Технологии интеллектуального видеонаблюдения стремительно развиваются благодаря инновациям в области компьютерного зрения, машинного обучения, нейронных сетей, анализа больших данных и интернета вещей. Однако спрос на такие решения со стороны бизнеса по-прежнему определяется целесообразностью инвестиций в каждом отдельном случае.

Где и кем востребованы технологии видеонаблюдения

Интеллектуальное видеонаблюдение — это не просто камера, передающая видео, или оператор, анализирующий картинку и принимающий решения. В зависимости от поставленных задач система видеоаналитики может автоматически идентифицировать объекты или события в кадре по заранее заданным критериям и передавать сигналы по установленным правилам в режиме реального времени.

Торговля

Наибольший спрос на видеоаналитику наблюдается там, где от нее видят гарантированную экономическую отдачу. Например, в ритейле, напрямую связанном с удовлетворением пожеланий потребителей. Именно в этой отрасли видеонаблюдение используется не только для предотвращения и расследования инцидентов и краж, но и для проведения бизнес-анализа, повышения качества клиентского обслуживания. Умные системы помогают рассчитать посещаемость магазина, проанализировать конверсию продаж.

Видеокамеры могут быть источником аналитических данных для устранения причин недовольства покупателей, оптимизации расстановки товаров на полках или сокращения очередей. Видеонаблюдение теперь применяется и в маркетинге — когда в магазине включается реклама, релевантная полу или возрасту входящего посетителя.

Складская логистика

В настоящее время стремительно растет популярность онлайн-шопинга, и множество проблем, возникающих у маркетплейсов с хранением и логистикой товаров, могли бы решить системы умного наблюдения. Особенно это актуально для крупных компаний, регулярно сталкивающихся с недостачами и пропажами на своих многочисленных складах.

Решением проблемы поиска товаров на полках может стать система для инвентаризации, которая включает в себя камеру для считывания штрихкодов. Устройство устанавливается, например, на подъемник, и после считывания данные автоматически попадают в систему учета.

Видеонаблюдение для логистических складов — полезый сервис, решающий множество проблем отрасли. Так, по традиционному регламенту сотрудник должен пойти и лично проверить поступление тех или иных коробок. Многие операторы складов даже не планируют отказываться от этого механизма, хотя при наличии системы умного наблюдения, которой чужды ошибки «человеческого фактора», процессы приемки и распределения товаров можно полностью автоматизировать.

Безопасность

Для системы изображение человека или объекта — это набор пикселей и символов, которые она сравнивает с данными из базы. С ее помощью можно организовать черные или белые списки посетителей и сотрудников для доступа в офис или служебное помещение. При идентификации система сравнивает изображение лиц с фотографией или информацией из базы данных организации.

Очень показательны успехи интеллектуального видеонаблюдения в нише технологической либо производственной безопасности. Так, умные системы, не дожидаясь оператора, могут передать сигнал тревоги при обнаружении инцидента. Ложные срабатывания сводятся практически к нулю, например, при пересечении охраняемого периметра кошкой или собакой.

В общественном транспорте системы видеонаблюдения помогают обеспечивать безопасность через идентификацию преступников по базам данных правоохранительных органов. Вдобавок современная умная камера способна предотвратить ложное срабатывание тревоги при обнаружении оставленных предметов, отличая подозрительный неподвижный предмет от кроссовок человека, сидящего неподвижно какое-то количество времени с интересной книгой. Современное обучаемое видеонаблюдение больше не допускает подобных ошибок.

Еще одна функция интеллектуального видеонаблюдения — предиктивная видеоаналитика. Она выявляет предполагаемые тревожные случаи — свои для каждого места и ситуации. Таким потенциальным признаком приближающегося инцидента может стать, например, толпа в общественном месте.

Также системы интеллектуального видеонаблюдения успешно применяются для предотвращения пожаров или включения систем пожаротушения на ранней стадии возгорания. Так, тепловизоры могут подать сигнал о нагреве предмета выше нормы, в дополнение к срабатыванию детектора дыма. К камере также можно подключить локальные системы пожаротушения, чтобы они работали в единой связке.

Аналитика эффективности персонала

Видеонаблюдение в офисах коммерческих организаций способствует повышению производительности труда. С помощью системы наблюдения руководство компании может провести анализ занятости персонала, оценить время, проведенное за рабочим местом или потраченное на перекуры. Для анализа продуктивности персонала разработано множество эффективных алгоритмов.

Современные камеры также могут отслеживать передвижения человека по территории, когда одна камера подхватывает с другой передачу нужной информации о распознанном человеке в своей зоне действия. Такой мониторинг и статистика передвижений в течение рабочего дня поможет оценить реальный вклад сотрудника в работу компании.

Соответствующие примеры применения видеоаналитики можно найти для промышленности, производства и большинства других современных отраслей экономики. Ключевой вопрос о востребованности упирается в готовность бизнеса инвестировать в такие технологии.

Как работает интеллектуальное видеонаблюдение

Одна из наиболее динамично развивающихся технологий отрасли — компьютерное зрение. Она позволяет анализировать изображения с камеры для распознавания лица человека, номера автомобиля, классификации объектов и так далее.

Технологии машинного обучения позволяют системам видеонаблюдения учиться на основе опыта и улучшать свои алгоритмы с каждым новым использованием. С ее помощью система может распознавать новые объекты и улучшать точность распознавания.

Машинное зрение с глубоким обучением (Deep Learning), в свою очередь, может использовать нейронные сети для анализа и распознавания изображений с большей точностью и скоростью.

Технология анализа больших данных применяется для аналитики больших массивов из архивов видеонаблюдения. С ее помощью можно выявлять важную информацию, которую не сможет заметить даже специалист, а также предоставлять отчеты о нарушениях безопасности других объектов.

И наконец, технология IoT, обеспечивающая взаимодействие различных устройств друг с другом. С помощью этой технологии видеонаблюдение может быть связано с другими устройствами, датчиками движения и системами безопасности в доме, офисе, на предприятии.

С точки зрения организационной инфраструктуры, система видеонаблюдения может включать как обычные камеры, передающие видео на сервер для последующего анализа, так и умные камеры, обладающие собственными вычислительными мощностями для первичного анализа, например распознавания номеров машин или считывания штрих кодов.

Архитектура систем наблюдения использует как собственные серверные мощности предприятия для локального хранения и обработки видео, так и облачные мощности у провайдеров соответствующих услуг либо гибридные решения на основе этих технологий. В любом случае особенности архитектуры в первую очередь диктуются вопросами финансовой целесообразности и перспективами дальнейшего их масштабирования.

Степень технической надёжности определяется качеством компонентов и элементов, из которых собирается оборудование, а долговечность или время работы целесообразностью применения оборудования с соответствующими условиям работы характеристиками. Все эти составляющие влияют на стоимость оборудования и затраты на обслуживание. Условно говоря, сломанная камера в ритейле или логистике легко и быстро заменяется выездным инженером. И совсем другое дело, когда речь о решении для работы в Заполярье, горячем цеху или атомной станции, где заказчики готовы платить за дополнительную надежность.

Развитие рынка интеллектуального видеонаблюдения

Современное умное видеонаблюдение — это давно уже не только безопасность, как было до середины 2010-х. Автоматизация видеонаблюдения, решая ежедневные рутинные задачи, помогает компаниям сохранить ресурсы и сфокусироваться на более серьезных вопросах. В процессе трансформации существующей схемы работы компании внедрение видеоаналитики помогает улучшить или оптимизировать структуру бизнес-процессов, в том числе за счет уменьшения влияния «человеческого фактора».

Интеллектуальная видеоаналитика может использоваться как для безопасности на производстве или в офисе, так и для контроля соблюдения мер по охране труда и повышения уровня безопасности. В конечном итоге она помогает повысить производительность труда и, соответственно, увеличить прибыльность предприятия.

Автор: Любовь Глазова Продукт-менеджер по видеорешениям компании Konica Minolta Business Solutions Russia
Источник: Инвест-Форсайт