Видеонаблюдение и умное видеонаблюдение: отличия и преимущества
Видеонаблюдение
Это классическая система камер наблюдения, фиксирующих видеоизображение и передающих его в реальном времени или на запись.
Преимущества:
- Простота установки и эксплуатации.
- Возможность удаленного просмотра.
- Надежное фиксирование событий для последующего анализа.
- Может быть аналоговым или цифровым.
Умное видеонаблюдение
Это сочетание традиционного видеонаблюдения с видеоаналитикой и ИИ. Камеры не только записывают видео, но и анализируют происходящее.
Преимущества:
- Автоматическое обнаружение подозрительных событий — например, оставленный предмет, пересечение границ.
- Исключение ложных тревог — например, умное видеонаблюдение различает человека и животного.
- Глубокая интеграция с системами безопасности.
- Возможность предиктивного анализа — предсказание потенциальных угроз.
Вывод
Чтобы выбрать подходящее решение для видеонаблюдения, важно понимать потребности предприятия. Если основная задача — просто фиксировать события, достаточно установить систему видеонаблюдения. Когда требуется интеграция записи, аналитических функций и технологий искусственного интеллекта, оптимальным выбором будет умное видеонаблюдение.
Нейросеть изнутри: объясняем на примере нашего продукта
Архитектура системы zool.ai: какие технологии и инструменты использовались при ее создании
На проекте мы используем микросервисную архитектуру — несколько сервисов, отвечающих за разные задачи.
Например, сервисы detection и recognizer работают с искусственным интеллектом. Detection отвечает за поиск искомых объектов, их анализ, за обработку видеопотоков. Recognizer отвечает за постобработку результатов из detection, а конкретно за распознавание лиц людей или распознавание номерных знаков у автомобилей.
Для сервисов с искусственным интеллектом мы используем Python и инструменты OpenCV и YOLA.
Как обучаем модель
Чтобы получить приемлемый результат, для обучения нейросети достаточно 100–500 изображений в датасете. Это количество варьируется от искомых объектов.
Так, объекты, которые занимают большую часть кадра, находить легче. Для определения таких объектов необходимо меньшее количество данных, чем для небольших объектов.
Обучение делится на несколько этапов:
- сбор данных, их разметка;
- аугментация данных;
- отправка данных на обучение системы.
Сначала мы тестируем модель с помощью видео из свободного доступа, потом — на камерах у нас в офисе, а затем по запросу проверяем модель в условиях клиента и на его материалах. Исходя из результатов принимаем решение — например, обучить систему или добавить алгоритмическую обработку.
Трудности при реализации модулей видеоаналитики
Одна из сложностей, с которой мы сталкиваемся, — «внедрение» в техпроцессы предприятия и понимание их работы. Сначала думаем, что мы самые умные айтишники и всё понимаем. А когда начинаем взаимодействовать с техпроцессами промышленных предприятий, осознаём, что всё не так просто 🙂
В первую очередь надо ставить себя на место клиента, анализировать, как он будет внедрять модуль видеоаналитики. Главная проблема — это иллюзии перед началом работы над модулем. Не надо думать, что мы придем, щелкнем пальцами, и всё начнет работать.
Кроме того, для качественной работы модуля нужны хорошие фотографии с аннотациями, из которых понятно, что запечатлено на изображении, а команде разработки нужно предоставить экземпляры изделий.
Когда нужна интеллектуальная видеоаналитика
Вы хотите сэкономить
- Видеоаналитика снижает затраты на персонал: автоматизирует мониторинг, контролирует рабочее время.
- Сокращает издержки производства. Предотвращает брак на производстве.
- Предотвращает кражи и мошенничества.
- Проводит учет изделий на разных этапах производства.
Вы хотите повысить безопасность
- Видеоаналитика осуществляет контроль доступа.
- Анализирует поведение сотрудников и технологические процессы, уведомляет о возможности нештатной ситуации.
- Контролирует соблюдение норм безопасности.
Важно, чтобы заказчик понимал, как он собирается использовать видеоаналитику, какую выгоду он получит. «Я внедрю искусственный интеллект, и всё будет круто работать» — этого недостаточно. Нужно понимать область применения, проверить, как система будет работать. Можно начать с малого — например, установить систему на проходную.
Будущее видеоаналитики
Видеоаналитика в бизнесе будет развиваться, но не везде и не всегда
То, что уже существует, достаточно хорошо развито. Всё зависит от людей и от того, как они будут применять технологии. Скорее всего, эта сфера останется нишевой.
Крупные предприятия будут нанимать специалистов — датасетеров, разработчиков и развивать собственные отделы для внедрения решений в закрытом контуре. Малый бизнес, напротив, будет пользоваться готовыми решениями, такими как наше.
Вряд ли на государственном уровне будут говорить об обязательном внедрении видеоаналитики
За исключением критически важных отраслей, например нефтехимии или других опасных производств. В наше время важно обеспечивать охрану стратегических объектов, таких как линии электропередач, и уметь выявлять угрозы, например дроны.
Не думаю, что государство будет вводить жесткие требования в этой сфере. Внедрять видеоаналитику в бизнесе будут частные компании, и это станет точечным решением, а не повсеместной практикой.
Однако на данный момент технологий ИИ, способных надежно и безошибочно обнаруживать дроны, не существует
И в ближайшее время не появится. Это сложная и проблемная задача, пока что из области фантастики.
Что касается безопасности, интеллектуальная видеоаналитика — это не главный инструмент. Она слишком медленная по сравнению с аппаратными системами, которые обнаруживают инциденты, ракеты и другие угрозы. Эти решения работают в сотни раз быстрее.
Искусственный интеллект хоть и быстрый, но он не может эффективно отслеживать ракеты или дроны — он воспринимает информацию примерно так же, как человек: «О, я увидел». Но в таких критически важных задачах реакция должна быть мгновенной.
ИИ лучше применять там, где требуется анализ сложных инцидентов, небольшая рефлексия или прогнозирование
Он помогает в распознавании людей с оружием или других подозрительных ситуаций, которые не имеют четких радиочастотных или динамических характеристик. По сути, мы передаем искусственному интеллекту свою призму восприятия и обучаем его находить определенные закономерности. А вот для задач вроде защиты от ракет и дронов он пока не подходит — это бессмысленно.
