← Назад к статьям

8 технологий будущего, доступных в видеонаблюдении уже сейчас

С самого своего изобретения видеонаблюдение казалось чем-то посланным нам из будущего. И это не совсем безосновательно, ведь системы видеонаблюдения действительно всегда были очень продвинутыми с технической точки зрения. Но также к вполне адекватным, хоть и продвинутым, возможностям примешивалось много фантазий, например, пугающие сказки о всевидящем оке «Большого брата», наблюдающем за каждым шагом граждан и всё записывающим, или знаменитые кадры из фантастических кинофильмов, где ведущие расследование детективы заглядывают за угол в уже записанной плёнке с камер наблюдения, чтобы получше разглядеть улику. Эти и другие факторы придавали системам видеонаблюдения особый флёр чего-то космического. Чего-то космически сложного и космически дорогого.

Только люди стали мало-помалу привыкать, что видеонаблюдение — это не магия, как на сцену вышел искусственный интеллект, снова повергая всех в шок своими поистине фантастическими возможностями. С тех пор мощь нейросетевых технологий неукоснительно растет, так что можно сказать, что мы пока еще стоим у стоков его развития. И тем не менее, даже в то, что уже имеется в интеллектуальных системах видеонаблюдения на сегодняшний день, иногда сложно поверить — насколько они кажутся футуристическими.

Вот наш топ 8 таких технологий будущего, которые доступны в интеллектуальных системах видеонаблюдения уже сейчас:

Испокон веков, когда труд сделал из обезьяны человека, последнего не оставляло желание найти способ облегчить себе этот самый труд. Например, найти помощника, который будет делать то, что делать трудно, неинтересно или опасно. Спустя тысячелетия мы имеем компьютеры, производящие расчеты со скоростью света, подъемные механизмы, способные работать с многотонными грузами, «умных» роботов, которые упорно и без устали выполняют скучную рутинную работу. Мы создали роботов, которые могут работать по сценарию, но, словно героям знаменитого рассказа, роботам всегда не хватало мозговых способностей, чтобы думать самостоятельно, и сердца, чтобы чувствовать. Написать симфонию, анализировать то, что ранее было неизвестно, читать чьи-то мысли, предсказывая их поведение — всё это до сих пор неподвластно роботам. Или нет? В этом вопросе определенно намечается прогресс.

Мы, люди, можем без труда определить настроение собеседника. Кто-то улыбается — значит, он в хорошем настроении, если хмурит брови — значит, в плохом, а если человек плачет, то, скорее всего, чем-то расстроен. Легко, правда? Но это гораздо сложнее, если смотреть приходится не на одного человека, а на сотни спешно идущих в разном направлении людей. Если за секунду нужно обвести взглядом сразу нескольких, то становится сложно распознать в лицах ранние признаки агрессии. А если к этому добавляется еще и огромное расстояние, такое что сложно разобрать лицо человека, не говоря уже об эмоциях, то миссия и вовсе превращается в невыполнимую. А теперь представьте, что это — ежедневная работа охраны и полиции в местах скоплений людей (например, на стадионах, вокзалах и в аэропортах), и следить за огромной территории нужно много часов подряд! Тут пригодится любая помощь. И, к счастью, такая помощь уже придумана в современных системах видеонаблюдения.

Вначале системы видео безопасности наделили операторов наблюдения возможностью останавливать время, пересматривая подозрительный эпизод в записи, далее добавилось виртуальное слежение за объектом с помощью поворотных камер. К настоящему времени хорошие системы видеонаблюдения могут вести круглосуточный анализ происходящего в объективе камеры уже вполне самостоятельно, запуская заданные реакции, когда обнаружит подозрительное поведение. Например, интеллектуальная программа для видеонаблюдения Xeoma различает 6 эмоций человека: счастье, удивление, гнев, страх, раздражение, грусть, а также нейтральное выражение лица, так что вполне возможно настроить ее на реагирование на обнаружение агрессивно настроенных индивидов.

Кстати, данная технология популярна и в областях, не связанных с безопасностью: крупные корпорации сферы торговли давно поняли ценность исследовательской информации и платят огромные суммы, чтобы узнать больше о покупателях, ведь эта информация как ничто другое помогает продавать лучше и больше. И чтение эмоций систем видеонаблюдения — это как раз то, что нужно: в отличие от заказных маркетинговых исследований, достоверность которых под вопросом, так как нет никакой гарантии, что респонденты отвечают на вопросы честно, видеоаналитика интеллектуальных систем видеонаблюдения представляет собой наглядный анализ настроения покупателей, их реальной реакции на взаимодействие с торговой точкой, которую нельзя подделать или подавить, так как эмоции возникают молниеносно, подсознательно. Не будем забывать, что комплексное видеонаблюдение может также составлять отчеты об уникальных посетителях и демографии целевой аудитории, так что такие системы — настоящий must have в ритейле.

«Глаза — зеркало души» — гласит знаменитая пословица. Словно вдохновившись этой пословицей, разработчики нейросетевых технологий решили заглянуть в глаза людей, чтобы лучше их понять.

Еще совсем недавно отслеживание движения глаз было прерогативой сугубо комплексных медицинско-технических приборов, направленных на помощь и облегчение жизни инвалидам, потерявшим способность двигаться. В основе принципа работы таких комплексов было отслеживание движений зрачка и преобразование их в действия (например, так можно «нажать» на кнопку на сайте или пролистать веб-страницу) или текст (например, для набора сообщения SMS или поискового запроса в веб-браузере).

К счастью, сфера применения данной технологии расширяется, так как было обнаружено, что в некотором роде направление взгляда человека может рассказать, о чем он думает. Например, данная возможность видеоаналитики используется высококлассными маркетологами, чтобы оценить успешность рекламных кампаний — привлекательность баннеров или рекламных экранов, либо чтобы гибко настраивать рекламные материалы в зависимости от направления интереса потенциального покупателя. Мерчандайзеры могут использовать ценнейшие данные о том, какие товары или места в торговой точке привлекают больше всего внимания, для оптимального размещения на полках приоритетных товаров. Особенность отслеживания взгляда также в том, что движение глаз часто происходит так молниеносно, что человек не успевает это контролировать, поэтому, как в ситуации с анализом поведения, данные, собираемые камерами видеонаблюдения, получаются более достоверными и потому более полезными, чем заказные исследования и опросы. Как говорится, лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать, а иметь видео доказательства — в сто раз лучше, чем просто увидеть.

Если вы любите смотреть фантастические фильмы и сериалы, то наверняка хоть раз видели в них такую технологию будущего, как дополненная реальность — будь то рекреационные комнаты или виртуальное присутствие правительств отдаленных планет на совещании. Большинство людей считают, что в реальности такие технологии возможны только в так называемых 3D-аттракционах, которые можно найти в холлах кинотеатров, но это не совсем так. Поскольку операторам видеонаблюдения зачастую приходится просматривать тонны видеозаписей с множества камер, чтобы отследить ход развития какого-то нештатного события, производители современных систем видеонаблюдения реализовали решение и этой популярной задачи, представив способ, как быстро просмотреть часы и даже дни видеоматериала и в то же время ничего не пропустить, под названием таймлапс (time lapse).

Эта функция доступна в программах для видеонаблюдения в различных видах, но идея у всех одна: быстро просмотреть все объекты, двигавшиеся в кадре за какой-то промежуток времени. Иногда используется комбинация с тепловыми картами (т.е. цветовой репрезентацией интенсивности движения в кадре) или визуализацией движущихся объектов (например, как в Xeoma, где вокруг движущихся объектов показывается рамка, а след движения обозначается точками и стрелками). Также есть системы видеонаблюдения, в которых в архиве можно посмотреть полупрозрачный коллаж объектов и их движений за определенный промежуток.

Всё это многообразие способов служит одной цели: быстрое нахождение нужного объекта или события в записях, что сэкономит массу времени на расследование происшествия или поиска пропавшего предмета.

Каким вы себе представляете полицию будущего? Наверняка воображение рисует беспилотные патрульные машины или дроны, курсирующие по кварталу и сканирующие окрестности на предмет выявления нештатных событий, нарушений либо разыскиваемых преступников.

Как ни фантастично это прозвучит, но такое видение не так уж далеко от реальности: уже сейчас в оснащении стражей порядка можно видеть средства пассивного видеонаблюдения. Например, в полицейских автомобилях всё чаще установлены не просто видеорегистраторы, но и более продвинутые системы видеонаблюдения, которые могут осуществлять обнаружение и распознавание государственных регистрационных знаков автомобилей (проще говоря, номеров машин) в режиме реального времени и даже уведомлять, если будет найдено разыскиваемое авто. Более того, современные интеллектуальные системы видеонаблюдения также могут «читать» и другие надписи и таблички, узнавать заданные слова или цифры в поле зрения камер и запускать заданные реакции при обнаружении совпадения с искомой фразой. Вот так просто, в фоновом режиме, можно сканировать улицы, например, для обнаружения заполонивших все стены жилых домой граффити с телеграм-контактами продавцов наркотиков или других потенциально опасных объявлений.

Разумеется, эта функция также прекрасно показала себя и в бизнесе. Возьмем, к примеру, розничную торговлю: с помощью распознавания текста супервайзеры могут в мгновение ока просканировать полки магазина и определить, например, соответствует ли их наполнение инструкции, или же продукты перемешаны или находятся не на своих местах, что, конечно же, снижает продажи. Также эту возможность можно комбинировать с другими интеллектуальными возможностями для магазинов, например, обнаружением пустых полок.

Наиболее ушлые сотрудники розничных сетей используют данную функцию для незаметного сканирования ассортимента и цен сети-конкурента, но этот метод всё менее актуален в последнее время, так как честная конкуренция с максимально лояльными условиями для клиентов всё же приносит больше плодов. На стезе добра распознавание текста имеет большой потенциал перерасти в нечто большее — например, магазины самообслуживания полностью без кассиров.

В пункте выше неслучайно упомянуты дроны: беспилотные летательные аппараты приобретают всё большую популярность в последнее время. Наслаждаетесь салютом? Присмотритесь — в небе вы можете заметить огоньки снимающего сие действо дрона. Всё больше режиссёров кинофильмов начинают снимать экшн-сцены на камеру быстрого, юркого беспилотника. Квадрокоптеры продаются в магазинах техники наряду с умными пылесосами, и даже собрать свой «коптер» может практически любой человек благодаря урокам с Youtube. Естественно, что чем дроны доступнее, тем больше человек будет ими пользоваться, что уже скоро может стать настоящей проблемой. Статистически, не все из пилотов будут подходить к делу ответственно, так что всяческого рода нарушений и различных угроз имуществу и здоровью не избежать.

Пока что борьба с дронами у нас ведется разве что на государственном уровне: сюда входит предотвращение террористических атак, использующих беспилотные летательные аппараты для переноски оружия (в том числе и биологического), защита стратегических объектов вроде аэропортов от шпионажа, саботажа и крушений с участием дронов, а также борьба с контрабандой через государственные границы или на территорию исправительных заведений. Но скоро засилье беспилотников может перерасти из разряда «их проблема» в «наша проблема». Другими словами, уже совсем скоро нам всем может понадобиться система «анти-дрон»: горожанам для защиты своей приватности, жизни и здоровья, а бизнесу — для защиты коммерческой тайны, имущества, урожая, скота и т.п.

Особенность видеонаблюдения в вопросе детекции дронов прежде всего в том, что используется именно визуальный анализ картинки с камеры, а не перехват радиосигнала, и, судя по темпам развития области, ждать повсеместного применения камер с высокодетализированными потоками, способных «видеть» на километровые расстояния, осталось недолго. Также, преимущество системы видеонаблюдения в комплексности, мультифункциональности, ведь помимо детекции дронов они могут служить и для обеспечения видеобезопасности, сбора статистики и автоматизации других процессов.

Использованием биометрических данных для каких-то действий (как правило, различных направлений контроля доступа) сегодня никого не удивить, хотя совсем недавно это было чем-то из раздела фантастики. Мы разблокируем телефон «лицом», используем отпечаток пальца для открытия двери или входа в компьютерное устройство, банки прорабатывают различные варианты использования биометрии для удостоверения личности. Однако в видеонаблюдении требования к удостоверению личности с точки зрения безопасности выше, поэтому часто требуется двойная авторизация. Это значит, что специальные алгоритмы работы двухфакторной аутентификации позволяют автоматически сканировать биометрические данные человека в кадре и сравнивать их с данными из карты доступа. Использование такой технологии обеспечивает свободное и быстрое перемещение: не нужны ключи, что освобождает руки (немаловажное улучшение, например, при конвоировании заключенных или при транспортировке важного груза), и исключает пропуск постороннего человека, когда ключ или карта доступа были утеряны или украдены.

Технология часто используется в терминалах самообслуживания и успешно заменяет охранников в университетских кампусах с большим потоком студентов. Это особенно актуально в трудные времена вроде пандемии коронавирусной инфекции, когда отсутствие социальных контактов было еще одним преимуществом автоматических систем. Требуется лишь время от времени проводить санитарную обработку автомата, тогда риск выступать разносчиком вируса у машины стремятся к нулю (в отличие от живого человека, героически и самоотверженно работающего с тысячами людей). Данная функция обладает потенциалом развития в интегрированные системы усиленной безопасности, например, для доступа к сейфовым хранилищам в банке или складу сильнодействующих или наркотических медикаментов в больницах.

Сложно отрицать, что глобальная эпидемия коронавируса изменила наш образ жизни и вынудила многие сферы бизнеса и государственные секторы адаптироваться. Детекция масок — это прекрасный пример того, как быстро и эффективно интеллектуальное видеонаблюдение отвечает на насущные бизнес-задачи, чтобы помочь приспособиться к новым условиям работы.
Такая мера противодействия коронавирусу как детекция медицинских масок на лицах посетителей в общественных местах была изобретена менее чем за полгода (быстрее, чем вакцина) и может быть использована и в «мирное» время, например, как дополнение к набору «Детектора строительной безопасности» в химической или фармацевтической области.

Детекция масок — звучит просто, не правда ли? Но самом деле технически эта функция очень сложно реализуемая, ведь она должна учитывать множество нюансов — угол наклона головы, различное расстояние до лица, всевозможные формы и цвета масок. Эта как раз та ситуация, когда искусственный интеллект должен «думать», т.е. анализировать кадр на наличие не только объектов, точно совпадающих с шаблонами, которым его обучили, но и применять свои знания на похожие объекты, додумывать, предполагать.

Меры по борьбе с пандемией, основанные на искусственном интеллекте, являются реальным примером того, как быстро при необходимости могут быть созданы актуальные решения на базе искусственного интеллекта, которые помогут людям адаптироваться, снизить риски угрозы здоровью и даже спасти жизни. Причем по большей части изменения реальности всё-таки носят позитивный характер: взять хотя бы такие революционные события, как начало самолетостроения, создание сети Интернет, изобретение смартфонов, электросамокатов и т. д. Можно с уверенностью сказать, что что бы ни случилось, люди всегда найдут способ обучить искусственный интеллект помочь со сложными задачами.

Камеры часто называют глазами видеонаблюдения, поэтому неудивительно, что традиционно системы видеобезопасности ассоциировались именно со зрением. Но, оказывается, во многих системах захват звука имеет не меньшую роль. Xeoma используется в крупных колл-центрах, где именно аудиозапись имеет первостепенное значение, а видеоряд нужен лишь как дополнение. Запись разговора с оператором может использоваться для оценки менеджментом качества обслуживания клиентов или в качестве доказательств в суде, где роль играет именно то, что было сказано. Сетевые камеры некоторых производителей и несколько решений для видеонаблюдения также обладают функцией «двустороннее аудио», то есть позволяют осуществлять отправку звука не только с камеры, но и на динамик камеры, чтобы, к примеру, поговорить с гостями у ворот, озвучить предупреждение нарушителям охранного периметра предприятия или передать инструкции застрявшим в лифте людям.

Но это еще не всё: современные интеллектуальные системы видеонаблюдения могут также в режиме реального времени распознавать звуки! Например, «Детектор звуковых событий», входящий в Xeoma, может распознавать звук выстрела или разбития стекла, сигнализацию автомобиля, плач ребенка или крик. Программа с такой функциональностью может использоваться в системах, где «зрение» камеры затруднено (например, склад хранения), для протяженных территорий или в качестве усиления обычной системы детекции вторжения. Также огромный потенциал эта фантастическая функция представляет в программах «Безопасный город», «Безопасный двор» и т.п., где интеллектуальные системы безопасности могут детектировать тревожные события в фоновом режиме и передавать уведомления о нештатной ситуации для разбирательства диспетчеру.

И это лишь несколько примеров технологий будущего, которые довольно доступны уже сейчас. Столь продвинутые технологии заставляют поверить, что то, о чем нам рассказывали писатели-фантасты — летающие автомобили, межгалактические полёты, говорящие голограммы, медицинские капсулы — появится уже совсем скоро. Постоянное повышение требований к комфортности жизни является двигателем прогресса, заставляя в том числе и искусственный интеллект двигаться навстречу будущему семимильными шагами, реализуя всё больше средств оптимизации и автоматизации процессов. Технологии будущего уже здесь, и то ли еще будет!

13 июля, 2022

Читайте также:
Xeoma: что это и как работает
Дополнительные модули в Xeoma
Как искусственный интеллект помогает в борьбе с коронавирусом