Підключення до хмари та Інтернету речей (IoT) тепер вважається ключовим компонентом фізичної безпеки приміщень, активів та людей. Завдяки використанню інтелектуальних, взаємопов'язаних систем відеоспостереження та інтелектуальних датчиків, дані про безпеку, оброблювані за допомогою аналітичного механізму, можуть використовуватися для отримання потрібних відомостей. Така інформація надається потужним інструментом для інформування про безпеку та прийняття операційних рішень у багатьох галузях й секторах.

У відеоаналітики є багато опцій, деякі з яких стали очевидними у відповідь на виклики, пов'язані з пандемією COVID-19. Можливість встановлювати й контролювати порогові значення завантаженості виявилася безцінною в роздрібній торгівлі, оскільки магазини знову відкрили свої двері, а менеджерам магазинів був потрібний спосіб безпечного та точного розрахунку кількості відвідувачів. У секторі громадського транспорту відеоаналітику можна використовувати для відстеження руху пасажирів, запуску попереджень або оголошень, наприклад, у відповідь на порушення правил поведінки, яке може негативно вплинути на інших людей.

Відкриті платформи

Нові застосування технологій систем безпеки стають можливими завдяки впровадженню периферійних обчислень та бортових обчислювальних потужностей. Так, сьогодні можна спостерігати, як IP камери відеоспостереження стають все більш здатними обробляти й аналізувати відео в поточному часі на кордоні мережі. Можливість експортувати та упакувати дані відеоспостереження в разі інциденту без непотрібних затримок за часом й витоку енергії, пов'язаних з відправкою даних назад та вперед на сервер, забезпечує продуктивний, прискорений й економічний засіб захоплення та аналізу записів.

На висококонкурентному ринку ті авторитетні виробники, які усвідомили переваги співпраці в порівнянні з розрізненим підходом, тепер виступають за відкриті платформи. Відкритий підхід дозволяє постачальникам об'єднатися, щоб надати краще в своєму класі персональне рішення, яке повністю відповідає конкретним вимогам користувача. Розробка рішень, заснованих на навичках та спеціалізації декількох виробників, може призвести до більш вражаючих пропозицій, ніж те, яке один виробник здатний надати ізольовано.

Інновації з відчутними перевагами

Велика частина нинішніх уявлень про штучний інтелект та технології Deep learning щодо обробки відео й поширення програмного забезпечення з відеоаналітикою — вважається результатом обміну знаннями між лідерами в цих сегментах. Чинні динамічні рішення відеоспостереження можуть використовувати розподілений інтелект для досягнення підвищеного рівня безпеки та продуктивності, дозволяючи застосовувати м'який підхід до обчислювальної потужності та поєднувати можливості сервера, хмари та периферії. Цей підхід дає розробникам використовувати поєднання всіх цих методів обробки даних.

Проте, щоб звернутися до більш розширеного ринку, у виробників є спокуса перебільшувати можливості своїх рішень. Часто така технологія нереалістична в заявах або є вагомі, а часто і необгрунтовані вкладення в обладнання. Тому важливо, щоб і кінцевий користувач, і виробник обговорювали вимоги — при цьому постачальники пропонували рішення, яке буде відповідати термінам та бюджету, з повною прозорістю щодо витрат. Хоча будь-який винахід може здатися вражаючим, це інновація з відчутними перевагами масштабованості, логістики та обслуговування, яка втілюється як реалістичне та досяжне рішення.

Заглядаючи в майбутнє

Оскільки інтелектуальні датчики, штучний інтелект та периферійна обробка стають нормою, розробникам слід приділяти більше уваги демонстрації зрілості ІТ та кібергігієнічності, створенню API-інтерфейсів та підтримці нових протоколів і мов. Це означає, що постачальникам рішень фізичної безпеки потрібно довести свою цінність не тільки на ринку систем безпеки, а й в сегменті ІТ. Очікується, що надалі ще більший успіх прийде до високотехнологічних компаній, таких як Axis, Hikvision, Dahua та іншим — які зможуть спільно працювати над створенням технологій для вирішення проблем, використовуючи інтелектуальне ПЗ для відеоспостереження з відеоаналітикою в ​​якості ключового компонента, приділяючи ретельну увагу інноваціям для більш розумного та безпечного світу.