Відеоаналітика вважається основною тенденцією в сегменті відеоспостереження протягом багатьох років, та у 2020 році продовжує залишатися актуальною. Все більше кінцевих користувачів запитують відеоаналітику як частину рішення для відеоспостереження, а штучний інтелект допомагає знизити частоту помилкових спрацювань та зробити відеоаналітику розумнішою. Це не обходиться без проблем, але постачальники відеоаналітики кажуть, що справляються з цим завданням.

ШІ відеоаналітіка — новий стандарт?

По мірі того як ШІ та глибоке навчання стають все більш популярними, застосування даних технологій в відеоаналітиці допомагає створювати більш надійні, продуктивні та дієві дані. У звіті дослідницького центру Memoori йдеться про те, що з 2020 по 2024 рік відеоаналітика зі штучним інтелектом стане стандартом для комплектів відеоспостереження. Більш того, Memoori вважає, що технологія штучного інтелекту, що застосовується для відеоспостереження, стане основною в цьому році.

Кевін Уотерхаус, керуючий директор VCA Technology, очікує зростання ШІ та Deep learning в сегменті безпеки, що дозволяє системам відеоспостереження «дізнаватися», як може виглядати потенційна загроза (наприклад, автомобіль або людина). «Глибоке навчання та штучний інтелект дадуть підприємствам підвищити продуктивність роботи служб безпеки, гарантуючи, що ресурси не будуть витрачені даремно, а продуктивність буде підвищена», — зазначив він.

Джон Кедзерскі, старший віце-президент в Motorola Solutions, також вказав на здатність ШІ скоротити обсяг роботи, необхідної для обробки великої кількості доступних даних. Ручне вилучення даних та формулювання ідей — трудомісткий процес, схильний до людських помилок. Використання ШІ відеоаналітики допоможе скоротити години роботи до хвилин, економлячи при цьому свій час та ресурси.

Штучний інтелект та Deep learning також допомагають аналітикам підвищити як точність, так і рівень виявлення, допомагаючи вирішити одну з найсерйозніших проблем: помилкові тривоги сигналізації. Це може вагомо знизити кількість помилкових спрацьовувань та створити безпечні середовища, а також підвищити продуктивність й рівень виявлення як IP камер відеоспостереження, так і елементів моніторингу. Саме тому фахівці вважають, що у 2020 році буде більше компаній, що впровадили відеоаналітику з ШІ та глибоким навчанням в нинішніх системах безпеки.

Очікується, що в аналітичних додатках важливість інтелектуального ПЗ для відеоспостереження також зросте, що дасть користувачам доступ до аналізованих даних в режимі поточного часу. Андреас Конрад, керівник відділу маркетингу в компанії Qognify, зазначив, що є сенс запускати деякі види аналітики на периферії, оскільки це знижує споживання пропускної здатності — є також випадки, коли комбінація прикордонних та серверних функцій працює добре. Наочний приклад комбінованих рішень — це коли відеокамера здатна вирізати обличчя з відеопотоку та автоматично відправляти його на сервер для застосування більш складної аналітики.

Поліпшення окупності інвестицій

Очікується, що наростальне поширення відеоаналітики викличе все більше розмов про те, як підвищити рентабельність інвестицій. Традиційні системи відеоспостереження рідко контролюються в режимі поточного часу. Уотерхаус пояснив, що вибір сучасного рішення з аналітичними можливостями підвищує операційну продуктивність, створюючи оповіщення в режимі поточного часу, на які співробітники служби безпеки можуть оперативно реагувати, тим самим забезпечуючи кращі бізнес-результати.

Аналітика, поліпшена завдяки глибокому навчанню та штучному інтелекту, також допоможе більшій кількості компаній використовувати камери відеоспостереження не тільки для забезпечення безпеки, але й для того, щоб ті могли отримувати відповідні бізнес-аналітичні дані. «Наприклад, відеоаналітика дозволяє використовувати камери в різних сценаріях та забезпечить підприємствам більшу віддачу від інвестицій завдяки різним програмам, таким як вивчення поведінки клієнтів та краща оптимізація простору й ресурсів», — додав Уотерхаус.

Побоювання з приводу технології розпізнавання облич

Розпізнавання облич повсюдне в наші дні, але, попри визнання даної технології в комерційних пропозиціях, на інших фронтах вона все ще залишається головною темою для дискусій. У всьому світі правила та проблеми, що стосуються розпізнавання облич, сильно розрізняються. Іцик Каттан, генеральний директор компанії Agent Video Intelligence, вважає, що суперечка навколо технології розпізнавання облич досягне максимуму у 2020 році.

«Після того, як у 2019 році зросло занепокоєння з приводу конфіденційності, а деякі країни заборонили або обмежили використання технологій розпізнавання облич, це стане темою, яку галузь повинна буде офіційно вирішити у 2020 році», — зазначив Каттан.

Однак застосування технології розпізнавання облич в рішеннях для відеоспостереження зростає, попри побоювання з приводу нецільового використання. Це може призвести до того, що рішення буде використовуватися тільки в конкретних випадках відповідно до строгих правил, що може ускладнити «бізнес-потік» для постачальників систем розпізнавання облич.

Захист конфіденційності

Конфіденційність вважається ще однією серйозною проблемою для кінцевих користувачів, особливо у зв'язку зі швидким впровадженням ШІ відеоаналітики та розпізнавання облич. При правильному використанні ці рішення вважаються потужними інструментами, які здатні підвищити продуктивність систем безпеки. Однак в чужих руках це може бути небезпечною зброєю. Щоб завоювати суспільну довіру, постачальники аналітики вирішують ці проблеми різними способами.

Розуміючи, що клієнти, які використовують рішення на основі ШІ, можуть зробити суттєвий вплив на суспільство, Джон Кедзерскі вказав на те, що Motorola Solutions застосовує більш суворий підхід до застосування штучного інтелекту — крім фундаментальних принципів справедливості, конфіденційності, зрозумілості та надійності.

«Motorola Solutions прихильна відповідальному використанню ШІ, а також персональним правам на недоторканність приватного життя. Управління даними вважається невіддільною частиною цих нових можливостей, та ми впроваджуємо засоби контролю відповідності в наші продукти для підтримки. Конкретні заходи для деяких рішень включають аутентифікацію користувачів в контролі доступу, застосування надійних паролів та блокування при декількох неприпустимих спробах, журнали аудиту дій користувача, редагування відео, автоматичні оновлення прошивки, періоди зберігання даних та можливість видалення даних на вимогу», — підкреслив Джон Кедзерскі.

Компанія VCA Technology вирішує проблему конфіденційності, без збереження відеоматеріалів, що виключає необхідність захисту даних, які зберігаються. Кевін Уотерхаус пояснив, що їх рішення призначені для аналізу зображень, отримання та пересилання метаданих по захищеному каналам, а потім відкидання відзнятого матеріалу.

Ключ у тому, щоб постачальники програмного забезпечення працювали із законодавчими органами, щоб належним чином визначити належні рамки та кращі практики для використання відеоаналітики й захисту конфіденційності. Постачальники відеоаналітики також повинні продовжувати розробляти та вдосконалювати алгоритми для зменшення нестабільності й підвищення рівня захисту даних, а також продовжувати інформувати галузь та широку громадськість.

Читайте інші цікаві новини про системи безпеки:

До 2024 року доходи від біометричних ідентифікаторів зростуть на 30 млрд доларів

Виставка Intersec 2020 зібрала понад 30000 відвідувачів