Видеоаналитика — АБСОЛЮТНО бесплатно
Сначала мы хотели написать статью исключительно про про бесплатные возможности видеоаналитики, в большинстве случаев речь идет об аналитике выполняемой непосредственно на камере, что к слову само по себе является преимуществом так как снижает нагрузку на каналы связи и устройства хранения видеоархива. И вообще за этим будущее, и оно уже перманентно наступило.
Видеоаналитика — ПОЧТИ бесплатно
Но, тема то интересная, и мы решили добавить возможности крайне нужные, полезные в общем — Must have.
И притом стоящие совсем чуть дороже, чем пара тройка дошираков, ну может чуть дороже.
Видеоаналитика — ВООБЩЕ НЕ бесплатно
Ну, тут уже темп был взят, и остановится было сложно, тем более так приятно когда тема раскрыта полностью. Тем более это пожалуй самый интересный раздел так как именно здесь я рассмотрю.
В общем — познайте три стадии бесплатного, в современной видеоаналитике.
Оглавление
1. В будущее возьмут не всех или зачем нужна видеоаналитика2. Что такое видеоаналитика? 2.1.
Видеоаналитика устанавливаемая на камеру 2.2.
Аналитика встроенная в камеру 2.3.
Устройство со встроенной видеоаналитикой 2.4.
Видеоаналитика встроенная в видеорегистратор 2.5.
Видеоаналитика объединенная с программным обеспечением для видеонаблюдения 2.6.
Облачная видеоаналитика 2.7.
Серверная видеоаналитика 2.8.
Сервисная аналитика3. Видеоаналитика — АБСОЛЮТНО бесплатно или видеоаналитика в видеокамерах 3.1.
Детекция движения в кадре 3.2.
Пересечение виртуальных линий 3.3.
Детекция вторжения в зону 3.4.
Детектор пропавших или оставленных предметов 3.5.
Распознавание автомобильных номеров 3.6.
Тепловая карта 3.7.
Детекция лиц 3.8.
Трансляция и запись частей изображения с камеры 3.9.
Подсчет людей 3.10.
Детекция дыма и огня 3.11.
Автотрекинг (Автосопровождение) 3.12.
Интеллектуальный поиск в видеоархиве 3.13.
Антитуман 3.14.
Коридорный режим работы 3.15.
Зоны Маскирования4. Видеоаналитика - ПЛАТНО 4.1.
Межкамерный трекинг 4.2.
Идентификация автотранспорта 4.3.
Случайный выбор человека для проверки 4.4.
Технология маскирования людей 4.5.
Детектор пустых полок 4.6.
Детектор скопления людей 4.7.
Детектор строительных касок 4.8.
Распознавание лиц 4.9.
Обнаружение парного прохода5. Видеоаналитика ВООЩЕ НЕ не бесплатно или видеоаналитика с глубоким обучением основанном на нейронных сетях6. Разработчики программного обеспечения для видеонаблюдения с глубоким обучением7. Как правильно выбирать видеоаналитику?8. ВыводыВ будущее возьмут не всех или зачем нужна видеоаналитика
Люди несовершенны, зачастую они несовершенны намеренно, и тогда эти совершенства выливаются в целенаправленный действия такие как:
- Воровство
- Саботаж
- Мошенничество
- Злоупотребление алкоголем
И еще +100500 разных злоупотреблений, в очень толстой книжке называемой кратко
УК РФ они все подробно описаны.
Если вы думаете, что эти угрозы вас минуют, то зря. Вот например
так думали и в «Газпромбанке» где преступники с сговоре с охраной вычистили из ячеек депозитария 1,5 млн евро. «Газпромбанк» не много не мало банк №3 по размеру активов. И таких примеров масса.
И это было бы пол беды, не менее часто люди несовершенны, но они об этом не знают и эти несовершенства называются
когнитивные искажения.
Когнитивные искажения могут возникать из-за разных причин, в частности:
- «сбоев» в обработке информации;
- «ментального шума»;
- ограниченных возможностей мозга по обработке информации;
- эмоциональных и моральных причин;
- социального влияния
И
многих других.
Когнитивные искажения это не нашептанные бабушкой у подъезда секреты, это научные исследования которые за последние 50 лет сделали большой скачок к пониманию того, как функционирует наш мозг.

На картинке (увеличить изображение) полный список всех известных на данный момент науке когнитивных искажений, кроме информации это просто красиво.
А еще люди устают, и от этого банально снижается внимание, болеют, увольняются, а вновь пришедших приходится обучать.
Ну и уж я принялся критиковать белковых исполнителей, то пожалуй забью и последний гвоздь, сами знаете куда. Согласно последним
выводам современной науки действия человека не являются результатом его сознательного выбора, они либо предопределены, либо случайны, либо комбинация того и другого. Если человек будет у вас воровать он не будут думать делать это или нет, его выбор предопределен, на основе его набора генов, и генов его родителей, случайных мутаций его социокультурного окружения, и сигналов которые он получает работая в вашей компании.
Можно ли это предотвратить, да можно, достаточно сделать так чтобы в мозг пришел сигнал, что этого делать не нужно, но об этом в другой статье. Подписывайтесь, кстати чтобы не пропустить ее.
Вы ждете что люди будут основывать свои действия на
рациональном выборе лучшего решения из возможных. Но люди никогда не исходят из рационального выбора, последние достижения в области алгоритмизации процессов и развитии искусственного интеллекта уже показывают что ИИ справляются с большинством задач лучше людей.
Согласно
исследованиям McKinsey Global Institute к 2030 году роботы и искусственный интеллект сможет заменить людей на 800 млн. рабочих мест.
Им вторит
Кай-Фу Ли: Он
считает, что искусственный интеллект изменит мир сильнее чем что бы то ни было, в истории человечества. Сильнее, чем изобретение электричества.
Естественно предприятия с меньшим количеством людей получат максимальные конкурентные преимущества, а значит и прибыль.
Интеллектуальная видеоаналитика, насколько интеллектуальна она ни была, пока не в состоянии заменить всех людей. Но уже в состоянии заменить многих. А если вы внимательно читали все, что я написал выше, а я уж на это надеюсь. То вы понимаете что, вопрос использования видеоаналитики всего лишь вопрос, кто первым сможет использовать ее на 100%, тот и получит конкурентные преимущества. Остальные подтянутся позже, так это обычно бывает. Но все сливки конечно снимут первые. А есть и такое мнение, что возможно подтягиваться будет некому, столь решающие преимущества дает искусственный интеллект.
Видеоаналитика в состоянии обработать и свести всю информацию или только критически важную информацию в один центр, например ваш смартфон. И в состоянии прогарантировать что критически важные события не пройдут мимо вас, как это происходило в Газпромбанке, где преступнике в сговоре с охраной банально вырубали систему видеонаблюдения.
Здесь не лишним будет заметить, что не вся видеоаналитика использует возможности искусственного интеллекта, об этом подробно ниже.
Что такое видеоаналитика?
Перед тем как приступим к главному, небольшое определение, просто чтобы мы верно понимали друг друга. В системах видеонаблюдения принято выделять несколько видов аналитики.
Видеоаналитика устанавливаемая на камеру
Логика в этом решении примерно такая же как и в случае с вашим смартфоном. Когда на смартфон вы устанавливаете приложение из Google Play или App Store. Приложение как вы понимаете может разработать любой сторонний разработчик. Точно так же можно установить программные приложения и на IP-камеру. Естественно не на любую, а только на ту камеру на которой производитель предусмотрел такую возможность.
Крупнейший, но не единственный, производитель который предусматривает такую возможность это Axis. У них уже давно существует хорошо зарекомендовавшая себя платформа приложений
ACAP. Axis запустил ACAP почти десять лет назад, и теперь там представлено
около 100 приложений, от более чем 40 сторонних компаний разработчиков программного обеспечения, там кстати есть и бесплатные приложения так что покопайтесь на досуге.
Среди особенно интересных приложений можно отметить —
CamStreamer, оно помогает организовать прямые трансляции прямо с IP-камер на YouTube. Они создали прикольный портал
CamStreamer/live, он позволяет фильтровать прямые трансляции в зависимости от модели камеры Axis, и местоположения, что очень удобно для того чтобы оценить качество изображения конкретной модели. И в конце концов это просто красиво.
Однако и гораздо более серьезные задачи, по плечу аналитике устанавливаемой на камеру, например
CaMMRa это распознавание автомобильных номеров, распознавание типа автомобиля (грузовой, легковой, автобус), цвета автомобиля, бренда, и даже модели.
Пример работы CaMMRa на автодороге
В ближайшее время это история может получить, достаточно ожидаемое и интересное продолжение. Bosch видимо хотят стать Google в отрасли видеонаблюдения и вливает десятки миллионов долларов в свой стартап
SAST который разрабатывает операционную систему (ОС) для IoT устройств вообще, и IP-камер в частности.
Естественно SAST разрабатывает не только ОС на базе Android, но и магазин приложений. Платформа SAST позволит разработчикам публиковать приложения для IP-камер, а конечным пользователям покупать их и использовать. SAST планирует зарабатывать на проценте с финансовых транзакций в магазине приложений. Кроме Bochs в тему вписались Hanwha, Milestone, Pelco и Vivotek.
Bochs с SAST, не единственные, кто чует куда ветер дует. Есть и посерьезней ребята, кто хочет перекроить этот рынок. Но они и заходят куда серьезней, они не только хотят подвинуть производителей видеоаналитики, они хотят подвинуть производителей процессоров для камер видеонаблюдения таких как Ambarella и HiSilicon. Вы наверно уже догадались кто может подвинуть этих монстров. Qualcomm не просто хочет устанавливать свои чипы Snapdragon в камеры наблюдения, потому что просто таким шагом конкурентов не подвинешь.
Qualcomm собирается разработать платформу которая будет поддерживать множество различных функций — встроенная поддержка беспроводных технологий, таких как 4G, Wi-Fi и Bluetooth, глубокого обучения, видеоаналитики, серьезно хотят поработать над кибербезопасностью. Потому что, как выразилась представители компании «Это может звучать как оксюморон, но наиболее небезопасными устройствами в сетях IOT, как правило, являются камеры безопасности». От себя добавлю, что с кибербезопасностью все и правда очень плохо. Это пока конечно конечно
только планы, но планы от Qualcomm это не просто планы это тенденции.
Если говорить глобально, об
IoT (англ. Internet of Things), а IP-камеры частный случай IoT. То всегда вы услышите что Edge computing это одна из тенденций рынка IoT.
То, что я называю видеоаналитикой устанавливаемой на камеру, имеет более благозвучное и общепринятое название
Edge computing. Правда термин этот более глобальный.
Edge computing - это переход от централизованных облачных архитектур к периферийным вычислениям. Исследователи из Gartner
видят будущее IoT в «неструктурированных» архитектурах, которые связывают воедино широкий спектр устройств через сеть.
Edge computing может показаться новинкой, но на самом деле принцип его работы ярче всего иллюстрируют смартфоны, планшеты, компьютеры, — устройства которые самостоятельно выполняют вычисления.

График роста подключенных устройств Интернета вещей (IoT) в миллиардах
Количество устройств подключаемых к интернету растет каждый год, без тенденции к замедлению, искусственный интеллект, появление
новых процессоров — все это делает видеоаналитику устанавливаемую на камеру одной из самых привлекательных технологий.
Преимущества- Даже на данный момент достаточно большой выбор моделей камер. Кроме этого достаточно большой выбор программного обеспечения для установки на камеру.
- Высокие качественные показатели софта, не уступающие иным типам видеоаналитики.
- Устройство хранения видеоархива (сервер или видеорегистратор) не нагружается декомпрессией видеопотоков и выполнением алгоритмов видеоанализа.
- Минимальные требования к пропускной способности сети. От камеры передается только результат видеоанализа — метаданные, отдельные изображения, тревожные сигналы. Это кардинально снижает нагрузку сеть, что выглядит особенно привлекательным когда данные нужно передавать через интернет.
Отдельно хочу подчеркнуть, что на камере уже можно выполнять задачи — распознавания лиц, распознавание автомобильных номеров, классификации объектов и многие другие.
Недостатки- При выборе видеоаналитики нужно обращать внимание на оптимизацию для конкретной модели камеры, т.е. софт можно поставить не на любую камеру. Также необходимо убедиться, что видеоаналитика устанавливаемая на камеру интегрирована с VMS которую вы планируете использовать.
- У большинства разработчиков существуют API для интеграции в любой программное обеспечение, но это занимает такая интеграция занимает больше времени и как правило дороже.
Аналитика встроенная в камеру
В этом случае
производитель камеры, разрабатывает
собственную встроенную в IP-камеру видеоаналитику. Т.е камеры выпускается с завода с уже предустановленным набором видеоаналитики.
В общем похожая ситуация на предыдущий пункт, с одной разницей, видеоаналитика уже предустановлена, и нет возможности ее не изменить, ни удалить (можно конечно не использовать).
Преимущества- Бесплатная видеоаналитика, видеоаналитика встроенная в камеру практически всегда бесплатна. Этому способствует конкуренция между производителями камер.
- Производитель разрабатывает аналитику под конкретные модели камер и заранее известные характеристики «железа», следствием как правило является лучшая производительность видеоаналитики.
- Простота настройки — аналитика на камере интегрирована с программным обеспечением VMS и видеорегистраторами производителя, настройка требует минимального количества итераций.
- Простота обслуживания, поскольку производитель и разработчик в одном лице, в одном месте вы можете получить ответы и по «железу» и по софту.
Недостатки- Невозможно подключить к видеоаналитике существующие камеры, выходом будет только замена на новые со встроенной видеоаналитикой.
- Типы видеоаналитики ограничены только тем что разрабатывает производитель камер, если от видеоаналитике нужен функционал которого у производителя нет, то придется полностью менять всю систему видеоаналитики.
- Часто низкие качественные характеристика видеоаналитики, т.к. основной продукт для производителей это камера, а аналитика лишь придаток, причем бесплатный, стимулов его постоянно прокачивать у производителя нет.
- Часто работает только с программным обеспечением производителя камер или его же видеорегистраторами.
Устройство со встроенной видеоаналитикой
Некий симбиоз серверной видеоаналитики и видеоаналитики встроенной в камеру. Выделенное аппаратное устройство, на котором выполняется встроенное программное обеспечение, которое анализирует видеопоток с камеры. Часто к одному устройству можно подключить несколько каналов.
Пример устройства со встроенной видеоаналитикой
4-х канальное устройство со встроенной видеоаналитикой
IDIS DV-1104
Plug-and-play устройство видеоаналитики в составе DirectIP видеорегистраторов для анализа четырёх каналов.
Преимущества
- Как правило, меньшие габариты, меньшая мощность, меньшая цена, чем у серверной видеоаналитики.
- Простая настройка благодаря специально разработанному интерфейсу для видеоаналитики и преднастройке разработчика.
Недостатки- Как правило более высокая стоимость по сравнению с встроенной в камеру видеоаналитикой.
- Сложность интеграции со сторонним программным обеспечением.
- Часто работает только с программные обеспечением производителя камер или его же видеорегистраторами.
Видеоаналитика встроенная в видеорегистратор
Как и в предыдущем пункте, здесь один производитель, он же разработчик, и у видеорегистратора и у аналитики встроенной в видеорегистратор.
Видеорегистратор принципиально отличается от сервера тем, что его операционная система располагается не на HDD, а непосредственно на чипе материнской платы. HDD же используются для хранения видеоархива. При этом операционная система как правило базируется на Linux.
Видеорегистраторы бывают разные, гибридные и так называемые NVR - видеорегистраторы для IP-камер объединяет их одно. Лучший фильтр для выбора видеорегистраторов —
у нас на сайте. Думаете слишком самоуверенное заявление,
а вы сходите и проверьте.
Видеорегистраторы со встроенной видеоаналитикойСюда же еще стоит добавить, специализированные сетевые хранилища для видеонаблюдения, они тоже могут быть со встроенной видеоаналитикой, из за их функциональной схожести, пожалуй их тоже стоит добавить в этот раздел.
Преимущества- Простая настройка, не нужно настраивать «железо», не нужно устанавливать дополнительное программное обеспечение и нет необходимости в интеграции с устройствами хранения видеоархива, решение наиболее близкое к идеалам Plug and Play.
- Поскольку видеоаналитика является единым целым с видеорегистратором, клиентское программное обеспечение видеорегистратора, идеально принимает, обрабатывает и выводит на оповещения на монитор или в мобильное приложение.
Недостатки- Для обработки видеопотока с камер необходимы большие процессорные мощности видеорегистратора, что существенно ограничивает количество камер которое можно подключить к одному видеорегистратору.
- Количество типов аналитики ограничено возможностями производителя видеорегистратора.
- Для работы видеоаналитики часто нужно что бы и камеры и видеорегистратор были от одного производителя.
Видеоаналитика объединенная с программным обеспечением для видеонаблюдения
О программном обеспечении для видеонаблюдения
у нас есть отдельный пост, там 128 разработчиков и наши скромные советы по выбору из этой чертовой уймы.
Естественно разработчики VMS видят всю эту двужуху с видеоаналитикой, и спешат предложить нам множество типов видеоаналитики встроенных в их программные решения.
Программное обеспечение с видеоаналитикойКак вы уже догадываетесь для установки VMS с видеоаналитикой вам потребуется сервер, а всего скорее сервера. Дело в том, что и декомпрессией видеопотоков и выполнением алгоритмов видеоанализа будет выполняться процессором нашего сервера. И все это достаточно процессорно емкие задачи. То есть придется потратится.
Преимущества- Очень большой выбор типов видеоаналитики
- Камеры могут быть практически любыми, достаточно просто получить с нее видеопоток и отправить его в программное обеспечение.
Недостатки- Для обработки видеопотока с камер необходимы большие процессорные мощности видеосервера, что существенно ограничивает количество камер которое можно подключить к одному серверу.
- Более высокая стоимость по сравнению с аналитикой встроенной в камеру видеоаналитикой.
- Требует высокой пропускной способности ЛВС, т.к. качество аналитики зависит от качества картинки, поэтому на сервер нужно отправлять высококачественный видеопоток
Облачная видеоаналитика
Аренда сервера вместе с программным обеспечением по анализу видео. Т.е. чтобы проанализировать видео нужно его отправить на удаленный облачный сервис для анализа.
Один из отличных примеров облачной видеоаналитики, это
Amazon Rekognition, от знаменитой компании Amazon.
Цены на Amazon традиционно копеечные, качество традиционно высочайшее.
Анализ видео от 0,10 USD за 1 минуту анализа, стоимость хранения метаданных 1000 лиц в месяц: 0,01 USD.
Их тут
пытались похейтить, но мы
подробно разбирали этот пример, там получается что качество распознавания высочайшее.
Преимущества- Камеры могут быть практически любыми, достаточно просто получить с нее видеопоток и отправить его на облачный сервер.
- Облако обеспечивает отличную масштабируемость, и надежность хранения данных, без необходимости добавления оборудования на месте.
- Облачные провайдеры, использующие нейронные сети, получающие большое количество данных, могут использовать их для обучения, тем самым улучшая свою аналитику.
Недостатки- Требуется высокая пропускная способность для передачи видео в облако, что часто либо невозможно, либо дорого, особенно вы анализируете поток с большого количества камер.
- Требуется ежемесячная оплата, что может влететь в копеечку, не у всех цены такие как на Amazon
- Малое количество вендоров, малое количество типов видеаналитики.
- Высокая сложность: поскольку необходимо настраивать интеграцию с VMS или другим софтом, реализация может занять много времени.
- Интеграция может быть недоступна или ограничена для вашего программного обеспечения
Серверная видеоаналитика
Название говорящее, покупаете большой сервер, как правило за много денег, ставите его в свою родную серверную, сами настраиваете и конфигурируете, и уже на нем запустаете видеоаналитику. В общем все как в случае с облачной видеоаналитикой, но сервер стоит не в ЦОДе, и не принадлежит оператору.
Нужно будет настраивать передачу результатов видеоанализа, в программное обеспечение для видеонаблюдения, или в любое другое необходимое вам программное обеспечение, например в вашу CRM или ERP.
Преимущества- Серверная видеоаналитика не затрагивает ресурсы камер или видеорегистраторов, (которые часто ограничены).
- Камеры могут быть практически любыми, достаточно просто получить с нее видеопоток и отправить его на сервер.
Недостатки- Дорого, для реализации этого подхода требуется не только поставщик видеоаналитики, но и серверное оборудование, это, как правило, самый дорогой подход.
- Дополнительная нагрузка на пропускную способность сети - сервер использует дополнительный видеопоток с камеры
- Высокая сложность: поскольку необходимо установить новый сервер и настраивать интеграцию с VMS или другим софтом, реализация может занять много времени.
- Интеграция может быть недоступна или ограничена для вашего программного обеспечения
Сервисная аналитика
Эта такая аналитика которая как бы вообще видеоаналитика. Но она проста и чудовищно эффективна в реальной жизни, не все о ней знают, еще меньше людей использует. Часто ассоциируют с видеоаналитикой, поэтому пожалуй я о ней упомяну.
Начнем с того что видеоаналитика сама по себе достаточно малоценное для рядового обывателя понятие, таким бы оно и оставалось, если бы не постепенное подключение всех окружающих нас устройств к интернету.
Именно благодаря интернету мы можем результаты работы видеоаналитики получать в режиме онлайн. В виде СМС, E-mail, push-уведомления в мобильных приложениях.
И это пожалуй главное что вы должны держать в голове читая эту статью, о любом событии которое детектировала видеоаналитика, вы получаете немедленное уведомление.
Детекция расфокусировки
Нарушение фокусировки объектива камеры, в результате которого изображение становится размытым, т.е. ничего не видно. Понятно, что расфокусировать объектив можно целенаправленно из программного обеспечения, если конечно на камере установлен моторизированный вариофокальный объектив, примеров такого саботажа масса. И естественно это может произойти естественным путем при наличии например вибрационных нагрузок, источником которых может быть как проезжающий автотранспорт так и банальный ветер, для уличных камер конечно.
Детекция потери видео
Тоже распространенная история, можно скинуть питание с камеры, можно отключить кабель передачи данных. Понятно что все это вполне может свидетельствовать о чем то не самом хорошем.
Обнаружение смены сцены съемки
Очень частая манипуляция, просто в силу своей простоты и очевидности, этот фокус можно проделать только с камерами которые имеет конструктивно предусмотренную возможность поворота корпуса камеры. Как правило все уличные «буллет» камеры именно такие. А вот с купольной камерой такой фокус не удастся, и это одно из годных преимуществ купольной камеры.
Детекция засветки / заслонения
Еще одно частое развлечение интеллектуально одаренных, засветить камеру лазерной указкой или фонариком. Общеизвестно что направленный в объектив луч яркого света, приводит к засветке фоточувствительных элементов матрицы, и приводит к временному «ослеплению» камеры
Кроме этого камеру можно, заслонить предметом например воздушным шариком, можно кинуть грязью/ А еще, это прямо бич, уличных камер с ИК подсветкой, на них
очень любят плести паутину паучки.
Ну и как вы поняли по картинке, в российских условия еще и обледенение может заслонять обзор камере.
Примерно как это работает
Видеоаналитика — абсолютно бесплатно или видеоаналитика в видеокамерах
Бесплатная видеоаналитика это видеоаналитика на борту IP-камер. И это тот редкий случай когда бесплатное не значит плохое, и даже наоборот. Наши инженеры зануды (именно поэтому я считаю их лучшими), конечно поправили меня и сказали, что корректней написать, что видеоаналитика включена в стоимость камер. Но мы не будем заниматься софистикой, во первых потому что «бесплатно» звучит красивее, а во вторых - одна из тенденций рынка видеонаблюдения (СВН) это постоянное снижение стоимости камер.
Детекция движения в кадре
Не спешите объявлять этот пункт банальностью, и тем более прокручивать скрол не прочитав. С одной стороны детекция движения в кадре, функция ставшая классической даже для низкобюджетных видеокамер.
С другой стороны одно из моих любимых выражений, - важно не то ЧТО ты делаешь, а то КАК ты это делаешь.
Бесполезного движения в кадре до 90%. Это дождь, снег, деревья качающиеся от ветра. И все это бесполезное движение будет занимать 90% ваших жестких дисков.

Для средних и уж точно больших систем видеонаблюдения - одной из существенных статей затрат являются жесткие диски.
А если вы умный парень, то вы возьмете
специализированные жесткие диски для видеонаблюдение которые дороже обычных. Но и служат намного дольше.
Для современных видеокамер критерием выбора уже не является детектор движения, критерием выбора является качественные характеристики работы детектора.
Говоря проще — то как он обрабатывает бесполезное движения.
Обратите внимание сколь прекрасно обрабатывает ложные срабатывания детектор видеоаналитика Samsung Techwin
Использование качественной реализация детекции движения позволит добиться существенной экономии процессорной емкости, и что гораздо более важно — емкости жестких дисков, а как известно для больших проектов это существенная статья затрат.
Для полноты картины добавлю, что программный детектор движения, не единственный применяемый в камерах. Менее распространен но тоже встречается — инфракрасный датчик движения (PIR сенсор). PIR сенсор это датчик который содержит чувствительный элемент, который реагирует на тепловое излучение. Основное его преимущество это работа в полной темноте.
Для маленьких проектов или для частных пользователей уже одна функция детекции движения в кадре является достаточным сигналом для информирования о тревожных событиях. Как правили при срабатывании детектора на электронную почту (e-mail) отправляется уведомление с прикрепленным фото или видеофрагментом момента срабатывания.
Пересечение виртуальных линий
Вторая «smart» функция не меньшая классика чем первая. Позволяет в кадре камеры нарисовать вертикальную линию при пересечении которой будет срабатывать детектор.
В большинстве случаев есть возможность настроить направление пересечения линии, размер детектируемого объекта, например иногда нужно чтобы детектор срабатывал на машины а не на людей, и процент пересечения линии объектом.
На видео демонстрируется настройка детекции пересечения линии в определенном направлении
Хорошее решение для контроля периметра охраняемой территории, хорошее в том случае если нет проблем с освещением. Если такие проблемы есть то можно использовать
тепловизионные камеры видеонаблюдения, обладающие таким же встроенным функционалом. Но работающие в полной темноте и на дистанция недостижимых для современных камер видеонаблюдения. Хотя с тепловизорами тоже
не все так просто.
Именно возможность задавать направление пересечения линий, может позволять вести подсчет всех всех входящих в магазин. Но есть решение и покруче.
Контроль аварийных выходов торговых центров, еще один хороший пример применения. Как известно аварийные выходы должны быть открытыми, но не бесконтрольным, как только кто либо предпримет попытку пройти через аварийный выход служба безопасности получит моментальное оповещение об этом событии, соответственно сможет отреагировать.
Детекция вторжения в зону
Функция близкая по смыслу к «пересечению виртуальных линий», только в данном случае мы рисуем уже не одну линию а целую зону.
И смысл здесь уже не только в детекции, но и в том что можно задавать тайминг времени нахождения или отсутствия в зоне. Например вы можете контролировать нахождение сотрудника в рабочей зоне, это может быть востребовано для кассиров, администраторов встречающих клиента, рабочих для которых рабочее место точно определено.
Еще одна из возможностей этой функции борьба с
праздношатанием — пребыванием объекта в выделенной области сверх заданного времени
Праздношатание как таковое запрещено во множестве стран мира. Таким образом правительства пытаются бороться с продажей наркотиков, проституцией, бандами которые таким образом устанавливают контроль над определенной территорией.
Но и в обычной повседневной жизни можно найти множество применений данной функции. Например люди проводящие слишком долгое время в подъезде, или праздношатающиеся рядом с детским садом, или рядом с домом (особенно если дом частный) все это наводит на мысли что эти люди вполне могут иметь не самые добрые намерения. А значит как минимум требуют пристального внимания и возможно превентивных мер.
Кроме этого существуют территории которые предполагают полное отсутствие людей, в течении значимого времени. При появлении людей система защиты периметра детектирует нештатную ситуацию и формирует тревожный сигнал, который в течение нескольких секунд поступает ответственным лицам.
Детектор пропавших или оставленных предметов
Детектор пропавших или оставленных предметов уведомит вас в случае появления или наоборот исчезновения объектов в заранее отведенной области кадра. Также есть возможность задать время нахождения или отсутствия объекта в кадре.
Функционал обнаружения пропавших или появившихся предметов может быть востребован в предприятиях розничной торговли, бизнес-центры, объекты транспортной инфраструктуры, Контрольно-пропускные пункты.
Среди нюансов детектора стоит отметить что на объектах с массовым пребыванием людей возможно приличное количество ложных срабатываний, т.к. для системы видеоаналитики может не быть разницы между оставленной сумкой, брошенным мусором, или например пролитым кофе. Все это может давать срабатывания детектора.
Распознавание автомобильных номеров
Распознавания автономеров (Automatic License Plate Recognition (ALPR) - англ.) основа контроля движения автотранспорта.
У нас на сайте есть
большой обзор про системы распознавания автономеров, поэтому буду краток.
Камеры с функционалом распознавания автономеров также имеют возможность управлять исполнительными устройствами — шлагбаумами и автоматическими воротами.
Тепловая карта
Актуальная функция для любых предприятий связанных с обслуживанием клиентов, для розничной торговли, выставок, парковок.

На изображении с IP-камеры помощью цветовой дифференциации выделяются зоны отличающиеся интенсивностью движения. Как правило от синего (низкая интенсивность) к красному (высокая интенсивность).
Тепловые карты позволяют оценить главное, используется ли пространство или вы просто платите за него деньги. Для владельца магазина тепловая карта должна входить в минимальный маркетинговый «must have», как яндекс метрика или google аналитика для веб сайта.
Детекция лиц
По большому счету все эти игры с обнаружением движения носят только одну цель — обнаружить человека. В некоторых случаях только эта функция и нужна.
Особенностью применения детектора лиц стоит считать что его достаточно легко обмануть скрыв свое лицо. На видео это весьма оригинально продемонстрировано.
Не следует путать «детекцию лиц» и «распознавание лиц», например если использовать детекцию лиц для целей подсчета посетителей, что кстати не лучшая идея, то одни человек попавший кадр 100 раз 100 раз будет и подсчитан. Т.е. не будет возможности подсчитать уникальных посетителей.
Выбирая камеру для детекции лиц, учитывайте что для успешной детекции на лицо человека должно приходится не менее 150 пикселей. Та же не забывайте про минимальные требования к освещению.
Трансляция и запись частей изображения с камеры
Часто нужно записать в высоком разрешении только одну из частей кадра, это может иметь большой смысл и с точки зрения снижения нагрузки на сеть, и с точки зрения уменьшения видео данных записываемых на жесткий диск.
Актуальность данной функции продиктована постоянным увеличением разрешающей способности камер. А значит и автоматическим уменьшением количества камер необходимым для охвата территории. Например одна камера с
разрешением 4K, вполне может охватывать небольшую парковку, зоной особого интереса будет зона въезда и выезда где необходимо максимальное разрешение для фиксации номерных знаков.
Остальные зоны могут выводится для просмотра и записываться с более низким разрешением или битрейтом.
Подсчет людей
Удивительно простая и эффективная функция — подсчет людей. Посчитать сколько людей вошло и сколько вышло может быть мега важным во множестве отраслей. От торговых центров до автобусов.
Подсчет числа людей означает, что с помощью камеры определяется количество движущихся объектов, которые пересекают линию. Это — виртуальная линия, которая задается в пределах кадра при настройке камеры. Подсчет может вестись отдельно для людей, пересекающих линию в любом из двух направлений.
Детекция дыма и огня
Одна из наверное самых важных функций, видеоаналитики так как позволяет решать достаточно серьезную проблему детекции возгорания для объектов с высокими потолками - выставочные залы, склады, производственные ангары, цеха, театры.
Все эти объекты характеризуются большой высотой потолков, что может приводить к
серьезным задержкам в срабатывании точечных
пожарных дымовых извещателей.
А при высоте потолков
свыше 12 метров их монтаж запрещен нормативно технической документацией.
Ну и никто не отменял
территории под открытым небом предназначенные для складирования. Да и собственно возгорание самих строений может начинаться именно с внешней стороны здания, что практически исключает ранее оповещение от классических пожарных дымовых извещателей.
Детектирование возгорания с помощью алгоритмов Bosch
Еще более точная детекции возгорания возможна с помощью тепловизионных камер видеонаблюдения.
У нас есть на сайте
обзор преимуществ и недостатков тепловизионных камер видеонаблюдения, среди недостатков не только цена, так что почитайте.
Автотрекинг (Автосопровождение)
Функция автосопровождения движущихся объектов (Autotracking) предназначена только для
поворотных PTZ-камер.
В первую очередь функцию автотрекинга удобно использовать для охраны объектов на которых предполагается редкое появление человека. Это может быть склад, производственная территория, периметр охраняемого объекта.
Пока нет движения в кадре камера находится в режиме патрулирования объекта по заранее заданному туру (маршруту). Как только происходит детекция движения, камера фокусируется на движущемся объекте, и сопровождает его все время его нахождения на охраняемой территории. Не забывайте что для реализации данной функции в темное время суток, необходим достаточный уровень освещения (встроенного в камеру (ИК подсветка) так и центрального освещения объекта). Либо необходима высокая светочувствительность матрицы.
Есть более крутая реализация трекинга т.н. межкамерный трекинг, но это уже в разделе платной видеоаналитики.
Интеллектуальный поиск в видеоархиве

Видеоархив одновременно смысл и проклятье систем видеонаблюдения.
Смысл, потому, что именно с помощью видеоархива вы будете производить расследования инцидентов, доказывая виновность или невиновность, устанавливать все детали происшествия.
Проклятье, потому, что делать это вы будете мучительно долго, т.к. классически вам из поисковых возможностей доступны выбор канала, дата и время, а дата и время часто неизвестны вот и получается сплошная боль.
Интеллектуальный поиск в архиве позволяет задавать признаки для поиска, фактически искать по приметам:
- Человек или группа людей
- Габариты объекта
- Автомобиль
- Цвет объекта
- Момент входа или выхода из зоны
- Пребывание объекта в зоне более какого то времени
- Оставленный в зоне предмет
и некоторые другие.
Пример работы с видеоархивом Axxon Next
Интеллектуальный поиск в видеоархиве превращает разбор любого инцидента, производимый по видеозаписи, в быстрый а значит эффективный.
Антитуман
Функционал предназначенный для уличных камер, из самого названия функции становится понятно ее основное предназначение — улучшить качество изображения в условиях когда внешние источники, такие как туман, дождь, пыль, дым или другие сходные факторы, снижают резкость и контрастность картинки. Достигается это в основном за счет разных методов выравнивания гистограммы.
Полное восстановление изображения до уровня если бы тумана не было, недостижимо не одним из производителей. Но именно качеством изображения очищенного от тумана один вендор будет отличатся от другого.
Коридорный режим работы
Ну и напоследок, не совсем видеоаналитика, скорее зрительное ее восприятие близко к видеоаналитике. Но все же функция крайне полезная для складов, наблюдения за периметрами охраняемых территорий, фасадов зданий и конечно любых коридоров.
И любых других применений для которых вертикальная ориентация кадра будет предпочтительней.
Зоны Маскирования
Данная функция позволяет закрыть от просмотра или записи определенные области изображения во избежание обвинений в адрес владельца камеры во вмешательстве в частную жизнь других лиц.
В программном обеспечении вы можете задавать расположение и размер таких зон.
Это могут быть области, закрытые постоянно, или области, закрываемые динамически при достижении камерой определенного уровня оптического увеличения.
Видеоаналитика - платно
Межкамерный трекинг
Одна из самых наверное востребованных функций, которая достаточно часто востребованная на практике. Допустим вы работаете с видеоархивом и вам нужно проследить траекторию движения человека. Если у вас 8 камер плевая задача. А если 200 и практически бесконечная вариативность в передвижении.
На самом деле тоже плевая, но только если у вас есть межкамерный трекинг.
В классических программных интерфейсах, для поиска одновременно по нескольким каналам видео, требовалось постоянное переключение между множеством окон.
С помощью межкамерного трекинга можно не только проследить его передвижение в поле зрения нескольких камер но и построить траекторию движения. И все это как правило в одном программном окне.
Таким образом, справится с такой задачей может даже человек, с минимальной компьютерной грамотностью.
Идентификация автотранспорта
Классификация объектов - одна из сложнейших задач для современной видеоаналитики. Наиболее частое применение — обнаружение неправильной парковки.
Современный город, или современное предприятие, особенно торговое - это масса зон где парковка и остановка запрещена. Недаром в любом городе России вы найдете множество мест с уродливыми (как правило) табличками о том, что парковка запрещена. Кроме претензий к внешнему виду, они как правило не работают.
Компания Bosch - один из лидеров в области систем безопасности, и крупнейший поставщик, как оборудования так и программных решений.
Essential Video Analytics - программный продукт, который позволяет идентифицировать объекты в том числе и автотранспорт. Ценовые условия по
запросу.
Случайный выбор человека для проверки
Как известно даже самая лучшая служба безопасности не может быть беспристрастна, т.к. даже там работают люди (пока во всяком случае). А интеллектуальная видеоаналитика может.
- Программное обеспечение для случайного выбора и проверки людей в режиме реального времени Axis Random Selector
Рандомизатор проверки людей в кадре
установленный на камеру AXIS, случайно реагирует на одного из людей в кадре, предлагая его проверить. Это может быть как личный досмотр с помощью например
металлодетектора. Так и любая иная проверка персонала.
Камера устанавливается на потолке и случайным образом выбирает для проверки среди людей проходящих через зону детекции. Это может быть зона перед дверью, турникетом, или любая иная зона спроектированная для целевого прохода людей.

Регулярные проверки персонала, один из эффективных видов борьбы с кражами,
большая часть которых, увы,
приходится на сотрудников.
Технология маскирования людей
Защита персональных данных приходит в отрасль систем видеонаблюдения. И следом приходят продукты позволяющие соблюдать законы о защите персональных данных, в первую очередь речь идет изображении человека, которое кстати относится к биометрическим персональным данным, к которым закон предъявляет особые требования по их защите.
У разных вендоров несколько разная реализация, но суть одна — изображение человека размывается до неузнаваемости, и именно с таким видеорядом работают рядовые операторы. Кстати видео с камер как правило утекают, с помощью смартфона которым просто снимается экран монитора с видеороликом проигрываем из видеоархива. Так теперь с помощью технологии маскирования даже если ведео и утечет в сеть не произойдет нарушения законодательства так как на видео будет невозможно идентифицировать людей.
В то же время при необходимости, пароль администратора позволяет, убрать размытие и произвести идентификацию любых людей попавших на видео.
Детектор пустых полок
Страшный сон любого управляющего розничным магазином — это пустая витрина, ведь если товара нет на витрине, то его как бы вообще нет, так его покупатель не видя его просто лишен возможности его купить.
Но слава богу теперь есть софт способный, способный сравнивать заполненные полки «эталонные» с полками на которых тот или иной товар отсутствует. И как только программное обеспечение задетектит пустое место, оно информирует вас, в режиме онлайн. Ну а вы уже предпринимаете действия не только к тому чтобы исправить текущую ситуацию но и что бы такого не происходило вновь.

Пример детекции пустого места на полках от компании Macroscop
Также вы можете задать граничный процент наполненности полки, при котором будет приходить уведомление, чтобы избежать избыточных сообщений.
Детектор скопления людей
Позволяет вовремя обнаружить и самое главное предотвратить множество событий предиктором которых является массовое скопление людей. Например — массовые беспорядки,
массовые же драки, угроза создания давки, столпотворения и много другого нехорошего. Когда много людей в одном месте как правило это не к добру, и как минимум требует внимания.
Детектор автоматически оповещает оператора, если количество людей в зоне превышает заданное пороговое значение.
Можно использовать и в помещении, но чаще конечно используется на улицах города, площадях, парках, вокзалах, подземных переходах, метрополитене, в торговых комплексах, учебных заведениях и в других общественных местах.
Детектор строительных касок
Детектор предназначен для оперативного реагирования на появление в кадре человека без каски на голове. При срабатывании детектора выводится тревожное оповещение.
В результате внедрения гарантированно получите значительное повышение трудовой дисциплины и снижение количества несчастных случаев.
Так же софт позволит прогнозировать уровень промышленной безопасности, и мгновенно реагировать для недопущения несчастных случаев.
Распознавание лиц
За последние пару лет технология распознавания лиц, получила серьезное распространение. Все люди попадающие в поле зрения камеры автоматически идентифицируются, если изображение полученное с камеры совпадают с имеющимися в базе данных системы шаблонами.
Видеообзор: Как в Китае используют технологию распознавания лиц
У нас на сайте есть
большой обзор этой технологии, где мы разбираем технологию по полочкам. Must have к прочтению, если вы задумываетесь над внедрением.
Обнаружение парного прохода
Странная формулировка «обнаружение парного прохода» обозначает программный детектор который используется для предотвращения несанкционированного прохода нескольких лиц по одному пропуску. Проход двух человек по одному пропуска - одна из серьезных проблем систем контроля доступа. Суть проста — первый человек прикладывает пропуск и дверь или турникет разблокируется для прохода, второй человек не имеет пропуска и идет «паровозиком» придерживая рукой уже открытую дверь.
Видеоаналитика способная обнаруживать и уведомлять о случаях парного прохода. Как правило отслеживает проход более одного человека в течение заданного промежутка времени.
Видеоаналитика вообще не бесплатно или видеоаналитика с глубоким обучением основанном на нейронных сетях
Глубокое обучение считается последним этапом развития искусственного интеллекта. Применяется в различных отраслях промышленности, чтобы помочь компьютерам лучше понимать и оценивать различные ситуации. Для целей настоящего статьи мы использовать термин «глубокое обучение», в контексте видеонаблюдения.
Традиционные системы видеоаналитикиЕсли немного упростить, то до глубокого изучения видеоаналитика обычно полагались на очень простые предположения о том, что определяло объект (например, одно соотношение вертикальных и горизонтальных сторон у людей, и совсем другое соотношение сторон, у транспортных средств)
Этот подход к обнаружению и классификации объектов на основе предварительно запрограммированных статических критериев обычно называют
машинным обучением.
Однако такие системы, как правило ограничены в видах данных которые они могут классифицировать, они, не могут отличить мужчину от женщины или мотоцикл от велосипеда.
Кроме этого они также подвержены ошибочной классификации, когда объекты не соответствуют заданным ожиданиям. Человек, ползающий по земле, может быть классифицирован как транспортное средство, а не человек.
Системы с глубоким обучениемВ системах глубокого обучения задействовано несколько уровней абстракции, откуда и происходит сам термин «глубокое» или «глубинное обучение». Иными словами, при глубоком обучении программное обеспечение не только учится, как классифицировать объекты, но и самостоятельно находит признаки для такой классификации и алгоритмы, по которым должно проходить это обучение
Ключевое преимущество систем глубокого обучения состоит в том, что они могут постоянно обучаться и совершенствоваться, получая новые наборы данных. Еще одно существенное глубокого обучения — способность обнаруживать события, которые не предусмотрены исходными условиями или являются неожиданными, т.е. адаптироваться к изменениям окружающей среды или сцены без необходимости перенастройки.
Роль обучения
Производительность глубокой нейронной сети определяется качеством и разнообразием изображений, используемых для обучения.
Представьте себе систему, которая была обучена распознавать людей, однако для обучения ей показывали только изображения балерин. Такая система, вероятно, не сможет распознать большинство обычных людей, потому что данные для обучения не были достаточно разнообразными. На самом деле, он может работать хуже, чем запрограммированная вручную простая система машинного обучения.
То есть объем данных для обучения имеет решающее значение, если вы возьмете программное обеспечение написанное гениальными программистами, но обученное на маленькой выборке. Или наоборот, написанное средними программистами, но обученное на гигантском объеме данных — именно оно и будет лучшим.
Получение изображений для обучения и их разметка может занять очень много времени.
Плохая новость заключается в том, что разработчики не разглашают, на каких выборках система была обучена. И тем более не публикуют наборы данных, используемые для обучения.
Поэтому у нас с вами всегда есть выбор:
- Верить разработчикам на слово — вариант для сумасшедших миллиардеров
- Тестировать — вариант для реальных пацанов.
Разработчики программного обеспечения для видеонаблюдения с глубоким обучением
У большинства разработчиков глубокое обучение используется только для отдельных типов видеоаналитики.
Как правильно выбирать видеоаналитику?
Если вы добрались до этого пункта то значит, вы приняли единственно правильное решение — для вашей системы видеонаблюдения видеоаналитика «Must have».
И даже если вы представляете что за тип видеоаналитики нужен для вашего проекта, а значит понимаете сколько он стоит.
Но тем не менее остается множество вопросов на которые стоит найти ответ, прежде чем вы потратите свои кровные.
1. Как уже установленное у вас оборудование будет влиять на выбор системы видеоаналитики?Этот пункт для тех у кого уже есть система видеонаблюдения. Прежде чем перейти к выбору видеоаналитики вам нужно решить какие ограничения будет накладывать уже существующее оборудование и программное обеспечение на выбор видеоаналитики.
Если вы внедряйте систему с нуля то можете с радостью и смело этот пункт пропускать он не для вас.
Если же у вас уже есть система видеонаблюдения, то именно она в значительной степени будет определять насколько дорого будет внедрить видеоаналитику. И насколько хорошо она будет работать.
Для начала стоит проверить какие возможности видеоаналитики предлагает
ваши существующие камеры. Современные IP камеры могут быть оборудованы достаточным мощными встроенными алгоритмами видеоаналитики возможно, ваши камеры именно такие.
Если у вас используются аналоговые камеры, то конечно никаких встроенных систем видеоаналитики в них не может быть. Но это не значит что эти камеры не получится использовать.
С аналоговыми камерами в принципе возможно использовать все возможности современной видеоаналитики. Для этого вам потребуются
видеодекодеры и это нужно учитывать с самого начала так как они совсем не дешевые.
Второй итерацией, давайте присмотримся к тем возможностям и ограничением которые предлагает ваше текущее
программное обеспечение для видеонаблюдения и устройства хранения видеоархива.
Если как устройство хранения видеоархива вы используете видеосервер то первый вопрос который вы можете себе задать. Хватит ли системных возможностей существующего сервера для выбранной вами программы видеоаналитики. Видеоаналитика как правило ресурсоемкая вещь, а замена сервера денежно емкая вещь, поэтому и то и другое стоит иметь в виду с самого начала.
2. Как расположение камер будет влиять на работу видеоаналитики?Обычно игнорируемым, но в реальной жизни очень важно аспектом использования видеоаналитики является расположение и позиционирование камер.
В руководстве пользователя любого программного обеспечения с видеоаналитикой приводятся рекомендации о позиционировании и физическом расположение камер.
Как правило это:
- Ограничения максимальный высоты установки камеры
- Требования избегать прямого воздействия солнечного света
- Требования к минимальному уровню освещения
- Требования к углам обзора
И многие другие.
Поэтому будет совсем не стыдно если всё это вы проверите до покупки системы видеоаналитики. Так как если вы проигнорируйте эти указания качественные характеристики системы видеоаналитики и количество ложных срабатываний могут вас сильно расстроить. А если вы будете им следовать то столкнетесь с тем что в большом количестве случаев вам придется менять место установки существующих камер или менять существующие камеры на поле дорогостоящие. В этом случае качественные характеристики системы видеоаналитики будут вас радовать. Но всего скорее вас расстроят незапланированные расходы и их размер.
Кроме этого нужно учитывать что даже
не оптимальное расположение и позиционирование камер может негативно сказаться на стоимости внедрения видеоаналитики. Во многих случаях не оптимальное расположение не будет означать того что система видеоаналитики не сможет показать требуемые качественные характеристики, во многих случаях достижения этих качественных характеристик будет достигаться значительным увеличение нагрузки на сервера. А значит возможным значительным увеличением стоимости проекта.
3. Насколько критичными для вас будут ложные срабатывания?Ложные срабатывания являются хорошо известной проблемой видеоаналитики. В совсем недалеком прошлом именно они подорвали доверие пользователей к системам видеоаналитики.
Вы должны понимать, что пожалуй
главное отличие одной системы видеоаналитики от другой это количество ложных срабатываний которые она генерирует. И да,
все системы видеоаналитики генерирует какое-то количество ложных срабатываний.
А это означает, что вы как пользователь должны быть готовы к тому что и ваша система будет генерировать ложные оповещения о тревогах. Но это не главная информация для вас,
главная информация для вас какое количество ложных оповещений будет для вас критичным? Сразу скажу что этого никто не знает, всего скорее даже вы.
То есть, для каждого срабатывания в зависимости конечно от того, что за тип события вы детектируете, существует какое-то пороговое количество ложных срабатываний, при достижении которого система перестает быть для вас целесообразной. Причём нужно понимать, что для разных компаний, разных сфер применения, разных типов детекторов это количество будет разным.
Это проблема усложняется тем чтобы разработчики обычно анонсируют относительные данные точности срабатывания своей системы например 99%. Но если речь идет о ложных срабатываний, ваша задача учитывать именно их абсолютное количество. Но даже если разработчики и анонсируют четкие цифры по количеству ложных срабатываний для вас важно понять, что для ваших конкретных условий применения эти данные могут быть другими.
Кроме этого существует сложность в том чтобы определить какое количество ложных срабатываний будет конкретно для вас критичным. Одним из хороших способов ответить на все эти вопросы будет провести тестовое внедрение.
4. Насколько критичным будет для вас пропуск детектируемого события?
Это плохая новость номер два, системы видеоаналитики могут пропускать искомые (реальные) детектируемые вами события.
В зависимости от типа вашего объекта, для вас может быть критичным пропуск даже одного детектируемого события. Например такие жёсткие требования часто устанавливаются для объектов критической инфраструктуры, где пропуск даже одного искомого события может привести к человеческим жертвам или потери работоспособности объекта.
Однако большинство объектов всё-таки достаточно терпимы к небольшому количеству пропусков детектируемых событий.
Для того чтобы снизить вероятность пропуска детектируемого события придется больше внимания уделять качественным характеристикам оборудования и формированию окружающих условий обеспечивающих идеальное срабатывание.
5. Какое количество камер будет использовать видеоаналитику?
Чем больше у вас камер тем критичные для вас будет во первых —
количество ложных срабатываний, во вторых —
интеграция с другими системами безопасности.
С количеством камер всё более чем очевидно. Если у вас одна камера и она генерирует 5 ложных срабатываний, то это выглядит вполне терпимым для обработки одним человеком. Если у вас 300 камер каждое из которых генерирует по 5 ложных срабатываний то это 1500 ложных срабатываний, и одному человеку такое количество всего скорей не обработать.
Интеграция системы видеоаналитики с другими системами безопасности опять-таки начинает приобретать значение для достаточно больших систем.
Если у вас
небольшое количество камер используют видеоаналитику, то вы вполне можете позволить себе использовать все системы безопасности отдельно не интегрируя их между собой. Программное обеспечение для видеонаблюдения, систему видеоаналитики, систему контроля доступа, систему охранной и пожарный сигнализации.
А если камер десятки или сотни, без интеграции уже не обойтись, но если вы приходите к этому выводу в процессе, то можете столкнутся с тем что системы не совместимы и не могут быть интегрированы.
6. Как вы будете мониторить результаты работы видеоаналитики?
На данный момент использование видеоаналитики - это сочетание технологий и людей. Часто об этом забывают так как человек подключаться к этому процессу на последнем этапе внедрения.
Однако практическая реальность такова, что на данный момент, именно обработка человеком детектируемых событий будет иметь решающее значение для обеспечения необходимой скорости реагирования на инциденты, и принятия оперативных мер.
7. Как определить качественные характеристики системы видеоаналитики?
К сожалению не существует глобальных независимых тестов или рейтингов систем видеоаналитики. Существуют локальные тесты для различных типов видеоаналитики. Например
рейтинг NIST в системах распознавания лиц.
Но даже их нужно использовать с осторожностью так как ваши условия будут отличаться от тех, при которых этот рейтинг рассчитывался.
Конечно качественные характеристики системы вам с удовольствием предоставит разработчик. Но учитывать эту статистику, это последнее что стоит делать. Так там может быть много нюансов и манипуляций, а некоторые в принципе тупо врут.
Неплохой вариант это попросить контакты клиентов у которых данная система видеоаналитики уже установлена, Хотя и ей вряд ли можно довериться на 100%, так как будь это негативная статистика вряд ли разработчик предоставил бы вам контакты этого клиента.
Лучший вариант это провести собственное тестовое внедрение. Да это, так или иначе вольется в какие-то деньги, и всего скорее займет немало времени. Но действительность такова, что это единственный способ убедиться в том насколько вам подойдет та или иначе система видеоаналитики.
Кроме этого в процессе тестирования вы наверняка выявите множество нюансов внедрения, которые сложно предусмотреть в теории.
8. Какова стоимость внедрения видеоаналитики?
Как вы уже поняли, стоимость непосредственно самой видеоаналитики может колебаться от бесплатной практически до бесконечности. Но это стоимость определить которую будет проще всего —
закидывайте запросы мы вам посчитаем.
В дополнение к прямой стоимости программного обеспечения вам стоит учитывать:
- Стоимость камер видеонаблюдения — цена от 3 264 рублей
- Стоимость серверного оборудования — цена от 112 853 рублей
- Затраты на модификацию существующей системы видеонаблюдения
- Стоимость интеграции вашей системы видеоаналитики с другими системами безопасности или системами управления предприятием
- Постоянные эксплуатационные расходы связанные с мониторингом и обслуживанием системы видеоаналитики
Выводы
Задумывая статью как обзор бесплатных функций видеоаналитики встроенных в камеры. Я увлекся и сделал обзор всего что происходит в видеоаналитике в мире.
Доступная сегодня видеоаналитика являются радикальным улучшением, того что было несколько лет назад. И даже больше, благодаря технологии глубокого обучения, технология эволюционирует буквально каждый день, улучшаясь по мере увеличения имеющихся в ее распоряжении данных для обучения.
Кроме этого совершенствуются графические процессоры, базовое программное обеспечение и естественно наборы данных, используемые для обучения.
Я ожидаю, что доступные сегодня продукты будут выглядеть достаточно бледно, по сравнению с тем что будет доступно нам через 5-10 лет.
Видеоаналитика это именно то, что переформатирует всю отрасль видеонаблюдения, и если сегодня это решения требующие напряжения лучших инженерно-разработческих умов. К слову в нашей
команде только такие. То завтра это будет решения устанавливаться парой кликов или тапов, а может фразой: — «О'кей, Интемс, установи видеоаналитику».
Это с одной стороны хорошо, а с другой как сказать, ведь сегодня это решение с высоким барьеров входа, и оно будет являться серьезным конкурентным преимуществом. Завтра доступно всем.
Теперь к главному
А главное ваша оценка, и тут все традиционно: 1 звезда — хватит кликбейтить, 5 звезд — норм статья пиши еще.
Любое другое количество звезд — оттенки серого.
Оцените мою статью:
(189 оценок, среднее: 4.82 из 5)