюдения выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Списки наблюдения.

  2. Нажмите +.

    create_list_ru

  3. В палитре Метка выберите цвет, который будет использоваться в оповещениях о событиях распознавания из данного списка. Правильно выбранный цвет повышает быстроту реагирования оператора на событие.

    list_ru

  4. Введите название списка наблюдения. При необходимости добавьте комментарий.

  5. Выберите группу камер, которая будет использоваться для мониторинга списка наблюдения. Если группа камер не выбрана, список наблюдения будет отслеживаться всеми активными камерами в системе.

  6. Поставьте флажок Требовать подтверждение, если для данного списка оператор должен в обязательном порядке подтвердить принятие события.

  7. При необходимости включите звук при появлении события для данного списка.

  8. По умолчанию ко всем спискам наблюдения в системе применяется универсальный порог срабатывания. Для того чтобы задать индивидуальный порог для списка наблюдения, поставьте флажок Порог срабатывания и укажите нужное значение.

    Важно

    Для большинства случаев распознавания лиц значение, установленное по умолчанию для универсального порога срабатывания, является оптимальным. Не рекомендуется самостоятельно менять его. Обязательно предварительно проконсультируйтесь с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

  9. Поставьте флажок Активный.

  10. Нажмите Сохранить.

  11. На вкладке Разрешения назначьте права на список наблюдения, указав роли пользователей, которые смогут изменять/просматривать его настройки.

    list_permissions_ru

  12. Нажмите Сохранить.

Создание карточки человека

Для того чтобы создать карточку человека вручную, выполните следующие действия:

Важно

Для того чтобы иметь возможность прикреплять изображения силуэта к карточке человека, необходимо включить функцию детектирования силуэтов.

  1. В веб-интерфейсе перейдите на вкладку Карточки.

  2. Нажмите Люди.

  3. Нажмите +.

    create_person_card_ru

  4. Добавьте изображения лица/силуэта человека. Поддерживаемые форматы: WEBP, JPG, BMP, PNG.

    Важно

    Лицо или силуэт на изображении должны быть надлежащего качества, т. е. в положении, близком к фронтальному. Расстояние между зрачками на изображении лица: 60 px. При несоответствии фотографии требованиям будет выведено сообщение с описанием ошибки.

    person_card_ru

  5. Прикрепите имеющие отношение к делу файлы.

  6. Введите имя карточки. При необходимости добавьте комментарий.

  7. Из раскрывающегося списка Списки наблюдения выберите список, в который нужно добавить карточку (или несколько списков, по очереди).

  8. Поставьте флажок Активная. Если карточка неактивна, она не будет использоваться для мониторинга.

  9. Нажмите Сохранить.

    Примечание

    Если похожая карточка уже существует в картотеке, вам будут доступны следующие действия:

    • добавление объектов из новой карточки в уже существующую и отмена создания новой карточки

    • создание новой карточки

    • отмена создания карточки

Создание карточки автомобиля

Важно

Для того чтобы карточки автомобилей были доступны для создания, необходимо включить функцию детектирования автомобилей.

Для того чтобы создать карточку автомобиля вручную, выполните следующие действия:

  1. В веб-интерфейсе перейдите на вкладку Карточки.

  2. Нажмите Автомобили.

  3. Нажмите +.

    create_car_card_ru

  4. Добавьте изображения автомобиля. Поддерживаемые форматы: WEBP, JPG, BMP, PNG.

    car_card_ru

  5. Прикрепите имеющие отношение к делу файлы.

  6. Введите имя карточки. При необходимости добавьте комментарий.

  7. При необходимости укажите номер автомобиля.

  8. Из раскрывающегося списка Списки наблюдения выберите список, в который нужно добавить карточку (или несколько списков, по очереди).

  9. Поставьте флажок Активная. Если карточка неактивна, она не будет использоваться для мониторинга.

  10. Нажмите Сохранить.

    Примечание

    Если похожая карточка уже существует в картотеке, вам будут доступны следующие действия:

    • добавление объектов из новой карточки в уже существующую и отмена создания новой карточки

    • создание новой карточки

    • отмена создания карточки

Просмотр сопоставленных кластеров

Важно

Для того чтобы иметь возможность просматривать сопоставленные кластеры, необходимо включить кластеризацию соответствующих типов объектов.

В процессе работы система может дополнять карточки совпадающими с ними кластерами.

Для просмотра кластера, сопоставленного с человеком или автомобилем, откройте нужную карточку и перейдите в ней на вкладку Изображения кластера.

card_clusters_ru

В карточке человека вы увидите сопоставленный кластер лиц и кластер силуэтов. Сопоставленный кластер изображений автомобиля появится в карточке автомобиля.

Связи карточки

Вы можете установить связи между карточками путем создания общей категории, к которой они относятся. Например, категория «Домохозяйство» может включать в себя всех членов семьи и их транспортные средства.

Карточку можно отнести к любому количеству категорий.

Для того чтобы установить связь карточки с категорией, выполните следующие действия:

  1. Откройте карточку для редактирования, щелкнув по ней в списке. Перейдите на вкладку Связи.

  2. Нажмите Создать новую связь.

    create_card_relations_ru

  3. В поле Имя связи введите название категории. Если в системе уже существуют соответствующие категории, вы сможете увидеть их и выбрать одну из них после того, как начнете вводить название.

    card_relations_ru

  4. В поле Луч связи опишите связь между карточкой и категорией.

  5. Если есть другая карточка, относящаяся к той же категории, вы можете оперативно добавить ее в этом же окне. Выполните следующие действия:

    1. Поставьте флажок Связать с другой карточкой.

    2. Выберите тип карточки: Человек или Автомобиль.

    3. Начните вводить имя карточки в одноименном поле. В результате система автоматически предложит карточки с соответствующими именами. Выберите одну из них.

    4. В поле Луч связи опишите связь между карточкой и категорией.

  6. Нажмите Сохранить. Созданные связи отобразятся на вкладке Связи и в списке карточек.

    card_relations_list_ru

    card_relations_hover_ru

Примечание

При наличии нескольких карточек, относящихся к одной категории, повторите данную пошаговую инструкцию в отношении их всех.

Пакетная загрузка карточек

Для создания большого количества карточек используйте функционал пакетной загрузки. Выполните следующие действия:

Совет

Если количество загружаемых фотографий превышает 10000, используйте пакетную загрузку через консоль. В текущей версии такая загрузка доступна только для лиц.

Важно

Поддерживаемые форматы: WEBP, JPG, BMP, PNG.

Важно

Лицо или силуэт на изображении должны быть надлежащего качества, т. е. в положении, близком к фронтальному. Расстояние между зрачками на изображениях лиц: 60 px. При несоответствии фотографии требованиям будет выведено сообщение с описанием ошибки.

  1. В веб-интерфейсе перейдите на вкладку Карточки.

  2. Нажмите Люди или Автомобили, в зависимости от типа карточек, которые вы добавляете.

  3. Нажмите +.

  4. Нажмите Попробуйте пакетную загрузку карточек.

    batch_upload_ru

  5. Для карточек людей укажите подлежащие детектированию объекты: лица или силуэты.

  6. Выберите фотографии для загрузки пофайлово или укажите каталог с фотографиями.

    configure_upload_ru

  7. Имена файлов с фотографиями можно использовать как основу для имен и/или комментариев в создаваемых карточках. Выберите нужный вариант(ы). Затем настройте правило формирования имени и/или комментария, добавив пользовательский префикс и/или постфикс к имени файла.

    Совет

    Во избежание слияние 3-х слов в одно, используйте символ подчеркивания или пробел в префиксе и постфиксе.

  8. Из раскрывающегося списка Списки наблюдения выберите список (или несколько списков, по очереди), в который следует добавить создаваемые карточки.

  9. В параметре Параллельная загрузка задайте количество потоков загрузки фотографий. Чем больше потоков, тем быстрее будет завершена загрузка, однако также потребуется и большее количество ресурсов.

  10. Из раскрывающегося списка Групповая фотография выберите, как должна поступить система при наличии нескольких объектов на фотографии: отклонить фотографию, загрузить самый большой объект, загрузить все объекты.

  11. Для запуска пакетного создания карточек нажмите на кнопку Старт.

    Важно

    Для просмотра лога пакетной загрузки нажмите на кнопку Журналы. Затем при необходимости можно скачать лог в формате .csv.

    batch_upload_log_ru

Фильтры карточек

Все созданные в FindFace Multi карточки отображаются на вкладке Карточки. Используйте следующие фильтры, чтобы отфильтровать их:

На вкладке Люди (карточки людей):

  • Имя карточки: фильтровать карточки по имени.

  • Списки наблюдения: отобразить карточки, включенные в выбранные списки наблюдения.

  • Лица: фильтровать карточки по наличию изображения лица во вложении.

  • Силуэты: фильтровать карточки по наличию изображения силуэта во вложении.

  • Заполнение: отобразить карточки в зависимости от того, являются ли они автоматически сгенерированными (незаполненными) или заполненными. Подробнее см. раздел Автокарточки и заполненные карточки.

  • ID: отобразить карточку с определенным ID.

На вкладке Автомобили (автомобильные карточки):

  • Имя карточки: фильтровать карточки по имени.

  • Регистрационный номер: фильтровать карточки по регистрационному номеру автомобиля.

  • Списки наблюдения: отобразить карточки, включенные в выбранные списки наблюдения.

  • Автомобили: фильтровать карточки по наличию изображения автомобиля во вложении.

  • Заполнение: отобразить карточки в зависимости от того, являются ли они автоматически сгенерированными (незаполненными) или заполненными.

  • ID: отобразить карточку с определенным ID.

Вы можете отсортировать карточки в списке по ID.

filter_card_ru

Очистка картотеки

Вы можете очистить картотеку в один клик. Для этого перейдите на вкладку Настройки. Выберите Списки наблюдения. Нажмите Удалить все карточки.

card_delete_ru

Отключение создания событий для определенных объектов

Иногда при мониторинге необходимо пропускать определенные объекты. Один из самых распространенных случаев — это объекты на рекламных носителях, расположенные в поле зрения камеры. Постоянно обнаруживаемые системой, они могут с легкостью переполнить ленту событий и базу данных.

Для того чтобы этого не произошло, выполните следующие действия:

  1. Создайте список наблюдения для хранения объектов, не подлежащих детектированию. В его настройках установите флажок Не создавать событий.

    excluded_ru

  2. Для каждого такого объекта создайте карточку и добавьте ее в созданный список наблюдения.

Автокарточки и заполненные карточки

В зависимости от способа создания выделяют автоматически сгенерированные (автокарточки) и заполненные карточки.

Автокарточки

Автокарточки создаются системой автоматически для кластеров, не имеющих совпадений в картотеке.

Примечание

По умолчанию создание автокарточек отключено. Чтобы включить его, установите 'CREATE_AUTO_CARDS': True в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py и перезапустите findface-security.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

# create auto cards for unmatched clusters
'CREATE_AUTO_CARDS': True,

sudo systemctl restart findface-security.service

На вкладке Основное в автокарточках нет загруженных изображений, поэтому такие карточки также называют незаполненными.

К незаполненным карточкам не применяются следующие фильтры:

  • Лица -> Только с лицами

  • Силуэты -> Только с силуэтами

  • Автомобили -> Только с автомобилями

Заполненные карточки

В противоположность автокарточкам, в заполненных карточках есть загруженные изображения лица и силуэта человека или изображение автомобиля.

Для того чтобы разделить автокарточки и заполненные карточки в картотеке, используйте фильтр Заполнение.

Для того чтобы сделать автокарточку заполненной, загрузите в нее изображение того же объекта и измените имя карточки.

Счетчики лиц, силуэтов и машин. Определение дистанции

Важно

Для подсчета человеческих силуэтов или автомобилей нужно предварительно включить детектирование силуэтов или машин.

FindFace Multi позволяет подсчитывать лица, силуэты и автомобили на подключенных камерах. Данную функциональность можно использовать в различных целях, например, для подсчета людей в очередях и зонах ожидания, мониторинга общественных собраний, предотвращения скопления людей, определение пробок на дорогах и т. д.

Метод подсчета основан на временных срезах. Это означает, что счетчик считает лица, силуэты и машины на статических скриншотах, которые делаются с заданным интервалом. Счетчик показывает, как количество лиц и силуэтов меняется со временем.

Вы можете вести подсчет лиц/силуэтов/автомобилей на каждой отдельной камере или же совместно на всех выбранных камерах.

В этом разделе:

Создание счетчика

Для создания счетчика выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Счетчики.

  2. Нажмите +.

    create_counter_ru

  3. Укажите имя счетчика.

  4. Выберите одну или несколько групп камер для подсчета.

    Совет

    По умолчанию подсчет будет проводится по всем камерам в указанных группах. При необходимости вы можете отключить подсчет по определенным камерам.

  5. Задайте интервал в секундах между двумя последовательными скриншотами, используемыми для подсчета лиц и силуэтов.

  6. Установите флажок Определение лиц для подсчета лиц.

  7. Установите флажок Определение силуэтов для подсчета силуэтов. Детектирование силуэтов должно быть включено.

  8. Установите флажок Определение автомобилей для подсчета автомобилей. Детектирование автомобилей должно быть включено.

  9. Установите флажок Определение дистанции для измерения расстояния между силуэтами. Данный флажок доступен в том случае, если установлен флажок Определение силуэтов.

  10. Убедитесь, что для счетчика установлен флажок Активный.

  11. Нажмите Сохранить.

    counter_ru

  12. (Опционально) Перейдите на вкладку Области интереса, чтобы задать регион отслеживания лиц и силуэтов в поле зрения камер(ы).

    counter_roi_ru

Калибровка счетчика для определения дистанции

Если включено Определение дистанции, необходимо выполнить калибровку счетчика.

Для калибровки счетчика:

  1. Попросите человека встать перед выбранной камерой в полный рост.

  2. Попросите пройти по зоне, фиксируемой камерой, по которой в дальнейшем будут рассчитываться расстояния. Для достижения наилучшего качества человек должен ходить по ровной поверхности.

  3. Введите период калибровки счетчика (от 15 до 300 секунд) и нажмите Откалибровать счетчик.

Если нужно откалибровать счетчик для нескольких камер, выполните шаги 1-3 для каждой камеры, выбранной в поле Камеры.

Если результат калибровки вас не удовлетворил, нажмите Удалить калибровку и выполните калибровку еще раз.

График счетчика

Для того чтобы увидеть график счетчика за последние час, сутки или неделю, перейдите на вкладку График в настройках счетчика.

counter_chart_ru

Мониторинг работы счетчиков

Мониторинг работы счетчиков выполняется на вкладке Счетчики.

monitor_counters_ru

Статусы счетчиков:

  • Зеленый: счетчик работает без ошибок, или количество ошибок не превышает допустимого порогового значения.

  • Желтый: количество ошибок превышает пороговое значение.

  • Красный: количество ошибок является критическим.

  • Серый: счетчик отключен.

Совет

Вы можете настроить желтый и красный статусы на основании доли неудачных записей, а также изменить продолжительность временного окна между двумя последовательными проверками состояния счетчика. Для этого отредактируйте следующие параметры в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py:

sudo vi /etc/findface-security/config.py

FFSECURITY = {
    ...
    # Counter health status config:
    # max percent of camera records with errors
    'MAX_COUNTER_ERROR_RECORDS': {'yellow': 0.3, 'red': 0.5},
    # time window for computing health status (in seconds)
    'COUNTER_HEALTH_STATUS_TIME_WINDOW': 30,
    ...
}

Работа с записями счетчика

Статические скриншоты, которые делаются счетчиком, с количеством обнаруженных лиц, силуэтов и машин, сохраняются как т.н. записи счетчика. Если вы включили для счетчика измерение расстояний, каждая запись также будет содержать минимальное, среднее и максимальное обнаруженные расстояния в метрах.

Если счетчик работает с ошибками, система будет создавать пустые записи с сообщением об ошибке.

Для просмотра записей счетчика перейдите на вкладку Счетчики. В соответствующей счетчику строке нажмите на любой столбец, кроме ID (ведет в настройки счетчика).

counter_records_ru

Вы можете увеличить скриншот, нажав на него. Если включено определение дистанции, на скриншоте будут зафиксированы прямоугольники вокруг силуэтов и расстояние между ними.

counter_scale_ru

Для работы с записями счетчика используйте следующие фильтры:

  • Счетчик

  • Камеры

  • Группы камер

  • Период времени

  • Количество лиц в записи

  • Количество силуэтов в записи

  • Количество автомобилей в записи

  • ID записи

  • Минимальная дистанция

  • Максимальная дистанция

  • Средняя дистанция

Настройка вебхука для счетчика

Для того чтобы автоматизировать процесс сбора статистики по счетчику, настройте вебхук на срабатывание при определенном количестве лиц, силуэтов и автомобилей в записи счетчика.

См.также

Настройка счетчиков

Для настройки счетчиков откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и измените следующие параметры:

  • COUNTERS_DEDUP_OPTIONS: набор опций, которые позволяют избежать дублирования объектов при подсчете в многокамерных счетчиках, т. е. ситуации, когда один и тот же объект считается на нескольких камерах одновременно, что ведет к чрезмерно завышенному результату подсчета. Для каждого типа объектов доступны две опции (face, body, car): enabled - включает дедупликацию объектов, threshold - определяет порог схожести, при котором объекты считаются дубликатами.

  • COUNTERS_SAVE_FULLFRAME определяет параметры сохранения полных кадров при работе счетчиков: always (всегда), detect - сохранять, только если были обнаружены лица, силуэты или автомобили, never (никогда).

  • COUNTERS_FULLFRAME_JPEG_QUALITY: качество JPEG полных кадров,

  • COUNTERS_THUMBNAIL_JPEG_QUALITY: качество JPEG миниатюр.

  • COUNTERS_ROI_INTERSECTION_THRESHOLD: требуемый процент пересечения между прямоугольником вокруг объекта (bbox) и областью интереса, определенной для счетчика.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

# deduplicate objects on multi-camera counters
 'COUNTERS_DEDUP_OPTIONS': {
     'face': {
         'enabled': False,
         'threshold': 0.723,  # model: [kiwi_320]
     },
     'body': {
         'enabled': False,
         'threshold': 0.65,  # model: [andariel]
     },
     'car': {
         'enabled': False,
         'threshold': 0.65,  # model: [alonso]
     },
},
# counters full frame saving options:
# `always` - save always
# `detect` - save only if faces or bodies have been detected
# `never` - never save full frames
'COUNTERS_SAVE_FULLFRAME': 'always',
'COUNTERS_FULLFRAME_JPEG_QUALITY': 75,
'COUNTERS_THUMBNAIL_JPEG_QUALITY': 75,
# required percentage of bbox intersection with ROI
'COUNTERS_ROI_INTERSECTION_THRESHOLD': 0.75,
...

После внесения изменений обязательно перезапустите сервис findface-security.

sudo systemctl restart findface-security.service

Управление областями

Важно

Для того чтобы использовать функциональность областей, предварительно включите обнаружение силуэтов.

FindFace Multi позволяет отслеживать присутствие людей на камерах в определенных областях по заданным правилам и расписаниям. Как только система обнаруживает, что ситуация в области соответствует правилу, она создает так называемую активацию области.

Области — отличный инструмент для решения таких задач, как предотвращение длинных очередей в торговых точках, предотвращение краж на предприятиях в нерабочее время, контроль опасных зон, учет рабочего времени и многих других.

В этом разделе:

Создание области

Для создания области выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Области.

  2. Нажмите +.

    create_area_ru

  3. Укажите название области.

    area_ru

  4. Выберите одну или несколько камер для мониторинга области.

    Совет

    Вы можете создать несколько областей на одной и той же камере для мониторинга физической области по разным правилам и расписаниям.

  5. Укажите область интереса в поле зрения камер(ы).

    area_roi_ru

    Примечание

    Используйте следующие кнопки:

    • rectangle: начертить прямоугольник

    • polygon: начертить многоугольник по точкам

    • delete_button: удалить созданную область

  6. Настройте условие активации области:

    • Менее чем: область будет активирована, если количество человек в течение определенного времени будет меньше порогового.

    • Более чем: область будет активирована, если количество человек в течение определенного времени будет больше порогового.

    • Количество человек: пороговое количество человек.

    • Длительность: минимальный период времени в секундах, в течение которого должно выполняться условие срабатывания, чтобы область активировалась. В течение этого периода количество человек должно быть больше/меньше порогового значения.

      Примечание

      Например, условие Более чем 5 Продолжительность 30, примененное к кассе, приводит к активации области, если более пяти покупателей более 30 секунд стоят в очереди.

    • Расписание: создайте одно или несколько расписаний мониторинга. Укажите дни недели и время, в течение которого область будет под наблюдением. Если расписание не задано, наблюдение будет постоянным.

      Примечание

      Если ситуация в области продолжает соответствовать условию активации после планового периода мониторинга, область будет оставаться активной, пока данная ситуация не завершится.

  7. Нажмите Сохранить.

Редактирование области

Чтобы открыть настройки области, нажмите на столбец ID в списке областей.

area_edit_ru

Работа с активациями области

Как только ситуация в области начнет соответствовать условию срабатывания, система активирует область. Для просмотра списка активаций области перейдите на вкладку Области. В соответствующей области строке нажмите на любой столбец, кроме ID (ведет в настройки области).

area_activations_ru

При необходимости примените к списку активаций следующие фильтры:

  • Количество обнаруженных в области людей (от/до)

  • Продолжительность срабатывания (от/до)

  • Дата и время создания активации (от/до)

Нажмите на активацию, чтобы просмотреть записи в ней. Записи представляют собой скриншоты с соответствующей камеры области, которые сохраняются вместе с данными о количестве людей и меткой времени.

activation_records_ru

Примечание

Записи сохраняются с 10-секундным интервалом на протяжении всего периода срабатывания.

Отфильтруйте список записей, используя следующие критерии:

  • Количество людей в записи (от/до)

  • Метка времени записи (от/до)

Отчеты о рабочем времени по областям

См. Отчеты.

Настройка вебхука для области

Для того чтобы автоматизировать работу с областями, настройте вебхуки.

Настройка областей

Вы можете настроить параметры сохранения снимков экрана (полных кадров), отображаемых в записях активации областей, и их миниатюр. Также можно включить дедупликацию силуэтов в многокамерных областях, чтобы избежать ситуации, когда один и тот же человек считается на нескольких камерах одновременно. Данная ситуация может привести к чрезмерно завышенному результату подсчета и, как следствие, к ложной активации/отсутствию активации области.

Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и измените следующие параметры:

  • AREA_DEDUP_OPTIONS: набор опций, которые позволяют избежать дублирования силуэтов в многокамерных областях. Доступны две опции: enabled - включает дедупликацию силуэтов, threshold - определяет порог схожести, при котором силуэты считаются дубликатами.

  • AREAS_SAVE_FULLFRAME определяет сохранение полных кадров в записях активаций: always (всегда), never (никогда).

  • AREAS_THUMBNAIL_JPEG_QUALITY: качество JPEG миниатюр.

  • AREAS_FULLFRAME_JPEG_QUALITY: качество JPEG полных кадров.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

...
# deduplicate objects on multi-camera areas
'AREA_DEDUP_OPTIONS': {
    'enabled': False,
    'threshold': 0.65,  # model: [andariel]
},
# areas full frame saving options:
# `always` - save always
# `never` - never save full frames
'AREAS_SAVE_FULLFRAME': 'always',
'AREAS_THUMBNAIL_JPEG_QUALITY': 75,
'AREAS_FULLFRAME_JPEG_QUALITY': 75,
...

После внесения изменений обязательно перезапустите сервис findface-security.

sudo systemctl restart findface-security.service

События и эпизоды распознавания объектов

Результат работы системы по части идентификации объектов на видеоизображении в режиме реального времени отображается на вкладках События и Эпизоды. Помимо работы с текущими событиями идентификации, данные вкладки также предоставляют доступ к истории событий.

Совет

Поиск объекта в списке событий и картотеке выполняется на вкладке Поиск.

Совет

Для идентификации объектов в архивных видео см. Идентификация объектов в офлайн видео.

Работа с событиями

Данный раздел посвящен вкладке События.

Важно

Вы можете включить звуковые уведомления для событий, связанных с конкретными списками наблюдения. В некоторых браузерах для того чтобы воспроизводился звук, вкладка с событиями должна оставаться в фокусе. Чтобы выделить вкладку, откройте ее и щелкните в любом месте страницы.

В этой главе:

Просмотр событий

Как только объект будет обнаружен, вы увидите уведомление в одном из списков событий: Лица, Силуэты или Автомобили, в зависимости от типа объекта.

events_ru

Уведомление может содержать разную информацию в зависимости от того, есть ли совпадение обнаруженного объекта с картотекой:

  • Если совпадение не найдено: нормализованное изображение объекта, дата и время обнаружения объекта, группа камер.

  • Если совпадение найдено: нормализованное изображение объекта, фотография из карточки, имя, степень схожести объектов, комментарий из карточки, список наблюдения, дата и время обнаружения объекта, группа камер.

Важно

Для того чтобы остановить вывод новых уведомлений, нажмите на кнопку pause над списком событий.

К событиям (уведомлениям) в списке можно применить следующие фильтры:

Примечание

Некоторые фильтры из приведенного ниже списка могут быть скрыты, в зависимости от активированного функционала распознавания.

  • Карточка: отображать только события по определенной карточке.

  • Списки наблюдения: отображать только события по определенному списку наблюдения.

  • Совпадения: отображать только события с совпадением объектов/без совпадения объектов или все события.

  • Подтверждено: отображать только принятые/непринятые или все события.

  • Камеры: отображать только события по определенной камере.

  • Группы камер: отображать только события по определенной группе камер.

  • Старт, Конец: отображать только события, случившиеся в определенный период времени.

  • ID видеоархива: отобразить события из видеоархива с определенным ID.

  • ID события: отобразить событие с определенным ID.

  • ID эпизода: отобразить события из эпизода с определенным ID.

  • Лимит: отобразить заданное количество наиболее релевантных событий.

Специальные фильтры для лиц

  • Лучший кадр события: отображать все события трека, только события с кадрами в реальном времени, только одно событие с лучшим кадром по окончанию трека.

  • Возраст: отобразить события с людьми определенного возраста.

  • Пол: отобразить события с людьми заданного пола.

  • Эмоции: отобразить события с заданными эмоциями.

  • Очки: фильтровать события по наличию очков на лице.

  • Борода: фильтровать события по наличию бороды.

  • Liveness: фильтровать события по liveness лица.

  • Медицинская маска: фильтровать события по наличию медицинской маски.

Специальные фильтры для силуэтов

  • Головной убор: отображать только события с людьми в головном уборе заданного типа: шапка/шляпа/кепка, капюшон/платок, без головного убора.

  • Верх одежды: отображать только те события, в которых человек носит одежду верха заданной обобщенной категории: с длинными рукавами, с короткими рукавами, без рукавов.

  • Тип верха одежды: отображать только те события, в которых человек носит одежду верха заданного типа: куртка, пальто, жилет, толстовка, футболка, рубашка, платье.

  • Цвет верха одежды: отображать только события с людьми, одетыми в одежду заданного цвета (верх).

  • Низ одежды: отображать только те события, в которых человек носит одежду низа заданного типа: брюки, юбка, шорты, неопределенный.

  • Цвет низа одежды: отображать только события с людьми, одетыми в одежду заданного цвета (низ).

Специальные фильтры для автомобилей

  • Тип кузова: отобразить события с автомобилями заданного типа кузова.

  • Цвет автомобиля: отобразить события с автомобилями заданного цвета.

  • Страна: отобразить события с автомобилями, зарегистрированными в заданной стране.

  • Регистрационный номер: найти автомобиль с заданным номером.

  • Регион: отобразить события с автомобилями, зарегистрированными в заданном регионе.

  • Марка: фильтровать события по марке автомобиля.

  • Модель: фильтровать события по модели автомобиля.

  • Спецтранспорт: отображать только события с транспортными средствами, принадлежащими заданному типу: полиция, скорая помощь, спасательные службы, такси, прочие.

Карточка события. Принятие события

Для того чтобы перейти в карточку события из списка событий, щелкните в уведомлении по результату распознавания (Нет совпадений или имя из соответствующей карточки).

Карточка содержит ту же информацию, что и уведомление, а также предоставляет возможность принять событие. Для того чтобы это сделать, поставьте флажок Подтверждение события. Нажмите на кнопку Сохранить.

accept_ru

Совет

Если у обнаруженного объекта есть совпадения по картотеке, в соответствующую карточку можно перейти, щелкнув по имени в карточке события.

Совет

Для того чтобы принять все события, нажмите на кнопку check над списком событий.

Примечание

Принятие события может быть автоматизировано для выбранных списков наблюдения.

Отчеты о рабочем времени по событиям

См. Отчеты.

Видеоплеер в уведомлении о событии

Важно

Только при активированной функции Видеомагнитофон.

Если Видеомагнитофон развернут и настроен должным образом, при нажатии на миниатюру события появится видеоплеер, в котором начнется воспроизведение видео с данным событием.

event_player_click_ru

player_ru

Видеоплеер имеет интуитивно понятный дизайн. Подробнее см. Просмотр видео с камеры в видеоплеере.

Эпизоды событий

Данный раздел посвящен вкладке Эпизоды.

См.также

Эпизод — это набор событий идентификации, в которых фигурируют объекты одного происхождения (изображения лица и силуэта одного и того же человека и изображения одного и того же автомобиля), обнаруженные в течение определенного периода времени. Поскольку события на вкладке События отображаются в произвольном порядке, обработка большого количества разнородных событий может быть делом затруднительным и неэффективным. Функция эпизодов позволяет автоматически объединять входящие события на основе времени обнаружения и схожести объектов. Это позволяет с легкостью обрабатывать разнородные события даже в больших количествах.

В этой главе:

Об эпизодах

В жизненном цикле эпизода существует два этапа:

  • LIVE: открытый на данный момент эпизод, в который могут добавлены новые события.

  • Закрытый: закрытый эпизод, добавление событий невозможно.

Эпизоды классифицируются как эпизоды с людьми и эпизоды с автомобилями. Эпизоды с людьми содержат изображения лиц и силуэтов людей, обнаруженные в течение определенного периода времени, а эпизоды с автомобилями содержат изображения автомобилей.

Назначение прав на эпизоды

Пользователь получает уведомление о новом эпизоде, если у него есть права на открывающее этот эпизод событие. Просмотр новых событий в эпизоде также требует соответствующих прав.

Право на событие состоит из прав на соответствующие камеру и список наблюдения.

Примечание

Для просмотра не сопоставленных с карточкой событий вам понадобятся только права на камеру.

Для управления правами на объект Эпизод перейдите в разрешения для соответствующей роли и настройте следующие разрешения:

  • humanepisode: эпизоды с людьми

  • carepisode: эпизоды с автомобилями

Совет

См. Управление пользователями.

episode_permissions_ru

Просмотр эпизодов

Вы можете найти список эпизодов с фильтрами и статистикой на вкладке Эпизоды. Эпизоды сортируются по происхождению объекта: есть эпизоды с людьми и эпизоды с автомобилями.

Событие обнаружения объекта либо добавляется в существующий LIVE-эпизод, либо инициирует создание нового эпизода. Каждому эпизоду присваивается id, который впоследствии можно использовать для фильтрации событий и эпизодов.

episodes_ru

К эпизодам в списке можно применить следующие фильтры:

Примечание

Некоторые фильтры из приведенного ниже списка могут быть скрыты, в зависимости от активированного функционала распознавания.

  • Карточка: отобразить только эпизоды по определенной карточке.

  • Списки наблюдения: отобразить только эпизоды по определенному списку наблюдения.

  • Совпадения: отобразить только эпизоды с совпадением объектов/без совпадения объектов/все эпизоды.

  • Подтверждено: отобразить только принятые/непринятые или все эпизоды.

  • Камеры: отобразить только эпизоды по определенной камере.

  • Группы камер: отобразить только эпизоды по определенной группе камер.

  • Старт, Конец: отобразить только эпизоды, случившиеся в определенный период времени.

  • Количество событий: отобразить эпизоды с заданным количеством событий.

  • ID видеоархива: отобразить эпизоды из видеоархива с определенным ID.

  • ID эпизода: отобразить эпизод с определенным ID.

Специальные фильтры для эпизодов с людьми

  • Возраст: отобразить эпизоды с людьми определенного возраста.

  • Пол: отобразить эпизоды с людьми заданного пола.

  • Эмоции: отобразить эпизоды с заданными эмоциями.

  • Очки: фильтровать эпизоды по наличию очков на лице.

  • Борода: фильтровать эпизоды по наличию бороды.

  • Liveness: фильтровать эпизоды по liveness лица.

  • Медицинская маска: фильтровать эпизоды по наличию медицинской маски.

  • Головной убор: отобразить только эпизоды с людьми в головном уборе заданного типа: шапка/шляпа/кепка, капюшон/платок, без головного убора.

  • Верх одежды: отобразить только те эпизоды, в которых человек носит одежду верха заданной обобщенной категории: с длинными рукавами, с короткими рукавами, без рукавов.

  • Тип верха одежды: отобразить только те эпизоды, в которых человек носит одежду верха заданного типа: куртка, пальто, жилет, толстовка, футболка, рубашка, платье.

  • Цвет верха одежды: отобразить только эпизоды с людьми, одетыми в одежду заданного цвета (верх).

  • Низ одежды: отобразить только те эпизоды, в которых человек носит одежду низа заданного типа: брюки, юбка, шорты, неопределенный.

  • Цвет низа одежды: отобразить только эпизоды с людьми, одетыми в одежду заданного цвета (низ).

Специальные фильтры для эпизодов с автомобилями

  • Тип кузова: отобразить эпизоды с автомобилями заданного типа кузова.

  • Цвет автомобиля: отобразить эпизоды с автомобилями заданного цвета.

  • Страна: отобразить эпизоды с автомобилями, зарегистрированными в заданной стране.

  • Регистрационный номер: найти эпизод с автомобилем с заданным номером.

  • Регион: отобразить эпизоды с автомобилями, зарегистрированными в заданном регионе.

  • Марка: фильтровать эпизоды по марке автомобиля.

  • Модель: фильтровать эпизоды по модели автомобиля.

  • Спецтранспорт: отобразить только эпизоды с транспортными средствами, принадлежащими заданному типу: полиция, скорая помощь, спасательные службы, такси, прочие.

Для просмотра событий эпизода щелкните по нужному эпизоду в списке. Вы будете переправлены на вкладку События с соответствующим ID эпизода в фильтре Эпизод:

episodes_events_ru

Работа с вкладкой События описана в разделе Работа с событиями.

Принятие события и эпизода

Для того чтобы подтвердить эпизод целиком, нажмите Непринятые в списке эпизодов. В результате все события в эпизоде будут автоматически подтверждены, включая события, которые еще не добавлены (в случае эпизода LIVE).

accept_episode_ru

Эпизод также автоматически подтверждается, если вы приняли все события по отдельности.

Фильтрация событий по ID эпизода

Для того чтобы отобразить события по ID эпизода, используйте фильтр id на вкладке Эпизоды или фильтр ID эпизода на вкладке События.

Параметры эпизода

Для настройки эпизодов вам понадобится файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. Найдите следующие параметры в секции FFSECURITY:

  • FACE_EPISODES_THRESHOLD, BODY_EPISODES_THRESHOLD, CAR_EPISODES_THRESHOLD: пороговые значения схожести, которые система использует при поиске недавних событий для формирования эпизода. По умолчанию установлены оптимальные значения. При необходимости вы можете изменить их. Обязательно предварительно проконсультируйтесь с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

  • FACE_EPISODE_SEARCH_INTERVAL, BODY_EPISODE_SEARCH_INTERVAL, CAR_EPISODE_SEARCH_INTERVAL: период, предшествующий событию, за который система ищет уже существующие события с похожими объектами в базе данных вектора признаков. Если такое событие не найдено, система создает новый эпизод. В противном случае она сортирует 100 самых последних похожих объектов и выбирает наиболее подходящее событие из эпизода LIVE.

  • EPISODE_MAX_DURATION: максимальная продолжительность эпизода в секундах. По истечении этого времени эпизод автоматически закрывается.

  • EPISODE_EVENT_TIMEOUT: максимальное время в секундах с момента добавления последнего события в эпизод. По истечении этого времени эпизод автоматически закрывается.

  • EPISODE_KEEP_ONLY_BEST_EVENT: При закрытии эпизода, удалять в нем все события, за исключением события с лучшим объектом. Использование данной опции помогает экономить дисковое пространство.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

...

FFSECURITY = {
      ...
      # episodes specific matching threshold that is used to join faces in an episode
      'FACE_EPISODES_THRESHOLD': 0.688,  # FAR = 1.00E-06  # model: [kiwi_320]
      'BODY_EPISODES_THRESHOLD': 0.61,  # model: [andariel]
      'CAR_EPISODES_THRESHOLD': 0.61,  # model: [alonso]
      ...
      'EPISODE_KEEP_ONLY_BEST_EVENT': True,
      ...
      # maximum event age in seconds than could be added to an episode.
      'FACE_EPISODE_SEARCH_INTERVAL': 60,
      'BODY_EPISODE_SEARCH_INTERVAL': 60,
      'CAR_EPISODE_SEARCH_INTERVAL': 60,
      # maximum episode duration (episode is closed after)
      'EPISODE_MAX_DURATION': 300,
      # if no new event added to an episode during this timeout, episode will be closed.
      'EPISODE_EVENT_TIMEOUT': 30,
      ...
}

...

Идентификация объектов в офлайн видео

Помимо идентификации объектов на видео в реальном времени, FindFace Multi также позволяет выполнять идентификацию объектов в офлайн видео. Данная функциональность имеет широкий спектр возможных применений, среди которых наиболее распространенным случаем является обнаружение и распознавание объектов в архивных видео.

В этой главе:

Форматы видеофайлов

FindFace Multi поддерживает широкий спектр форматов файлов в зависимости от типа ускорения (CPU или GPU).

Инсталляции с ускорением CPU и GPU поддерживают все кодеки FFMPEG. Кроме того, поддерживаются следующие кодеки:

  • Ускорение на базе CPU: flv (как кодек, так и как контейнер), h263, h264, h265, mjpeg, vp8, vp9, mpeg1video, mpeg2video, msmpeg4v2, msmpeg4v3

  • Ускорение на базе GPU: mjpeg, h264, h265, vp9 и другие, в зависимости от списка кодеков, поддерживаемых используемой видеокартой. Кроме того, для инсталляций с GPU-ускорением можно включить ускорение на основе CPU, тем самым добавив поддержку flv, которая недоступна по умолчанию.

Обработка видеофайла

Важно

Перед обработкой видеофайла необходимо выполнить следующие подготовительные действия:

  1. Назначьте группу камер, к которой система будет приписывать события с объектами из данного видео. Группа камер Video archive default идеально подходит для этой задачи. Вы также можете создать новую группу камер с базовыми настройками специально для данного видео.

  2. Укажите данную группу камер в настройках тех списков наблюдения, объекты в которых нужно найти на видео.

video_list_ru

Для идентификации объекта в офлайн видео выполните следующие действия:

  1. Создайте видео в FindFace Multi, загрузив его из файла или онлайн-хранилища/облака. Для этого, перейдите на вкладку Видео.

  2. Нажмите +.

    create_video_ru

  3. Укажите название видео.

    video_upload_ru

  4. Укажите URL видеоизображения в онлайн-хранилище или выберите видеофайл.

  5. Нажмите Загрузка.

  6. По завершении загрузки видео перейдите на вкладку Параметры. Задайте параметры обработки видео:

    video_parameters_ru

    • Укажите назначенную ранее группу камер. (Опционально) Выберите камеру в составе группы, чтобы более точно промаркировать события распознавания объектов из этого видео.

    • (Опционально) Настройте метки времени для событий распознавания объектов.

  7. На вкладке Дополнительное выполните тонкую настройку обработки видеофайла:

    video_advanced_ru

    • Поставьте флажки для тех детекторов, которые нужно использовать при обработке видео: лица, силуэты, автомобили.

    • При необходимости измените ориентацию видео.

    • Время ожидания ответа на запрос: Таймаут в миллисекундах отправки на сервер обнаруженных объектов.

    • Формат FFMPEG: Передать формат FFMPEG (mxg, flv, и т. д.), если он не может быть автоматически определен.

    • Опции FFMPEG: Опции FFMPEG для видеопотока. Задаются массивом строк ключ=значение, например, “rtsp_transport=tcp ss=00:20:00”.

    • Ограничение скорости проигрывания: Если меньше нуля, то скорость не ограничивается, в остальных случаях поток читается с play_speed скоростью.

    • Минимальная интенсивность движения: Минимальная интенсивность движения, которая будет регистрироваться детектором движения.

    • Проверять SSL-сертификат: Поставьте флажок, чтобы проверять SSL-сертификат сервера при отправке на него объектов через https. Снимите флажок, если вы используете самоподписанный сертификат.

  8. На вкладке Аналитика укажите настройки детектора объектов каждого типа.

    video_analytics_ru

    • Минимальное качество изображения объекта: Минимальное качество изображения объекта для отправки на сервер. Не меняйте значение по умолчанию без предварительной консультации с нашими техническими специалистами (support@ntechlab.com).

    • Минимальный размер объекта: Минимальный размер объекта в пикселях для отправки на сервер.

    • Максимальный размер объекта: Максимальный размер объекта в пикселях для отправки на сервер.

    • Качество сжатия: Качество сжатия полного кадра для отправки.

    • Буферный режим. Отправлять для объекта один кадр наилучшего качества.

    • Временной интервал: Временной интервал в миллисекундах (целое или десятичное число), в течение которого в режиме реального времени выбирается лучший кадр с объектом.

    • Отправлять первый объект сразу: Поставьте флажок, чтобы отправлять первый объект из трека сразу, как только фильтры по качеству/размеру/региону интереса пройдены, не дожидаясь окончания первого Временного интервала. Способ отправки последующих изображений объекта зависит от установленного значения Отправлять лучший кадр. Снимите флажок, чтобы отправлять первый объект из трека только после окончания первого Временного интервала.

    • Отправлять лучший кадр: Поставьте флажок, чтобы отправлять лучший кадр в каждом Временном интервале в режиме реального времени. Снимите флажок, чтобы отправлять лучший кадр, только если его качество улучшилось по сравнению с предыдущим отправленным кадром.

  9. (Опционально) На вкладках Область слежения и Области интереса укажите регион отслеживания объектов в поле зрения камеры и зоны детекции для каждого типа объектов.

  10. Перейдите на вкладку Обработка. Нажмите Процесс, чтобы запустить идентификацию объектов.

    video_process_ru

    Вы можете просмотреть события идентификации объектов прямо здесь, а также на вкладках События и Эпизоды, отфильтровав список событий по группе камер/ камере, ассоциированной с видео.

Настройка обработки видеофайлов

По умолчанию видеофайлы обрабатываются в режиме очереди для предотвращения пропуска событий из-за чрезмерного потребления ресурсов. Вы можете изменить количество одновременно обрабатываемых видеофайлов, заданное по умолчанию. Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и измените параметр MAX_VIDEO_ARCHIVE_JOBS. Пожалуйста, предварительно свяжитесь с нашими экспертами (support@ntechlab.com), чтобы убедиться, что ресурсов достаточно.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

...

FFSECURITY = {
...
    # maximum concurrent video manager jobs for video archives processing
    'MAX_VIDEO_ARCHIVE_JOBS': 3,
    ...
}
...

После внесения изменений обязательно перезапустите сервис findface-security.

sudo systemctl restart findface-security.service

Поиск объектов в базах данных

FindFace Multi позволяет искать объекты в следующих базах данных:

  • База данных обнаруженных объектов: вкладка События.

  • Картотека: вкладка Карточки.

Для поиска объекта в базе данных выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Поиск.

    search_ru

  2. Выберите тип искомых объектов: Лица, Силуэты, Автомобили.

  3. Укажите базу данных для поиска: В событиях, В карточках.

  4. Задайте искомый объект одним из следующих способов:

    • ID события.

    • ID карточки. Если карточка содержит несколько фотографий, выберите те, которые будут использованы для поиска.

    • Загрузив фотографию. Фотография будет отображена в одноименном поле. Если на фотографии присутствует несколько объектов, выберите нужный.

  5. Укажите максимальное количество событий в результатах поиска.

  6. При поиске в событиях можно сузить область поиска, указав интересующую вас камеру, группу камер и период времени.

  7. Нажмите Поиск. Результаты поиска будут отображены ниже. Для каждого найденного объекта будет указана вероятность его совпадения с заданным.

    search_results_ru

Сравнение двух объектов

FindFace Multi позволяет сравнить два объекта и убедиться в их совпадении. Выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Нажмите Сравнение. Выберите нужную вкладку, в зависимости от типа объектов, которые вы собираетесь сравнить: Лица, Силуэты, Автомобили.

    compare_ru

  2. Укажите id событий, объекты из которых нужно сравнить, и/или загрузите фотографии с объектами.

    Совет

    Узнать ID события можно на вкладке События.

  3. Нажмите Сравнить. В результате будет отображена вероятность совпадения объектов.

Кластеры лиц, силуэтов, автомобилей

FindFace Multi поддерживает автоматическую кластеризацию объектов одного происхождения:

  • Изображения лиц, принадлежащие одному и тому же человеку, образуют кластер лиц.

  • Изображения силуэтов, принадлежащие одному и тому же человеку, образуют кластер силуэтов.

  • Изображения одного и того же автомобиля образуют кластер автомобилей.

Совокупные галереи кластеров лиц, силуэтов и автомобилей доступны на вкладке Кластеры.

Примечание

Если для кластера лиц/силуэтов найдено совпадение с карточкой человека, он автоматически отобразится в данной карточке. По аналогии, автомобильный кластер будет сохранен в соответствующей карточке автомобиля.

Важно

По умолчанию кластеризация объектов отключена. Включите и настройте ее через файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

В этом разделе:

Алгоритмы кластеризации

FindFace Multi использует следующие алгоритмы кластеризации объектов:

  • Кластеризация в реальном времени. Данный алгоритм кластеризации обрабатывает эпизоды с целью выбора подходящих изображений объектов и кластеризует выбранные изображения. Он работает на лету после закрытия эпизода. Результаты кластеризации отображаются динамически на вкладке Кластеры и в соответствующей карточке.

    Для кластеризации используются не все эпизоды. Если эпизод соответствует всем требованиям (см. подробности ниже), система формирует кластер следующим образом:

    • Выбирает событие наилучшего качества.

    • Создает новую сущность cluster event (кластерное событие) в основной базе данных PostgreSQL. Сущность содержит метаданные выбранного события, вектор признаков объекта и миниатюру объекта, а также ссылку на родительский эпизод.

    • Ищет похожий центроид объекта в галерее cluster_events базы данных векторов признаков Tarantool. Центроид объекта — это виртуальный вектор признаков, усредненный по всем объектам-близнецам, которые были обнаружены на данный момент (например, центроид лица — это вектор признаков, усредненный по всем изображениям лица одного и того же человека). Система обновляет похожий центроид, используя новое событие, если такой центроид найден. Иначе создается новый центроид.

  • Кластеризация по расписанию. Данный алгоритм кластеризации перерабатывает и пересматривает кластерные события, созданные во время кластеризации в реальном времени. Использование данного алгоритма улучшает качество кластерного центроида, поскольку в этом случае центроид усредняется по большему массиву накопленных векторов признаков. Результаты кластеризации по расписанию отображаются после каждой запланированной итерации на вкладке Кластеры и в соответствующей карточке.

    Расписание задается в формате RRULE в параметре CLUSTERS_CLUSTERIZATION_SCHEDULE файла конфигурации /etc/findface-security/config.py. Предпочтительны ночные часы, так как запланированная кластеризация занимает много времени и ресурсов ЦП.

    Важно

    Кластеризация по расписанию полностью перезаписывает содержимое галерей кластеров, включая идентификаторы. Вы можете закрепить определенные кластеры, включив настройки CLUSTERS_AUTO_PIN_HEURISTICS и PIN_MATCHED_CLUSTERS (см. ниже).

Включение и настройка кластеризации

По умолчанию кластеризация отключена. Чтобы включить и настроить ее, выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py. Найдите раздел Clusters configuration.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py


# -- Clusters configuration --
    'ENABLE_NIGHT_CLUSTERIZATION': True,
    'ENABLE_REALTIME_CLUSTERIZATION': True,
    # rrule (recurrence rule) for scheduling clusters clusterization
    'CLUSTERIZATION_SCHEDULE': 'RRULE:FREQ=DAILY;INTERVAL=1;WKST=MO;BYHOUR=0;BYMINUTE=0',
    # clusterize only selected objects types (for realtime and nightly clusterization)
    # available are: face, body, car
    'CLUSTERIZE_OBJECT_TYPES': ['face','body','car'],
    # skip clusterization if unpinned cluster events count is greater than this value
    'CLUSTERIZATION_MAX_CLUSTER_EVENTS': None,
    # cluster event to cluster matching confidence threshold
    'FACE_CLUSTER_CONFIDENCE_THRESHOLD': 0.723,  # model: [kiwi_320]
    'BODY_CLUSTER_CONFIDENCE_THRESHOLD': 0.65,  # model: [andariel]
    'CAR_CLUSTER_CONFIDENCE_THRESHOLD': 0.65,  # model: [alonso]
    # minimum required event quality for cluster creation
    'FACE_CLUSTER_EVENT_MIN_QUALITY': 0.45,  # model: [quality.v1]
    'BODY_CLUSTER_EVENT_MIN_QUALITY': 0.6,  # model: [pedattr.quality.v0]
    'CAR_CLUSTER_EVENT_MIN_QUALITY': 0.73,  # model: [carattr.quality.v0]
    # minimum required number events in episode for cluster creation
    'FACE_CLUSTER_EVENT_MIN_EPISODE_EVENTS': 1,
    'BODY_CLUSTER_EVENT_MIN_EPISODE_EVENTS': 1,
    'CAR_CLUSTER_EVENT_MIN_EPISODE_EVENTS': 1,
    # coefficient of dependence of the clustering threshold on the person event's quality
    'FACE_CLUSTER_SOFT_CLUSTERIZATION_COEFFICIENT': 0.1,
    'BODY_CLUSTER_SOFT_CLUSTERIZATION_COEFFICIENT': 0.1,
    'CAR_CLUSTER_SOFT_CLUSTERIZATION_COEFFICIENT': 0.1,
    # match with clusters when no card objects matches found
    'MATCH_CLUSTERS': False,
    # create auto cards for unmatched clusters
    'CREATE_AUTO_CARDS': False,
    # pinned clusters keep their id and events after reclusterization
    'CLUSTERS_AUTO_PIN_HEURISTICS': {
        'face': {
            # pin clusters with `value` minimum cluster events
            'min_events': {'enabled': True, 'value': 10},
            # cluster's centroid similarity confidence is less then
            'max_centroid_similarity_threshold': {'enabled': True, 'value': 0.55},
            # minimum average event's quality
            'min_average_events_quality': {'enabled': True, 'value': 0.45},
        },
        'body': {},
        'car': {},
    },
    # always pin clusters with matched events (not affected by heuristics above)
    'PIN_MATCHED_CLUSTERS': False,

  2. Включите кластеризацию в реальном времени, установив ENABLE_REALTIME_CLUSTERIZATION: True .

  3. При необходимости включите кластеризацию по расписанию, установив ENABLE_NIGHT_CLUSTERIZATION: True.

    Важно

    Включать кластеризацию по расписанию имеет смысл только в том случае, если включена кластеризация в реальном времени. В противном случае система не сформирует ни одного нового кластера, поскольку только кластеризация в реальном времени является поставщиком уникальных кластерных событий.

    ...
# -- Clusters configuration --
    'ENABLE_NIGHT_CLUSTERIZATION': True,
    'ENABLE_REALTIME_CLUSTERIZATION': True,
...

  4. При необходимости задайте рекуррентное правило (RRULE), задающее расписание плановой кластеризации. Если правило не задано, кластеризация автоматически начинается в 00:00 GMT.

    Совет

    См. калькулятор RRULE.

    # rrule (recurrence rule) for scheduling clusters clusterization
'CLUSTERIZATION_SCHEDULE': 'RRULE:FREQ=DAILY;INTERVAL=1;WKST=MO;BYHOUR=0;BYMINUTE=0',

  5. По умолчанию система формирует только кластеры лиц. Для того чтобы включить формирование кластеров силуэтов и автомобилей, добавьте соответствующие типы объектов в следующую строку:

    # available are: face, body, car
'CLUSTERIZE_OBJECT_TYPES': ['face','body','car'],

  6. При необходимости измените минимальное количество событий в используемых для кластеризации эпизодах. По умолчанию данное количество равно 1. Сделайте это отдельно для каждого типа объекта.

    # minimum required number events in episode for cluster creation
'FACE_CLUSTER_EVENT_MIN_EPISODE_EVENTS': 3,
'BODY_CLUSTER_EVENT_MIN_EPISODE_EVENTS': 3,
'CAR_CLUSTER_EVENT_MIN_EPISODE_EVENTS': 2,

  7. При необходимости измените минимальное качество используемых для кластеризации изображений объектов. Сделайте это отдельно для каждого типа объекта.

    Примечание

    Поскольку данная настройка требует наличия высокого уровня знаний и опыта, мы настоятельно рекомендуем предварительно проконсультироваться с нашими техническими специалистами.

    # minimum required event quality for cluster creation
'FACE_CLUSTER_EVENT_MIN_QUALITY': 0.45,  # model: [quality.v1]
'BODY_CLUSTER_EVENT_MIN_QUALITY': 0.6,  # model: [pedattr.quality.v0]
'CAR_CLUSTER_EVENT_MIN_QUALITY': 0.73,  # model: [carattr.quality.v0]

  8. При необходимости измените порог уверенности алгоритма в совпадении объектов при сопоставлении кластерного события и кластера.

    Предупреждение

    Перед изменением данного параметра проконсультируйтесь с нашими специалистами по адресу support@ntechlab.com.

    # cluster event to cluster matching confidence threshold
'FACE_CLUSTER_CONFIDENCE_THRESHOLD': 0.723,  # model: [kiwi_320]
'BODY_CLUSTER_CONFIDENCE_THRESHOLD': 0.65,  # model: [andariel]
'CAR_CLUSTER_CONFIDENCE_THRESHOLD': 0.65,  # model: [alonso]

  9. После обнаружения объекта на видеоизображении система ищет в картотеке совпадающие с ним объекты. Установите ’MATCH_CLUSTERS’: True, чтобы система могла искать совпадения в галерее кластеров, если она не нашла подходящей карточки в картотеке. В этом случае система будет уведомлять вас всякий раз, когда объект совпадает с ранее созданным кластером.

    # match with clusters when no card objects matches found
'MATCH_CLUSTERS': True,

  10. Установите ’CREATE_AUTO_CARDS’: True, чтобы автоматически создавать новые карточки для кластеров, у которых отсутствуют совпадения в картотеке. Подробнее см. Автокарточки и заполненные карточки.

    # create auto cards for unmatched clusters
'CREATE_AUTO_CARDS': True,

  11. Кластеризация по расписанию полностью перезаписывает все созданные кластеры. Вы можете «закрепить» определенные кластеры, т. е. сохранить их и связанные кластерные события, включая идентификаторы, нетронутыми. Для этого используйте следующие настройки:

    Примечание

    Данные настройки являются независимыми. При необходимости используйте обе.

    Примечание

    Данные настройки не влияют на кластеризацию в реальном времени. Она продолжит создавать новые кластерные события для закрепленных кластеров.

    • CLUSTERS_AUTO_PIN_HEURISTICS: установите True или False для следующих параметров и укажите соответствующие значения:

      Примечание

      При необходимости сделайте это для каждого типа объекта.

      • min_events: закрепить кластер, когда количество связанных с ним кластерных событий превысит заданное минимальное значение.

      • max_centroid_similarity_threshold: закрепить кластер, если сходство между его центроидом и центроидами других кластеров меньше заданного порога. Если кластер похож на некоторые другие кластеры, существует вероятность того, что данные кластеры принадлежат одному человеку/автомобилю. В этом случае система не закрепит такой кластер, чтобы иметь возможность провести повторную кластеризацию. Напротив, непохожие кластеры будут закреплены.

      • min_average_events_quality: закрепить кластер, если среднее качество ассоциированных кластерных событий больше заданного минимального значения.

       # pinned clusters keep their id and events after reclusterization
 'CLUSTERS_AUTO_PIN_HEURISTICS': {
     'face': {
         # pin clusters with `value` minimum cluster events
         'min_events': {'enabled': True, 'value': 10},
         # cluster's centroid similarity confidence is less then
         'max_centroid_similarity_threshold': {'enabled': True, 'value': 0.55},
         # minimum average event's quality
         'min_average_events_quality': {'enabled': True, 'value': 0.45},
     },
     'body': {},
     'car': {},
},

    • Включите параметр PIN_MATCHED_CLUSTERS, чтобы закрепить кластеры и связанные с ними кластерные события, для которых есть совпадения в картотеке.

       # always pin clusters with matched events (not affected by heuristics above)
'PIN_MATCHED_CLUSTERS': True,

  12. При необходимости укажите максимальное количество кластерных событий в кластерах, которые являются «незакрепленными». По достижении данного количества кластеризация по расписанию будет автоматически отключена.

    # skip clusterization if unpinned cluster events count is greater than this value
'CLUSTERIZATION_MAX_CLUSTER_EVENTS': None,

  13. Перезапустите сервис findface-security. В веб-интерфейсе FindFace Multi появится вкладка Кластеры.

    sudo systemctl restart findface-security.service

Работа с галереями кластеров

Просмотр кластеров. Фильтры

Для того чтобы просмотреть галереи кластеров, перейдите на вкладку Кластеры.

cluster_gallery_ru

При работе с галереями кластеров используйте следующие фильтры:

Примечание

Некоторые фильтры из приведенного ниже списка могут быть скрыты, в зависимости от активированного функционала распознавания.

  • Карточка: отобразить только кластеры по определенной карточке.

  • Камеры: отобразить только кластеры по определенной камере.

  • Группы камер: отобразить только кластеры по определенной группе камер.

  • Списки наблюдения: отобразить только кластеры по определенному списку наблюдения.

  • Старт, Конец: отобразить только кластеры, сформированные в определенный период времени.

  • ID: отобразить кластер с определенным ID.

  • Досье: отобразить кластеры в зависимости от того, имеют ли они связанную карточку, автоматически сгенерированную или заполненную (подробное объяснение см. в разделе Автокарточки и заполненные карточки).

Специальные фильтры для кластеров лиц

  • Возраст: отобразить кластеры с людьми определенного возраста.

  • Пол: отобразить кластеры с людьми заданного пола.

  • Эмоции: отобразить кластеры с заданными эмоциями.

  • Очки: фильтровать кластеры по наличию очков на лице.

  • Борода: фильтровать кластеры по наличию бороды.

  • Liveness: фильтровать кластеры по liveness лица.

  • Медицинская маска: фильтровать кластеры по наличию медицинской маски.

Специальные фильтры для кластеров силуэтов

  • Головной убор: отобразить только кластеры с людьми в головном уборе заданного типа: шапка/шляпа/кепка, капюшон/платок, без головного убора.

  • Верх одежды: отобразить только те кластеры, в которых человек носит одежду верха заданной обобщенной категории: с длинными рукавами, с короткими рукавами, без рукавов.

  • Тип верха одежды: отобразить только те кластеры, в которых человек носит одежду верха заданного типа: куртка, пальто, жилет, толстовка, футболка, рубашка, платье.

  • Цвет верха одежды: отобразить только кластеры с людьми, одетыми в одежду заданного цвета (верх).

  • Низ одежды: отобразить только те кластеры, в которых человек носит одежду низа заданного типа: брюки, юбка, шорты, неопределенный.

  • Цвет низа одежды: отобразить только кластеры с людьми, одетыми в одежду заданного цвета (низ).

Специальные фильтры для кластеров автомобилей

  • Тип кузова: отобразить кластеры с автомобилями заданного типа кузова.

  • Цвет автомобиля: отобразить кластеры с автомобилями заданного цвета.

  • Марка: фильтровать кластеры по марке автомобиля.

  • Модель: фильтровать кластеры по модели автомобиля.

  • Спецтранспорт: отобразить только кластеры с транспортными средствами, принадлежащими заданному типу: полиция, скорая помощь, спасательные службы, такси, прочие.

Объединение и удаление кластеров

Для того чтобы вручную объединить несколько кластеров, выберите их один за другим и нажмите Объединить.

Для того чтобы удалить кластер, выберите его и нажмите Удалить.

cluster_merge_delete_ru

Просмотр связанных кластерных событий. Фильтры

Щелкните по нужному кластеру, чтобы просмотреть связанные с ним кластерные события. Вы будете перенаправлены на страницу События кластера с соответствующим значением в фильтре ID кластера.

cluster_associated_ru

Набор фильтров для работы с кластерными событиями аналогичен набору фильтров для кластеров.

Ручная кластеризация

Для того чтобы вручную запустить процесс кластеризации, используйте утилиту run_clusterization.

Вы можете вызвать справку по опциям run_clusterization, выполнив следующую команду:

sudo findface-security run_clusterization --help
usage: findface-security run_clusterization [-h]
                                            [--object-types OBJECT_TYPES [OBJECT_TYPES ...]]
                                            [--force]
                                            [--configuration CONFIGURATION]
                                            [--version] [-v {0,1,2,3}]
                                            [--settings SETTINGS]
                                            [--pythonpath PYTHONPATH]
                                            [--traceback] [--no-color]
                                            [--force-color] [--skip-checks]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --object-types OBJECT_TYPES [OBJECT_TYPES ...]
                        Clusterize selected object types. Uses
                        CLUSTERIZE_OBJECT_TYPES from config if not provided.
                        Allowed types: face, body, car
  --force               Force clusterization even if
                        CLUSTERIZATION_MAX_CLUSTER_EVENTS condition is met
  --configuration CONFIGURATION
                        The name of the configuration class to load, e.g.
                        "Development". If this isn't provided, the
                        DJANGO_CONFIGURATION environment variable will be
                        used.
  --version             show program's version number and exit
  -v {0,1,2,3}, --verbosity {0,1,2,3}
                        Verbosity level; 0=minimal output, 1=normal output,
                        2=verbose output, 3=very verbose output
  --settings SETTINGS   The Python path to a settings module, e.g.
                        "myproject.settings.main". If this isn't provided, the
                        DJANGO_SETTINGS_MODULE environment variable will be
                        used.
  --pythonpath PYTHONPATH
                        A directory to add to the Python path, e.g.
                        "/home/djangoprojects/myproject".
  --traceback           Raise on CommandError exceptions
  --no-color            Don't colorize the command output.
  --force-color         Force colorization of the command output.
  --skip-checks         Skip system checks.

Данная утилита позволяет по отдельности запускать кластеризацию лиц, силуэтов и автомобилей, а также выполнять принудительную кластеризацию, если максимальное количество событий кластера превышает значение параметра CLUSTERIZATION_MAX_CLUSTER_EVENTS (см. Включение и настройка кластеризации ). Например, чтобы принудительно запустить кластеризацию лиц, выполните следующую команду:

sudo findface-security run_clusterization --object-types face --force

См.также

Отчеты

В этой главе:

Типы отчетов

В FindFace Multi доступны следующие отчеты:

Построение стандартного отчета

Для того чтобы построить стандартный отчет по системному объекту, выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку, соответствующую нужному системному объекту: События, Эпизоды, Поиск, Кластеры, Камеры, Карточки, Аналитика, Журнал действий, Области.

  2. Установите фильтры для отчета.

  3. Нажмите Создать отчет.

    build_report_ru

  4. Укажите имя отчета.

  5. Если вы находитесь на вкладке События или Области, выберите тип отчета Стандартный отчет (поскольку на данных вкладках доступно два типа отчетов).

  6. Если применимо, выберите, следует ли сохранять изображения отчета в виде ссылок, миниатюр или полных кадров.

    standard_report_ru

  7. Нажмите Создать. Отчет будет доступен для загрузки на вкладке Отчеты.

    report_ru

Построение отчета о рабочем времени

Отчет о рабочем времени можно построить на следующих вкладках:

  • События: персонифицированный общий отчет о рабочем времени. Требует указания камер входа и выхода.

  • Области: неперсонифицированный отчет о рабочем времени, касающийся использования определенной области. Фиксирует моменты входа и выхода из области с заданным ID.

События

Для того чтобы построить отчет о рабочем времени на вкладке События, выполните следующие действия:

  1. Установите фильтры для отчета.

  2. Нажмите Создать отчет.

    build_report_ru

  3. Укажите имя отчета.

  4. Выберите тип отчета: Учет рабочего времени.

  5. Выберите камеру входа.

  6. Выберите камеру выхода.

  7. Если применимо, выберите, следует ли сохранять изображения отчета в виде ссылок, миниатюр или полных кадров.

    work_report_events_ru

  8. Нажмите Создать. Отчет будет доступен для загрузки на вкладке Отчеты.

Области:

Для того чтобы построить отчет о рабочем времени на вкладке Области, выполните следующие действия:

  1. Установите фильтры для отчета.

  2. Нажмите Создать отчет.

    build_report_areas_ru

  3. Укажите имя отчета.

  4. Выберите тип отчета: Учет рабочего времени.

  5. Укажите имя отчета.

    work_report_areas_ru

  6. Нажмите Создать. Отчет будет доступен для загрузки на вкладке Отчеты.

Работа с отчетами

Вы можете получить доступ к отчетам, ранее созданным в системе, на вкладке Отчеты. Доступны следующие операции:

  • Скачивание выбранных отчетов в формате XLSX.

  • Обновление выбранных отчетов.

  • Удаление выбранных отчетов.

    report_ru

Настройка сохранения изображений в отчетах

При создании некоторых отчетов предоставляется возможность выбрать способ представления в нем изображений: в виде ссылок, миниатюр или полных кадров. Вы можете настроить параметры изображений. Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и измените заданные по умолчанию качество JPEG и максимальную высоту миниатюр и полных кадров в зависимости от свободного дискового пространства.

sudo vi /etc/findface-security/config.py

# reports image saving options
'REPORT_THUMBNAIL_JPEG_QUALITY': 75,
'REPORT_THUMBNAIL_MAX_HEIGHT': 100,
'REPORT_FULLFRAME_JPEG_QUALITY': 75,
'REPORT_FULLFRAME_MAX_HEIGHT': 250,

Видеостена

В FindFace Multi встроен базовый функционал видеонаблюдения. Используйте видеостену для отображения видео с камер и видеофайлов.

Важно

Расширенный функционал видеонаблюдения предоставляется функцией Видеомагнитофон.

В этой главе:

Отображение видео

Видеостена может работать в двух режимах (по четыре раскладки в каждом):

  • видеотрансляция

  • видеотрансляция с детектированием объектов и лентой эпизодов

Для отображения на видеостене видеоизображения выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Видеостена.

  2. Выберите режим работы и раскладку камер.

    video_wall_ru

  3. Перетащите на видеостену выбранные камеры.

Вы можете работать с лентой эпизодов на видеостене по аналогии с вкладкой Эпизоды, включая следующие основные фильтры:

  • Списки наблюдения

  • Совпадения

  • Подтверждено

Настройка видеостены

Вы можете настроить функционал видеостены, определяющий способ выделения объектов на видео:

Для настройки видеостены выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

  2. Найдите секцию FFSECURITY_UI_CONFIG -> available_video_wall_features.

  3. Установите "faces", "cars", "bodies" True или False, чтобы включить/выключить отображение рамок и данных по атрибутам для лиц, автомобилей и силуэтов соответственно.

    FFSECURITY_UI_CONFIG = {
    ...
    "available_video_wall_features": {
        "faces": True,
        "cars": False,
        "bodies": True,
        ...
    }
}

  4. Установите "gdpr": True, чтобы включить размытие на видеостене всех объектов без совпадений.

    Совет

    Для того чтобы в полном объеме выполнить требования законов о защите персональных данных, руководствуйтесь данной инструкцией.

    FFSECURITY_UI_CONFIG = {
    ...
    "available_video_wall_features": {
        ...
        "gdpr": True
    }
}

  5. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service

См.также

Включение защиты персональных данных

Руководство по интеграции

Данная глава посвящена возможностям интеграции с FindFace Multi. Для интеграции своей системы используйте HTTP API и веб-хуки. Также обратите внимание на список наших готовых интеграций с партнерами.

HTTP API

Подробная интерактивная документация HTTP API FindFace Multi доступна после установки по адресу http://<ffsecurity_ip:port>/api-docs. Изучайте и пробуйте.

Совет

Документацию также можно найти в веб-интерфейсе, перейдя в меню по пунктам Настройки -> Документация API.

Вебхуки

Вы можете настроить FindFace Multi для автоматической отправки уведомлений об определенных событиях, эпизодах, записях счетчиков и активациях областей на заданный URL-адрес. Для этого создайте и настройте вебхук. При наступлении нужного события/эпизода/записи счетчика/активации области FindFace Multi отправит HTTP-запрос на URL-адрес, указанный в настройках вебхука.

Вебхуки можно использовать для решения разнообразных задач, например, для уведомления пользователя об определенном событии, вызова определенных действий на целевом веб-сайте, при решении задач безопасности, таких как удаленное автоматическое управление доступом и др.

В этом разделе:

Настройка вебхука

Важно

Для создания вебхука необходимы права администратора.

Примечание

Для того чтобы использовать вебхуки, обязательно укажите по крайней мере один из параметров SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS/EXTERNAL_ADDRESS в файле /etc/findface-security/config.py.

Для создания вебхука выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Вебхуки.

  2. Нажмите +.

    create_webhook_ru

  3. Введите имя вебхука.

    webhook_ru

  4. Укажите адрес, на который будут отправляться оповещения.

  5. Вы можете отправлять уведомления в пакетном режиме. Укажите максимальное количество уведомлений в пакете. Фактическое количество может быть меньшим.

  6. Укажите максимальное количество попыток отправить уведомление. Интервал между попытками увеличивается экспоненциально с максимумом 100 секунд.

    Важно

    Для того чтобы получить все сообщения с момента потери соединения, если оно имеет место, установите значение 0. Установите 1, чтобы пропустить старые сообщения.

  7. FindFace Multi будет автоматически отправлять оповещения о событиях, эпизодах, записях счетчика и активациях области, удовлетворяющих заданным фильтрам. Фильтровать события можно по следующим параметрам:

    События распознавания (лицо, силуэт, автомобиль):

    Секции: face_events, body_events, car_events.

    • allowed_bs_types: режим отслеживания объектов на видео, возможные значения: overall, realtime.

    • camera_group_in: id группы камер, число.

    • camera_in: id камеры, число.

    • matched_lists_in: id списка наблюдения, число.

    • matched_card_in: id совпавшей карточки, число.

    • matched: результат сопоставления с картотекой, логическое значение. Установите true или false, если отправку оповещения должны вызывать только события с совпадениями или только события без совпадений.

    • confidence_gte: минимальное значение уверенности алгоритма, число.

    Эпизоды с людьми:

    Секция: human_episodes.

    • allowed_types: статус эпизода, возможные значения: открытие эпизода (episode_open), добавление нового события в эпизод (episode_event), закрытие эпизода (episode_close).

    • camera_group_in: id группы камер, число.

    • camera_in: id камеры, число.

    • matched_lists_in: id списка наблюдения, число.

    • face_matched: статус совпадения лиц в эпизоде с картотекой, логическое значение. Установите true, если только эпизоды с совпадениями лиц, или false, если только эпизоды без совпадений лиц должны вызывать отправку оповещения.

    • body_matched: статус совпадения силуэтов в эпизоде с картотекой, логическое значение. Установите true, если только эпизоды с совпадениями силуэтов, или false, если только эпизоды без совпадений силуэтов должны вызывать отправку оповещения.

    • events_count_gte: минимальное количество событий в эпизоде, число.

    • events_count_lte: максимальное количество событий в эпизоде, число.

    Эпизоды с автомобилями:

    Секция: car_episodes.

    • allowed_types: статус эпизода, возможные значения: открытие эпизода (episode_open), добавление нового события в эпизод (episode_event), закрытие эпизода (episode_close).

    • camera_group_in: id группы камер, число.

    • camera_in: id камеры, число.

    • matched_lists_in: id списка наблюдения, число.

    • car_matched: статус совпадения автомобилей в эпизоде с картотекой, логическое значение. Установите true, если только эпизоды с совпадениями автомобилей, или false, если только эпизоды без совпадений автомобилей должны вызывать отправку оповещения.

    • events_count_gte: минимальное количество событий в эпизоде, число.

    • events_count_lte: максимальное количество событий в эпизоде, число.

    Записи счетчиков:

    Секция: counters.

    • counter_in: id счетчика, число.

    • camera_group_in: id группы камер, число.

    • camera_in: id камеры, число.

    • faces_gte: минимальное количество лиц в записи счетчика, число.

    • faces_lte: максимальное количество лиц в записи счетчика, число.

    • silhouettes_gte: минимальное количество силуэтов в записи счетчика, число.

    • silhouettes_lte: максимальное количество силуэтов в записи счетчика, число.

    • cars_gte: минимальное количество автомобилей в записи счетчика, число.

    • cars_lte: максимальное количество лиц в записи счетчика, число.

    • proximity_min_lte: отправить оповещение, если минимальное задетектированное расстояние в метрах меньше указанной величины, число.

    • proximity_min_gte: отправить оповещение, если минимальное задетектированное расстояние в метрах больше указанной величины, число.

    • proximity_avg_lte: отправить оповещение, если среднее задетектированное расстояние в метрах меньше указанной величины, число.

    • proximity_avg_gte: отправить оповещение, если среднее задетектированное расстояние в метрах больше указанной величины, число.

    • proximity_max_lte: отправить оповещение, если максимальное задетектированное расстояние в метрах меньше указанной величины, число.

    • proximity_max_gte: отправить оповещение, если максимальное задетектированное расстояние в метрах больше указанной величины, число.

    Активации областей:

    Секция: areas.

    • area_in: id области, число.

    • camera_group_in: id группы камер, число.

    • camera_in: id камеры, число.

    {
             "face_events": {
                          "allowed_bs_types": [
                                       "overall",
                                       "realtime"
                          ],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": [],
                          "matched_lists_in": [],
                          "matched_card_in": [],
                          "matched": true,
                          "confidence_gte": 0.75
             },
             "body_events": {
                          "allowed_bs_types": [
                                       "overall",
                                       "realtime"
                          ],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": [],
                          "matched_lists_in": [],
                          "matched_card_in": [],
                          "matched": true,
                          "confidence_gte": 0.75
             },
             "car_events": {
                          "allowed_bs_types": [
                                       "overall",
                                       "realtime"
                          ],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": [],
                          "matched_lists_in": [],
                          "matched_card_in": [],
                          "matched": true,
                          "confidence_gte": 0.75
             },
             "human_episodes": {
                          "allowed_types": [
                                       "episode_open",
                                       "episode_event",
                                       "episode_close"
                          ],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": [],
                          "matched_lists_in": [],
                          "face_matched": true,
                          "body_matched": true,
                          "events_count_gte": 0,
                          "events_count_lte": 999
             },
             "car_episodes": {
                          "allowed_types": [
                                       "episode_open",
                                       "episode_event",
                                       "episode_close"
                          ],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": [],
                          "matched_lists_in": [],
                          "car_matched": true,
                          "events_count_gte": 0,
                          "events_count_lte": 999
             },
             "counters": {
                          "counter_in": [],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": [],
                          "faces_gte": 1,
                          "faces_lte": 100,
                          "silhouettes_gte": 1,
                          "silhouettes_lte": 100,
                          "cars_gte": 1,
                          "cars_lte": 100,
                          "proximity_min_lte": 100,
                          "proximity_min_gte": 0,
                          "proximity_avg_lte": 100,
                          "proximity_avg_gte": 0,
                          "proximity_max_lte": 100,
                          "proximity_max_gte": 0
             },
             "areas": {
                          "area_in": [],
                          "camera_group_in": [],
                          "camera_in": []
             }
}

    Важно

    Используйте только фильтры, соответствующие цели поиска. Для выключения фильтра удалите его из вебхука. Не оставляйте фильтр пустым ([]), поскольку в этом случае фильтр вернет пустой результат.

    Примечание

    Для получения всех оповещений передайте скобки без вложенных фильтров:

    {}

    Совет

    Пример №1. Получение оповещений обо всех событиях c автомобилями:

    { "car_events": {} }

    Пример №2. Получение оповещений об открытии эпизодов с людьми с совпадениями в картотеке по лицам и силуэтам:

    { "human_episodes": { "allowed_types": ["episode_open"], "face_matched": true, "body_matched": true }}

    Примечание

    Вы можете задать несколько значений в фильтрах с квадратными скобками. В этом случае вебхук будет активироваться при совпадении одного из значений фильтра. В примере ниже вы будете оповещены о событии с силуэтом с группы камер 1 или 3, если совпала карточка с id 12 или 25.

    {
        "body_events": {
                "camera_group_in": [1, 3],
                "matched_card_in": [12, 25],
        },
}

  8. Поставьте флажок Активный.

  9. Нажмите Сохранить.

Как работает вебхук

Для тестирования работы вебхука можно использовать следующий простой веб-сервер на Python, обеспечивающий захват отправленных вебхуком оповещений о событиях:

from pprint import pprint
from aiohttp import web


async def handle(request):
    pprint(await request.json())
    return web.Response(status=200)


app = web.Application()
# for aiohttp v 3.x
# app.add_routes([web.post('/', handle)])

# for aiohttp v 2.x
app.router.add_post('/', handle)

web.run_app(app, port=8888)

Важно

Используемый вами сервер-ловушка оповещений по вебхуку должен возвращать ответ HTTP 200 после получения вебхука от FindFace Multi, по аналогии с примером выше.

Если для вебхука не задано ни одного фильтра, данный веб-сервер будет получать оповещения обо всех произошедших в системе событиях, эпизодах, записях счетчиков и активациях областей. Оповещения отправляются в следующих форматах:

Для просмотра статуса отправки вебхука в FindFace Multi выполните следующую команду:

sudo journalctl -u findface-security.service | grep 'Webhook'

Ответ в случае успеха:

May 30 14:13:43 ffsecurity[12441]: INFO    [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  0> Sent batch(len-1, type-"face_events"): ['4355024961160384430']
May 30 14:13:43 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:OQSrsPV9] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.003450
May 30 14:13:43 ffsecurity[12441]: INFO    [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  0> Sent batch(len-1, type-"face_events"): ['4355024961658847580']
May 30 14:13:44 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:JtRz2Vuo] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.001263
May 30 14:13:44 ffsecurity[12441]: INFO    [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  0> Sent batch(len-1, type-"face_events"): ['4355024962087522421']
May 30 14:13:44 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:9AnzRJwU] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.001691
May 30 14:13:44 ffsecurity[12441]: INFO    [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  0> Sent batch(len-1, type-"face_events"): ['4355024962355957878']

Ответ, если попытка была неудачной:

May 30 14:18:49 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:sp34rVQR] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.001376
May 30 14:18:49 ffsecurity[12441]: WARNING [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  0> Error sending webhook: Cannot connect to host 127.0.0.1:8888 ssl:None [Connection refused]. Attempt 1 out of 10. Next attempt in 0.270 seconds.
May 30 14:18:50 ffsecurity[12441]: WARNING [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  0> Error sending webhook: Cannot connect to host 127.0.0.1:8888 ssl:None [Connection refused]. Attempt 2 out of 10. Next attempt in 0.729 seconds.
May 30 14:18:50 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:zUhLHNxN] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.001368
May 30 14:18:50 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:1Q66tcUS] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.001386
May 30 14:18:50 ffsecurity[12441]: WARNING [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  2> Error sending webhook: Cannot connect to host 127.0.0.1:8888 ssl:None [Connection refused]. Attempt 3 out of 10. Next attempt in 1.968 seconds.
May 30 14:18:52 ffsecurity[12441]: WARNING [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  2> Error sending webhook: Cannot connect to host 127.0.0.1:8888 ssl:None [Connection refused]. Attempt 4 out of 10. Next attempt in 5.314 seconds.
May 30 14:18:55 ffsecurity[12441]: INFO    [SC:5kl6zGrF] [Webhooks manager-38bc5] Processing message(type="face_events:event_created"). Consumer reception delta: 0.001542
May 30 14:18:58 ffsecurity[12441]: WARNING [Webhook(id=6) worker(type=face_events] <queue:  3> Error sending webhook: Cannot connect to host 127.0.0.1:8888 ssl:None [Connection refused]. Attempt 5 out of 10. Next attempt in 14.349 seconds.

Подробные данные в вебхуках (Verbose)

По умолчанию оповещения по вебхуку содержат только идентификаторы таких сущностей, как карточки, списки наблюдения, камеры и группы камер. Для того чтобы получать подробную информацию по данным сущностям, включите подробный режим оповещений по вебхукам (режим verbose).

Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и установите в нем 'VERBOSE_WEBHOOKS': True:

sudo vi /etc/findface-security/config.py

...
FFSECURITY = {
    ...
    # send serialized cards, card-lists, camera and camera groups in webhooks
    'VERBOSE_WEBHOOKS': True,
    ...
}
...

После внесения изменений обязательно перезапустите сервис findface-security.

sudo systemctl restart findface-security.service

В подробном режиме оповещения по вебхуку имеют следующие форматы:

Интеграции с партнерами

Genetec Security Center

Интеграция FindFace Multi с программным комплексом Genetec Security Center позволяет добавлять функционал распознавания лиц в системы безопасности на базе Genetec.

Настройка интеграции

Интеграция с Genetec Security Center реализуется через плагин findface-genetec. По умолчанию плагин отключен.

Перед настройкой интеграции на стороне FindFace Multi разверните программное обеспечение Genetec Web SDK и Media Gateway и создайте в Genetec Security Center оповещение Alarm, которое будет отображаться при наступлении в FindFace Multi события распознавания лица.

Важно

Для того чтобы интеграция Genetec-FindFace работала, вам также понадобится приобрести соответствующую лицензию у Genetec (номер по каталогу лицензий GSC-1SDK-Ntech-FindFace) и активировать ее в Genetec Security Center.

genetec_certificate

В этой главе:

Настройка Genetec Web SDK и Media Gateway

Для того чтобы развернуть Web SDK, используйте ПО Genetec Config Tool. Детали настройки приведены в официальной справочной документации Security Center Administrator Guide -> Chapter 52: Role Types -> Web-based SDK configuration tabs.

websdk

Для того чтобы развернуть Media Getaway в Genetec Config Tool, ознакомьтесь с содержанием главы Security Center Administrator Guide -> Chapter 24: Video Deployment.

mediagw

Важно

Убедитесь, что файрвол настроен таким образом, что порты WebSDK и Media Gateway остаются открытыми.

Создание оповещения в Genetec Security Center

Создайте и настройте новое оповещение Alarm в Genetec Config Tool, руководствуясь разделом Security Center Administrator Guide -> Chapter 48: Alarms -> Creating Alarms.

alarm_properties

Совет

На вкладке Properties выберите ту опцию отображения видео Video display option, которая в наибольшей степени соответствует вашим нуждам. Доступные опции Live, Playback, и т. д.

Совет

Для того чтобы активировать операции с оповещением Alarm Procedures и автоповорот видео непосредственно во всплывающем окне оповещения, включите Content cycling.

При настройке интеграции на стороне FindFace Multi вам потребуется ввести логическое id оповещения, которое задается на вкладке Identity.

alarm_identity

Включение интеграции Genetec в FindFace Multi

Для того чтобы активировать интеграцию Genetec в FindFace Multi, выполните следующие действия:

  1. Включите плагин findface-genetec. Для этого откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и раскомментируйте строку INSTALLED_APPS.append(‘ffsecurity_genetec’). Убедитесь, что по крайней мере один из следующих параметров задан: SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS или EXTERNAL_ADDRESS.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

...
# SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS is prioritized for FFSecurity webhooks and Genetec plugin.
# EXTERNAL_ADDRESS is used instead if SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS is not provided.
# You must provide either SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS or EXTERNAL_ADDRESS in order
# to be able to work with FFSecurity webhooks and Genetec plugin.
SERVICE_EXTERNAL_ADDRESS = 'http://127.0.0.1'
# EXTERNAL_ADDRESS is used to access objects created inside FFSecurity via external links.
EXTERNAL_ADDRESS = ''

...
# FINDFACE SECURITY PLUGINS
# ==============================================================================
# Uncomment lines below to enable plugins. Please consult documentation for
# a plugin specific settings.
...
# =============== Genetec ================
INSTALLED_APPS.append('ffsecurity_genetec')

  2. Перенесите схему базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL и заново создайте группы пользователей с предустановленными правами.

    sudo findface-security migrate
sudo findface-security create_groups

  3. Перезапустите findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service
Настройка точек доступа в FindFace Multi

Для того чтобы установить соединение между FindFace Multi и Genetec Security Center, выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Настройки. Выберите Genetec.

    genetec_config_ru

  2. В секциях Сервер и Media, укажите настройки точек доступа Web SDK и Media Gateway.

    Важно

    Порты WebSDK и Media Gateway должны быть открыты.

  3. В секции guilabel:Ids укажите логический id оповещения Alarm, которое будет отображаться в Genetec Security Center при наступлении события распознавания лица в FindFace Multi.

    genetec_config_id_ru

  4. Нажмите Сохранить. Если соединение с Genetec Security Center успешно установлено, статус будет автоматически изменен на Сконфигурирован.

Импорт камер из Genetec Security Center

Как только соединение с Genetec Security Center установлено, можно импортировать камеры. Для этого выберите Камеры на вкладке Genetec и нажмите Импорт.

genetec_cameras_en

Данное действие создаст группу камер Genetec, включающую в себя все камеры из Genetec Security Center.

genetec_group_en

Для того чтобы посмотреть список камер, на панели навигации FindFace Multi перейдите на вкладку Камеры. Для того чтобы исключить камеру из распознавания лиц, просто дезактивируйте ее в этом списке.

Создание списков наблюдения и карточек в FindFace Multi

После настройки точек доступа и импорта камер завершите интеграцию, создав картотеку. После этого оповещения о событиях распознания лиц будут автоматически отправляться в Genetec Security Center. См. Оповещения в Genetec Security Center.

Оповещения в Genetec Security Center

Каждое событие распознавания лица с камеры Genetec, для которого найдена карточка, активирует соответствующее оповещение alarm в Genetec Security Center. Каждое оповещение, отправленное FindFace Multi, связывается с камерой-источником события распознавания лица, поэтому вы можете сразу же просматривать живое или архивное видео в задаче Alarm Monitoring в Genetec Security Desk. FindFace Multi также использует операции с оповещением Alarm Procedures для обеспечения пользователя дополнительными данными по событию, такими как:

  • обнаруженное на видео лицо

  • найденное похожее лицо из картотеки

  • имя человека и комментарий из картотеки

  • степень схожести лиц (уверенность алгоритма в совпадении)

  • название списка наблюдения

  • полный кадр

    genetec_notification_en

Обработка полученного оповещения о распознавания лица выполняется аналогично другим оповещениям в Genetec Security Center.

Axxon Next

Интеграция FindFace Multi с программным комплексом Axxon Next позволяет обрабатывать видеопотоки из системы безопасности на базе Axxon и анализировать их на предмет наличия объектов из картотеки.

Интеграция с Axxon Next выполняется с использованием плагина ffsecurity_axxon.

Для того чтобы настроить интеграцию с Axxon Next в ОС Ubuntu, выполните следующие действия:

  1. Активируйте плагин, раскомментировав в файле конфигурации /etc/findface-security/config.py строку INSTALLED_APPS.append(‘ffsecurity_axxon’).

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

...

# ==============================================================================
# FINDFACE SECURITY PLUGINS
# ==============================================================================
# Uncomment lines below to enable plugins. Please consult documentation for
# a plugin specific settings.

# =============== Axxon ================
INSTALLED_APPS.append('ffsecurity_axxon')

  2. В файле конфигурации раскомментируйте секцию AXXON. Заполните ее по аналогии с примером ниже. В параметре api укажите IP-адрес сервера и API-порт Axxon Next, по которому FindFace Multi будет обращаться к API Axxon и за HLS-потоками архива. В параметре rtsp укажите общий сегмент в адресах видеопотоков Axxon. name, user, password: имя сервера Axxon Next и учетные данные для доступа к нему.

    =============== Axxon ================
 INSTALLED_APPS.append('ffsecurity_axxon')

 AXXON = [
     {
         'name': 'my_axxon',
         'api': 'http://192.168.0.2:8000',
         'rtsp': 'rtsp://192.168.0.2:50554/',
         'user': 'cinderella',
         'password': '1@love$ocean8',
     }
 ]

    Примечание

    Вы можете установить соединение с несколькими серверами Axxon Next, размножив содержимое секции AXXON следующим образом:

    AXXON = [
     {
         'name': 'my_axxon1',
         'api': 'http://192.168.0.2:8000',
         'rtsp': 'rtsp://192.168.0.2:50554/',
         'user': 'user1',
         'password': 'password1',
     },
     {
         'name': 'my_axxon2',
         'api': 'http://192.168.0.3:8000',
         'rtsp': 'rtsp://192.168.0.3:50554/',
         'user': 'user2',
         'password': 'password2',
     },
     {
         'name': 'my_axxon3',
         'api': 'http://192.168.0.4:8000',
         'rtsp': 'rtsp://192.168.0.4:50554/',
         'user': 'user3',
         'password': 'password3',
     }
 ]

  3. Создайте представления камер Axxon Next в FindFace Multi (см. Управление видеокамерами. Видеомагнитофон). URL-адрес в представлении камер должен быть указан в формате <server> :<friendlyNameLong>, где server – имя сервера Axxon Next, указанное на предыдущем шаге в параметре name, `friendlyNameLong – имя камеры на сервере Axxon Next. Узнать имя камеры можно в пользовательском интерфейсе Axxon или через Axxon API с помощью следующей команды:

    curl http://user:password@127.0.0.1/video-origins/

{
   "OLOLOE-DEV/DeviceIpint.vhod_1/SourceEndpoint.video:0:0" : {
      "friendlyNameLong" : "vhod_1.Vhod_1",
      "friendlyNameShort" : "Vhod_1",
      "origin" : "OLOLOE-DEV/DeviceIpint.vhod_1/SourceEndpoint.video:0:0",
      "state" : "signal_restored"
   }
}

    Для камеры из нашего примера URL будет задан как my_axxon:vhod_1.Vhod_1.

На этом настройка интеграции будет завершена. Если интеграция настроена корректно, FindFace Multi будет выполнять проверку наличия объектов из картотеки в видеопотоках Axxon Next, а в событиях распознавания будут отображаться клипы видео из Axxon Next (при соответствующих настройках).

Sigur

Интеграция FindFace Multi со СКУД Sigur обеспечивает эффективный контроль управления доступом с использованием системы распознавания лиц.

В этом разделе:

Особенности интеграции FindFace Multi и Sigur

  • Интеграция не поддерживает пагинацию.

    Клиент Sigur отдает FindFace Multi все лица сразу в одном json. Для большого количества лиц это занимает много времени (10к лиц более 30 секунд). При настройке необходимо увеличение таймаутов, а также использование версии сервера/клиента Sigur c увеличенными таймаутами (>= 1.0.60.23).

  • Интеграция не поддерживает обработку ошибок фотографий.

    В случае если на фото более одного лица либо качество лица ниже требуемого уровня, досье будет создаваться без фото. При наличии на фото нескольких лиц рекомендуется использовать опцию biggest для выбора самого большого лица.

Установка и настройка FindFace Multi

Установка FindFace Multi не отличается от типовой.

Важно

Если вы настраиваете интеграцию с уже существующей системой FindFace Multi, убедитесь, что в ней в списке наблюдения Default watch list с id = 1 отсутствуют лица, поскольку по умолчанию синхронизация досье Sigur идет с данным списком наблюдения и он должен быть пустым.

Для включения интеграции с Sigur выполните следующие действия:

  1. Откройте файл конфигурации /etc/findface-security/config.py и раскомментируйте блок плагина SIGUR и блок CUSTOM_FIELDS, как показано в примере ниже.

    sudo vi /etc/findface-security/config.py

#================ Sigur =================
# keep in mind, that SIGUR plugin also uses CUSTOM_FIELDS and THUMBNAIL_MAX_WIDTH settings
INSTALLED_APPS.append('ffsecurity_sigur')
SIGUR = {
    'LOGIN': 'admin',
    'PASSWORD': 'admin',
    'MF_SELECTOR': 'biggest',  # what to do with several faces in sigur person photo; allowed ['biggest', 'reject']
    'ONLY_RT_EVENTS': True,  # only events with bs_type == realtime,
    'EVENT_DELAY': 0.004 # minimum time between two events of same person in seconds.
    # If interval between two events with same person is less, than this value, second event will be dropped
}

...
FFSECURITY = {

    # -- Custom model fields --
    # Edit CUSTOM_FIELDS -> `human_card` section to customize human card fields.
    ...
    # Below is an example with every field type possible.
     'CUSTOM_FIELDS': {
         'human_card': {
             'items': [
                 {
                     'name': 'personid',
                     'default': '',
                     'label': 'PersonID',
                     'display': ['list', 'form'],
                     'description': 'Sigur person ID',
                     'editable': False
                 },
                 {
                     'name': 'firstname',
                     'default': '',
                     'label': 'First Name',
                     'display': ['list', 'form'],
                     'description': 'Sigur first name',
                     'editable': False
                 },
                 {
                     'name': 'lastname',
                     'default': '',
                     'label': 'Last Name',
                     'display': ['list', 'form'],
                     'description': 'Sigur last name',
                     'editable': False
                 },
                 {
                     'name': 'version',
                     'default': '',
                     'label': 'Version',
                     'display': ['list', 'form'],
                     'description': 'Sigur photo version',
                     'editable': False
                 }
             ],
             'filters': [
                 {
                     'name': 'personid',
                     'label': 'Sigur person ID filter',
                     'field': 'personid'
                 }
             ]
         },
    #     'car_card': {}, # same fields are available
    #     'face_object': {
    #         'items': [
    #             {
    #                 "field_name": "tag_name_1",
    #                 "type": "string",
    #                 "default": "change_me"
    #             },
    #             {
    #                 "field_name": "tag_name_2",
    #                 "type": "uint",
    #                 "default": 123
    #             },
    #             {
    #                 "field_name": "tag_name_3",
    #                 "type": "bool",
    #                 "default": True
    #             },
    #         ]
    #     }
    },
}

  2. Придумайте логин и пароль, которые будут использоваться для авторизации FindFace Multi в ПО Sigur, и укажите их в полях LOGIN и PASSWORD блока SIGUR.

  3. В параметре MF_SELECTOR того же блока укажите, как должна выполняться обработка фото, если на нем присутствует несколько лиц: обработать самое большое лицо (biggest) или отклонить фотографию (reject).

  4. Перенесите структуру основной базы данных из FindFace Multi в PostgreSQL. Для этого достаточно выполнить приведенную ниже команду.

    sudo findface-security migrate

  5. В веб-интерфейсе FindFace Multi откройте настройки той камеры, которую планируется использовать для распознавания лиц в интеграции с ПО Sigur. На вкладке Аналитика включите отправку в ПО Sigur всех событий, установив false для параметра Буферный режим (overall_only).

  6. Перезапустите сервис findface-security.

    sudo systemctl restart findface-security.service
Установка и настройка ПО Sigur
Установка ПО Sigur

Для установки ПО Sigur выполните следующие действия:

  1. На сайте Sigur узнайте имена deb-пакетов для самой актуальной версии Sigur.

  2. Загрузите скрипт установки sigur_install.sh в произвольный каталог на сервере (например, в /home/username/). Замените в нем имена загружаемых пакетов на актуальные.

    Пример скрипта

    #!/bin/bash
#Очистка перед установкой
cd ~/
rm -R spnx/
mkdir spnx
cd spnx
#Для активации sudo
sudo ls
#Установка зависимостей
sudo apt update
sudo apt install -y openjdk-8-jre
sudo apt install -y mysql-server
#Загрузка пакетов - ИЗМЕНИТЕ ИМЕНА НА АКТУАЛЬНЫЕ
wget https://sigur.com/dl/spnxclient_1.1.1.5-0_all.deb
wget https://sigur.com/dl/spnxserver_1.1.1.5-0_amd64.deb
#Установка
sudo dpkg -i spnx*
#Запуск
sudo spnxadmin &
spnxclient &

  3. Из каталога со скриптом сделайте скрипт исполняемым.

    chmod +x sigur_install.sh

  4. Выполните скрипт.

    sudo ./sigur_install.sh
Настройка удаленного подключения к базе данных (опционально)

Для настройки базы данных выполните следующие действия:

  1. Задайте пароль для пользователя root.

    ~/spnx$ sudo mysql

mysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'YourRootPassword';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

  2. В случае если требуется запускать клиент Sigur на машине из локальной сети, а не с localhost, использование пользователя root будет невозможным, поскольку для него есть только локальный доступ.

    Для удаленного подключения к базе данных создайте отдельного пользователя и предоставьте ему права.

    Ниже приведен пример создания пользователя skud с паролем xxx.

    # mysql

MariaDB [(none)]> GRANT ALL PRIVILEGES ON `TC-DB-MAIN`.* TO 'skud' IDENTIFIED BY 'xxx';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

MariaDB [(none)]> GRANT ALL PRIVILEGES ON `TC-DB-LOG`.* TO 'skud';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

MariaDB [(none)]> FLUSH PRIVILEGES;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Настройка Сервера Sigur

Для настройки и запуска Сервера Sigur выполните следующие действия:

  1. Откройте панель администратора Сервера Sigur.

    sudo spnxadmin

  2. Создайте базу данных:

    1. В открывшемся окне перейдите База данных -> Параметры. Введите логин и пароль от базы данных.

    2. Выберите тип Сервера базы данных Внешний MySQL.

    3. Выполните Тест подключения. Должна отобразится ошибка Недостаточно прав на доступ к базе.... Это значит подключение есть, но база данных еще не создана.

    4. Нажмите ОК.

      sigur_server_db

    5. Для создания базы данных нажмите кнопку Сброс/Создание базы.

  3. После создания базы данных запустите серверный модуль ПО Sigur. Для этого перейдите на вкладку Состояние. Нажмите кнопку Старт для пункта Серверный модуль.

    sigur_server_start

Настройка Клиента Sigur

Для настройки Клиента Sigur выполните следующие действия:

  1. Откройте панель клиента Sigur.

    spnxclient

  2. Добавьте сервер FindFace Multi в Sigur:

    1. В главном меню перейдите Файл -> Настройки -> Видеонаблюдение.

      sigur_client_menu

    2. В открывшемся окне выберите поставщика NtechLab и введите произвольное имя сервера.

      sigur_client_connection

    3. После того как в списке появится сервер, введите настройки доступа, которые вы указали в файле конфигурации findface-security (логин и пароль в блоке плагина Sigur). Порт для доступа Sigur к серверу FindFace Multi - 80.

      sigur_client_settings

    4. Нажмите Применить.

  3. Перейдите на вкладку Распознавание лиц и поставьте флажок Включить распознавание лиц.

    Важно

    Значение в поле Точность распознавания лица (%) рекомендуется устанавливать ниже или равным установленному в настройках FindFace Multi.

    sigur_client_recognition

  4. Привяжите камеры к точкам входа:

    Важно

    Оборудование должно быть доступно в сети и заранее добавлено в Sigur.

    1. Перейдите в главное окно программы, выберите вкладку Оборудование.

    2. Выберите точку входа, перейдите на вкладку Видеонаблюдение.

      sigur_client_cameras

    3. Установите следующие настройки:

      • Система: NtechLab.

      • Камера: в соответствии с камерой на данной точке входа.

      • флажки Разрешить верификацию по лицу и Разрешить идентификацию по лицу установлены.

    4. Нажмите Применить.

Добавление пользователей

Для добавления пользователя выполните следующие действия:

  1. В главном окне программы перейдите на вкладку Персонал. Нажмите кнопку + и в появившемся диалоговом окне введите имя пользователя. Нажмите ОК.

    sigur_client_users

  2. Прикрепите фотографию к профилю пользователя.

    Важно

    Если фотографии были сделаны в портретном режиме, необходимо их предварительно пересохранить в нужной ориентации.

  3. Нажмите Применить.

Проверка синхронизации систем

После того как вы загрузили профили пользователей в Sigur, убедитесь, что они были синхронизированы с FindFace Multi. Для этого выполните следующие действия:

  1. В FindFace Multi перейдите в список наблюдения id = 1. В нем должны отображаться все пользователи Sigur.

  2. Отфильтруйте досье по наличию лица. Если синхронизация была выполнена успешно и все данные верные, не должно быть досье без лиц.

Периферийные устройства

Существует возможность интеграции FindFace Multi с периферийными устройствами, предоставляющими кадры для распознавания объектов, например, с терминалами контроля доступа. В этом случае при получении кадра от периферийного устройства FindFace Multi будет автоматически инициировать извлечение вектора признаков объекта и создание события. Работа с данными событиями выполняется по аналогии с событиями с камер видеонаблюдения.

Интеграция периферийных устройств выполняется через HTTP API. После первичной настройки FindFace Multi выдаст токен. Указывайте данный токен в каждом API-запросе, отправляемом периферийным устройством в FindFace Multi, чтобы авторизовать устройство.

Для интеграции периферийного устройства с FindFace Multi выполните следующие действия:

  1. Перейдите на вкладку Камеры.

  2. Нажмите +.

    create_camera_ru

  3. На вкладке Настройки -> Основное введите общие данные периферийного устройства:

    camera_edge_ru

    • Тип соединения: выберите Edge-устройство.

    • Укажите имя периферийного устройства.

    • Добавьте периферийное устройство в группу камер, чтобы впоследствии было удобнее фильтровать события с данного устройства.

      Совет

      Вы можете выделить отдельную группу камер специально под периферийные устройства.

    • При необходимости добавьте комментарий.

    • Поставьте флажок Активная.

  4. На вкладке О камере скопируйте в буфер предоставленный токен периферийного устройства.

    edge_token_ru

  5. Указывайте данный токен в каждом API-запросе, отправляемом периферийным устройством в FindFace Multi для создания события. В результате кадры, переданные в запросах, будут связаны с камерой, соответствующей периферийному устройству, и обработаны по аналогии с кадрами с камер видеонаблюдения.

    api_token_en

    Подробная интерактивная документация HTTP API FindFace Multi доступна после установки по адресу http://<ffsecurity_ip:port>/api-docs. Изучайте и пробуйте.

    Совет

    Документацию также можно найти в веб-интерфейсе, перейдя в меню по пунктам Настройки -> Документация API.