Интеллектуальная безопасность переходит от статического наблюдения к видеоаналитике в текущем времени, благодаря новым опциям, что обеспечиваются искусственным интеллектом. Технологии искусственного интеллекта и “умного” видеонаблюдения обещают извлечь больше информации из камер. По мере развертывания новых постоянно работающих решений, это будет играть первостепенную роль в сборе и анализе данных с более высоким разрешением. Вот тенденции, которые стоит ожидать в ближайшем будущем.
Камеры выходят за рамки стандартов
Когда речь заходит о технологиях систем безопасности, они часто ассоциируются с камерами видеонаблюдения. Раньше эти решения были направлены на потоковую передачу видео с фиксированного устройства в какое-то центральное место, где информация либо просматривается в режиме текущего времени, либо записывается для дальнейшего использования. Сегодня наблюдается эволюция видеокамер благодаря появлению искусственного интеллекта.
За счет искусственного интеллекта камеры больше не считаются «бездействующими» объективами для видеонаблюдения. Им поручено больше — сопоставление с образцом и фокусировка на конкретных зонах или движениях. Так, камеры, которые раньше устанавливались для отпугивания магазинных воров, теперь способны идентифицировать кражу в магазине в режиме текущего времени. Или эти же устройства возможно использовать для анализа клиентских привычек. Например, какие типы покупателей посещают магазин и в какие отделы входят в первую очередь? Получая новое представление о покупательских привычках, магазины смогут создавать более приятные и выгодные предложения.
Ко всему прочему, сегодня используется больше типов компонентов, таких как нагрудные видеорегистраторы, поворотные IP камеры, а также всевозможные умные датчики Интернета вещей. Видеоданные настолько богаты, что пользователи могут анализировать их и получать массу нужной информации в режиме текущего времени, а не по факту.
Видеоаналитика для безопасности
По мере того как общедоступные облачные решения становились все более популярными, компании и организации рассматривали платформу как централизованное хранилище больших данных. Но прежде наблюдалась тенденция в противоположном направлении. Сегодня мы видим данные, обработанные на границе, а не в облаке. Предусмотрена одна главная причина этого изменения в предпочтениях: задержка.
Для распознавания образов в режиме текущего времени задержка становится проблемой. Камерам очень трудно обрабатывать данные, к тому же их анализ должен проводиться быстро, чтобы быть своевременным и применимым к динамическим ситуациям, таким как общественная безопасность. Храня соответствующие данные на границе, вывод ИИ может происходить быстрее. Это приводит к продуктивной работе и более разумной инфраструктуре.
Форматы 4K и Ultra High Definition (UHD) становятся повсеместными
Приложения и опции с поддержкой искусственного интеллекта, такие как распознавание лиц, зависят от разрешений высокой четкости, таких как 4K, также известных как UHD. Эти подробные данные оказывают весомое влияние на хранилище — как на емкость, так и на скорость, с которой их нужно записывать, а также на сеть. По сравнению с HD, 4K-видео требует гораздо больше памяти.
Как известно, 4K-видео имеет в четыре раза больше пикселей, чем HD-видео. Кроме того, поддерживает 8, 10 и 12 бит на канал, что обеспечивает 24-, 30- или 36-битную глубину цвета на пиксель. Аналогичная схема сохраняется для HD — больше цвета при использовании 24-битного или меньше, при использовании 10 или 12-битной глубины цвета на пиксель. В целом количество битов, генерируемых 4K, увеличивается в 5,7 раза по сравнению с видео 1080p. Большие видеофайлы предъявляют новые требования к инфраструктуре данных как для производства видео, так и для мониторинга.
Круглосуточное подключение
Будь то разработка решений с лимитированными вариантами подключения или впечатляющие опции 5G, большинство интеллектуальных решений безопасности должны работать круглосуточно, независимо от их среды. Однако иногда аппаратные и программные системы не работают. В этих случаях важно установить процесс восстановления после сбоя, чтобы гарантировать непрерывную работу или восстановление данных, включая все, от контроля трафика до датчиков и каналов камер, и прочее.
Рассмотрим пример больницы с десятками или даже сотнями внутренних камер, подключенных к централизованному видеорегистратору через IP. Если Ethernet не работает, видео не может быть захвачено. Такое событие представляет серьезную угрозу для безопасности пациентов и персонала больницы. По этой причине карты microSD используются в IP камерах для обеспечения непрерывной записи. Программное обеспечение, работающее на основе ИИ, может затем «пропатчить» пропущенные потоки данных с контентом, записанным на карту, чтобы обеспечить возможность просмотра видеопотока в хронологическом порядке, без пропусков нужной информации.
Сложная аналитика устройства
Самоконтроль стал критически важным инструментом, обеспечивающим увеличение времени безотказной работы, проактивной поддержки и производительности для многих систем. Будь то интеллектуальные фабрики или корпоративные настройки, вся техника рискует выйти из строя из-за сбоя одного компонента. Жесткий диск может выйти из строя из-за поломки вентилятора, например, при резком повышении внутренней температуры. Разрабатывая интеллектуальную платформу для отслеживания работоспособности устройства, можно создавать системы для упреждающей работы. Современные жесткие диски Western Digital, оптимизированные для интеллектуальной безопасности, считаются наглядным примером.
