Журнал "Системы Безопасности" № 3‘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 66 И звлечение полезной информации из видеопотока может помочь распознавать опасные сценарии на ранней стадии и миними- зировать ущерб, а в идеале – полностью пред- отвращать чрезвычайные ситуации. Одновре- менно с этим искусственный интеллект (ИИ) существенно расширяет сферу применения видеонаблюдения за рамками систем безопас- ности. Однако рекламная шумиха, уже поднятая вокруг новой технологии, мешает потенциаль- ному пользователю отделить зерна от плевел и часто ведет к завышенным ожиданиям, а впо- следствии – к полному разочарованию. Действительно ли ИИ-видеоаналитика поможет совершить технологический прорыв в видеона- блюдении? Что она умеет уже сейчас, чего не умеет и каковы перспективы ее развития? Попробуем разобраться. Очередной "пузырь" или технологический прорыв? Часто приходится слышать, что рынок систем видеонаблюдения все больше коммодитизи- руется. Множество продуктов со схожей функ- циональностью (или, по крайней мере, схожи- ми обещаниями производителя) затрудняют выбор для пользователя, и одним из главных аргументов становится имя вендора и его репутация. У самих производителей остается два пути: или ввязаться в ценовую войну, делая ставку на максимальную оптимизацию затрат, или предложить что-то действительно новое и прорывное. Тренд, который пытаются оседлать разработчи- ки, выбравшие второй путь, – искусственный интеллект, основанный на нейронных сетях и глубоком обучении. Зародившийся несколько лет назад рынок ИИ-видеоаналитики находится в стадии взрывного роста. Новая технологиче- ская волна добавила оптимизма небольшим, но амбициозным компаниям. Кажется, у них появился шанс прорваться к лидерству – в пер- спективе нескольких лет. Однако хайп, поднятый новым модным трен- дом, вызывает здравые опасения умудрен- ных опытом профессионалов рынка безопас- ности, как со стороны клиента, который ищет решение для своих задач, так и со стороны интегратора, который строит стратегию дол- госрочного развития. Это очень похоже на очередной технологический "пузырь". Такой, который уже успел надуться вокруг видео- аналитики без нейронных сетей и громко лопнуть, когда стало ясно, что громкие обе- щания – всего лишь (не очень добросовест- ная) реклама. Но в пользу того, что ИИ в системах видеонаблюдения не "пузырь", говорит множество фактов. Первый (и главный) – это работающие системы на реальных объектах. Они выполняют те самые обещания, которые в эпоху предыдущего "пузы- ря" давали горячие головы, пытающиеся научить компьютер анализировать реальность, используя классический алгоритмический под- ход. Второй – в новую технологию уже вложились не только стартапы, но и солидные разработчи- ки VMS (Video Management Software – про- граммное обеспечение для систем видеонаблю- дения). И даже такие гиганты, как Intel, который представил и целую линейку "железных" нейро- ускорителей и набор программных инструмен- тов, помогающий работать с оборудованием максимально эффективно, причем именно в области компьютерного зрения. И наконец, третий факт: искусственный интел- лект играет в шахматы, водит автомобили и прекрасно работает во многих других областях. Почему бы ему не работать в системах видео- наблюдения? На что способен ИИ Что же умеет делать искусственный интеллект в системах видеонаблюдения на данном этапе развития? Анализировать последовательность событий и понимать логику происходящего в поле зрения камер он пока не может, хотя, вероятно, научится в ближайшие годы. А вот обнаружение, классификация и сопровождение объектов удаются нейросетевой аналитике дей- ствительно хорошо уже сейчас. Применительно к задачам реального мира искусственный интеллект может: l распознавать огонь и дым для раннего обнаружения пожаров на открытых терри- ториях (лес, открытый склад, автостоянка и др.); l отличать людей от животных и других движу- щихся объектов (например, для охраны пери- метра заповедников от проникновения бра- коньеров); l отличать человека в каске и защитной спец- одежде от человека без них (для предотвра- щения несчастных случаев на опасном про- изводстве или стройке); июнь – июль 2020 www.secuteck.ru Игорь Фаломкин Директор департамента разработки AxxonSoft Человек, присевший на корточки рядом с банкоматом, может быть взломщиком www.media-manager.noticiasaominuto.com З ародившийся несколько лет назад рынок ИИ-видеоаналитики нахо- дится в стадии взрывного роста. Новая технологическая волна добави- ла оптимизма небольшим, но амбициозным компаниям. Кажется, у них появился шанс прорваться к лидерству – в перспективе нескольких лет Что умеет и чего не умеет нейросетевая видеоаналитика? Видеонаблюдение традиционно ассоциируется с безопасностью. Но в большинстве случаев оно применяется не для ее обеспечения, то есть не для предотвращения опасных ситуаций, а для фиксации и расследования уже произошедших событий. Многообещающий тренд, который может в корне изменить порядок вещей, – видеоаналитика на основе искусственных нейронных сетей

RkJQdWJsaXNoZXIy Mzk4NzYw