Мир видеонаблюдения ближайшего будущего

Видеонаблюдение должно не просто быть, оно должно работать! Не только ориентироваться на безопасность, но и анализировать визуальные данные.

Тенденция к повышению эффективности видеонаблюдения стала активно прослеживаться в последние годы. Дальше — будет больше!

ВИДЕОАНАЛИТИКА

Значительная часть записей с камер наблюдения остаётся без просмотра, ведь оператор не способен обрабатывать видеопоток с нескольких источников в режиме 24/7. Зато система видеоаналитики позволяет делать это практически в реальном времени.

За последние несколько лет анализ видео стал гораздо эффективнее. Его продуктивность во многом зависит от качества входных данных. Поэтому вендоры не перестают совершенствовать свою продукцию. Снижаются цены на оборудование, развиваются технологии — более высокое разрешение камер позволяет получать детализированные изображения. Это позитивно сказывается на развитии видеоаналитики.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Заметно возрастает роль ИИ в секторе видеонаблюдения. Успехи есть — и ими грех не похвастаться. Камеры помогают улучшить качество обслуживания в розничной торговле (наблюдая за работой операторов, распределением людей в очередях, наполнением полок магазинов). Благодаря возможностям видеоаналитики дома, офисы и даже целые города становятся «умными». Более того, камеры наблюдения помогают защищать диких животных, находящихся под угрозой исчезновения.

Среди основных интеллектуальных функций видеоаналитики, которые сейчас используются в IP-камерах, находятся: детектор движения, счётчик посетителей, компенсация вибраций, скрытие приватных зон, контроль саботажа. В ближайшее время производители оборудования будут трудиться над тем, чтобы эти опции были сразу встроены в камеры видеонаблюдения. И придумывать, как такие камеры сделать более доступными по цене.

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

Благодаря механизму глубокого обучения анализ видео переходит от изучения уже произошедшего к предупреждению о возможности инцидента. Принцип работы нейронных сетей оборудования старается приблизиться к принципам работы головного мозга человека.

Технологии глубинного обучения настоящего уже справляются с 300 целями одновременно: рассчитывают плотность потока людей, распознают характер движения толпы, обеспечивают службу безопасности полезной информацией (в том числе и обнаруживают по приметам или фотоснимку преступников). Но замечать потенциально опасное поведение людей камеры пока не способны. Разработчикам систем видеонаблюдения в ближайшее время придётся хорошо потрудиться, чтобы приблизить оборудование к оценке ситуации «глазами человека».

ОБЛАЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Облачное видеонаблюдение позволяет получить удалённый доступ к неограниченному количеству камер, расположенных на разных объектах. Это даёт возможность наблюдать за происходящим практически в режиме реального времени, а также анализировать архивные записи, находясь хоть на другом континенте. Но есть один важный нюанс, который нужно решить производителям программного обеспечения для видеонаблюдения: проработать вопросы IT-безопасности. В ближайшее время вендоры разберутся с этим — и доступ к Вашим камерам видеонаблюдения никто другой не сможет заполучить.

ГЛОБАЛЬНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ

Потенциал интеллектуальных систем наблюдения будущего заключается даже не в отдельных камерах, которые могут проводить глубокий анализ, а в создании общих систем данных, собранных со значительной площади. Речь не только о предприятиях, но и о городах и даже странах. Это позволит детектировать подозрительные ситуации любого уровня сложности: от слежения за перемещением транспортных средств до наблюдения за скоплениями большого числа людей.

Поделиться ссылкой: