В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Бурный рост сегмента видеонаблюдения объясняется не только масштабированием: постоянно разрабатываются новые решения, которые позволяют предприятиям извлекать ценную информацию из хранящихся видеозаписей при помощи аналитики больших данных. Появились также новые способы использования этой информации, в результате чего видеонаблюдение перестает быть исключительно средством обеспечения безопасности. Для предприятий, комплексно подходящих к хранению и обработке при помощи современных устройств, видеонаблюдение открывает новый канал сбыта и становится источником прибыли.
Сейчас на многих предприятиях системы видеонаблюдения выполняют только их прямое назначение. Сотрудники службы безопасности или несложная программа отслеживают происходящее на мониторах или ищут в видеозаписях признаки определенных событий. Однако современные разработки в сфере аналитики данных открывают целую новую сферу применения: записи с камер видеонаблюдения можно использовать для предупреждения совершения преступлений, повышения эффективности цепочки поставок и логистических операций или даже для улучшения выкладки товаров в магазине (путем анализа перемещения покупателей).
Чтобы организации могли успешно решить такие задачи, они должны совершить несколько важных подготовительных действий.
Первая задача заключается в том, чтобы найти способ снизить затраты и повысить эффективность хранения постоянно растущих объемов цифровой информации, генерируемой расширяющейся системой видеонаблюдения. Необходимость создания огромного оптимально масштабируемого хранилища данных также связана с требованиями к увеличенным срокам хранения видеозаписей, которые предписываются Евросоюзом, местным законодательством или внутренними корпоративными политиками. Ключ к решению этой задачи – в использовании потенциала горизонтально масштабируемой архитектуры, которая позволяет расширять доступные пулы ресурсов хранения без резкого увеличения затрат.
Это позволяет использовать онлайн-аналитику без снижения производительности ИТ-систем или чрезмерной нагрузки на инфраструктуру и персонал ИТ-службы. Анализ "больших данных" – ресурсоемкая задача, тем более если требуется оценивать шаблоны движения либо распознавание объектов на видеозаписях. Перспективным видится подход применения стремительно развивающихся средств аналитики неструктурированных данных, например при помощи различных дистрибутивов Apache Hadoop (Hortonworks, Cloudera). Подобные средства позволяют организовывать распределенный поиск по огромным массивам архивной видеоинформации благодаря модифицированному языку структурированных запросов NoSQL.
При этом либо сами данные (архивы видеоизображения) должны импортироваться в кластер HDFS, либо можно реализовать концепцию "озера данных" и использовать подходы, позволяющие организовать одновременный доступ к информации по разным протоколам (NFS, SMB, HDFS и т.д.).
Результат работы программ аналитики – это не что-то само собой разумеющееся. Следует выработать механизм создания "теории данных", а также исследовать и тестировать доступные данные, чтобы понимать, что возможно получить на выходе. Поначалу кажется неочевидным, что исследование видеозаписей может помочь розничным компаниям оценить стоимость коммерческой недвижимости в аэропорту, выявить мошенничество в супермаркете или, например, служить для оперативного оповещения службы безопасности о подозрительном поведении в торговом центре. Такие теории должны тестироваться и оцениваться командой специалистов по анализу данных и видео, поэтому очень важно создать для них подходящие условия работы.
Возможности современных систем видеонаблюдения выходят далеко за пределы узких задач безопасности и мониторинга: розничные компании изучают перемещение покупателей по магазину, чтобы на основе этих данных оптимизировать выкладку товаров и размещение прилавков и тем самым увеличить продажи. Крупные банки используют систему видеонаблюдения для контроля действий кассиров в конце рабочего дня, чтобы гарантировать соблюдение должностных инструкций и исключить возможность мошенничества.
Аналитика также трансформировала системы видеонаблюдения в общественном транспорте, торговых центрах, супермаркетах и на улицах. Теперь оператор никого не оповещает о совершенной краже в магазине – вместо этого он при помощи системы аналитики выявляет подозрительное поведение и отправляет сообщение об этом в службу безопасности, которая затем берет на заметку потенциального злоумышленника и может вмешаться еще до совершения преступления. Такой механизм действует одинаково эффективно для предотвращения мелких краж и крупных терактов. Подобного рода деятельность перестает быть уделом отчаянных спецагентов из фильмов, быстро переходя из мира триллеров в реальность.
Опубликовано: Спец.приложение "Video & Vision"-2015
Посещений: 5015
Автор
| |||
В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
