В настоящее время, без видеонаблюдения не обходится ни одно, даже самое мелкое предприятие. Видеоустройства используются не только в целях обеспечения безопасности, но и для дистанционного контроля за ходом производственных, технологических и трудовых процессов, для наблюдения за поведением животных на фермах и в дикой природе, ну и конечно же, без видеоаппаратуры никак не обходятся полицейские и военные.
Более того, уже и частный «умный дом» невозможно представить без видеоустройств. Ведь и безопасность жилища, и даже полив приусадебного газона, проще всего контролировать при помощи видеокамер.
Недостатки традиционного видеонаблюдения и видеоаналитики
Традиционными технологиями аналогового видеонаблюдения предусматривается передача всего потока видеоинформации по цепочке:
- объектив камеры;
- преобразователь оптического сигнала;
- кабельные линии;
- коммутатор, который распределяет видеопоток на монитор оператора и на устройство для записи на жесткий диск видеорегистратора.
Видеокамерам и охранным датчикам безразлично, что происходит на сцене видеонаблюдения, поэтому они передают абсолютно всю информацию обо всех предметах и событиях, проявивших себя в контролируемой зоне. Это нередко вызывает ложные срабатывания, и отвлекает службы безопасности на устранение мнимых угроз. Правила круглосуточного мониторинга обстановки обязывают операторов сосредоточиваться на прямом просмотре и анализе сцены событий, что довольно утомительно и порой приводит к принятию ошибочных решений.
К тому же, с течением времени, огромнейшее количество видеоматериалов накапливается и сохраняется на жестких дисках https://worldvision.com.ua/zhestkie-diski видеорегистраторов или сервере системы. Подобная технология видеонаблюдения требует создания хранилищ повышенной емкости и содержания солидного штата сотрудников. Ведь аналитикам архивных служб, в поисках нужных сведений, приходится вручную отсеивать массу второстепенной информации. Помимо этого, чтобы передать мощный поток видеоданных без потерь и искажений, приходится прокладывать специальные дорогостоящие кабельные линии, и устанавливать дополнительное оборудование.
Однако даже использование дополнительных устройств не исключает потерь и искажений данных при передаче уплотненных видеопотоков. Применение метода интеллектуальной видеоаналитики, на основе специального программного обеспечения для автоматизированного поиска критически важных данных, тоже не устраняет недостатков технологии обработки видеоинформации в едином центре. Ведь на детальный анализ большого количества сведений, в том числе, не имеющих значения для решения поставленных задач, уходит много времени, и требуются специально подготовленные работники.
Накопленный опыт показал, что проблема решается проведением видеоанализа непосредственно в камерах, на месте контроля, т.е на периферии системы видеонаблюдения.
Современное представление о периферийной видеоаналитике
Главными элементами периферийной аналитики являются IP камера worldvision.com.ua/ip-kamery-videonabludeniya и искусственный интеллект, работающий на основе нейронных связей и технологии самообучения. Иными словами: помимо выполнения задач, определенных конкретным набором инструкций, ИИ приобретает способность: самостоятельно распознавать предметы, явления, звуки и идентифицировать лица людей. С появлением IP камер видеонаблюдения уменьшается потребность в высокой пропускной способности кабельных линий, и увеличивается скорость и качество обработки информации.
Ведь в аналитических модулях IP камер установлено ПО для видеонаблюдения, в котором используется машинное зрение и тот самый искусственный интеллект, обученный самостоятельному анализу данных. Поэтому обыденно протекающие события, в которых не наблюдается аномальных или угрожающих признаков, автоматически игнорируются программой еще на начальном этапе, а информация о них не передается в центр видеоконтроля.Таким образом, анализ обстановки производится автоматически, еще на исходной точке получения видеоинформации, что уменьшает количество ложных срабатываний, и снижает вероятность потери и искажения видеоданных при передаче.
Например: при видеоконтроле пешеходного движения по тротуарам, уличные камеры с функцией интеллектуальной аналитики, не проводят видеосъемку спокойной обстановки. Однако при обнаружении в зоне контроля признаков потенциальной опасности таких как:
- внезапный въезд на пешеходную зону транспортных средств;
- появление вооруженных людей;
- возникновение паники, криков и подозрительно быстрых перемещений;
- совершение хулиганских действий или проявлений вандализма;
- идентификация преступника объявленного в розыск;
- оставление подозрительных предметов;
- и прочих аномальных явлений, искусственный интеллект немедленно отдает команду на производство видеозаписи события и оповещает дежурного сотрудника о возможной угрозе.
Таким образом, периферийная видеокамера, обладающая аналитической функцией, избавляет оператора от постоянного мониторинга ситуации в ее зоне контроля, и позволяет сосредоточить внимание только на критически важных событиях, произошедших на данном участке. Следовательно, на жесткий диск хранилища отправляется только значимая информация, которая, к тому же, занимает меньше места, и поэтому ее будет легче отыскать при необходимости расследования инцидентов.
Перспективы, которые открывает периферийный анализ видеоданных
Практика видеонаблюдения последних десяти лет доказывает, что периферийная видеоаналитика обладает такими несомненными преимуществами как:
- анализу подвергается видеоинформация высокого качества, максимально точно отражающая ситуацию, поскольку получена непосредственно на месте наблюдения и не подвергалась сжатию и кодированию при передаче;
- оператору и в хранилища передаются только те критически важные данные, которые представляют интерес для успешного исполнения предусмотренных функций, и максимально точно соответствуют событиям, происходящим в зоне наблюдения;
- меньший объем видеопотока позволяет использовать упрощенную схему питания и передачи сигнала по кабелю витая пара или по беспроводной связи.
Несмотря на относительно высокую стоимость IP камер видеонаблюдения, оснащенных функцией интеллектуальной видеоаналитики, затраты окупаются за счет:
- упрощения прокладки коммуникаций электропитания и связи;
- уменьшения штата сотрудников;
- повышения качества видеоконтроля;
- ускорения обработки и поиска информации в архивах.
Исследования в области искусственного интеллекта, машинного зрения и концепции нейронных связей показали, что возможности ИИ к проведению анализа видеоматериалов для выявления аномальных проявлений в череде обыденных событий, возрастают пропорционально увеличению объема данных, которые ему приходится обрабатывать. Поэтому конкретно для отрасли видеонаблюдения, самым перспективным направлением использования ИИ становится проведение видеоанализа на периферии системы, поскольку повышается оперативность в устранении опасностей, и упрощается процесс работы с большими данными.
Уже первое десятилетие применения интеллектуального анализа данных в системах видеонаблюдения раскрыло колоссальный потенциал применения IT-технологий для автоматизированного управления самыми разными процессами человеческой деятельности, начиная от промышленного производства, заканчивая благоустройством жилища.
