Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность
  Уже сегодня наш мир становится Интернетом вещей, когда мы имеем доступ с огромного количества гаджетов в глобальную сеть. Данные от одних устройств и сервисов поступают в другие, объединяются, анализируются. Техника все больше "общается" между собой. В будущем этот тренд только укрепится. Распространяясь на нашу сферу, он приведет к укреплению позиций многоуровневых систем безопасности и их выходу на принципиально новый уровень.
В будущем мы увидим единые глобальные информационные пространства, в которых не просто камера, а вся подсистема видеонаблюдения будет лишь небольшим элементом - несмотря на то, что ее масштаб может составлять десятки и сотни тысяч устройств.

Многоуровневые системы в безопасных городах
Речь идет о системах безопасности, прогнозирования и аналитики, применяемых в различных отраслях. Данные будут поступать из нескольких связанных источников - более разнородных, нежели современные.
Такие многоуровневые системы будут все больше использоваться в безопасных городах (или безопасных странах), в проектах крупных федеральных компаний, корпораций, телеком-операторов, федеральных охранных предприятий. Они необходимы для компаний, в которых сеть подведомственных объектов достигает сотни тысяч и в которых необходимо решить задачи контроля, оптимизации бизнес-процессов, предотвращения правонарушений и т.д. Если говорить о роли VMS в подсистемах видеонаблюдения, то в них будет крайне важна автоматизация. И добиться этого можно, если вывести видеоаналитику на принципиально новый уровень. На мой взгляд, сейчас рынок VMS в целом находится в самом начале пути.

Эффективный видеоанализ
Если оценивать степень использования аналитики в реальных системах, то должен сказать, что она невысока. Одна из ключевых причин этого - сложность. Для эффективного применения инструментов видеоанализа оператор системы должен обладать таким складом ума, который подскажет ему, на пересечении данных работы каких модулей (алгоритмов) находится интересующий его результат. Реальность такова, что сегодня оператору гораздо легче воспользоваться простейшим поиском в архиве (по дате и времени), просмотреть - зачастую длительный - видеофрагмент и визуально найти нужное событие или объект, несмотря на то, что это может занять гораздо больше времени.
Сегодня мы вступаем в новый этап развития видеоанализа. Если несколько лет назад на рынке была представлена довольно простая и часто обособленная в рамках одной камеры аналитика (например, поиск по пересечению контрольной линии), то сегодня интеллектуальные инструменты позволяют проводить комплексный анализ как в рамках отдельной камеры видеосистемы (поиск человека в красной рубашке и синих джинсах, пересекшего контрольную линию), так и в совокупности - можно связывать результаты со всех камер воедино (отслеживание перемещения человека в красной рубашке и синих джинсах по всему контролируемому объекту). 
В дальнейшем системы "научатся" общаться с людьми на нашем языке и понимать запросы наподобие "драка в районе Бирюлево Москвы" или "угон автомобиля в Октябрьском округе Омска". Ситуационная аналитика будет понимать, как состыковать результаты работы различных модулей и смежных подсистем, свести  их в единое событие и выдать результат. Многие существующие уже сегодня алгоритмы станут составными "кирпичиками" единых аналитических систем.
Далее состоится переход от ретроспективной оценки произошедшего события к его прогнозированию - опять же с использованием данных от различных подсистем. То есть оператор сможет не только получить данные о факте правонарушения, но и заранее узнать о том, что конкретный человек с высокой вероятностью может совершить то или иное неправомерное действие исходя из оценки его поведения и психического состояния, зафиксированного и проанализированного системой.

Взаимодействие подсистем
Для того чтобы приблизить будущее, необходимо не столько разработать новые технологии видеоанализа, сколько осуществить стандартизацию, привести алгоритмы получения и обмена данными к единым механизмам взаимодействия. Каждая подсистема должна научиться работать с данными от всех других, несмотря на то, что источники этих показателей могут быть совершенно разнородными.
В то же время разработчикам необходимо повышать юзабилити. Важно избежать избыточности информации, которую выдает система. В противном случае мы вернемся на один из начальных этапов, когда, например, в видеосистемах операторы осуществляли поиск нужного объекта или события, просматривая огромные массивы видеоархива, только речь будет идти об информации, полученной в результате работы десятков подсистем. Таким образом, система должна научиться понимать простые по формулировке запросы и выдавать скомпонованную информацию.
Вместе с расширением сфер анализа систем безопасности необходимо наращивать компетенции специалистов, занимающихся их установкой и эксплуатацией.  
  
Облачные технологии в малых и средних видеосистемах
В сегменте малых и средних систем видеонаблюдения будет совершаться переход к использованию облачной модели. Также станет популярна видеоаналитика в облаке , когда пользователь сможет взять в аренду интересующий алгоритм анализа. Надо признать: несмотря на то, что о VSaaS много говорят и пишут, популярность данной услуги сегодня не так высока, как предполагали аналитики. Вместе с тем рост пропускной способности каналов связи, повышение надежности передачи и хранения данных дают основание прогнозировать рост популярности облачной модели.
Наряду с решением задач обеспечения безопасности в системах среднего масштаба будут решаться задачи управления, повышения эффективности бизнес-процессов и качества обслуживания клиентов. Эволюция работы подобных систем будет идти в ногу с ростом процессорных мощностей вычислительного оборудования и видеокамер. Многие направления, такие как Big Data, распределенные вычисления, дополненная реальность, которые сейчас несколько обособлены, будут со временем объединяться и использоваться в подобных системах.
Возможно, сейчас все это кажется фантастикой. Но и то, что казалось недостижимым 20--30 лет назад, сейчас стало нашей реальностью. То же самое произойдет со многими вещами, которые сегодня кажутся фантастическими. А нам нужно просто идти вперед, внедрять новые идеи и инновации и вместе формировать все более развитые системы.

Олександр Підгурський

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

<div>   Уже сегодня наш мир становится Интернетом вещей, когда мы имеем доступ с огромного количества гаджетов в глобальную сеть. Данные от одних устройств и сервисов поступают в другие, объединяются, анализируются. Техника все больше "общается" между собой. В будущем этот тренд только укрепится. Распространяясь на нашу сферу, он приведет к укреплению позиций многоуровневых систем безопасности и их выходу на принципиально новый уровень. <br> В будущем мы увидим единые глобальные информационные пространства, в которых не просто камера, а вся подсистема видеонаблюдения будет лишь небольшим элементом - несмотря на то, что ее масштаб может составлять десятки и сотни тысяч устройств. <br> <br> <b>Многоуровневые системы в безопасных городах</b> <br> Речь идет о системах безопасности, прогнозирования и аналитики, применяемых в различных отраслях. Данные будут поступать из нескольких связанных источников - более разнородных, нежели современные. <br> Такие многоуровневые системы будут все больше использоваться в безопасных городах (или безопасных странах), в проектах крупных федеральных компаний, корпораций, телеком-операторов, федеральных охранных предприятий. Они необходимы для компаний, в которых сеть подведомственных объектов достигает сотни тысяч и в которых необходимо решить задачи контроля, оптимизации бизнес-процессов, предотвращения правонарушений и т.д. Если говорить о роли VMS в подсистемах видеонаблюдения, то в них будет крайне важна автоматизация. И добиться этого можно, если вывести видеоаналитику на принципиально новый уровень. На мой взгляд, сейчас рынок VMS в целом находится в самом начале пути. <br> <br> <b>Эффективный видеоанализ </b><br> Если оценивать степень использования аналитики в реальных системах, то должен сказать, что она невысока. Одна из ключевых причин этого - сложность. Для эффективного применения инструментов видеоанализа оператор системы должен обладать таким складом ума, который подскажет ему, на пересечении данных работы каких модулей (алгоритмов) находится интересующий его результат. Реальность такова, что сегодня оператору гораздо легче воспользоваться простейшим поиском в архиве (по дате и времени), просмотреть - зачастую длительный - видеофрагмент и визуально найти нужное событие или объект, несмотря на то, что это может занять гораздо больше времени. <br> Сегодня мы вступаем в новый этап развития видеоанализа. Если несколько лет назад на рынке была представлена довольно простая и часто обособленная в рамках одной камеры аналитика (например, поиск по пересечению контрольной линии), то сегодня интеллектуальные инструменты позволяют проводить комплексный анализ как в рамках отдельной камеры видеосистемы (поиск человека в красной рубашке и синих джинсах, пересекшего контрольную линию), так и в совокупности - можно связывать результаты со всех камер воедино (отслеживание перемещения человека в красной рубашке и синих джинсах по всему контролируемому объекту).  <br> В дальнейшем системы "научатся" общаться с людьми на нашем языке и понимать запросы наподобие "драка в районе Бирюлево Москвы" или "угон автомобиля в Октябрьском округе Омска". Ситуационная аналитика будет понимать, как состыковать результаты работы различных модулей и смежных подсистем, свести  их в единое событие и выдать результат. Многие существующие уже сегодня алгоритмы станут составными "кирпичиками" единых аналитических систем. <br> Далее состоится переход от ретроспективной оценки произошедшего события к его прогнозированию - опять же с использованием данных от различных подсистем. То есть оператор сможет не только получить данные о факте правонарушения, но и заранее узнать о том, что конкретный человек с высокой вероятностью может совершить то или иное неправомерное действие исходя из оценки его поведения и психического состояния, зафиксированного и проанализированного системой. <br> <br> <b>Взаимодействие подсистем</b> <br> Для того чтобы приблизить будущее, необходимо не столько разработать новые технологии видеоанализа, сколько осуществить стандартизацию, привести алгоритмы получения и обмена данными к единым механизмам взаимодействия. Каждая подсистема должна научиться работать с данными от всех других, несмотря на то, что источники этих показателей могут быть совершенно разнородными. <br> В то же время разработчикам необходимо повышать юзабилити. Важно избежать избыточности информации, которую выдает система. В противном случае мы вернемся на один из начальных этапов, когда, например, в видеосистемах операторы осуществляли поиск нужного объекта или события, просматривая огромные массивы видеоархива, только речь будет идти об информации, полученной в результате работы десятков подсистем. Таким образом, система должна научиться понимать простые по формулировке запросы и выдавать скомпонованную информацию. <br> Вместе с расширением сфер анализа систем безопасности необходимо наращивать компетенции специалистов, занимающихся их установкой и эксплуатацией.  <br>   <br> <b>Облачные технологии в малых и средних видеосистемах </b><br> В сегменте малых и средних систем видеонаблюдения будет совершаться переход к использованию облачной модели. Также станет популярна видеоаналитика в облаке , когда пользователь сможет взять в аренду интересующий алгоритм анализа. Надо признать: несмотря на то, что о VSaaS много говорят и пишут, популярность данной услуги сегодня не так высока, как предполагали аналитики. Вместе с тем рост пропускной способности каналов связи, повышение надежности передачи и хранения данных дают основание прогнозировать рост популярности облачной модели. <br> Наряду с решением задач обеспечения безопасности в системах среднего масштаба будут решаться задачи управления, повышения эффективности бизнес-процессов и качества обслуживания клиентов. Эволюция работы подобных систем будет идти в ногу с ростом процессорных мощностей вычислительного оборудования и видеокамер. Многие направления, такие как Big Data, распределенные вычисления, дополненная реальность, которые сейчас несколько обособлены, будут со временем объединяться и использоваться в подобных системах. <br> Возможно, сейчас все это кажется фантастикой. Но и то, что казалось недостижимым 20--30 лет назад, сейчас стало нашей реальностью. То же самое произойдет со многими вещами, которые сегодня кажутся фантастическими. А нам нужно просто идти вперед, внедрять новые идеи и инновации и вместе формировать все более развитые системы. <br> </div> <br>

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность