Line 79: | Line 79: | ||
− | [[Image:Draft_Torre_502804708-image6-c.png|center| | + | [[Image:Draft_Torre_502804708-image6-c.png|center|800px]] |
− | |||
− | |||
I particularment per a cada participant i per país el calendari per les simulacions són els que apareixen a la següent imatge. | I particularment per a cada participant i per país el calendari per les simulacions són els que apareixen a la següent imatge. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | [[Image:Draft_Torre_502804708-image7-c.png|center|800px]] |
Revision as of 06:32, 30 August 2022
https://prevent-pcp.eu/news/the-3rd-information-webinar-will-be-held-soon/
Contents
Requeriments tècnics dels projectes
Aquest apartat el va presentar un representat del comitè tècnic del projecte, de SNF de França.
Es va esmentar com després d’una prospecció de mercat es va veure com no hi ha solucions per satisfer els requeriments d’aquest projecte. Prevent.pcp vol millorar la seguretat en el transport públic per mitjà de procediments de compra pública innovadora. FGC participarà en els processos de compra pública innovadora que realitzaran 12 agents públics d'Europa.
En concret s’ha trobat una manca de coneixement de detecció de situacions especifiques com ara la detecció de diferents tipus d’elements sospitosos, així com comportaments del mateix caire. Tampoc hi ha solucions per associar elements i els seus propietaris. Per tenir una bona detecció de possibles alarmes és molt important obtenir una classificació detallada, perquè s’ha pogut entrenar un sistema amb molta informació, d’elements i la seva associació amb els seus propietaris.
A banda també cal remarcar la complexitat de l’entorn on es vol dur a terme aquesta localització. L’entorn del transport públic, pel que fa a la densitat de persones i varietat de moviments, és molt complex; i és força difícil poder capturar tota aquesta variabilitat amb la cobertura de les càmeres situades a l’estació i a bord dels trens. Per tant, s’ha d’aconseguir uns conjunts de dades de vídeo, procedents de CCTV (circuit tancat de televisió), reals i representatius.
Pel que fa als rendiments en els algorismes ja existents, a hores d’ara és baix, sobretot pel que fa a determinar associacions entre elements (items) i els seus propietaris a un metratge de vídeo.
Procés competitiu. Compra pública innovadora
El projecte ja té uns KPI, com ara el rendiment en detectar falses alarmes, etc. i per assolir-los , així com per tancar l’escletxa de manca de sistemes s’ha optat per un procés obert, transparent i competitiu per a associacions públic-privades que puguin oferir noves solucions.
Els reptes del projecte
- El sistema ha de fer l’anàlisi en temps real, allà on la càmera estigui instal·lada, o bé un immediat procés de l’operador que gestioni aquestes imatges de vídeo. S’ha de tenir en compte que aquests sistemes de CCTV poden tenir limitat el seu accés per llicències.
- Les propostes han de ser capaces de classificar una relació d’elements (items), mobles, instal·lacions... I s’ha de tenir una classificació clara i homogènia per als diferents elements i operadors. Tothom ha de tenir clar el concepte i les diferents aparences de cada element.
- L’associació d’element (item) i propietari ha de poder-se crear des del sistema: per contacte o per distància, d’un a un o a varis.
- Els processos han de poder re-identificar el propietari. És a dir, el lligam entre usuari i element s’ha de reestablir en cas de que l’usuari s’hagi allunyat i retorni. Hi ha diferents possibilitats basades en seguiment per biometria o no, i s’ha de tenir en compte que existeixen limitacions a aquest seguiment a algunes de les legislacions d’alguns països.
- Aquells elements que estan desatesos i els possibles escenaris en que això és un problema s’ha de detectar de forma clara. Sempre que es tinguin en compte tots els condicionants dels apartats anteriors.
Requeriments per les tasques de l’operador de vídeo
- Actuar davant de les alertes, qualificar-les per tal d’actuar o no, tant pel que fa als elements com per als propietaris.
- Visualitzar el viatge del propietari mitjançant un mapa de situació de l’estació del tren. Cal tenir en compte que molts operadors proveeixen mapes de localització, però cal coordinar com es fa aquesta visualització.
- Integrar la solució en el Sistema de Manegament de Vídeo (VMS) existent a cada dispositiu. Hi ha una relació de sistemes amb què ja se sap que hauran d’integrar: Milestone, Genetec, Consolidator, Avigilion,etc.
Els reptes principals
Es poden veure a la imatge i dels que en destaquem:
- Detecció del comportament anormal. Què vol dir un comportament anormal?
- Provisió de conjunt de dades representatius i cal tenir en compte que l’entorn és molt complex i saber que serà impossible proveir un milió de vídeos per entrenar el sistema.
Requeriments principals
D’entre el que apareixen a la figura en destaquem:
- D’entre els requeriments tècnics el rendiment del sistema és dels més importants del tots, perquè la resposta dependrà de la seva eficiència.
- Pel que fa als requeriments de hardware és important remarca que la solució no pot estar allotjada al núvol, ja s’entén que caldrà subministrar una peça de HW i procedir a instal·lar “in-situ” el desenvolupament. Tota la administració de temes de seguretat en transport públic i el programari associat mai està allotjat al núvol
- Quan a Ciberseguretat, la major part dels requeriments tenen a veure amb la gestió del projecte, també queden alguns relacionats amb la solució final que es proporcionarà.
- En termes dels requeriments de l’entrenament dels usuaris finals, és vital ja que el funcionament correcte de les aproximacions depenen de com siguin gestionades. Al fer una instal·lació in-situ i de la mateixa manera els entrenaments de personal que gestionarà aquestes solucions. Cada pilot tindrà un entrenament específic per a cada operador de vídeo.
Calendari
Aquest any 2022 està dedicat a la convocatòria europea i a la selecció de 6 proveïdors per entrar en el procés de contractació precomercial.
I particularment per a cada participant i per país el calendari per les simulacions són els que apareixen a la següent imatge.