Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2020

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 77 www.secuteck.ru февраль – март 2020 СПЕЦПРОЕКТ КАМЕРЫ С ВИДЕОАНАЛИТИКОЙ Видеонаблюдение 3 консультации; 3 проектирование; 3 монтаж; 3 облачная система видеонаблюдения; 3 хранение архива в облаке Тел.: +7(495) 256-8162 e-mail:video@relline.ru www.relline.ru/video Н а текущий момент наиболее востребо- ваны самые простые функции встроен- ной видеоаналитики – пересечение линий, вторжение в зону, детекция лиц и оставлен- ных предметов. Спрос определяется в пер- вую очередь невысокой стоимостью данных модулей: цена камер с такой аналитикой не сильно отличается от аналогичных моделей без аналитики. Из новых относительно недорогих решений можно также отметить детекцию людей. За более дорогие реше- ния, такие как распознавание лиц или авто- мобильных номеров, подсчет людей и опре- деление их атрибутов (цвет одежды, пол, возраст и т.д.), готовы платить пока лишь немногие крупные заказчики, строящие системы видеонаблюдения на эксклюзивных объектах. С пользой для объекта Простую аналитику, дополненную функцией детекции людей, будет полезно использо- вать на большинстве типовых объектов. Ведь наибольший интерес для видеонаблю- дения, как правило, представляют именно люди и их перемещения. Конечно, макси- мальную пользу такие решения принесут на режимных объектах, при охране периметра, контроле производственных площадей и прочих объектах с регламентированным ограничением передвижения в пределах заданной области. Из сервера в камеру Главный плюс переноса аналитики из серве- ров в камеры – разгрузка вычислительных мощностей сервера. Для систем с неболь- шим числом каналов особого смысла в такой периферийной аналитике нет. Однако чем больше камер, для которых требуется вычислительная мощность, и чем более сложная аналитика используется в системе, тем дороже обходится ее использование на сервере. Во-первых, из-за более дорогой архитектуры самих чипсетов, используемых на серверах. Во-вторых, по причине, услов- но говоря, простоя оборудования: ведь чем больше смарт-операций производится на сервере, тем меньше камер к нему можно подключить. Соответственно, гораздо выгоднее использовать умные камеры вме- сто обычных, чем покупать больше серве- ров. Притом что и сами серверы с умными функциями стоят, конечно, существенно дороже их бюджетных аналогов. Кроме чисто экономической выгоды, использование периферийной аналитики также является более гибким в плане сете- вой архитектуры, обслуживания и управле- ния системой (особенно в случае большой распределенной системы на несколько тысяч камер, например). Минусом периферийной аналитики на дан- ный момент является все же более низкая точность детекции по сравнению с сервер- ной. Однако после появления в недавнем прошлом нового типа высокопроизводи- тельных (от 500 млрд операций в секунду) чипсетов, так называемых нейросетевых процессоров для видеокамер, данный раз- рыв по качеству аналитики будет неизменно сокращаться. Будущее – за автоматизацией Учитывая современные технологические тренды внедрения искусственного интеллек- та во все системы, где это только возможно, надо полагать, что и видеонаблюдение со смежными отраслями (такие как контроль доступа) не должно быть исключением – применение автоматизации позволит кар- динально повысить точность срабатывания и полностью устранит человеческий фактор. Есть все основания считать, что ближайшее будущее – за полной автоматизацией таких систем. Конечно, с той оговоркой, что систе- ма все же должна предусматривать возмож- ность фонового контроля со стороны опера- тора, то есть полностью автоматическая работа в штатном режиме с возможностью ручного управления на случай нестандарт- ных ситуаций, как в электромобиле извест- ной марки. Развитие нейросетевой аналитики Наиболее перспективна нейросетевая (AI) аналитика, которая сейчас находится на гребне технологического развития. Во-пер- вых, она основана на современных алгорит- мах машинного обучения, что позволяет создавать любые сценарии идентификации и структурирования видеоданных. Это дает возможность настроить аналитику под любые, самые специфичные требования заказчика, не привязываясь к традиционным модулям типа распознавания лиц или детек- ции дыма. Во-вторых, возможности искус- ственного самообучающегося интеллекта уже сейчас кратно превосходят человече- ские. Нейросети, например, могут решать даже такие сложные прикладные задачи, как постановка диагноза – определение некоторых болезней по фотографии паци- ента. Поэтому и в сфере видеонаблюдения применение нейросетевой аналитики выгля- дит очень перспективно. Дмитрий Калинин Продакт-менеджер компании DSSL МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА Наиболее перспективна нейросетевая аналитика На сегодняшний день встроенная аналитика еще не получила массового распро- странения. Играет роль определенный консерватизм заказчиков и нехватка инфор- мации о том, какие экономические выгоды можно получить за счет применения инновационных решений. Однако отрасль развивается динамично, и встроенная аналитика все же входит в нашу жизнь. Когда она станет по-настоящему популярной – это только вопрос времени, причем достаточно скорого Реклама