Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2022

17 www.secuteck.ru август – сентябрь 2022 Обзор материалов зарубежных СМИ В идеоаналитика играет важную роль в решении задач конечных пользовате- лей, как связанных с безопасностью, так и не связанных с ней напрямую. С одной сто- роны, часто отслеживание и идентифика- ция объектов используются для выявления необычного поведения людей или транс- портных средств, а подсчет людей может помочь ритейлерам, стремящимся удовле- творить задачи пропускной способности. Облачные вычисления Основным преимуществом облака является то, что оно может выдержать практически любую вычислительную нагрузку. Если про- изойдет внезапный всплеск количества событий, периферийные системы не будут за ними успевать и возникнет очередь из событий с высокой задержкой. Этого нико- гда не произойдет в случае с облаком, поскольку облачные системы предназначе- ны для обработки больших объемов инфор- мации. Облачная инфраструктура позволяет исполь- зовать самые современные и сложные моде- ли искусственного интеллекта, поскольку для них практически нет ограничений по ресур- сам, и использовать более сложные алгорит- мы, которые было бы нецелесообразно запускать на камере или датчике, требующих больших мощностей. Периферийная аналитика Основные преимущества периферийной ана- литики – это низкая задержка и возможность использовать меньшую пропускную способ- ность сети, поскольку в центральную систему необходимо передавать только конечные метаданные и соответствующие кадры, а не полноценный видеопоток, который требует гораздо более высокой пропускной способ- ности сети. Обработка данных на конечных устрой- ствах дает пользователю полный контроль над безопасностью, возможность управле- ния настройками каждого конкретного узла и процессами шифрования передачи данных. Система работает независимо от общедоступных интернет-сервисов и может полагаться на внутренние сети. Время обработки будет меньше, а дан- ные – доступнее. Распространение и применение перифе- рийной аналитики растет по мере роста производительности чипов видеокамер. Используя мощные наборы микросхем искусственного интеллекта от таких про- изводителей, как Ambarella, мирового лидера в области автомобилестроения, IoT, робототехники и технологий безопасности, производители камер имеют в своем рас- поряжении невероятную мощь ИИ, позво- ляющую камере видеонаблюдения одно- временно выполнять несколько аналитиче- ских операций. Традиционно ИИ-аналитика запускается непосредственно на видеокамере, однако существуют модифицированные решения в виде IP-видеосервера, подключенного к камере, которые могут позволить стан- дартным IP-камерам и даже аналоговым камерам анализировать видео локально, на объекте. Для конечного пользователя, кото- рый начинает с нуля или хочет обновить свою систему, стоит приобрести камеры, которые могут запускать аналитику ИИ непо- средственно на камере, но для тех, кто не хочет инвестировать в новую систему камер, IP-видеосервер с чипом ИИ может быть луч- шим решением. Что выбрать? Аналитика в облаке и на периферии имеет свои достоинства и недостатки. Чтобы выбрать наиболее подходящее решение для текущей задачи, пользователь должен вни- мательно продумать то, как система будет использоваться. Периферийная аналитика благоприятна для случаев, когда важна скорость реагирования и когда действуют ограничения пропускной способности. Облачная или серверная ана- литика обычно имеет больше смысла для постфактумной аналитики, такой как судеб- ная экспертиза, или тех случаев использова- ния, когда пропускная способность не является блокирующим или затратным фак- тором. Идентификация объектов, извлечение при- знаков и метаданных, а также информация о событиях могут обрабатываться на конечных устройствах. Если вариант использования требует большого объема данных для сравнения, если этот набор данных часто обновляется, то выгоднее проводить анализ в облаке. Если это что-то простое, например задача "найти все изображения синего гру- зовика за указанный период времени", то этот тип поиска может быть полностью обра- ботан на периферии в сочетании с подходя- щей VMS. Гибридная система По факту грань между периферийной ана- литикой и облачной начинает постепенно стираться. Гибридная архитектура может решать все пользовательские задачи, например локальное устройство выпол- няет базовую обработку и отправляет только важные части видео в облако для обработки. Использование аналитики на камере для некоторых простых функций обнаружения, таких как обнаружение автомобиля или распознавание номерного знака в реаль- ном времени для открытия шлагбаума, полностью оправданно. Обнаружение автомобиля при этом может привести к передаче фрагмента видео на сервер для более сложного анализа, такого как иден- тификация модели автомобиля или анализ пассажиров. Таким образом, вы можете сочетать преимущества анализа с низкой задержкой за счет периферийной аналити- ки с более масштабируемой вычислитель- ной мощностью аналитики на стороне сер- вера/облака. С точки зрения оптимизации ИТ-ресурсов наиболее жизнеспособным вариантом является гибридный, который, как ожидает- ся, будет иметь больший спрос и множество вариантов использования для обеспечения безопасности. n По материалам www.asmag.com Аналитика в облаке или на периферии? Безопасность сегодня опирается на работу модулей аналитики, многие из которых основаны на искусственном интеллекте (ИИ). Это неизменно приводит к вопросу о том, где следует выполнять вычисления – на периферийных устройствах (камерах, датчиках и прочем) или в облачной инфраструктуре Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru www.securitysales.com ДАЙДЖЕСТ