Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Как Интернет вещей, нейросети и аппаратное ускорение видеоанализа изменят видеонаблюдение?

В рубрику "All-over-IP" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Как Интернет вещей, нейросети и аппаратное ускорение видеоанализа изменят видеонаблюдение?

Аппаратное ускорение от NVIDIA и Intel, видеоанализ на основе нейронных сетей и Интернет вещей меняют подходы системных интеграторов и инсталляторов к системам видеонаблюдения. Рассмотрим, какую роль эти тренды будут играть в системах видеонаблюдения завтрашнего дня и какие действия следует предпринимать компаниям уже сегодня, чтобы достичь успеха в бизнесе и предлагать лучшие продукты своим заказчикам
Андерс Йоханссон
Директор по Восточной и Центральной
Европе компании Milestone Systems

Ближайшее будущее стремительно трансформируется под влиянием таких трендов, как Интернет вещей, нейросети и аппаратное ускорение видеоанализа, что открывает новые возможности участникам IP-индустрии. В этих условиях важнейшей задачей для поставщиков услуг систем безопасности и видеонаблюдения становится не только успевать за скоростью изменений, но и объединять свои усилия для более высоких результатов.

Телефонная будка и аппаратное ускорение видео – в чем связь?

О видеоаналитике очень много и давно говорят, но переломный момент наступил только сейчас. Похожая ситуация наблюдалась в сфере мобильных телефонов – первые из них появились уже в 1980-х гг., но бурное развитие произошло только спустя десятилетия, когда они реально изменили мир и наше представление о связи между людьми.


Чтобы кому-то позвонить, уже нет необходимости пользоваться телефонными будками, которые по фиксированной линии соединяют один телефон с другим. Такой же переход на качественно новый уровень происходит сегодня и в области интеллектуального видеоанализа.

От классической видеоаналитики к нейронным сетям

На данный момент можно выделить два типа видеоаналитики:

  • классическая, или традиционная. Базируется на фиксированном наборе неких предустановленных правил. Например, при пересечении линии сигнал генерируется системой по заранее определенному правилу только тогда, когда данная линия пересечена слева или справа. В традиционной видеоаналитике существует множество запатентованных алгоритмов, что периодически приводит к патентным войнам, судам и т.д.;
  • видеоаналитика будущего. Работает на основе нейронных сетей и самостоятельно оценивает поведение человека или событие, а оператору остается только решить, согласен ли он с ее оценкой. Это приводит к комбинации искусственного машинного интеллекта с интеллектом человека, что дает наиболее эффективный результат.

На наш взгляд, именно второй тип аналитики действительно изменит мир и прежние правила. Более того, распространяясь все больше и больше, видеоаналитика на основе нейронных сетей будет способствовать тому, что патенты и патентные войны уйдут в прошлое. При этом роботы не заменят человека – они будут работать совместно, и это станет ключевым фактором развития видеоаналитики в целом: часть работы будут выполнять машины, а человеческий интеллект – подключаться в сложных ситуациях и принимать окончательное решение.

Какие тренды изменят рынок?

Дальнейшая трансформация рынка будет происходить под влиянием трех основных трендов, которые уже оказывают на него активное воздействие:

  1. Агрегация данных с сенсоров.
  2. Автоматизация процессов создания информации.
  3. Визуализация событий для принятия решения. Рассмотрим их подробнее.

Агрегация

Агрегация подразумевает работу с Big Data, а именно – сбор всех возможных данных из различных источников и сенсоров на определенном центральном сервере для выделения полезной информации и принятия решений на ее основе.

Драйвером этого тренда является Интернет вещей. По оценкам Milestone Systems, в течение следующих 3–4 лет минимум 50% продаваемых лицензий ПО будут предназначены не для видеоканалов, а для подключения разных сенсоров.

Автоматизация

Автоматизация представляет собой комбинацию машинного и человеческого интеллекта: машины автоматизируют процесс, а человек подключается к нему тогда, когда система в чем-то не уверена, и принимает окончательное решение.

Появление графических процессоров GPU стало ключевым драйвером автоматизации. На классических CPU собирать и анализировать большие данные было гораздо сложнее, теперь же есть возможность обрабатывать нейронные сети на GPU, что стало действительно переломным моментом. Вычислительные мощности GPU в совокупности с искусственным интеллектом позволяют анализировать огромное количество данных от разных сенсоров.

Визуализация

Визуализация событий и процессов помогает человеку быстрее принимать решения.

По результатам исследования IHS Data, в конце 2014 г. в мире официально насчитывалось 245 млн камер, а по факту – намного больше. Проблема заключается в том, что колоссальное количество данных от этих камер необходимо анализировать. В таком огромном потоке очень сложно заметить террористическую или криминальную активность либо предсказать, что определенная информация будет служить доказательством в будущем для расследования инцидентов. Но искусственный интеллект и GPU отлично справляются с такой объемной задачей: собирают данные, анализируют, выделяют метаданные и предоставляют готовую информацию для принятия решений человеком.

На рис. 1. представлен пример использования визуализации. Час видеозаписи сжимается до 30 с, во время которых показаны все произошедшие события – это помогает быстро найти необходимую информацию и выделить нужные данные с помощью фильтров (размер, цвет, направление и т.д.).

Новая эра видеоаналитики

Говоря о будущем видеоаналитики, уже сейчас можно с уверенностью сказать, что оно будет зависеть от комбинации машинного и человеческого интеллекта, когда большая часть работы выполняется машинами в автоматизированном режиме, а человек подключается к процессу в том случае, если машина в чем-то сомневается. Это поможет принимать решения быстрее и эффективнее, еще больше ускорить развитие технологий и свести патентные войны на нет.

Темпы развития станут стремительными, и отдельным компаниям будет сложно справляться с грядущими объемами работы. В данной ситуации игрокам рынка целесообразно объединяться, сотрудничать с разными отраслями и экспертами и действовать как единое комьюнити, чтобы создавать решения и продукты нового качества, отвечающие современным требованиям заказчиков.

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #2, 2018
Посещений: 3465

  Автор

Андерс Йоханссон

Андерс Йоханссон

Региональный менеджер по продажам компании Milestone Systems

Всего статей:  6

В рубрику "All-over-IP" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций