IP-камеры с интеллектом

Возможность использования аналитических методов для извлечения полезной информации из видеоданных приобретает все большее значение при выборе систем видеонаблюдения. С одной стороны, видеосерверы и видеокамеры становятся все более интеллектуальными благодаря наращиванию процессорных мощностей, а с другой — увеличение масштабов развертывания систем видеонаблюдения делает видеоаналитику незаменимым помощником оператора (см. Рисунок 1). По данным зарубежных исследований, более чем в трети крупных проектов (свыше 500 камер) внедряются средства анализа видео. Согласно прогнозам, мировой рынок видеаналитики будет расти более чем на 30% ежегодно и к 2017 году достигнет почти 870 млн долларов.

Рисунок 1. Основная задача встроенной в камеры функции аналитики — предупредить оператора системы видеонаблюдения о необычной ситуации.

Программное обеспечение видеоаналитики (Video Content Analysis, VCA) может функционировать на стандартных компьютерах или на устройствах видеонаблюдения — сетевых камерах и кодерах. При использовании встроенных решений VCA выполняется основными процессорами или специализированными процессорами DSP непосредственно на камере. Обычно для выполнения задач, требующих серьезных вычислительных ресурсов, применяются серверные решения, а более простым приложениям, отвечающим за подсчет посетителей или контроль пересечения заданной границы, достаточно встроенных возможностей.

КАМЕРЫ СТАНОВЯТСЯ «УМНЕЕ»

На тенденцию переноса функций видеоаналитики с серверных платформ в сетевые камеры обращают внимание многие специалисты. По мнению Михаила Чичварина, менеджера Mobotix по развитию бизнеса в России, СНГ и Грузии, благодаря увеличению вычислительной мощности камер, позволяющей им самостоятельно справляться с решением этих задач, роль видеоанализа будет возрастать как в сфере охранного IP-видеонаблюдения, так и за его пределами. «Высокая производительность видеокамер, — подчеркивает он, — открывает возможности для развития новых, более эффективных алгоритмов видеоанализа».

«За последние годы степень распространения видеоаналитики возросла в несколько раз, и в первую очередь за счет наращивания производительности компьютеров. Теперь на сервере могут одновременно выполняться сразу несколько аналитических функций, ранее недоступных, — отмечает Алексей Майоров, менеджер Axis по развитию бизнеса в секторе розничной торговли. — Современные IP-камеры обладают некоторыми видеоаналитическими функциями, но, как правило, очень простыми — например, детекция движения или пересечения виртуальной линии. Как ожидается, повышение вычислительной мощности самих IP-камер позволит не только обрабатывать и анализировать несжатое видео непосредственно в камере, но и обеспечит реализацию более сложных и качественных функций аналитики».

«Видеоаналитика — очень ресурсоемкий сервис. Для эффективной обработки изображения, скажем с десяти IP-камер с разрешением 720р, требуется довольно мощный центральный процессор, — считает Лиджи Дорджиев, менеджер по продажам решений Huawei Enterprise Business Group. — Сейчас видеоаналитика применяется не так часто из-за дороговизны аппаратного обеспечения, поэтому следующим шагом в ее развитии станут удешевление и оптимизация алгоритмов».

«Переход на более мощные IP-камеры — как HD, так и со встроенной аналитикой — произошел около двух лет назад. Сейчас предлагается много доступных по цене моделей IP-камер с соответствующими возможностями, что, несомненно, способствовало их распространению, — указывает Руслан Никитин, региональный директор Verint VIS по России и СНГ. — Дальнейшему развитию видеоаналитики будут способствовать достижения в области робототехники и машинного обучения, моделирования человеческого зрения и мыслительной деятельности».

Возможности видеоаналитики определяются в первую очередь используемым алгоритмом, подчеркивает Алон Райвит, генеральный директор компании «Олвитек» (официальный представитель DVTEL в России и СНГ). Инструменты видеоаналитики различных производителей дают в одинаковых условиях разные результаты. При этом точность последних зависит от степени совершенства технических решений, используемых для получения изображения. К таким техническим решениям следует отнести, например, поддержку расширенного динамического диапазона WDR: за счет двух- или четырехкратного экспонирования удается получить высококачественную картинку даже в условиях низкой освещенности. В целом же повышение роли видеоаналитики в системах охранного видеонаблюдения связано прежде всего с улучшением аналитических алгоритмов.

СПЕКТР ЗАДАЧ

Спектр задач, решаемых встроенными средствами аналитики, довольно обширен. Михаил Зикеев, заместитель менеджера по продукции систем видеонаблюдения компании Sony, к числу наиболее популярных относит детекцию нарушения периметра, подозрительного бесцельного перемещения объектов, движения в неразрешенном направлении, выявление оставленных предметов или контроль за их перемещением, обнаружение лиц, предметов с определенными свойствами и их подсчет, распознавание манипуляций с самими камерами, трекинг людей и транспорта и, конечно, формирование и передачу метаданных, оптимизирующих работу серверов и хранилищ данных (см. Рисунок 2).

Рисунок 2. Средства аналитики DEPA Advanced, встроенные в IP-камеры Sony шестого поколения, дают возможность контролировать пересечение границы, появление в кадре лица, перестановку предметов, оставленные предметы и реагировать на другие события. Камера может записывать метаданные и предоставлять их для аналитики на стороне сервера.

«Среди менее известных задач, — добавляет Дмитрий Никольский, руководитель направления систем видеонаблюдения компании Bosch, — можно отметить, например, выявление объектов, движущихся равномерно или против потока, оценку плотности скопления людей (толпы) и сигнализацию при достижении определенной плотности (см. Рисунок 3)».

Рисунок 3. Аналитические функции можно использовать для обнаружения объектов, движущихся против потока, оценки плотности скопления людей и оповещения о достижении определенного количества посетителей.

«Видеоаналитика широко применяется в сфере розничной торговли, — рассказывает Алексей Майоров, — С ее помощью можно подсчитывать число посетителей в магазине, контролировать длину очереди, анализировать траектории перемещения покупателей по торговому залу и измерять их заинтересованность в том или ином типе товаров. Таким образом, видеоаналитика позволяет превратить систему видеонаблюдения в инструмент для анализа поведения покупателей и эффективного управления магазином, используемый в работе сразу нескольких служб торгового предприятия».

«Действительно, в камеры встроено достаточно много аналитических функций, — поясняет Михаил Чичварин. — Однако, согласно опыту наших партнеров и клиентов, только половина реализованных алгоритмов может быть применима для решения конкретных прикладных задач. Низкая эффективность большинства из них препятствует распространению видеоаналитики».

«В IP-камерах Huawei реализованы полноценные функции детектора движения, близки к совершенству функции детекторов качества видео (определение расфокусировки, блокировки и многие другие), успешно используются алгоритмы определения номеров автомобилей, — поясняет Лиджи Дорджиев. — Сейчас предпринимаются усилия по дополнению их более сложными методами, в числе которых определение вторжения в заданную область, трассировка движения и комбинация сложных и простых методов. Совершенствование компактных процессоров (SOC) и увеличение их производительности положительно скажутся на развитии видеоаналитики, встроенной в IP-камеры».

«Если к вариациям поведения, которые требуется отслеживать, добавить различные природные и погодные условия, освещение и т. д., то создается большой массив алгоритмов, каждый из которых требует внимания и совершенствования, — говорит Руслан Никитин. — Verint специализируется на аналитике наблюдения, особенно наружного. Кроме того, мы развиваем экспертизу в сфере розничной торговли, где, на наш взгляд, наиболее важной тенденцией является именно расширение применения средств видеоаналитики (см. Рисунок 4)».

Рисунок 4. В розничной торговле видеоаналитика наряду с обеспечением безопасности позволяет вести учет покупателей, отслеживать маршрут их движения по залу, а также следить за образованием очередей.

ТОРГОВЛЯ И БАНКИ

Получение в режиме реального времени статистической информации о маршрутах и остановках покупателей, а также программный анализ их поведения помогают повысить эффективность работы торгового предприятия. А дополнение решений в области видеоаналитики средствами автоматического реагирования обеспечивает повышение уровня безопасности. В системах цифровой рекламы видеоаналитика может применяться для распознавания определенных характеристик целевой аудитории (пол, возраст), адресной демонстрации контента и анализа реакции.

Исследования компании Verint, проведенные совместно с крупными ретейлерами, выявили, что ее решения помогли повысить продажи и сократить трудозатраты. Например, системы Q-management измеряют Q-длину и число свободных линий торгового зала в каждом магазине в разное время дня. С их помощью управляющий может отслеживать производительность в отдаленных филиалах и точнее планировать ежемесячные поставки.

Менеджеры магазина, снабженные мобильными устройствами, получают в режиме реального времени рекомендации по оптимальному использованию рабочей силы, основанные на текущих измерениях и алгоритмах прогнозирования. Эти данные помогают заранее подготовиться к скачкам трафика, сократить время ожидания, повысить качество обслуживания и снизить трудозатраты.

«Использование видеоаналитики в ретейле для решения маркетинговых и мерчандайзинговых задач имеет хорошие перспективы, — уверен Дмитрий Никольский. — Построение «тепловых карт» торгового зала, определение зон наибольшего интереса, подсчет людей, посещающих конкретные зоны, и другие подобные задачи, а также автоматизированное формирование подробных отчетов — все это, при должном воплощении, должно вызвать интерес ретейлеров».

«В розничной торговле всегда есть много интересных задач по уменьшению потерь из-за действий недобросовестных сотрудников, а также по анализу покупательского спроса. Широкие перспективы у решений, обеспечивающих надежное распознавание номеров и лиц. Эти технологии пригодятся компаниям, занимающимся транспортными и контейнерными перевозками, а также будут востребованы владельцами складов, казино и игровых комплексов, — уверен Михаил Зикеев. — Эффективно работающие камеры с передачей звука, детекторами задымления или возгорания с последующей генерацией и отработкой тревожных сценариев востребованы в различных мониторинговых системах, в офисных комплексах, на транспорте, в природоохранных зонах и других местах».

«Разработчики предлагают разнообразные решения для выполнения подобных задач, но пока они мало распространены. К перечисленным можно добавить контроль соблюдения правил дорожного движения (см. Рисунок 5), — рассказывает Лиджи Дорджиев. — В платформе Huawei IVS (см. Рисунок 6) реализованы функции определения плотности толпы, подсчета объектов, выявления праздношатающихся (для сбора статистики о числе посетителей, проявивших интерес к витрине магазина)».

Рисунок 5. В городских системах видеонаблюдения аналитические функции помогают выявлять нарушения правил парковки и проезда перекрестков, сообщать о ДТП и заторах, собирать статистику по транспортным потокам и т. д.

Рисунок 6. Платформа Huawei IVS имеет многоуровневую и многодоменную структуру: до 128 доменов в узле, до 64 тыс. камер на узел. Определив узел как центральный домен второго уровня, можно собрать третий уровень, включающий в себя 128 доменов второго уровня — и так до 8 уровней. В конечном итоге 8-уровневая система способна обеспечить видеонаблюдение за городом или страной и предоставить доступ к камерам сотням тысяч пользователей.

Видеоаналитика набирает популярность в области организации бизнес-процессов. Не только предприятия розничной торговли, но и банки заинтересованы в улучшении обслуживания клиентов и сокращении производственных расходов. В Западной Европе и США уже немалые средства вкладываются в развертывание специальных систем в магазинах и банковских отделениях. Интерес к ним проявляют и российские заказчики.

В октябре системный интегратор R-Style представил свое новое решение видеоаналитики PRIME, оно предназначено для банков, обладающих крупными филиальными сетями. «PRIME Видеоаналитика» обеспечивает автоматизированное получение информации о том, что происходит в том или ином отделении, и помогает принять правильные управленческие решения. Извлечение данных из отснятого материала, их обработка для дальнейшего использования посредством приложений BI позволяют определить число клиентов, посещавших банковский офис в разное время и продолжительность их пребывания, а также выяснить, как используется техническое оснащение банка.

Система «PRIME Видеоаналитика» нацелена на решение широкого круга бизнес-задач — от снижения издержек на персонал и фиксации возникновения очередей до прогнозирования продаж на основе данных, получаемых в режиме реального времени, и оценки эффективности бизнеса, учитывающей статистические данные о посещаемости объекта.

РАЗДЕЛЕНИЕ ОБЯЗАННОСТЕЙ

Наращивание функциональных возможностей встроенной аналитики должно сопровождаться соответствующим развитием «интеллекта» системы управления видео на стороне сервера или цифрового регистратора, а также характеристик самой камеры видеонаблюдения.

Видеокамера, как правило, выполняет первичную обработку еще не сжатого потока. На регистраторе оперативно решаются задачи средней сложности, а конечный сервер используется для хранения архива и высокопроизводительного поиска нужной информации среди большого объема записей. При этом могут применяться метаданные, передаваемые видеокамерой вместе с видеопотоком или формируемые самим сервером. «Возможность воспринимать и обрабатывать метаданные, генерируемые встроенной в камеру видеоаналитикой, — одна из наиболее важных, — считает Дмитрий Никольский. — Она позволит существенно расширить функциональность всей системы».

К числу наиболее важных функций серверного ПО относятся, кроме того, статистический анализ и повышение точности распознавания, многокамерное сопровождение и управление камерами, а также динамическое управление скоростью видеопотока. В ряде случаев значительно дешевле использовать ПО, установленное на сервере, а не на камерах или устройствах кодирования, к тому же разработать новые программные продукты для стандартных серверов на платформе x86 намного проще, быстрее и дешевле, чем для встроенных платформ, часто применяемых в IP-камерах. Грамотное разделение функций позволяет экономично создавать специализированные решения на базе унифицированной встроенной аналитики.

В любом случае видеоанализ дает определенный результат, а именно — генерацию сообщения о наступлении заданного события. Серверное ПО систем видеонаблюдения должно реализовывать мощную логику работы с такими сообщениями, предлагать пользователю различные возможности использования этой информации, предусматривать автоматические сценарии обработки всех типов сообщений. При отсутствии последних должен быть предусмотрен набор инструментов для создания таких автоматических сценариев. «Имея «конструктор сценариев» и большой набор специальных средств, можно строить системы для любых задач, — уверен Лиджи Дорджиев. — А для распространения сценариев на другие системы и устройства необходима также поддержка различных периферийных устройств и преобразователей».

Основная цель видеоаналитики — распознать различные сценарии происходящего, как это сделал бы человеческий мозг, поясняет Алон Райвит. По существу, камера выполняет зрительные функции, а аналитика — мыслительные. Чем лучше характеристики каждого из данных элементов, тем точнее результаты анализа. IP-камеры нынешнего поколения — «глаза», предоставляющие «мозгу» отличный исходный материал. Например, высокое разрешение картинки дает возможность более детально распознать мелкие или удаленные объекты, тем самым улучшая результаты аналитического процесса в целом. Однако какой бы четкой ни была картинка, желаемый успех может быть достигнут лишь при наличии аналитического алгоритма, способного быстро и безошибочно обработать информацию.

При построении современных сетей практически отсутствуют ограничения на место установки средств аналитической обработки. Применение IP-технологий позволяет задействовать имеющиеся сети связи и развертывать системы с произвольной топологией, «приближая» или, наоборот, «отрывая» аналитику от камер, а также связывая каждую камеру с назначенным ей аналитическим правилом, создавая тем самым некую «аналитическую матрицу». Благодаря этому удается строить очень экономичные и гибкие системы с высокими техническими характеристиками.

Выбирая вид аналитики (серверная или встроенная), важно понимать, какие задачи решает каждая из них. При этом допускается комбинация обоих вариантов. Анализ может осуществляться с использованием как ресурсов сервера, так и аппаратного кодера (удаленного или установленного непосредственно у аналоговой камеры) или самой IP-камеры, поясняет Алон Райвит. Сочетание серверной и периферийной аналитики (на конечных устройствах) позволяет получить полное интегрированное решение для систем CCTV любой сложности, размеров и топологии.

«Главное преимущество серверной аналитики заключается в открытости системы, которая предлагается клиентам. В этом случае можно не беспокоиться о типе камеры, так как сервер поддерживает все те модели, что и регистратор, — рассказывает Руслан Никитин. — Однако спор о преимуществах аналитики на стороне цифрового регистратора и аналитики на сервере уже не имеет большого значения».

УНИВЕРСАЛЬНОСТЬ ИЛИ СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ?

Важным фактором становится специализация видеоаналитики. Сегодня она в основном универсальна, но программные средства все более нацелены на решение конкретных задач — например, сбор данных о покупателях в торговых центрах, обнаружение людей и предметов на железнодорожных путях, охрана морской границы и т. д. Это выражается в разработке набора типовых проектов видеоанализа для каждого вертикального рынка (безопасный город, ретейл, транспорт и т. д.).

«Хотелось бы видеть систему, которая может все и делает это одинаково хорошо. Но, к сожалению, на современном этапе развития технологии такого вряд ли удастся достичь. Заказчикам необходимо надежное решение для конкретных задач», — поясняет Дмитрий Никольский. Вместе с тем, по мнению Михаила Чичварина, алгоритмы видеоанализа должны быть унифицированы под большинство требований. Так, проблемы безопасности на многих объектах схожи, и использование ресурсов для реализации узкоспециализированных функций не будет эффективным в связи с ограниченным спросом.

«Видеоаналитика должна быть в определенной степени и универсальной, и узкоспециализированной, — считает Лиджи Дорджиев. — Однако пока никто из разработчиков ПО видеоанализа не объединяет эти направления в одном продукте».

«Желания потребителя и возможности производителя не всегда совпадают, — поясняет Михаил Зикеев. — Одни вендоры используют только оригинальную аналитику, как правило универсальную. В этом случае модели их камер, предназначенные для того или иного вертикального рынка, могут отличаться лишь «уровнем интеллекта». Другие позволяют сторонним разработчикам добавлять в устройства специализированные пакеты ПО и таким образом создавать узкоспециализированные системы для конкретных объектов. Но в последнем случае остается извечное сомнение в совместимости и надежности подобных интегрированных решений».

Решение, выдаваемое системой видеоаналитики, зависит от большого числа различных параметров (настроек), комментирует Алон Райвит. Одно и то же событие в разных условиях будет интерпретироваться по-разному. Сочетание мощного аналитического алгоритма с гибкой системой создания правил и критериев способно снизить ограничения до минимума. Очень важна способность в простой и понятной форме моделировать сценарии для каждой конкретной задачи с минимальным процентом ложных тревог (см. Рисунок 7).

Рисунок 7. Механизмы аналитики IOI от DVTEL, являющиеся частью функций сетевой системы управления видео Latitude NVMS, предлагают набор характеристик и возможностей, с помощью которых оператор может легко составить комплекс правил, описывающий конкретную задачу или сценарий.

Основная масса производителей представляет похожие наборы аналитических функций, считает Алон Райвит. Среди них можно отметить такие, как «Преодоление ограждения», «Защита периметра», «Оставленный предмет», «Исчезнувший объект», «Скопление толпы» и «Праздношатание». Более высокий уровень — аналитика для тяжелых погодных условий, сшивка видеоизображений с нескольких камер и слежение за объектами в общей панораме, передача объекта от камеры к камере в любых вариантах (фиксированные на PTZ, PTZ на PTZ и др.), полный набор аналитических средств для тепловизоров. Такой широкий набор средств позволит максимально эффективно использовать все возможности системы в целом.

МНОГОКАНАЛЬНАЯ ВИДЕОАНАЛИТИКА

Еще одна важная тенденция рынка — так называемая многоканальная видеоаналитика. Она охватывает системы стереозрения, или 3D-камеры, а также системы многокамерного слежения, когда контроль за поведением объекта осуществляется одновременно с нескольких камер. В таких решениях применяются корреляционное слежение за объектами в плотном потоке, мультисенсорный мониторинг, а также триангуляция и многокамерная панорамная сшивка. «Наиболее интересные, но и самые сложные задачи — это анализ поведения объектов, попадающих в поле зрения всех камер, и формирование соответствующей статистики (направление перемещения, время остановки, длительность нахождения в конкретной охраняемой зоне и т. д.)», — считает Михаил Чичварин.

Уже сегодня многоканальная аналитика применяется в различных отраслях. Так, например, слежение за объектом, передаваемое от поворотной камеры к фиксированной камере, — одна из самых востребованных технологий, утверждает Алон Райвит. «Мне кажется более перспективным несколько другой контекст применения многоканальности видеоаналитики — рассуждает Дмитрий Никольский, — когда метаданные от камер, расположенных в разных местах здания или территории, обрабатываются при помощи единого алгоритма таким образом, чтобы в автоматическом режиме отслеживать все перемещения людей или объектов, а также выявлять причинно-следственные связи между событиями, происходящими на этой территории».

«Система видеоанализа, способная самостоятельно проанализировать весь пул камер и сформировать исследуемые области, — интересное решение, — подтверждает Лиджи Дорджиев. — Такая связка способна на многое — от поиска определенного объекта по всем камерам до полного автоматического контроля охраняемого объекта. А в случае промышленного использования можно, наряду с выполнением охранных функций, контролировать работу цехов, конвейеров и различных служб».

Единая комплексная система, в состав которой входят видеонаблюдение и видеоаналитика, способна дать синергетический эффект при реализации целого спектра задач. Например, в торговле такие системы можно применять для планирования продаж и закупок, прогнозирования и оценки эффективности маркетинговых акций и рекламных кампаний, обеспечения физической безопасности посетителей и персонала, защиты от пожаров, повышения продуктивности работы персонала, оптимизации затрат, а также планирования бюджета — как компании в целом, так и ее отдельного подразделения.

Что касается 3D-камер и систем стереозрения, то их развитие еще только началось. «В 3D-камерах наиболее интересным направлением является анализ поведения близко расположенных объектов (на расстоянии от 30 см до 5 м). Функция 3D позволяет проводить более глубокий анализ движений рук и тела, что всегда было главной целью в деоаналитики, ведь это способствует лучшему пониманию происходящего. 3D-анализ полезен и при распознавании лиц», — считает Руслан Никитин.

ЧТО МЕШАЕТ?

Хотя видеоаналитика существует уже достаточно продолжительное время, ее все еще нельзя назвать широко применяемой технологией, отмечает Алон Райвит. И на то есть свои причины.

До последнего времени в проектах, реализуемых в области обеспечения безопасности, видеонаблюдению отводилась роль «пассивного наблюдателя» — регистратора событий. При определении требований к системам внимание концентрировалось только на характеристиках камер, однако быстрое развитие решений видеоаналитики привело к появлению новой тенденции — выбору поставщика с учетом различных аспектов, включая возможности выполнения анализа.

Надежность является, пожалуй, главным фактором, влияющим на применение аналитики в CCTV. Пользователи хотят облегчить себе жизнь при обеспечении требуемого уровня безопасности, перекладывая все больше задач на системы управления, от которых ожидают передачи достоверных сигналов тревоги. Такой подход оправдан, только когда используемый аналитический алгоритм отличается высокой точностью.

Степень надежности решения определяется тремя основными вероятностями — пропуска события, ложного срабатывания и обнаружения. Система, вызывающая доверие у пользователя, должна обладать низкими уровнями пропуска и ложного срабатывания и высоким уровнем обнаружения. Лучший метод выбора подходящего производителя для конкретного случая — сравнительное тестирование нескольких систем в одних и тех же условиях.

Успех внедрения аналитики зависит от правильного выбора камер (включая вид устройства, характеристики, исполнение) и места их установки. Назначение каждой камеры имеет определяющее значение для выбора ее характеристик, поскольку от них зависят возможности решения той или иной задачи. Неправильный выбор места установки повлечет за собой ненадежность в обнаружении, поясняет Алон Райвит.

В хорошо спроектированных операционных средах аналитические системы обладают достаточно высоким уровнем эффективности. Разработчики предъявляют конкретные требования к размещению камеры, расстоянию до объекта, количеству и типам объектов, среде внутри и вне помещения, освещению и многим другим факторам, влияющим на качество функционирования. При нормальном разрешении изображения и отсутствии видимых помех уровень распознавания событий довольно высок — до 95% и выше, а количество ложных срабатываний незначительно.

По мнению Алексея Майорова, одним из препятствий к распространению видеоаналитики является недостаточная подготовленность системных интеграторов к внедрению данных решений. Каждый аналитический модуль и его установка на реальном объекте требуют индивидуального подхода и, как правило, большого опыта в проектировании и настройке такого решения. Большинство системных интеграторов подобным опытом пока не обладают и зачастую не имеют ни времени, ни человеческих ресурсов, чтобы получить статус сертифицированного поставщика по тому или иному виду аналитики. Тем не менее тенденция оснащения систем видеонаблюдения аналитическими функциями набирает силу, и чем быстрее компании это поймут, тем больше у них шансов занять свою нишу на данном рынке.

«В большинстве случаев видеоаналитика воспринимается клиентами как дополнительная и дорогостоящая функция охранного наблюдения, целесообразность установки которой очень низка, — объясняет Лиджи Дорджиев. — А ведь уже существуют методы, позволяющие решать нетривиальные задачи: например, путем анализа плотности очереди в супермаркете можно динамически отслеживать ситуацию на кассах, а также собирать статистику и оптимизировать этот процесс. Сочетание средств видеоаналитики, сбора статистики и анализа полученных результатов помогут развивать данное направление. Отсутствие спроса — результат плохой осведомленности и малого числа специализированных решений, доступных на рынке».

«Привлекательность видеоаналитики может вырасти прежде всего с увеличением надежности распознавания задаваемых событий при наличии различных осложняющих факторов (недостаточная видимость, высокая скорость передвижения объекта, преднамеренная маскировка объекта, слипание объектов и другие особенности), — полагает Михаил Зикеев. — Это в значительной степени зависит от качества и количества разрабатываемых алгоритмов, а также от безупречности изображения. Конечно, увеличение вычислительной мощности процессоров и емкости подсистемы хранения данных тоже влияет на уровень интеллектуальных возможностей системы, но в этом случае цена может оказаться сдерживающим фактором».

«Развитие видеоаналитики сдерживается недостаточными инвестициями. Они нужны для финансирования проектов по усовершенствованию алгоритмов работы средств видеоаналитики, применяемых в очень динамичных сферах деятельности, — подчеркивает Руслан Никитин. — А ее распространение осложняется спецификой технологии, для использования которой требуются высококвалифицированная настройка, правильная установка и последующий контроль, то есть, как и при эксплуатации любой другой системы BI, нужен грамотный специалист».

ВИДЕОАНАЛИТИКА И ОБЛАКА

Быстрыми темпами развивается и облачная модель видеоаналитики: видео можно отправлять для анализа в ЦОД провайдера, где имеются значительные вычислительные мощности. Однако в России подобные сервисы пока не реализовывались. «Сервис VSaaS, в том числе перенос решения задач видеоанализа в облако, может быть востребован только как услуга для широкой массы потребителей, когда нет необходимости обеспечивать должный уровень секретности на охраняемом объекте, — считает Михаил Чичварин. — Системы охранного видеонаблюдения, в том числе подсистемы видеоанализа, должны быть закрытыми».

Тем не менее перспективы у облачного хранения и обработки видео есть. «Хостинг видео получает все более широкое распространение, например, в сфере розничной торговли, — поясняет Алексей Майоров. — В небольших торговых точках, где используется всего несколько камер, установка сервера и ПО приводит к значительному удорожанию решения. Применение современных IP-камер с SD-картами для записи видео позволяет им работать автономно и передавать (в реальном времени или из архива) информацию в сеть (по запросу пользователя) или в удаленное сетевое хранилище. Подобная архитектура построения системы удобна и для видеоаналитики: данные от детекторов передаются в сеть, аккумулируются с помощью сторонних приложений и предоставляются — например, директору магазина — в виде наглядных графиков, по которым можно делать выводы об эффективности работы торгового предприятия и проводить сравнение статистических показателей за различные периоды времени».

«При переносе видеоархива в облако задача быстрого поиска в видеоархиве приобретает особую важность, — подчеркивает Дмитрий Никольский. — И здесь без видеоаналитики не обойтись. Важно, чтобы обработка велась как средствами камеры (формирование метаданных), так и в самом облаке (обработка этих метаданных)».

Спрос на услуги облачного видеонаблюдения (VSaaS) растет по всему миру, во многом благодаря приложениям, позволяющим анализировать данные при помощи простых инструментов. При использовании услуг VSaaS функции аналитики должны выбираться с учетом особенностей серверной аналитики и наличия аналогичных функций в конечных устройствах, при этом, как подчеркивает Алон Райвит, нельзя забывать о таких факторах, как надежность систем.

«Постоянное улучшение сетевой инфраструктуры, например внедрение 4G, позволит сократить стоимость передачи видео и поможет присоединить большее количество камер к облаку, — предполагает Руслан Никитин. — Хотя перевод видео в облако требует больших затрат, заказчик будет видеть, как данные с камер, например, установленных непосредственно в магазине и за его пределами, объединяются и обрабатываются приложением BI».

Российский рынок видеоаналитики только развивается, и в реальных условиях результаты работы аналитических систем далеко не всегда соответствуют ожиданиям заказчиков, которые с их помощью хотели бы эффективно решить те или иные задачи. Тем не менее интерес к видеоаналитике растет. Системные интеграторы строят системы на базе интеллектуального видео, автоматизируют видеонаблюдение, накапливают опыт внедрения средств видеоаналитики, а разработчики ПО совершенствуют функции анализа видео.

По данным зарубежных опросов, около 40% экспертов считают, что потенциал решений видеонаблюдения в наибольшей степени заключается в развитии систем видеоаналитики.

Сергей Орлов — ведущий редактор «Журнала сетевых решений/LAN». С ним можно связаться по адресу: sorlov@lanmag.ru.