Привет! Я Виталий Виноградов, работаю в компании Ivideon и занимаюсь запуском продуктов на базе технологий распознавания лиц. Сегодня я расскажу про современные устройства видеонаблюдения и аналитики, которые помогают бизнесу сократить расходы и автоматизировать процессы.
Периферийные или edge-устройства отличаются от других решений двумя ключевыми параметрами, которые обеспечивают им спрос на рынке:
- Они не зависят от качества интернет-соединения, потому что все вычисления происходят внутри устройства.
- Гаджеты работают автономно, а значит — максимально быстро.
Из недостатков устройств с бортовой аналитикой можно выделить дороговизну и достаточно скудный ассортимент. Однако edge-технологии только набирают обороты и уже сейчас существуют рабочие решения для бизнеса.
Рассмотрим наиболее популярные.
Панели для контроля доступа
Авторизированный доступ или СКУД (система контроля и управления доступом) прошел долгий путь от использования ключей, ПИН-кодов, карт и отпечатков пальцев. Пока не наступила эпоха распознавания лиц.
Терминалы для распознавания лиц обеспечивают большую безопасность, повышенную эффективность контроля доступа и отслеживание времени посещаемости, делая этот процесс проще и быстрее, чем когда-либо.
Современные панели управления доступом обеспечивают распознавание в любых условиях с точностью 99% и выше. При этом скорость распознавания составляет около 0,2 сек. Можно установить устройство, способное различать лица в условиях низкой освещенности и даже в полной темноте. Такую систему нельзя обмануть, а шифрование данных обеспечивает полную конфиденциальность. К тому же панелями с понятным визуальным интерфейсом удобно управлять, благодаря наличию мобильных приложений.
Панели используют в школах, где безопасность является главным приоритетом. Также в офисах или на производстве с помощью систем контролируют доступ в помещения, куда сотрудникам заходить не положено.
29 октября 2020 года стало известно о том, что «Тинькофф» установил турникеты с визуальными панелями для автоматического измерения температуры сотрудников на проходной, проверки наличия защитной маски и распознавания сотрудника по лицу.
Умные камеры
Интернет вещей (IoT, Internet of Things) способен связать почти все в нашем мире, а устройства с поддержкой ИИ делают процесс эффективнее. Камеры видеонаблюдения также используют возможности компьютерного зрения.
Умные камеры обнаруживают и отличают людей или автомобили от других объектов и распознают номера транспортных средств с точностью более 98%. Они умеют определять продолжительность очередей и количество посетителей для оптимизации ресурсов торгового объекта в пиковое время.
В 2017 году компания SmaSS разработала камеры, которые умеют самостоятельно выполнять любую аналитику – распознавать лица, считать людей, определять очередь, определять автомобильные номера. При этом в камеры зашит программный мод, благодаря которому устройства сами могут решать, какое действие нужно сделать в результате анализа – открыть шлагбаум, отправить уведомление или включить сигнализацию.
Как Walmart с кражами борется
По данным компании, убытки Walmart от краж и ошибок сканеров достигают $4 млрд в год. В июне 2019 года крупнейший ритейлер сообщил об использовании «умных» камер, которые распознают кражи товаров в магазинах. Благодаря алгоритмам искусственного интеллекта, камеры определяют, когда продукты кладут в сумку или пакет без предварительного сканирования кассиром или автоматом самообслуживания. Если система зафиксирует попытки совершить кражу, она уведомит об этом сотрудника охраны.
Портативные видеорегистраторы
Носимые видеорегистраторы со встроенной аналитикой уже в обозримом будущем могут стать обязательным атрибутом сотрудников различных служб. И речь не только про военных. Например, работникам лесных хозяйств мобильные видеорегистраторы помогут бороться с браконьерами в случаях, когда необходимо визуальное подтверждение нарушений.
Уже сегодня портативные видеорегистраторы используют сотрудники промышленных и добывающих гигантов и общественных организаций. Для сотрудников полиции разработаны устройства с возможностью непрерывной записи до 24 часов и GPS-модулем.
22 мая 2019 года стало известно, что российские полицейские используют носимые камеры с функцией распознавания лиц. Устройства похожи на небольшие рации, которые крепятся на одежду. Камеры выцепляют из потока людей отдельные лица и сравнивают их со снимками в базах данных правоохранительных органов. Если лица совпадут, то на устройство приходит уведомление. На маленьком экране на обратной стороне гаджета можно посмотреть короткую справку и фото человека.
Bridge с аналитикой на борту
Часто бывает, что компании ставят в разных офисах или точках продаж камеры от разных производителей, с разными функциями на борту. Это называется «зоопарк» камер. В таком случае у системы видеонаблюдения нет единого интерфейса для управления камерами или просмотра архива. А если добавить какую-то видеоаналитику, то это становится существенной проблемой, потому что разобраться во всем многообразии интерфейсов и функций устройств достаточно сложно. Компания Ivideon дает возможность создать единую систему видеонаблюдения и видеоаналитики из любых камер, независимо от наличия возможностей аналитики на борту.
Ivideon Bridge – устройство размером с небольшой Wi-Fi-роутер, которое позволяет подключить до 16 любых камер к облачному сервису Ivideon. Сервис дает возможность удаленно через интернет смотреть трансляции с подключенных камер на любом устройстве. Но главное – на само устройство Ivideon Bridge можно поставить любую видеоаналитику, начиная от распознавания лиц, заканчивая подсчетом посетителей и детекцией очередей.
Вывод
Несмотря на растущий спрос на edge-вычисления, пока нельзя сказать, что периферийные вычисления смогли полностью заменить вычисления в ЦОД или на удалённых серверах. Дороговизна устройств в условиях нестабильной экономики – ключевой сдерживающий фактор для скачкообразного роста рынка. Также пагубно на развитии edge-технологий может сказаться развитие 5G, которое кардинально повысит качество интернет-соединения и облегчит создание архитектуры IoT.
Однако, оптимизация производительности алгоритмов искусственного интеллекта и появление устройств на базе графических процессоров в скором будущем должны сыграть ключевую роль в росте рынка edge-аналитики.
