no photo
Комплексные системы безопасности
проектированиеинтеграциямонтажпоставка
Комплексные системы безопасности
проектированиеинтеграциямонтажпоставка

Искусственный интеллект в системах видеонаблюдения. Часть 2

04.10.2019

Искусственный интеллект в системах видеонаблюдения. Часть 2

Почти 20 лет развития

Во всей этой истории удивительно то, что на протяжении почти 20 лет разработчики периодически заявляли о появлении рабочих алгоритмов AI. К примеру, 16 лет назад пакет аналитики от компании Object Video получил высокую награду "Best In Show" на выставке ISC West. Но реальная практика показала, что этот продукт можно отнести разве что к категории "лучших" неудач.

Возможности видеоаналитики были разрекламированы так сильно, что 15 лет назад большинство профессионалов отрасли считали это направление даже более перспективным, чем IP-камеры повышенного разрешения. Безусловно, последнее десятилетие полностью опровергло такие радужные ожидания, а стремительный рост IP-средств видеонаблюдения только ярче оттенял скепсис и отчаяние, проявляемые специалистами в отношении искусственного интеллекта.

Почему 2020 год отличается от предыдущих лет

Этот год действительно отличается от предыдущих лет двумя очень серьезными факторами:

  • появлением серьезных программ машинного обучения видеосистем;
  • налаженным производством готовых аппаратных средств (микрочипов) со встроенным программным обеспечением, которые позволяют легко выводить в мейнстрим существующие серийные изделия.

Но у систем глубокого обучения есть и свой недостаток: исторически они требуют очень больших ресурсов (например, специальных серверов, заполненных графическими процессорами).

Что делает системы глубокого обучения основным направлением интеллектуальной видеоаналитики, так это то, что аппаратно-программные средства производятся как для камер видеонаблюдения, так и для устройств записи (рекордеров). Из специализированных технических разработок, позволяющих использовать AI на этих приборах, следует отметить микрочипы компаний Intel Myriad (Movidius), Ambarella CV, Huawei Hisilicon и Qualcom. Со стороны ПО наиболее заметным игроком на рынке является корпорация XNOR.ai, которая предлагает потребителям оптимизированные программные модули для работы даже на обычном оборудовании. Кстати, к продуктам этой корпорации относится и знаменитый программный пакет YOLO (You Only Look Once), представляющий собой мощный инструмент для реализации эффективных систем компьютерного зрения.

Откуда такая уверенность

Почему мы настолько уверены в том, что интеллектуальная видеоаналитика получит массовое распространение в 2020 году? Да потому что мы запустили ведущую в мире программу тестирования систем видеонаблюдения и уже видим ее впечатляющие результаты. Самый потрясающий пример – камера Wyze Cam, использующая ПО XNOR.ai и стоящая всего 20 долларов, обеспечивает вполне жизнеспособную аналитику обнаружения человека. Другим примером является решение Dahua Analytics+, оно тоже нами протестировано. В то время как в течение многих лет результаты Dahua в видеоаналитике были просто плачевными, использование современных средств позволило им решить задачу обнаружения человека в кадре с достаточно высоким качеством.

Кроме того, у нас есть информация и о планах дальнейшего развития различных компаний. Так вот, главным направлением дорожной карты для большинства производителей является очевидное желание оснащать свои изделия специализированными микрочипами и/или программными модулями с целью реализации задач глубокого машинного обучения устройств.

Серьезное влияние

Процесс широкого внедрения AI станет значительным стимулом для всего направления видеонаблюдения. Предыдущая эра, связанная с переходом на мегапиксельные устройства, в значительной степени исчерпала себя, и последние несколько лет отрасли явно не хватало четкого технологического драйвера.

Теперь конечные пользователи увидят подобный драйвер в AI-аналитике, которая реально способна повысить эффективность решения задач оповещения и поиска.

Остаются только проблемы выбора

Несмотря на то, что AI-аналитика в ближайшее время получит широкое распространение, у конечных пользователей все же останутся некоторые проблемы:

  • Обеспечение точности аналитики в собственной среде. В то время как количество ложных тревог будет значительно уменьшено по сравнению с предыдущими годами, определение того, что же лучше всего работает в данной конкретной среде, все равно останется важным фактором;
  • Оценка того, насколько хорошо AI-аналитика работает на базе существующего оборудования и ПО системы видеонаблюдения (VMS, NVR, центральная станция, PSIM и т.д.) будет иметь важное значение, так как результаты аналитики могут сильно варьироваться в зависимости от простоты использования и глубины интеграции этих средств;
  • Определение того, какой тип расширенной аналитики требуется. Несмотря на то, что вероятность точного обнаружения людей с применением таких средств, как H.265 или IR, будет все более и более ожидаемой, AI может предоставить дополнительные возможности для классификации деталей изображения и принятия решений.


Товары в статье

К списку статей



Другие статьи

Hikvision DS-2CD2522FWD-IS (2,8 мм) добавлен в закладки

Запрос цены

Заказать звонок

Получить консультацию