С развитием искусственного интеллекта (ИИ) системы видеонаблюдения становятся умнее, эффективнее и доступнее. Они не только фиксируют происходящее, но и анализируют данные, предупреждая угрозы до их возникновения. В этой статье мы рассмотрим ключевые тренды, преимущества ИИ в безопасности и реальные примеры его применения.
Тренды в видеонаблюдении: что меняет ИИ
1. Распознавание лиц
Современные системы видеонаблюдения с ИИ способны идентифицировать лица с высокой точностью. Это позволяет не только находить подозреваемых, но и контролировать доступ в помещения. Например, в офисах такие системы могут автоматически открывать двери для сотрудников и блокировать вход для посторонних.
Системы видеонаблюдения с распознаванием лиц
Практически все современные бренды так или иначе используют и внедряют в своё оборудование системы распознавания лиц. Ниже перечисляем некоторые примеры и названия технологий производителей видеонаблюдения.
- Hikvision (DeepinView и DarkFighter)
Hikvision предлагает камеры и системы видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, которые используют алгоритмы глубокого обучения (Deep Learning). Эти системы способны идентифицировать лица в реальном времени, даже в условиях низкой освещенности. - Dahua Technology (SmartPSS и WizMind)
Dahua разрабатывает решения для распознавания лиц, которые используются в системах безопасности, контроля доступа и маркетинга. Их технологии позволяют анализировать возраст, пол, эмоции и покупательскую способность. - Axis Communications (AXIS Camera Station)
Axis предлагает камеры с поддержкой аналитики, включая распознавание лиц. Их системы интегрируются с программным обеспечением для управления видео и аналитики. - Avigilon (Avigilon Control Center и Appearance Search)
Avigilon использует технологии на основе ИИ для поиска и идентификации лиц в видеопотоке. Их система Appearance Search позволяет находить людей по внешним признакам. - IDIS (Face Recognition)
Южнокорейская компания IDIS предлагает решения для распознавания лиц, которые используются в системах безопасности и контроля доступа. - NEC (NeoFace)
NEC разрабатывает мощные системы распознавания лиц, которые используются в аэропортах, на стадионах и в других общественных местах. Их технология NeoFace считается одной из самых точных в мире.
Технологии, используемые в распознавании лиц
Какие бы качественные не были электронные компоненты — это просто железо без программного обеспечения. Основой любого интеллекта есть софт и вычислительные мощности ИИ. Ниже перечисляем основные технологии, которые используются в продуктах.
- Глубокое обучение (Deep Learning):
Алгоритмы на основе нейронных сетей, такие как сверхточные нейронные сети (CNN), используются для анализа и идентификации лиц. Эти алгоритмы обучаются на больших наборах данных, что позволяет им распознавать лица с высокой точностью. - Компьютерное зрение (Computer Vision):
Технологии компьютерного зрения позволяют системам анализировать изображения и видео, выделяя ключевые точки на лице (например, глаза, нос, рот) для создания уникального «отпечатка» лица. - Анализ признаков (Feature Extraction):
Системы выделяют уникальные характеристики лица, такие как расстояние между глазами, форма носа и контуры лица, чтобы создать цифровой шаблон. - Искусственный интеллект (AI):
ИИ используется для улучшения точности распознавания, адаптации к изменяющимся условиям (например, освещение, угол обзора) и минимизации ошибок. - Облачные вычисления:
Некоторые системы используют облачные платформы для обработки данных и хранения информации о лицах. Это позволяет масштабировать системы и обрабатывать большие объемы данных. - Edge-вычисления (Edge Computing):
Современные камеры могут выполнять обработку данных на устройстве (на «краю» сети), что снижает задержки и нагрузку на центральные серверы.
Применение систем распознавания лиц
- Контроль доступа:
Используется в офисах, аэропортах и на предприятиях для идентификации сотрудников и посетителей. - Безопасность:
Помогает находить подозреваемых или пропавших людей в общественных местах. - Розничная торговля:
Анализ поведения покупателей и персонализация рекламы. - Банковская сфера:
Идентификация клиентов для предотвращения мошенничества. - Транспорт:
Контроль пассажиров в аэропортах и на вокзалах.
Примеры использования
- Китай:
В Китае системы распознавания лиц активно используются для контроля за общественным порядком. Например, камеры Hikvision и Dahua установлены в городах для поиска преступников. - Аэропорты:
NEC NeoFace используется в аэропортах для ускорения процедуры регистрации и паспортного контроля. - Розничные сети:
Магазины используют системы распознавания лиц для анализа поведения покупателей и предотвращения краж.
Альфа Банк для примера строит цифровые офисы, которые называются фиджитал. Через аналитику они знают своего посетителя, частоту его посещения и система имеет возможность индивидуально делать уникальные торговые предложения для конкретного посетителя.
2. Аналитика поведения
Современные системы видеонаблюдения, оснащенные технологиями искусственного интеллекта (ИИ), способны не только распознавать лица, но и анализировать поведение людей в реальном времени. Это позволяет выявлять потенциально опасные или подозрительные ситуации, что значительно повышает уровень безопасности и помогает предотвращать преступления, такие как кражи, вандализм или террористические акты.
Как ИИ анализирует поведение людей?
- Обнаружение аномалий:
ИИ обучается на больших объемах данных, что позволяет ему понимать, что является «нормальным» поведением в конкретной обстановке. Если система замечает отклонения от нормы (например, человек долго стоит у входа или бегает по помещению), она помечает это как подозрительное действие. - Трекинг движения:
Система отслеживает траекторию движения людей, анализируя их маршруты. Например, если человек несколько раз обходит одно и то же место или оставляет предмет в зоне, где это не разрешено, система может отправить предупреждение. - Анализ жестов и поз:
ИИ способен распознавать агрессивные жесты, падение человека или другие нестандартные действия. Например, если человек поднимает руку с предметом, похожим на оружие, система может среагировать мгновенно. - Обнаружение оставленных предметов:
Если человек оставляет сумку, чемодан или другой предмет в общественном месте, система может определить это как потенциальную угрозу и уведомить оператора. - Прогнозирование поведения:
Некоторые системы используют предиктивную аналитику, чтобы предсказать возможные инциденты на основе анализа поведения людей. Например, если группа людей начинает вести себя агрессивно, система может предупредить о возможной драке.
Преимущества использования ИИ для анализа поведения
- Проактивность:
Системы с ИИ могут предотвращать инциденты до их возникновения, а не просто фиксировать их после факта. - Экономия времени:
Автоматизация анализа позволяет снизить нагрузку на операторов, которые больше не должны вручную просматривать часы видеозаписей. - Высокая точность:
Современные алгоритмы ИИ минимизируют количество ложных срабатываний, что делает системы более надежными. - Масштабируемость:
Такие системы могут работать с большим количеством камер одновременно, что делает их идеальными для крупных объектов.
Примеры технологий
- Hikvision (Behavior Analysis):
Камеры Hikvision могут анализировать поведение людей, например, обнаруживать скопления людей, драки или оставленные предметы. - Dahua Technology (Smart Behavior Analysis):
Dahua предлагает решения для обнаружения подозрительных действий, таких как бег, падение или проникновение в запрещенные зоны. - Avigilon (Unusual Motion Detection):
Avigilon использует ИИ для обнаружения необычных движений и поведения, которые могут указывать на потенциальную угрозу.
3. Облачные технологии
Облачные технологии кардинально изменили подход к организации систем видеонаблюдения, сделав их более гибкими, масштабируемыми и удобными в использовании. Благодаря облачным платформам владельцы бизнеса, службы безопасности и частные пользователи могут управлять своими системами видеонаблюдения удаленно, получать доступ к данным в реальном времени и хранить огромные объемы информации без необходимости в локальных серверах. Так же не нужно думать о видео регистраторе, главное организовать стабильный канал в интернет!
Преимущества облачных платформ для видеонаблюдения
- Удаленный доступ:
Облачные системы позволяют просматривать видео с камер из любой точки мира через интернет. Для этого достаточно иметь устройство (смартфон, планшет или компьютер) и доступ к облачной платформе. - Масштабируемость:
Облачные решения легко масштабируются. Вы можете добавлять новые камеры или увеличивать объем хранилища без необходимости приобретать дополнительное оборудование. - Хранение больших объемов данных:
Облачные платформы предоставляют практически неограниченные возможности для хранения видеозаписей. Это особенно важно для объектов, где требуется длительное хранение данных (например, для юридических или архивных целей). - Автоматические обновления:
Облачные системы регулярно обновляются, что обеспечивает их защиту от уязвимостей и доступ к новым функциям без необходимости ручного вмешательства. - Интеграция с другими системами:
Облачные платформы легко интегрируются с другими бизнес-системами, такими как контроль доступа, аналитика данных или IoT-устройства. - Экономия на оборудовании:
Использование облачных технологий снижает затраты на покупку и обслуживание локальных серверов и другого оборудования.
Как это работает?
- Запись видео:
Камеры видеонаблюдения передают данные в облачное хранилище через интернет. Видео может записываться непрерывно или по событию (например, при обнаружении движения). - Обработка данных:
Облачные платформы используют ИИ для анализа видео в реальном времени. Это может включать распознавание лиц, обнаружение подозрительного поведения или подсчет посетителей. - Хранение:
Видеозаписи хранятся в облаке, где они защищены от потери данных благодаря резервному копированию. - Доступ и управление:
Пользователи могут просматривать видео, управлять настройками камер и получать уведомления через мобильные приложения или веб-интерфейсы.
Примеры облачных платформ для видеонаблюдения
- Ivideon Server:
Российская платформа облачного хранения данных, включая трансляцию с камеры On-line. - Google Cloud Video Intelligence:
Платформа Google предлагает инструменты для анализа видео, включая распознавание объектов, лиц и действий. - Amazon Web Services (AWS) Panorama:
AWS предоставляет решения для обработки видео с помощью ИИ, включая интеграцию с камерами видеонаблюдения. - Microsoft Azure Video Analyzer:
Azure позволяет анализировать видео в реальном времени и интегрировать данные с другими бизнес-приложениями. - Hikvision Cloud (Hik-Connect):
Hikvision предлагает облачную платформу для удаленного доступа к камерам и управления системой видеонаблюдения. - Dahua Cloud (DMSS):
Dahua предоставляет мобильное приложение и облачную платформу для просмотра видео и управления камерами. - Arlo (облачные камеры):
Arlo специализируется на облачных камерах для дома и бизнеса, предлагая простые в использовании решения с удаленным доступом.
Так же Вы сможете самостоятельно организовать облачное хранилище используя специальный софт, например на базе Linux. Об этом мы писали в статье про Установка и настройка Shinobi CE
Мобильные приложения для управления видеонаблюдением
Современные облачные платформы часто сопровождаются мобильными приложениями, которые позволяют:
- Просматривать видео в реальном времени.
- Получать push-уведомления о событиях (движение, звук, подозрительное поведение).
- Управлять настройками камер (поворот, масштабирование, запись).
- Хранить и скачивать записи.
Примеры таких приложений:
Безопасность данных в облаке
Одним из ключевых аспектов облачных платформ является защита данных. Современные системы используют:
- Шифрование данных при передаче и хранении.
- Двухфакторную аутентификацию для доступа.
- Регулярное резервное копирование.
- Соответствие международным стандартам безопасности, таким как GDPR.
Экономическая выгода
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в системы видеонаблюдения не только значительно повышает уровень безопасности, но и приносит ощутимую экономическую выгоду. Благодаря автоматизации процессов и интеллектуальной аналитике, компании могут оптимизировать свои расходы, снижая зависимость от человеческого фактора и минимизируя убытки от преступлений. Ниже несколько примеров:
- Розничная торговля:
В магазинах ИИ помогает предотвращать кражи, что снижает убытки от «исчезновения» товаров. Кроме того, автоматизированный подсчет посетителей и анализ их поведения позволяют оптимизировать работу персонала. - Промышленные объекты:
На заводах и складах ИИ минимизирует необходимость в круглосуточном присутствии охранников, автоматически выявляя несанкционированный доступ или подозрительные действия. - Умные города:
В общественных местах ИИ помогает снижать затраты на содержание большого штата полиции и охранных служб, автоматически обнаруживая правонарушения.
Долгосрочные преимущества
- Снижение страховых взносов:
Компании, использующие системы видеонаблюдения с ИИ, могут получить скидки на страховку, так как такие системы значительно снижают риски. - Улучшение репутации:
Предотвращение инцидентов и обеспечение безопасности повышают доверие клиентов и партнеров, что положительно сказывается на имидже бизнеса.
Вывод
ИИ кардинально меняет подход к безопасности. Распознавание лиц, аналитика поведения и облачные технологии делают видеонаблюдение более эффективным и доступным. Реальные кейсы показывают, что такие системы не только предотвращают преступления, но и приносят значительную экономическую выгоду. Также облачные платформы делают видеонаблюдение более доступным, удобным и эффективным. Они позволяют бизнесу и частным пользователям гибко управлять своими системами, не привязываясь к конкретному месту. Благодаря интеграции с ИИ и мобильными приложениями, облачные системы видеонаблюдения становятся незаменимым инструментом для обеспечения безопасности и контроля в современном мире.
Будущее видеонаблюдения уже здесь, и оно умнее, чем вы думаете!
