Будущее видеонаблюдения

На выставке IFSEC 2017 в Лондоне проходил экспертный круглый стол с участием представителей Seagate, Hikvision, Axis Communications и Panasonic, где обсуждались современные тенденции и технологии, определяющие развитие рынка видеонаблюдения. Участники пришли к выводу, что наиболее широкие возможности для компаний состоят в освоении новых технологий, особенно в сфере Интернета вещей, облачных хранилищ, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Бум устройств, подключенных к Интернету

Недавно компании Seagate и IDC опубликовали доклад¹ с прогнозом, что к 2025 г. объем данных в мире вырастет до 163 Збайт. Одна из главных причин состоит в увеличении числа подключенных устройств, вызванном развитием концепции Интернета вещей. Если говорить о видеонаблюдении, то в качестве примера можно привести расширения использования дронов, носимых устройств безопасности и другой техники. Учитывая рост количества регистрируемых операций обмена данными, важно задуматься, как управлять таким гигантским объемом информации.

Интернет вещей становится важнейшей движущей силой эпохи данных, и нужно подумать, как подключенные устройства (камеры, датчики) будут взаимодействовать с человеком и какие откроются возможности.

Видео в облаке

Распространение подключенных устройств приводит к значительному росту объемов данных. Возникает вопрос: как и где хранить накопленную информацию?

Потребители уже весьма активно пользуются облачными службами, становясь абонентами Netflix, Spotify и других сервисов. В индустрии видеонаблюдения облачные хранилища также актуальны ввиду множества преимуществ. Во-первых, данные хранятся в центральной, совместно используемой среде, позволяющей быстро осуществлять доступ к контенту откуда угодно. Во-вторых, есть возможность постоянного совершенствования облачных сервисов, нередко в режиме реального времени, причем изменения сразу становятся доступны всем пользователям.

Стимулом перехода на облачные хранилища с возможностью мгновенного мобильного доступа является влияние данных не только на бизнес, но и на нашу повседневную жизнь. В упомянутом исследовании IDC подчеркивается, что характер использования информации меняется: появляется потребность в анализе и классификации данных по степени значимости. Например, в умных городах данные реального времени, поступающие с дорожных камер и датчиков на светофорах, критически важны с точки зрения предотвращения ДТП и автомобильных заторов. Возможность оперативного доступа к данным с помощью облачных сервисов станет решающим фактором создания систем видеонаблюдения нового уровня эффективности.

Искусственный интеллект для аналитики реального времени

Потребность в обработке информации реального времени стремительно растет. Данные не только служат основанием для решений, но и управляют действиями. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта становятся предметом активных обсуждений. На IFSEC количество посвященных искусственному интеллекту презентаций, круглых столов и других мероприятий, проведенных поставщиками, поистине поражало. И неудивительно, учитывая, насколько велики возможности для данной отрасли: если охранники и сотрудники экстренных служб смогут пользоваться системами искусственного интеллекта в целях прогнозирования, видеонаблюдение превратится в инструмент предотвращения и оперативного реагирования, а также средство судебной экспертизы. Таким образом, оборудование машинного зрения поможет избегать нежелательных событий и их последствий. Например, сопоставляя данные дорожного движения, систем управления и метеосводок, можно прогнозировать вероятность ДТП и передавать предупреждения водителям.

Активная позиция участников рынка

Для эффективной реализации вышеуказанных целей необходимо активное сотрудничество всех игроков рынка. Спрос на интеллектуальный анализ видео будет увеличиваться по мере того, как начнет расти осознание преимуществ таких технологий. От участников рынка будет зависеть способность налаживать взаимодействие с партнерами и заказчиками, готовить их к переменам и предоставлять рекомендации по оптимальным способам хранения генерируемых данных и управления ими.