Тезис № 5: Пресловутая видеоаналитика

Уж сколько раз твердили миру, что видеоаналитика – это следующая ступень в развитии видеонаблюдения. Я до сих пор в это верю. Достойное ПО для обработки метаданных, приходящих с камер со встроенной видеоаналитикой, – это новый вызов и обширное окно возможностей для производителей VMS. Есть еще направление развития – видеоаналитика, встроенная в VMS, но в данном случае мешают многие аппаратные ограничения (например, ограничение мощности процессоров, пропускной возможности каналов связи…). В целом, уверен, будущее VMS – прекрасно и безоблачно, особенно для тех производителей, которые предвосхитят все рыночные тренды и продадут (или подарят) потребителю именно то ПО, которое потребуется ему в будущем.

Лев Кабанов: Видеоаналитика, алгоритмы сжатия, новые яркие названия продуктов, красивые упаковочные коробочки, громкие PR-акции – все это имеет смысл только в том случае, если это реально востребовано потребителями. Наверное, кому-то действительно нужна видеоаналитика в системах видеонаблюдения для решения совершенно конкретных задач.

А кому-то – нет. Рынок систем видеонаблюдения все больше сегментируется, появляются четкие группы потребителей со своими потребностями и нуждами. Делать продукт для всех сегментов сразу – идея хорошая, но трудно реализуемая. Если разработчики видеоаналитики будут формулировать четкое и ясное предложение в адрес нужного сегмента потребителей – их ждет несомненный успех.

Геннадий Нагибин: Много-много лет назад, когда мир еще не знал, что такое видеоаналитика, существовала научная дисциплина, которая называлась "компьютерное зрение". Эта дисциплина существует и сейчас, успешно развивается и совершенно не зависит от такого направления, как видеонаблюдение. Охранное видеонаблюдение предполагает оперативный анализ видеоинформации. При увеличении количества камер, возрастающий человеческий фактор начинает существенно снижать безопасность охраняемого объекта. Возникает необходимость автоматизации процесса анализа видеоконтента.

Технологии компьютерного зрения начинают проникать в системы видеонаблюдения. Появляется видеоаналитика – попытка решить проблему автоматизации систем видеонаблюдения при помощи технологий компьютерного зрения. Видеодетектор движения – первая ласточка. С тех пор технологии компьютерного зрения все глубже и глубже проникают в системы видеонаблюдения. Однако действительно надежных решений в области видеоанализа немного. Связано это в основном с тем, что эффективность алгоритма зависит от условий применения, которые должны соответствовать условиям, для которых алгоритм разрабатывался, а также от полноты их реализации. Если вопрос полноты реализации алгоритма может быть решен чисто технически, то обеспечить полное соответствие условий применения системы видеонаблюдения условиям, для которых алгоритм разработан и оптимизирован, практически невозможно. Положение усугубляется отсутствием приемлемых тестовых процедур для сравнительного анализа приложений видеоаналитики. Эффективная видеоаналитика, встроенная в видеокамеру сегодня, – элемент роскоши. Увеличение производительности аппаратной части видеокамер и систем видеонаблюдения будет способствовать более полной реализации алгоритмов видеоанализа и, что существенно, расширению условий применяемости алгоритмов, при которых сохраняется достаточная эффективность их работы. Так что наше будущее прекрасно и безоблачно.

Николай Птицын: Технологии видеоаналитики идут в ногу с ИТ-индустрией. Проблема видеоаналитики – невероятно завышенные ожидания потребителей, подкрепленные постоянными преувеличениями ее возможностей со стороны разработчиков и системных интеграторов. В России возник порочный круг: госсектор требует невозможных продуктов, а поставщики не могут честно представить продукты, иначе обманут другие. Безусловно, современное VMS должно не только интегрировать видеоаналитику на борту камеры или энкодера, но и обеспечить высокоуровневую обработку собранных данных. При этом серверная видеоаналитика не заменяет, а существенно дополняет встроенную видеоаналитику. Примером видеоаналитики, распределенной между камерой и сервером, может быть многокамерное сопровождение людей с возможностью анализа их траекторий движения на карте в реальном масштабе времени.

Не согласен с утверждением, что "будущее VMS – прекрасно и безоблачно". Наоборот, на международной арене мы уже видим сильнейшую конкуренцию, "ценовые войны" (см. выше про бесплатное VMS), обилие предложений при их плохой различимости. Укрепление стандарта ONVIF только усилит данную тенденцию. Ожидаемые последствия – уход наиболее слабых игроков и передел рынка.

Вадим Чударев: Да, видеоаналитика, встроенная в телекамеру, – это круто. Телекамера, которая не загружает сеть, когда не требуется передавать ничего интересного, но передающая эту информацию, когда ее интеллект принимает такое решение. Возникает вопрос, а насколько данный интеллект может соответствовать нашим ожиданиям? Мне кажется, вопрос остается открытым. Сказать этого никто не может. Да, есть проверенные решения по дорожному движению, пропавшим и оставленным вещам, но все это нам показывается при наличии хорошего освещения. Каков должен быть контраст и какова площадь объекта, чтобы он был обнаружен с определенной вероятностью, не говорит никто. А уж про вероятность ложных тревог – это вообще нереально.

Я вынужден повториться, но на III форуме Allover-IP нам представляли IP-камеру, которая может обнаруживать нарушителя на любом расстоянии и при любых погодных условиях. Что здравомыслящий человек может сказать об этой телекамере?

Впрочем, если, как уже говорилось, системы телевизионного наблюдения служат вам игрушкой – нет проблем. Но учтите, что профессионалы говорят примерно следующее: "Что ты нам объясняешь, что не было записи, потому что ничего не случилось. Ты нам покажи запись, что ничего не случилось". И мне кажется, что в их словах очень много истины. Существует и второй момент. Мы запихиваем в телекамеру дополнительные мозги и вычислительные мощности. Мы увеличиваем ее энергопотребление, мы ухудшаем тепловой режим и боремся с этим. Стоимость телекамеры возрастает в разы. И мы принимаем решение ставить ее там, где нам нужны все ее интеллектуальные возможности – на улице. Хорошо, когда эта улица внутри высокого забора, а сами телекамеры спрятаны под бетонный козырек. А когда эти телекамеры открыты всем ветрам? И посчитайте, сколько вы потеряете в случае хорошей грозы, от которой не спасет никакая грозозащита. И сколько вы потеряете, если найдется деятель, который решит, что ему эти камеры нужней, чем вам. И сколько вы потеряете, если на эти телекамеры наткнется толпа скучающих подростков. Может быть, дешевле сделать хорошую сеть и поставить второй компьютер, чтобы распараллелить вычисления?

Дмитрий Шелестов: Поддержка встроенных в IP-камеры видеодетекторов уже стала насущной необходимостью для VMS. Это удобно с точки зрения оптимизации вычислительных ресурсов, кроме того, что тоже немаловажно, детекторы на камере работают с видеопотоком, который не проходил компрессию и последующую декомпрессию, то есть они работают с видео более высокого качества, чем детекторы на сервере. С другой стороны, все еще широко используются аналоговые камеры, в которых никакой видеоаналитики нет, а производительность процессоров для ПК постоянно повышается. Поэтому сбрасывать со счетов видеоаналитику на сервере пока рано. Наиболее разумно поддерживать оба направления.

Хочется подчеркнуть, что мы тоже предполагаем бурное развитие видеоаналитики и стараемся содействовать этому процессу. Одна из новейших разработок в этой области – поиск видеозаписей в архиве по параметрам, которые пользователь задает непосредственно в момент поиска. Такая "ретроспективная видеоаналитика" позволяет обеспечить ряд преимуществ. Одно из важнейших – это то, что параметры, по которым ищется событие в видеоархиве, задаются уже тогда, когда это событие произошло, и у пользователя может быть дополнительная информация, которая позволит задать данные параметры поиска наиболее точно. Проще говоря, если мы настраиваем видеодетектор заранее, например проводим в кадре некую линию и ведем запись в архив только в том случае, когда движущийся объект пересекает эту линию, то мы не сохраняем информацию о любой активности в кадре, при которой данная линия не пересекается. Если же мы ищем запись с пересечением линии в уже имеющемся архиве, то, во-первых, мы уже можем знать, как лучше всего провести линию, чтобы найти именно нужное нам событие, и, во-вторых, мы можем провести несколько таких линий и произвести поиск несколько раз, за счет чего заметно возрастает его надежность. А благодаря тому, что поиск ведется по уже записанным в архив метаданным, работает такая система очень быстро.

Выводы

Хочется поблагодарить многоуважаемых экспертов за высказанные мнения. Отрадно не только то, что многие из представленных автором тезисов нашли поддержку, но и то, что эксперты расширили и углубили озвученные идеи, обратили внимание на те детали, в которых, как известно, скрывается истина.

Дата добавления: 2015-10-21