Интервью с Петером Линдстремом, Axis Communications

Журнал сетевых решений/LAN: Каковы, на ваш взгляд, основные тенденции в области видеонаблюдения? Цифровые системы «победили» аналоговые?

Петер Линдстрем: В сегменте корпоративных решений цифровые системы победили уже много лет назад. Проекты на их базе лучше масштабируются, они более эффективны и обходятся заказчикам дешевле, чем подобные решения с применением аналоговых камер. Конкуренция сохраняется только в области небольших систем, где преимущества цифровых камер не столь очевидны. Но под влиянием ряда важных тенденций чаша весов склоняется в сторону цифровых камер и в этом сегменте. Одна из таких тенденций — повышение разрешения изображения. У нас уже имеются камеры 4K, качество формируемого ими изображения, равно как и изображения HD, выше, чем обеспечиваемое аналоговыми камерами.

Другая тенденция — встраивание в цифровые камеры средств аналитики. Камеры становятся все более «интеллектуальными». Возьмем в качестве примера предприятия розничной торговли. Большинство инсталляций в этой области — это системы с небольшим числом камер. Цифровые камеры со встроенной аналитикой могут предоставлять информацию о числе посетителей, что очень важно для магазинов. И это их существенное преимущество над аналоговыми камерами.

Еще одна тенденция, способствующая росту популярности цифровых камер в малых системах, — облачные технологии, «видеонаблюдение как услуга». Конечные заказчики из числа компаний СМБ не имеют большого опыта в области видеосистем и зачастую не располагают большим штатом ИТ-специалистов, поэтому для них облачная модель оказывается очень привлекательной.

В области видеонаблюдения просматриваются и такие общие для ИКТ-отрасли тенденции, как повышение мобильности: люди хотят получать доступ к своим данным из любого места с любого доступного в данный момент устройства — с мобильного телефона, планшета, компьютера.

Отмечу еще один важный момент. Компании, занимающиеся обеспечением безопасности, во многом полагаются на людей — охранников. Только 20% рынка — это специализированные технические решения, причем в эти 20% входят различные турникеты, заграждения и пр. На электронные средства охраны остается очень малая доля выделяемых бюджетов, при этом стоимость рабочей силы растет. Поэтому охранные предприятия стремятся заменять живых охранников электронными средствами: камера не спит, она очень надежна, при ее использовании исключается негативное влияние человеческого фактора.

LAN: Вы упомянули системы высокой четкости 4K. Насколько они востребованы заказчиками? Какие новые возможности открывает поддержка 4K перед системами видеонаблюдения?

Линдстрем: Системы 4K быстро завоевывают потребительский рынок. Появляется все больше телевизоров 4K и контента для них, причем провайдеры предоставляют возможность получения такого контента, например, в режиме «видео по требованию». В нашей области для большинства применений по-прежнему достаточно разрешения 720p или 1080p, но для ряда отраслей и задач необходимо более высокое разрешение. Например, когда осуществляется видеосъемка с большого расстояния и необходимо «приблизить» объект. Или, как в системах видеонаблюдения аэропортов и проектах «умный город», когда в кадр попадает большое число людей и необходимо проанализировать соответствующее изображение.

Высокое разрешение важно в системах спортивной аналитики — например, в Чехии нами внедрено решение, позволяющее анализировать мельчайшие детали происходящего на хоккейной площадке. В подобных сегментах наблюдается резкий рост запросов на системы 4K. Правда, пока доля камер 4K очень незначительна, а большинство поставляемых камер рассчитано на разрешение 720p или 1080p. Сдерживающим фактором является высокая цена на системы 4K. Как только компоненты систем 4K подешевеют, чему будет способствовать рост популярности бытовых устройств 4K, доля таких систем в решениях по видеонаблюдению станет быстро расти.

LAN: А что вы можете сказать о перспективах технологий 3D и 8K в видеонаблюдении?

Линдстрем: Уже много лет мы ведем исследования в области 3D, но до сих пор не видим востребованного применения для таких камер, поэтому коммерческих продуктов 3D у нас пока нет. Как только мы поймем, что подобные продукты нужны нашим заказчикам, мы, безусловно, представим их на рынок.

8K придет на рынок, но только после того, как системы 4K станут массово использоваться.

LAN: Каково место и значение видеотехнологий в Интернете вещей? Какие новые применения систем видеонаблюдения появляются в связи с развитием концепции IoT?

Линдстрем: Как таковая концепция Интернета вещей появилась в 1999 году. Примечательно, что в том же году была выпущена на рынок наша первая массовая сетевая видеокамера — Axis 2100. И это, безусловно, устройство IoT. Вы можете, конечно, поспорить, но я убежден в том, что Axis 2100 стала и первым массовым IoT-устройством. Поэтому можно утверждать, что Axis занимается Интернетом вещей уже 16 лет.

Видеокамера — это глаза любой системы, и они должны предоставлять множество аналитических функций. Только задумайтесь: 90% общего объема видео, снимаемого системами видеонаблюдения во всем мире, никто никогда не просматривает — используется только 10% отснятого. Какой огромный объем полезной информации можно получить, проанализировав эти 90% неиспользуемого видео!

Поэтому важной тенденцией в области видео, с учетом развития решений IoT и Больших Данных, становится оснащение камер все более мощными процессорами, что позволит запускать на них больше разнообразных приложений и, соответственно, получать все больше аналитических инструментов. Это даст возможность передавать только действительно необходимую информацию, снижая требования к каналам связи и системам хранения.

По моему мнению, Интернет вещей — это когда все подключено и автоматизировано. У нас есть инсталляция в Италии, где видеокамеры отслеживают уровень воды в реке. Когда уровень поднимается выше установленного порога, автоматически подается команда в систему оповещения, которая через громкоговорители предупреждает об опасности.

LAN: Где лучше размещать «интеллект»: в камере или в облаке?

Линдстрем: Наши камеры достаточно интеллектуальны и выдают много полезной информации. Они имеют свою вычислительную платформу — по сути, небольшой компьютер, на котором можно запускать различные приложения. Кроме того, в камеру можно установить SD-карту. Таким образом, одно устройство может снимать видео, анализировать его и хранить необходимые данные. При использовании ПО Axis Camera Companion можно просматривать хранимое на SD-карте видео с компьютера, планшета, смартфона. Решение Companion, которое поддерживает до 16 камер, можно получить бесплатно.

Конечно, есть у нас и облачное решение — Axis Video Hosting System (AVHS). Оно позволяет получить доступ к видеозаписям и проверять обстановку на охраняемом объекте в любое время и из любого места при соблюдении единственного требования — наличия подключения к Интернету.

Что касается того, где лучше размещать «интеллект» — в камере или в облаке, — то тут многое определяется конкретными задачами. Часто оптимальным является совместное использование обоих вариантов. Например, запись видео осуществляется локально, на SD-карту, а как только срабатывает триггер, происходит что-то необычное, изображение отправляется еще и в облако. Таким образом, важная информация хранится в двух разных местах для резервирования.

Загружать все видео в облако — нереально, никакой пропускной способности каналов не хватит. Приведу такой пример: система видеонаблюдения одной крупной торговой сети в США за четыре дня сгенерировала больше видео, чем все, что хранится в Youtube. Совершенно неразумно отправлять такой объем данных куда-то в облако. Поэтому в нашей области, в системах видеонаблюдения, необходимо, чтобы определенный интеллект и средства анализа находились непосредственно в камере. Для других приложений, например бизнес-аналитики, данные (скажем, о количестве людей) из камеры могут пересылаться в облако для дальнейшего изучения. Но для этого не надо передавать сами изображения.

LAN: «Интеллект» в каждой камере... Не делает ли это решение очень дорогим?

Линдстрем: Тут многое зависит от количества камер и от того, какие задачи решаются. Если говорить о стоимости компонентов, из которых состоит камера, то нельзя сказать, что они очень дорогие. К тому же надо учитывать, что с помощью очень дешевого устройства нельзя получить хорошее качество изображения, для того чтобы его можно было анализировать, извлекая полезную информацию. Кроме того, всегда желательно анализировать несжатое видео. Если же передавать несжатое видео в облако, тогда требования к пропускной способности многократно возрастают. Анализ несжатого видео гораздо выгоднее проводить в камере. Получается, что если даже заказчик платит чуть больше за камеру, то существенно экономит на сетевом подключении.

Приведу пример немного из другой области. Возьмем очень простой, самый дешевый громкоговоритель. К нему необходимо подвести кабель питания, установить усилители, провести выделенную проводку — в результате стоимость инсталляции получается высокой. Если взять более дорогие громкоговорители, например, те, что предлагает Axis, с поддержкой технологии удаленного питания по Ethernet (PoE), их достаточно подключить к имеющейся СКС. И все. Общая стоимость решения получается ниже, чем при использовании самых дешевых устройств.

LAN: Каковы основные драйверы и препятствия в части реализации облачной модели видеонаблюдения?

Линдстрем: Многие заказчики стремятся перейти от капитальных затрат (CAPEX) к операционным (OPEX). Соответственно, они хотят получать видеонаблюдение как услугу. Особенно это привлекательно для малых компаний. У них нет достаточной экспертизы в данной области, но они хотят получить современное решение, которое не надо самим обслуживать, а также хотят иметь доступ к своей системе (к видео, к данным) из любого места. Коротко говоря, при минимуме собственной экспертизы заказчиков растут их требования к гибкости и доступности решения.

Если камеры подключены к облаку, то не заказчик, а мы сами контролируем их состояние — в частности, то, какая версия микропрограммного кода «залита», какие приложения на них установлены и т. д. Если заказчик захочет получить новый функционал, например подсчет людей или распознавание лиц, ему достаточно сообщить нам: пара кликов мышью — и соответствующее приложение будет загружено в его камеры.

Еще один мощный драйвер для использования облачных решений — повышение скорости инсталляции. Не надо ничего конфигурировать — достаточно подключить камеры, все необходимые настройки загрузятся из облака.

Каковы препятствия на пути перехода в облака? Конечно, остается недоверие в вопросах безопасности. И это удивительно: большинство людей доверяют свои деньги банкам, которые хранят их по сути в облаке, но при этом боятся, что картинка с камеры видеонаблюдения попадет в облако. Так что это больше проблема психологии. Что касается технических проблем, то здесь на первом месте остается недостаточная пропускная способность каналов для загрузки больших объемов данных в облака. Поэтому чрезвычайно важны современные технологии компрессии, которые позволяют существенно сжать видео без потери важной информации.

Мы много работаем над оптимизацией использования пропускной способности. В этой связи можно отметить технологию Zipstream, которая повышает эффективность сжатия кодека H.264: система анализирует, какая часть изображения несущественна для задач видеонаблюдения, и сжимает ее в максимальной степени. Это позволяет экономить в среднем 50% пропускной способности.

LAN: Предлагает ли компания решения, когда капитальные затраты для заказчика вообще равны нулю? Например, камеры предоставляются в аренду, а все затраты перекладываются на OPEX.

Линдстрем: Наши партнеры, занимающиеся реализацией проектов, практикуют различные модели, в том числе и ту, когда начальные затраты заказчика равны нулю. Причем чем ниже CAPEX, тем охотнее заказчик подписывает контракт на установку системы.

LAN: В моем понимании, видеонаблюдение остается неким изолированным островком и применяется в основном для задач безопасности. Каковы перспективы использования систем видеонаблюдения и собираемой ими информации в комплексных корпоративных решениях, для других процессов, не связанных с безопасностью?

Линдстрем: Действительно, системы видеонаблюдения сегодня в основном применяются для решения задач безопасности. И даже в этой области долгое время они были, по сути, изолированным островом. Другой остров — системы контроля доступа, третий — системы сигнализации… Но конечные заказчики все чаще хотят, чтобы эти системы были интегрированы между собой. Поэтому индустрия средств безопасности идет по пути предложения IoT-устройств с открытыми прикладными интерфейсами API, что позволяет осуществить такую интеграцию. Видеокамера, средства контроля доступа, громкоговорители, системы связи типа интерком — все это можно интегрировать в единую систему. Это может сделать сам заказчик или его партнер-интегратор, либо заказчик может воспользоваться готовым решением, предлагаемым Axis.

Что касается использования систем видеонаблюдения в общекорпоративных решениях, то здесь основные ограничения связаны с существующей структурой компаний. Подразделение, отвечающее за безопасность, не очень хочет, чтобы кто-то вмешивался в работу его систем. В свою очередь, ИТ-отделы тоже нередко не стремятся «впускать» чужую информацию в свои сети.

Вместе с тем каких-либо серьезных технологических ограничений в части интеграции с другими системами нет. Наши камеры используют стандартные протоколы, имеют открытые API, подключаются к обычной сети Ethernet. Поэтому проблем взаимодействия с другими системами нет.

И у нас есть масса примеров, когда камеры видеонаблюдения используются для задач, не связанных с охраной, — например, в городских системах управления транспортом. Камеры подсчитывают число машин и распознают их номера, и эти данные используются для широкого круга задач. Кроме того, выдаваемая камерами информация, например по результатам подсчета числа людей, активно применяется в системах бизнес-аналитики. Сканирование и распознавание камерами штрихкодов используются в системах логистики и т. д. Новых применений появляется все больше и больше.

Поэтому уже нельзя рассматривать видеонаблюдение как «остров» — происходит интеграция с большим числом других систем. Предоставляемые камерами данные используются в том числе в системах анализа класса Big Data. Такие решения реализованы в крупных торговых сетях, для служб охраны правопорядка, в телекоммуникационных компаниях и пр.

Как правило, в таких системах видеокамеры являются уже источником не изображений, а метаданных, которые затем анализируются в вышестоящих системах Больших Данных. Эти данные могут включать информацию о возрасте людей, попавших в объектив камеры, их поле, времени, которое они находятся перед камерой, — например, при оценке эффективности некой рекламной кампании.