Алексей Осипов: CVizi помогает обеспечить доступную видеоаналитику

Алексей Осипов: CVizi помогает обеспечить доступную видеоаналитику
Просмотров: 262

Видеоаналитика – интеллектуальный анализ видеопотока с камер при помощи методов компьютерного зрения и автоматическое распознавание разного рода данных и событий.

Видеоаналитика или видеонаблюдение?

Технологическая возможность видеоанализа в режиме реального времени существует давно, но главным ограничением до сих пор остаётся начальная стоимость системы из-за стоимости оборудования.

За последние 5 лет технологическая база в области видеонаблюдения сделала качественный рывок, а цены на видеокамеры стали доступными. Даже в городских квартирах легко встретить камеры, которые предназначены для наблюдения за детьми, нянями, сейфами и т.п. Пользователь может не просто online просматривать изображение с них, но и удаленно управлять ими.

Динамика снижения цен на камеры радует. Но другая сторона медали – непрерывный рост массива видеоданных. Чем больше данных, тем сложнее их обработать. А главное – обработать вовремя! Если на поиск нужного события оператор будет тратить много времени, просматривая видеофрагменты один за другим, пусть и в ускоренном темпе, ценность таких данных не велика. Т.е. тенденция последних лет такова, что потребителю не нужен исходный массив видеоданных. Ему нужны только события, которые его интересуют и которые он желает отслеживать. Остальное – фон.

В решении некоторых задач человек не может добиться эффективности в силу своих физических возможностей и ограничений. Это либо задачи, когда событие происходит очень быстро, и человек не успевает глазами, либо наоборот – рутинные операции по поиску и наблюдению за слабо изменяющимся фоном, когда внимание снижается. Поэтому задача видеоаналитики – замена человека в типовых операциях принятия решения. Речь не идет о полной замене оператора. Ни одна автоматизированная система пока не может функционировать полностью автономно, обучаться самостоятельно и распознавать события лучше человека со 100% достоверностью. Например, задачи определения факта воровства в магазине остаются до сих пор только в видении человеческого глаза. Научить машину отличать хотя бы с достоверностью 60-70% факт того, что человек кладет в карман свой телефон, а не коробочку с витрины, пока слабо реализуемо.

Тем не менее, видеоаналитика способна на многое, и с ее помощью возможно осуществлять событийный контроль очень большого спектра событий: от подсчета людей или машин до распознавания лиц и дефектов на оборудовании. А это уже не просто способ увеличения эффективности охранного видеонаблюдения, а способ увеличения дохода предприятия. Видеоаналитика становится бизнес-аналитикой.

 SMART-камеры – это реальность

Основная доля в ценнике системы видеоанализа – это оборудование и ПО. Причем, чем не тривиальнее задача видеоанализа, тем мощнее и дороже будет серверное оборудование, а значит, и порог входа в технологию видеоанализа.

Почему так происходит? Вроде бы очевидно, но от этого не становится легче.

Проведем параллель между человеческим глазом и камерой. Как только картинка в глазу изменилась, человеческий мозг моментально принимает решение. Почему бы и камере не поступать также? Тогда это была бы SMART-камера. Но у камеры нет вычислительных мощностей, достаточных для обработки видеопотока в режиме реального времени, и которые были бы легко программируемыми. Скорее всего, прототипы таких камер существуют, но это штучный товар, спроектированный для каких-то узких задач, а значит не массовый и не дешевый.

Как получить доступную аналитику с низким стоимостным порогом входа?

В компании CVizi отказались от централизованной архитектуры с одним или несколькими мощными серверами и используют в своих решениях горизонтально-распределенную систему. Ключевая идея – разделить весь массив камер на небольшие группы (1 – 6 шт.) и наделить каждую интеллектом, сделав из обычных камер SMART-камеры. Для этого CVizi использует микрокомпьютеры, которые аккумулируют видеопоток с камер, выделяют из него метаданные (события в оцифрованном виде, например, количество людей в зоне в чч:мм плюс фотоподтверждение), согласно запрограммированной логике, и уже метаданные отправляют на конечную обработку и хранение в облачное хранилище. Такой подход к архитектуре позволяет очень легко программировать отдельные участки системы, легко масштабировать ее и обеспечить высокую отказоустойчивость. Не нужно покупать,а потом и обслуживать дорогостоящие сервера. Такой симбиоз из камеры и микрокомпьютеров обеспечивает гарантированное выполнение отдельных специализированных задач и не будет бутылочным горлышком при увеличении нагрузки на систему.

А главное – стоимость. Стоимость использования такого решения на одну камеру в месяц будет соизмерима со стоимостью использования сотовой связи на один телефонный номер. Поэтому эффект от его внедрения будет гораздо выше затрат на его внедрение.

Более подробно о технологии мы расскажем в следующих статьях.

Алексей Осипов, директор по маркетингу

 

Эксперты AnTuTu назвали самые популярные устройства на ОС iOS Эксперты AnTuTu назвали самые популярные устройства на ОС iOS

Совсем недавно AnTuTu опубликовал рейтинг самых популярных Android-смартфонов, а теперь появился и рейтинг самых популярных гаджетов на...

Читать полностью
Сразу три модели Skoda в ноябре попали в ТОП-25 на рынке РФ Сразу три модели Skoda в ноябре попали в ТОП-25 на рынке РФ

Чешский автопроизводитель еще и установил свой рекорд по итогам продаж автомобилей за ноябрь. В прошлом месяце дилеры марки...

Читать полностью
Курсы валют ЦБРФ
  • Доллар США
    66,4225
  • Евро
    75,2168
Новости экономики
Поcледние новости
Фотогалерея
Видеогалерея
Наверх