Так же, как десять лет назад IP-технологии изменили видеонаблюдение, сегодня отрасль меняется под влиянием технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения, больших данных и интеллектуальной видеоаналитики.
Начнем с нескольких определений. Понятие “искусственный интеллект” связано с моделированием разума в компьютерах. Машинное обучение занимается разработкой компьютерных алгоритмов, которые получают доступ к данным и используют их для изучения самих себя. Нейронные сети - это компьютерные системы, которые имитируют работу мозга человека.
Глубокое обучение - это подмножество алгоритмов машинного обучения, которые, как было доказано, создали совершенно новые возможности в решении многих неразрешимых ранее проблем. Большие данные - метаданные - подразумевают под собой огромное количество структурированных и/или неструктурированных данных - в нашем случае, огромное количество видео, которое ежедневно создают видеокамеры безопасности, установленные в городах по всему миру.
Искусственный интеллект в видеонаблюдении
Традиционно главным преимуществом видеокамер наблюдения была их способность получать доказательства, а также в режиме реального времени обеспечивать удаленный просмотр. Десять лет назад для решения проблемы потери концентрации внимания человека были разработаны технологии видеоаналитики - компьютеры не устают, не скучают, не отвлекаются и могут контролировать происходящее постоянно.
Вместе с этим упали цены на видеокамеры наблюдения, их начали активно внедрять, и системы управления видео начали собирать ненужные, дорогостоящие неструктурированные данные. Технология искусственного интеллекта, казалось, отвечала насущным потребностям отрасли в том, как эффективно использовать эти большие данные, снижая капитальные затраты.
Три ограничивающих фактора
Однако, все это было лишь в теории, поскольку многочисленные технологические барьеры мешали использованию искусственного интеллекта. Несмотря на десятилетия исследований, посвященных тому, как заставить компьютер распознавать разные объекты в видео, качество результатов, мягко говоря, вызывало недоумение.
Ограничения искусственного интеллекта, в основном, выражались в следующем:
Недостаток понимания. Программное обеспечение должно иметь возможность различать объекты (человек, автомобиль, животное и т. д.) при различных обстоятельствах (день, ночь, погодные условия и т. д.).
Неспособность обучаться. Используемый подход требовал ручной настройки программного обеспечения в каждой видеокамере наблюдения для каждого типа инцидента. Увеличение количества используемых видеокамер наблюдения сделало этот подход непрактичным, учитывая весь объем ручного труда, необходимый для настройки, перенастройки и поддержания функционирования системы видеонаблюдения.
Высокая стоимость. Горькая правда заключается в том, что бюджеты на обеспечение безопасности всегда будут ограничены. До недавнего времени технологии искусственного интеллекта было чрезвычайно дорогими.
Однако, сегодня применение искусственного интеллекта в системах безопасности достигло переломного момента:
Понимание. Глубокое обучение может точно определять и классифицировать объекты как в неподвижных изображениях, так и на видео.
Умение учиться. Поскольку искусственный интеллект непрерывно собирает и анализирует данные, по истечении определенных периодов времени создаются метаданные. Методы машинного обучения обрабатывают эти метаданные и создают модели, которые применяются для определения поведения, отклоняющегося от нормы. Этот метод позволяет масштабировать систему, при этом человеку не нужно настраивать каждое новое устройство заново - все происходит автоматически.
Более низкая стоимость. Увеличение вычислительной мощности графического процессора и принятие массового рынка снизило стоимость серверов. Сегодня, при правильной реализации, один сервер может использоваться с сотнями и даже тысячами видеокамер наблюдения.
Существенное сокращение затрат на внедрение этих методов означает, что полностью автоматизированное решение для видеонаблюдения в городах быстро станет реальностью. Мы увидим больше реализованных проектов уже в ближайшие месяцы, а в течение ближайших нескольких лет новые интеллектуальные технологии станут стандартом для любого смарт-сити.
Источник www.sourcesecurity.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко
