Журнал "Системы Безопасности" № 6‘2021

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 117 и камеры, и видеоанализаторы, и видеорегистра- торы. А компания Atos предлагает как компактные устройства видеоанализа, так и серверные реше- ния – программно-аппаратные комплексы, кото- рые могут интегрироваться с существующими на объекте VMS. Еще один пример умных перифе- рийных устройств – биометрические комплексы Innovative Technology на основе технологии рас- познавания лиц, предназначенные в первую оче- редь для применения в ритейле. Наконец, компонент, который невозможно пере- оценить, – вычислительные платформы NVIDIA, использующиеся во всех типах ИИ-устройств, от периферии до дата-центра. Недаром названия моделей этого бренда не раз фигурировали в докладах других участников конференции. Свое и чужое На рынке есть компании, специализирующиеся на видеоаналитике. Они предоставляют свои алгоритмы производителям программных или аппаратных систем, которые упаковывают их в готовое решение для пользователя. При этом некоторые разработчики таких решений разра- батывают собственную видеоаналитику, а дру- гие применяют комбинированный подход. Рассмотрим это на примере VMS. Milestone при- держивается интеграционного пути, тогда как ITV и DSSL разрабатывают собственные анали- тические инструменты. При этом DSSL разраба- тывает даже собственную систему распознава- ния лиц (о ней шла речь в докладе) и систему распознавания номеров автомобилей, а ITV для этих задач использует сторонние решения. Надо отметить, что для ряда задач, к которым относятся, в частности, распознавание лиц и номеров, технологии давно отработаны и на рынке представлено множество готовых алго- ритмов ведущих видеоаналитических компаний. Интегрировать их или разрабатывать свои – вопрос дискуссионный, у каждого подхода есть свои плюсы и минусы, обсуждать которые можно долго, и мы это сделаем как-нибудь в другой раз. А вот разработка собственных решений для нестандартных задач – подход без- альтернативный, если мы хотим (и считаем целе- сообразным) эти задачи решать. И здесь мы переходим к следующей теме. Сшито на заказ Нейросетевая видеоаналитика для классифика- ции объектов (или детектирования объектов определенного типа) развивается не так давно, как распознавание лиц. То же самое касается поведенческой аналитики (распознавания поз), детектирования средств индивидуальной защи- ты (СИЗ) и еще ряда задач. До недавнего вре- мени такие решения были штучными и обуча- лись под конкретную сцену. Сейчас выделилось несколько основных направлений, для которых созданы готовые нейросетевые детекторы, неплохо работающие в большинстве стандарт- ных ситуаций. Это в первую очередь детектиро- вание людей, автомобилей (иногда велосипе- дистов/мотоциклистов), обнаружение огня и дыма, распознавание поз. Нейросети, обученные на конкретной сцене, все равно дают лучший результат, но обучение – трудоемкий процесс, поэтому чем лучше будут становиться стандартные решения, тем меньше будут нужны кастомизированные. Однако они останутся востребованными или для специфи- ческих задач (распознавание животных и колесных пар вагонов – реальные примеры из нашей практики), или для задач, которые труд- но стандартизировать (например, СИЗ могут выглядеть очень по-разному, особенно при раз- ном освещении), или в тех случаях, когда нужна очень высокая точность. Множество интересных практических кейсов применения кастомизированной аналитики были представлены в начале конференции ком- панией ITV и в ее завершении двумя компания- ми, которые, на неискушенный взгляд, далеки и от видеонаблюдения, и от видеоаналитики. Практики видеоаналитики Как вы, наверное, догадались, речь идет о ком- пании "Газпромнефть-Цифровые решения" и Выксунском металлургическом заводе. С тех- нологической точки зрения это как раз тот слу- чай, когда необходима высокая точность для нестандартной задачи, то есть шанс найти на рынке готовое решение по приемлемой цене невелик. С точки зрения рынка интересно то, что крупные компании начали разрабатывать решения компьютерного зрения для собствен- ных нужд своими силами и при этом они готовы рассматривать сторонние технологии или пере- давать реализацию задачи подрядчику на опре- деленном этапе, например после стадии НИОКР. Приведу примеры разработок, находящихся на разных стадиях реализации. Газпром нефть использует видеоаналитику для мониторинга зимников (определения дефектов) и контроля подключения секций бензовозов: автоматиче- ски проверяется правильность подключения и подается сигнал в случае риска перемешива- ния разных видов топлива. Выксунский метал- лургический завод автоматизирует визуальный и измерительный контроль готовой продук- ции, существенно повышая производитель- ность и снижая влияние субъективного факто- ра. В частности, это контроль геометрических параметров труб после сварки и даже автома- тизированное обнаружение утечек на установ- ке гидроиспытаний труб. Коротко о разном В заключение хочу упомянуть два доклада, которые не вошли в изложенное выше, но тем не менее весьма интересны. Прежде всего рекомендую к просмотру презентацию компа- нии "ВиТэк". Она была посвящена выбору камер для искусственного интеллекта и затра- гивала широкий спектр фундаментальных тем – от того, что количество мегапикселей не равно количеству информации, а объектив не менее важен, чем матрица, до нестандартных камер (3D ToF, SWIR). Безусловно, интересно с практической точки зрения решение компании "Рэйдикс" для систем хранения данных, адаптированное для работы с интенсивной потоковой нагрузкой. Оно поз- воляет сократить количество накопителей и сер- верного оборудования для получения необхо- димого объема хранения и уровня доступности данных в масштабных проектах видеонаблюде- ния. И хотя это не относится впрямую к видео- аналитике, хранение данных – важнейшая часть любой системы видеонаблюдения, и экономия на накопителях поможет высвободить ресурсы для чего-то другого. Например, для видеоана- литики. Заключение All-over-IP – форум, который объединяет участ- ников индустрии цифровых технологий в сообщество и создает новые поводы для обще- ния поставщиков и покупателей. В связи с пан- демическими реалиями возник новый стандарт мероприятий: короткие, но содержательные личные контакты с продолжением онлайн. В этом году формат All-over-IP обеспечил и то, и другое. Хочу поблагодарить организаторов за приглашение и отметить великолепную подго- товку зрительного зала, оборудования и логи- стики. Ну и задача по онлайн также выполнена отлично: во время конференции к интернет- трансляции присоединились свыше 200 зрите- лей. Видеозапись конференции и презентации доступны на сайте форума: https://www.all- over- ip.ru/2021/edge-ai-vision. n www.secuteck.ru декабрь 2021 – январь 2022 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru