Поделиться
Для эффективного видеонаблюдения необходима аналитика
В России установлены сотни тысяч видеокамер, однако польза от этого не всегда очевидна. Операторы за мониторами не могут отфильтровать петабайты информации, поступающие с камер. Гости круглого стола по технологиям видеонаблюдения, который был организован CNews Conferences и CNews Analytics и прошел 3 декабря 2014 г., обсудили, как извлечь ценную информацию из «мусора» данных, поступающих с камер безопасности.Большинство владельцев систем наблюдения, чтобы сэкономить дисковое пространство, стараются ограничить период хранения видеозаписей сроком от 5 до 30 дней. Например, в Москве установлено 140 тыс. видеокамер (в 70 раз больше, чем в аэропорте Лос-Анджелеса), при этом объем хранения системы ограничен всего 16 ПБ (в 2 раза меньше). Такого эффекта удалось достичь за счет того, что данные видеокамер хранятся всего 5 дней. Исключения делаются в случае обращений граждан с просьбой сохранить запись с определенной камеры в указанный промежуток времени, которые поступают через городской портал видеонаблюдения video.dit.mos.ru или по телефону +7 495 587 00 02.
Избежать дополнительных затрат на СХД, можно обратившись к внешним провайдерам. Облака могут стать выходом из патовой ситуации. Те, кто пока не доверяет аутсорсерам, может использовать несколько технических приемов для сокращения объемов хранимой информации. С этой целью были разработаны специальные форматы сжатия видеоданных. А чтобы минимизировать процент «мусора» в хранилищах, применяется запись отдельных элементов картинки. Например, если заказчика интересует движение в кадре, то можно сфокусировать запись только на таких событиях, без фиксации статичных элементов. Например, по такому принципу работают аэропорты: ведется запись движения самолетов, наземной техники, птиц, а картинка неба не записывается.
Впрочем, справиться с большими данными с помощью сжатия и «сброса» второстепенной информации не получится. Эксперты IHS полагают, что к 2018 г. количество информации, генерируемой камерами видеонаблюдения, вырастет в 2 раза.
Видеоаналитика – друг человека
Получаемую информацию с видеокамер нужно как-то использовать, и это также является проблемой. «99% данных с видеокамер – это мусор, нужно уметь выудить 1% информации, которая является полезной», – посетовал Андрей Ливинский. Похожую точку зрения высказал Максим Гарусев, советник директора по маркетингу и развитию продуктов МГТС: «Объем данных огромен, а случаи реального последующего использования составляют всего 2–3%, то есть приходится оплачивать хранение большого количества ненужной информации». При этом стойка для хранения 1 ПБ информации обходится в i30–40 млн.
Как образом повысить полезность информации? Решать задачу можно двумя путями – экстенсивным способом, то есть, увеличивая число глаз, смотрящих в мониторы, и интенсивным, то есть за счет внедрения средств видеоаналитики. «В большинстве случаев решение о возникновении чрезвычайной ситуации принимает человек», – констатировал Илья Тимофеев, руководитель испытательного центра «ВокзалИнфоком». Это накладывает определенные ограничения, так как люди не способны долгое время внимательно следить за экраном. В результате случаются ложные вызовы или, наоборот, инциденты остаются незамеченными. Чтобы снизить число ошибок, Илья Тимофеев рекомендовал дополнить мониторинг «вживую» автоматическими средствами, которые бы «подсказывали», какие ситуации требуют повышенного внимания.
В некоторых случаях подключить к системам видеонаблюдения можно заинтересованных сторонних лиц. Дмитрий Головин, руководитель отдела городского видеонаблюдения столичного департамента ИТ, рассказал о двух пилотных проектах в этой области. «Совместно с МГТС мы установили видеокамеры в ряде детских садов. Услугу оплачивают родители, которые получают возможность через интернет наблюдать за своими детьми», – поделился опытом Дмитрий Головин. Второй пилот заключается в подключении к камерам в подъездах жильцов: «Проект действует в 9 районах в 3 округах Москвы. За те же i64, которые жители платят за домофон, теперь можно получить доступ к видео снаружи и внутри подъезда».
В большинстве отраслей увеличивать «полезность данных» можно только с помощью программного обеспечения, которое умеет автоматически выделять интересующую информацию: распознавать лица людей, автомобильные номера, надписи и т.п. Станислав Гучиа, директор по развитию бизнеса в России, СНГ и Восточной Европе компании Axis Communications, рассказал, как используются средства видеоаналитики на примере розничной торговли: «В ритейле активно применяется интеграция камер и кассовых аппаратов, чтобы определить соответствие транзакций товарам на ленте. Камеры внутри торговых павильонов оснащаются средства демографического анализа, которые фиксируют возраст, пол покупателей, и даже настроение посетителей – доволен или недоволен тот или иной человек. Данную информацию можно использовать для построения грамотных маркетинговых акций».
Использование видеоаналитики ограничивает высокая стоимость таких продуктов. Начальник службы информатизации Дирекции железнодорожных вокзалов (РЖД) Виталий Панфилов указал на то, что в некоторых случаях те же задачи можно решить другими средствами: «Например, подсчет пассажиров зачастую дешевле осуществлять без помощи видеокамеры путем установки пропускных рамок».
С другой стороны, в некоторых случаях использование видеоаналитики становится первоочередной необходимостью. Директор департамента безопасности компании «Быстроденьги» Антон Грунтов поделился опытом розничного бизнеса: «По статистике ограбления в розничных сетях случаются каждые 2 дня. В точках продаж установлены видеокамеры, но это не приводит к поимке преступников». Одна из причин заключается в том, что часто после совершения нападения не удается мгновенно идентифицировать личность преступника.
Способ удешевить средства видеоаналитики предложил Максим Гарусев. Выход из ситуации он обозначил в виде создания облачных сервисов, где по умолчанию представлены типовые алгоритмы для анализа видео разных вендоров, которые адаптированы под общую платформу. Это позволит расширить пул клиентов: «Сейчас стоимость продуктов не оправдывает их закупку для решения ряда разовых задач корпоративных клиентов», – отметил Максим Гарусев.
У камер наблюдения вырастут уши
Видеоаналитика – это только первый шаг в развитии виртуальных «органов чувств». Во многих отраслях повысить полезность хранящихся данных можно, совместив средства видео и аудиоаналитики. Директор по проектам ИТЦ «Система-Саров» Григорий Загороднев рассказал, что его компания разработала систему для распознавания трех типов тревожных звуков: крик, выстрел и сигнализация. Такой подход будет полезен при наблюдении, например, за подъездами и лифтами. Стереосистема позволяет обнаружить источник звука, даже если в сфере обзора камеры ничего не происходит. В стадии разработки находятся средства аналитики, которые позволят определять эмоциональное состояние говорящего и определять диктора по голосу.
Внедрение акустического анализа упирается в железо – микрофоны на современных камерах слишком слабые для нормальной работы систем распознавания звуков и речи, поэтому при установке соответствующего ПО потребуется закупать дополнительную звуковую аппаратуру.
Участники дискуссии также обсудили, как эволюционируют технологии в будущем. По мнению Станислава Макарова, следующий этап развития – это внедрение 3d-сканеров, которые смогут создавать трехмерные образы помещений и предметов. Компания Intel обещает, что первые подобные модули появятся в потребительских устройствах уже в 2015 г. Конечной перспективой видится создание интернета вещей, когда любой предмет будет подключен к сети, и с помощью различных датчиков (тепловые, электрические, ауди и видео, 3d и т.п.) можно будет удаленно составить картину, включающую все органы чувств.
Павел Лебедев
Презентации участников конференции
Короткая ссылка
