Было время, когда стоимость визуального мониторинга активности на удаленном объекте была слишком высока для большинства предприятий. Однако наличие в последние годы высокоскоростной, недорогой широкополосной связи и переход к мониторингу, основанному на событиях, позволили диспетчерским пунктам безопасности предлагать услуги удаленного визуального видеонаблюдения по доступной цене.
Мониторинг, управляемый событиями (или сообщение об исключениях, как его часто называют) стал общепринятым способом доведения инцидента до сведения оператора диспетчерской, когда стало очевидно, что неэффективно постоянно смотреть на экран, если может происходить нечто подозрительное. Это было связано с тем, что помимо необходимости нанимать большое количество операторов для мониторинга относительно небольшого числа объектов, существовал риск того, что нечто может быть упущено из-за недостатка концентрации внимания.
Необходимость визуальной проверки управляемых событиями оповещений, генерируемых сенсорными устройствами или программным обеспечением для обнаружения движения на сервере (а в последнее время — ПО для видеонаблюдения с видеоаналитикой), позволяет операторам одновременно контролировать большое количество объектов.
Вызов ложной тревоги
Несмотря на постоянный прогресс в технологиях, методы визуальной проверки могут стать жертвой собственного успеха в том, что часто генерируют нежелательные ложные тревоги системы безопасности: например, в результате неспособности точно отличить бездомное животное или транспортное средство от человека-нарушителя. В дополнение к потраченному времени и затратам, связанным с необходимостью справиться с этими ложными тревогами, которые могут включать отправку охраны на объект для проверки происходящего, они также могут быть основной причиной разочарования в охранной сигнализации. Это стало серьезной проблемой, которая привела к тому, что многие диспетчерские пункты отключили некоторые из более ранних поколений видеоаналитики, которые, возможно, были перепроданы с точки зрения их способности предлагать повышенный уровень обнаружения без генерирования большого количества ложных тревог.
Решения на основе искусственного интеллекта
Представители компании Hanwha Techwin считают, что, используя возможности видеоаналитики на базе Deep Learning, технология способна предоставить предприятиям, местным органам власти и другим организациям, а также коммерчески управляемым помещениям контроля безопасности мощный инструмент, который поможет быть на шаг впереди злоумышленников. Благодаря встроенным камерам видеонаблюдения высокого разрешения, безлицензионная видеоаналитика с технологией глубокого обучения обеспечивает повышенный уровень точности обнаружения, одновременно сводя к минимуму ложные срабатывания. Это обусловлено тем, что решение способно одновременно обнаруживать и классифицировать всевозможные типы объектов, включая людей, транспортные средства, лица и номерные знаки. Специальные IP камеры видеонаблюдения, изготовленные Hanwha Techwin, поддерживаются алгоритмами искусственного интеллекта Wisenet, которые способны идентифицировать атрибуты объектов или людей — возрастная группа, пол или цвет одежды. Атрибуты сохраняются в виде метаданных вместе с изображениями, снятыми видеокамерами с искусственным интеллектом, что позволяет пользователям быстро искать конкретные объекты или инциденты, а алгоритмы смогут даже распознавать, носит ли человек очки или держит сумку.
Что наиболее важно, видеоаналитика Deep Learning может быть настроена на игнорирование видеошума, движения растительности и животных, которые обычно могут быть причиной ложных тревог, когда для обнаружения активности используются стандартные технологии обнаружения движения или охранные датчики. Эта способность минимизировать потери времени и дорогостоящие ложные тревоги означает, что операторы диспетчерского пункта и сотрудники службы безопасности могут сосредоточиться на реальных инцидентах и аварийных ситуациях.
В отчете исследовательского центра Memoori Smart Building Research прогнозируется, что продажи продуктов видеонаблюдения могут увеличиться с 19,15 млрд долларов в 2019 году, до 35,82 млрд долларов к 2024 году, и что программное обеспечение ИИ для видеоаналитики внесет весомый вклад в этот рост. Возможно, это неудивительно, если учесть, что он сам по себе может сделать дистанционный мониторинг более действенным и доступным, а также помочь в борьбе с преступной деятельностью многими другими способами, такими как предоставление возможности ускоренного и криминального поиска в записанном видео на предмет выявления любых инцидентов. В этом отношении в недалеком будущем мы увидим внедрение приложений искусственного интеллекта, разработанных производителями систем безопасности, что улучшат комплекты видеонаблюдения до уровня, который сегодня может показаться невозможным.
