Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2022

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 85 Как камеры с высоким разрешением, так и ИИ c высокой степенью точности предо- ставляют возможность повысить качество обнаружения и классификации. В свою оче- редь, это позволяет осуществлять более надежные оповещения пользователей и опе- раторов. Более надежные возможности, более богатые приложения Большая вычислительная мощность позволяет обнаруживать большее количество объектов и лучше идентифицировать их, а также исполь- зовать несколько нейросетевых моделей одновременно. Возможности пользователей не исчерпываются детекцией пересечения линии, обнаружением движения, которое захватывает объекты, движущиеся со скоро- стью в пределах 50 км/ч, или элементарной детекцией объектов, способной идентифици- ровать до 10 их типов. Мощности позволяют одновременно выполнять все эти операции. Сегодня большинство полез- ных приложений видеоаналитики не просто используют одну модель. Они содержат в себе несколько, чтобы получить более значимые данные. Экономия средств на уровне системы Более мощная аналитика на камере позво- ляет охватывать области интереса больших размеров. Благодаря возросшей возможно- сти обработки потокового видео пользова- тели могут установить камеру с более высо- ким разрешением или мультисенсорную камеру вместо нескольких фиксированных камер с низким разрешением для покрытия той же области интереса. Повышенная точность аналитики позволит сократить объем хранимого видео и нагрузку на пропускную способность сети за счет мета- данных, создаваемых непосредственно на устройстве. Более того, пользователи могут достичь лучше- го сочетания вышеперечисленного. Всегда существует компромисс между разрешением, частотой кадров, размером модели (или слож- ностью аналитического приложения) и стои- мостью решения. Получение значительно большего объема ресурсов уменьшает компромисс, на кото- рый приходится идти пользователям. Напри- мер, клиенты могут осуществлять анализ значимых данных для нескольких видеопо- токов одновременно с высоким разрешени- ем и с частотой кадров в режиме реального времени. Применение видеоанализа на базе глубокого обучения Сферы применения видеоанализа на базе глу- бокого обучения можно условно разделить на следующие типы. Охрана и безопасность Включает все функции видеоанализа, исполь- зуемые для охраны и безопасности. Сюда отно- сят детекцию объектов, нарушения периметра, оставленных предметов, приватных зон (раз- мытие лица), детекцию несанкционированного прохода через пропускной пункт нескольких лиц по одному предъявленному идентификато- ру (так называемый проход "паровозиком"), а также распознавание номеров для контроля доступа. Бизнес-аналитика Включает всю аналитику для бизнес-целей и целей повышения операционной эффектив- ности, такие приложения, как тепловые карты, подсчет посетителей, мониторинг длины очере- дей, время остановки в зоне, поток людей, рас- познавание возраста и пола. Наблюдение за транспортным потоком Включает приложения, разработанные для детекции нарушения правил дорожного движе- ния, аварий и инцидентов на дорогах, равно как управления плавностью дорожного потока. Сейчас большинство аналитических функций на камерах решают задачи охраны и безопасности. Однако к 2025 г. баланс будет меняться по мере того, как бизнес-аналитика будет наращивать свою долю в функционале таких камер. Про- екты с использованием бизнес-аналитики ста- нут драйвером роста этого сегмента рынка по мере того, как конечные клиенты осознают эффективность возврата инвестиций, которую обеспечивают такие решения. Глубинное обучение для улучшения качества видео Необходимо отдельно сказать об использова- нии глубинного обучения для улучшения каче- ства видео. Интеллектуальная технология обра- ботки изображения использует мощные алго- ритмы глубинного обучения для оценки кон- кретных сцен (дождь и туман, фоновая засвет- ка, адаптация сцены против мерцания и т.д.) и автоматически настраивает параметры экспо- зиции для обеспечения высокого качества изоб- ражения. Для наружного применения данная технология автоматически компенсирует изменение погод- ных условий и условий освещения, экономя время и трудозатраты пользователей. Открытые платформы Ряд производителей видеокамер давно разви- вают открытые платформы для сторонних раз- работчиков приложений. По мере роста про- изводительности видеокамер разработчики приложений для таких платформ получают воз- можность адаптировать новые решения под нужды конкретных отраслей или заказчиков. В свою очередь, при использовании камер с глубинным обучением на открытой платфор- ме пользователи получают широкий выбор раз- личных приложений. Подобно тому как мы используем по мере необходимости различные приложения для решения наших прикладных задач, которые также могут меняться с течением времени, пользователи получают возможность использовать разные модули одновременно или последовательно на разных этапах про- екта. Что ждет индустрию дальше В текущий момент в большинстве случаев ана- литика на камере ограничена возможностью детекции объекта и его движения. Это приво- дит к необходимости определения объекта и его действий человеком с помощью про- граммного обеспечения, установленного на центральном сервере. С появлением все более совершенных алгорит- мов глубинного обучения камеры могут само- стоятельно определять тип объекта, а также характер его действий и тип реакции, которую необходимо предпринять в соответствии с полученными данными. Ожидается, что к 2025 г. появится новое поко- ление чипов, которое позволит сделать стои- мость встроенной аналитики на камере более демократичной. Возможно, она проникнет в бюджетный сегмент рынка, где сейчас нет камер с глубинным обучением. Таким образом, внедрение видеоаналитики станет менее затратным с точки зрения финансов и ресурсов. Стоимость серверов, которые было необходимо использовать, и требования к пропускной способности сети будут значительно снижены. И интеллекту- альная видеоаналитика на камере на базе глубинного обучения станет такой же массо- вой, как мегапиксельные камеры в настоя- щий момент. n www.secuteck.ru август – сентябрь 2022 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Поставки оборудования для видеонаблюдения со встроенной видеоаналитикой Камеры и видеорегистраторы без аналитики Камеры и видеорегистраторы со встроенной видеоаналитикой на основе правил Камеры и видеорегистраторы со встроенной видеоаналитикой на базе глубокого обучения количество, штук Выручка от продаж чипсетов для видеокамер с поддержкой ИИ выручка, млн долларов