Как аппаратная видеоаналитика преобразовывает индустрию видеонаблюдения

Как аппаратная видеоаналитика преобразовывает индустрию видеонаблюдения Аналитика

Ip камеры с видеоаналитикой от hikvision

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

§

Использование больших данных в видеоаналитике

«Большие видеоданные» производятся всё возрастающим количеством камер, располагаемых в публичных местах. В мире уже установлено большое количество сетевых IP-камер, производящих огромные массивы видеоданных. Эти данные требуется хранить всё более длительное время, согласно регулированию по безопасности разных стран.

Дополнительный анализ:  Анализ движения цены по методам Ганна на рынке Форекс

На рисунке ниже показан рост объёма данных с 1995 до 2020 г. Только одна камера высокого разрешения производит 10-50 Гбайт данных в день[21]. Видно, что в последние пять лет объём данных увеличится примерно в пять раз и они будут являться источником ценной информации (insight), которую можно извлекать из «Больших Данных».

Из этих Больших Данных можно извлекать много полезной информации для маркетинга, для организации дорожного трафика, для оптимизации распределения электроэнергии и пр.

Например, японский оператор NTT DoCoMo в 2021 г. реализовал решение Интернета Вещей (IoT), которое даёт возможность интерпретировать и анализировать данные от камер видеонаблюдения непосредственно на границе сети (Edge computing) совместно с информацией от датчиков и сенсоров IoT[22].

DoCoMo реализует данный проект совместно с компанией Cloudian из Калифорнии (США), которая разработала компактное и высокоскоростное устройство для анализа больших данных Cloudian AI Box. Это устройство оснащено интерфейсом для IP-камер, работающих в сетях LTE и Wi-Fi.

Анализ больших данных с камер видеонаблюдения может применяться в различных сценариях, таких как:

Передача больших объёмов данных в центральное облако — это довольно длительный процесс, при котором данные передаются с задержками, при этом возникает довольно большая нагрузка трафика на инфраструктуру сети. Решение, при котором обработка больших данных происходит в непосредственной близости от их генерации и использования (Edge computing), позволяет значительно убыстрить распознавание образов и получение полезной информации.

Использование ии в видеонаблюдении

В университете Карнеги (США) в 2021 году было проведено исследование использования ИИ для видеонаблюдения и был разработан Глобальный Индекс использования ИИ для видеонаблюдения AIGS (AI Global Surveillance), который показывает степень использования ИИ для видеонаблюдения в 176 странах мира (без различия легитимности такого использования)[20].

Исследование показало, что в настоящее время технологии ИИ для видеонаблюдения распространяются быстрее и в большем числе стран, чем это представляется многим экспертам, работающим как в сфере ИИ, так и видеоаналитики. По крайней мере, 75 из 176 стран в мире активно используют ИИ для целей видеонаблюдения и видеоаналитики.

Наиболее бурно технологии ИИ для видеонаблюдения развиваются в Китае, благодаря разработкам таких компаний как Huawei, Hikvision, Dahua и ZTE, которые поставляют технологии ИИ в 63 страны мира.

Одна только компания Huawei поставляет технологии ИИ для видеонаблюдения по крайней мере в 50 стран мира. Следом с большим отрывом по числу стран идёт японская NEC Corporation (14 стран).

Компании США также активно работают в этой области. Американские технологии ИИ для видеонаблюдения поставляются в 32 страны мира.

Наиболее крупными американским игроками в этой области являются компании IBM (11 стран), Palantir (9 стран) и Cisco (6 стран). Важную роль также играют разработки компаний из Франции, Германии, Израиля и Японии.

В исследовании приводится карта происхождения используемых технологий ИИ для видеонаблюдения (см. рисунок ниже).

На карте синим цветом показаны страны, где преобладают американские технологии ИИ для видеонаблюдения, красным – китайские, красно-синие полосы показывают страны, где используются как китайские, так и американские технологии, и чёрным – страны, где преобладают другие технологии.

На карте преобладают красный и синий цвета, а также сине-красные полосы. Причём интересно, что как в США, так и в Китае, используются как китайские, так и американские технологии. Это говорит о том, что Китай в этой области. по крайней мере. не уступает США,

На рисунке ниже показана диаграмма, где показано распространение технологий ИИ для видеонаблюдения в различных регионах мира. Из диаграммы видно, что лидерами в области применения «умных систем видеонаблюдения» являются страны Юго-Восточной Азии (около 65% стран региона)

В Европе (включая страны СНГ) этот показатель не дотягивает до 50% стран, а в Америке – до 40%.

Дополнительный анализ:  Технический анализ акций Mobil’nye Telesistemy PAO (MTSS)

Также представляет определённый интерес диаграмма вклада различных компаний в распространение технологий ИИ для видеонаблюдения в странах мира. На диаграмме видно, что из 75 стран, где для видеонаблюдения применяется ИИ, в 50 странах используются технологии китайской компании Huawei.

Примечания

  1. В России разработан первый национальный стандарт в области искусственного интеллекта для ситуационной видеоаналитики
  2. Wang, Z., Bovik, A.C., Sheikh, H.R., Simoncelli, E.P. `Image quality assessment: from error visibility to structural similarity`. IEEE transactions on image processing 13(4) (2004) р. 600–612.
  3. Видеоаналитика: распознавание лиц, детектор очередей, поиск объектов на видео
  4. The best facial recognition cameras of 2021
  5. How does facial recognition work?
  6. Are You Ready for Facial Recognition at the Airport?
  7. Территория фитнеса
  8. Anonymous Video Analytics: Face Detection Software for Digital Signage
  9. Using Video Analytics to Improve Critical Facility Security & Safety
  10. Logistic Centers, Warehouses
  11. Video Analytics in Retail: Bringing the WOW Factor to Customer Experience
  12. Smart Cameras, Software, and Services for Retail, Transportation, Consumer, City, Critical Infrastructure, and Enterprise Applications: Global Market Analysis and Forecasts
  13. Itay Hubara, Daniel Sondry, `Courbariaux: Binarized Neural Networks, Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to 1 or -1`, arXiv: 1602.02830, Feb 2021.
  14. What Dog Breed is That? Let AI `fetch` it for you!
  15. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity
  16. Kunihiko Fukushima, `Neocognitron: A Hierarchical Neural Network Capable of Visual Pattern Recognition`, Neural Networks, Vol: 1, pp: 119-130, 1988.
  17. Learning representations by back-propagating errors
  18. Long Short-term Memory
  19. Обучение нейросети с учителем, без учителя, с подкреплением — в чем отличие? Какой алгоритм лучше?
  20. The Global Expansion of AI Surveillance
  21. Tay L, Jebb AT, Woo SE. Video capture of human behaviors: toward a Big Data approach. 2021;
  22. DOCOMO to Test IoT-Based Video Capture Leveraging Edge Computing
  23. SIAT: A Distributed Video Analytics Framework for Intelligent Video Surveillance
  24. Predict the impact of interference, congestion and coverage on QoE
  25. Turn Drone Data into Business Outcomes
  26. Overcoming IT/OT Cybersecurity Convergence Roadblocks
  27. Can your company afford the cost of a data breach? Why it’s time to reexamine your cybersecurity strategy

Робототехника

  • Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
  • Обзор: Искусственный интеллект 2021
  • Искусственный интеллект (рынок России)
  • Искусственный интеллект (мировой рынок)
  • Искусственный интеллект (рынок Украины)
  • В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке

Системы видеоаналитики. возможности ip видеонаблюдения. | портал о системах видеонаблюдения и безопасности

Видеоаналитика. Системы видеоаналитики.

Видеонаблюдение на основе сетевых камер начало свое продвижение на рынке охранных систем довольно давно. В самом начале такие устройства позиционировались как самое практичное решение, но при этом и стоили они дорого. Цифровые IP-камеры тех времен имели достаточно много преимуществ перед традиционными аналоговыми устройствами для видеонаблюдения. С другой стороны сетевые камеры имели и недостатки. Проблемы возникали при желании заставить работать вместе устройства от разных производителей. Программное обеспечение также не было достаточно совершенным, чтобы позволить пользователю в полную силу использовать все функции IP-видеокамер, не говоря уж о системах видеоаналитики.

Но за годы существования видеонаблюдение на основе IP-камер значительно изменилось и усовершенствовалось. Этому поспособствовало развитие компьютерной техники и сетевых технологий. Сегодня каждый пользователь может подобрать себе IP-камеры нужной ценовой категории. При этом бюджетные устройства в большинстве случаев будут обладать тем же функционалом, что и дорогие сетевые видеокамеры от популярных фирм. Системы IP-видеонаблюдения стали более удобными после принятия общих стандартов в сфере цифрового оборудования. Пользователи без проблем могут комбинировать устройства разного вида по своему усмотрению.

Конечно же, возможность захвата высокодетализированного изображения создала благодатную почву для систем видеоаналитики. Многие современные системы из IP-видеокамер имеют встроенные функции видеоаналитики.

Дополнительный анализ:  ООО "КОМПАНИЯ АНАЛИТИК", ИНН: 6670422714, ОГРН: 1146670009441,телефон, юридический адрес, схема проезда, контакты

Видеоаналитикой называют специальные возможности устройств, которые позволяют значительно быстрее получать из входного потока полезную информацию, а также подстраивать режим работы системы наблюдения под изменения обстановки на объекте. Сюда входит обнаружение и классификация объектов на полученном изображении, слежение за ними. При этом работать можно как с видеопотоком в реальном времени, так и с видеозаписями в архиве системы наблюдения. Другими словами, встроенная видеоаналитика – как вторая пара рук для человека, который взаимодействует с камерами видеонаблюдения. Чем масштабнее система наблюдения, чем больше устройств слежения в ней, тем сложнее работать оператору. Слишком большой поток входной информации. Аналитические возможности позволяют выделить из потока наиболее важные данные и привлечь к ним внимание оператора системы наблюдения, а также быстро среагировать на любое изменение ситуации на объекте.

Встроенная видеоаналитика предоставляет пользователям следующие возможности:

Идентификация людей.

Специально ПО в данном случае дает возможность быстро находить людей на изображении, идентифицировать их лица и заносить их в базу данных. Лица проходящих мимо видеокамеры людей анализируются, ищутся соответствия в базе данных системы. Программное обеспечение способно не только обнаруживать людей, производить распознавание лиц на изображении, оно также подсчитывает количество посетителей объекта и реагирует на появление нежелательных гостей. Системы идентификации лиц лучше всего могут показать себя в торговых центрах, банках, гостиницах, на стадионах и площадях.

 Идентификация людей

Распознавание номеров.

Благодаря поддержке аналитики система наблюдения может сопоставлять с базой данных и другие объекты на изображении. Наиболее часто используется распознавание номеров машин. На изображении автоматически находится фрагмент с номером проезжающего автомобиля, после чего он проверяется по базе данных и сохраняется. Система может дать сигнал оператору при появлении особого объекта в поле зрения. Распознавание номеров является частью системы наблюдения на парковках, пропускных пунктах, переездах через границу. Такая функция может частично автоматизировать и значительно ускорить все процессы по идентификации объектов.

Распознавание номеров машин видеоналитика

Охрана больших и сложных объектов.

Аналитические возможности системы наблюдения позволяют в разы эффективнее использовать видеокамеры с поворотным механизмом и другими полезными функциями. Устройства автоматически реагируют на изменение окружающей обстановки, а оператор системы получает только готовое информативное изображение, что очень выгодно в случаях масштабных объектов со сложной планировкой. Камеры, оснащенные PTZ-механизмом, автоматически фокусируются на подозрительном объекте и не выпускают его из поля зрения, насколько это возможно. То есть оператор может получить больше информации с малого количества камер с аналитикой и работать эффективнее, чем с большого количества простых устройств прошлого поколения.

Аналитические возможности системы наблюдения позволяют в разы эффективнее использовать видеокамеры с поворотным механизмом и другими полезными функциями.

Обнаружение движения.

Наиболее полезная функция, которая встречается даже в системах наблюдения без сложного программного обеспечения. Даже простейшие системы видеонаблюдения оборудуются сенсорами обнаружения движения. Но присутствие таких устройств означает не только реакцию на появление каких-либо объектов в поле видимости. Видеокамеры способны проанализировать объект, выделить наиболее значимые его параметры, определить размер, скорость передвижения и траекторию. И только после этого информация передается пользователю. Такой подход повышает эффективность системы наблюдения, уменьшая количество ложных срабатываний системы оповещения.

Обнаружение движения. Видеоаналитика

Реакция на изменения условий съемки.

Реагировать на изменение условий на объекте могут не только специальные датчики, встроенные в систему наблюдения. Например, определять степень задымленности помещения могут и программные детекторы устройства видеонаблюдения. То же касается и случаев возникновения пламени в поле зрения камер и в зданиях, и под открытым воздухом. Программные детекторы способны увеличить эффективность противопожарной защиты. В некоторых случаях ПО способно дать сигнал об опасности даже быстрее, чем аппаратный датчик. К этому же пункту можно отнести защиту от саботажа. ПО системы видеонаблюдения сразу же оповестит оператора, если обзор одного или нескольких устройств закрыт. Сигнал подается и в случаях, если изменились направление видеокамеры, ее фокусировка и пр.

 Реакция на изменения условий съемки

Встроенную видеоаналитику выгодно использовать в сложных системах наблюдения. Специальное программное обеспечение может без проблем справляться с задачами, для решения которых требуется одновременная работа целой команды людей. С другой стороны, подобные системы все чаще применяются и в сфере малого бизнеса.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector