Функционал искусственного интеллекта (ИИ) постоянно расширяется, и теперь системы умной безопасности научились анализировать видеоданные в реальном времени, расширив привычные нам рамки видеонаблюдения с использованием стационарных средств. Похоже, что развитие ИИ и видеонаблюдения позволят осуществлять еще более глубокое извлечение уникальной информации из видеозаписей систем безопасности. По мере того, как в мире увеличивается количество постоянно включенных систем, вычисления непосредственно на первичном устройстве захвата видео – камере – будут играть все более важную роль в выделении, сборе и анализе данных в высоком разрешении. Поэтому представляется возможным выделить ряд основных трендов, появление которые вызвано такими изменениями.
Когда речь заходит о технологиях обеспечения безопасности, едва ли стоит сомневаться, что совсем скоро разговор перейдет на камеры наблюдения. Прежде всего такие системы использовались для потоковой передачи видеоизображения от стационарной камеры наблюдения в некий центральный пункт безопасности, где это видео либо просматривалось в режиме реального времени, либо записывалось для будущего использования. Именно так функционирование стандартной системы безопасности понимает большинство людей, но сейчас, благодаря развитию ИИ, эволюция смарт-камер также не стоит на месте.
При поддержке ИИ камера перестала быть простым неподвижным устройством с линзами, от нее требуется нечто большее – распознавание шаблонов и сосредоточение внимания на определенных зонах или движениях. Камеры, с помощью которых раньше ловили магазинных воров после совершения ими противоправного действия, теперь могут распознать магазинную кражу в реальном времени. Эти устройства также могут использоваться для анализа привычек покупателей, например, какие типы покупателей заходят в торговую точку, и в какие отделы они идут? Получая новые инсайты о привычках клиентов, магазины формируют массив информации, на основании которой они могут сделать процесс совершения покупок еще более приятным и доходным.
Однако для реализации этой функции смарт-камеры видеонаблюдения должны быть оснащены функциями интеллектуальной обработки и хранения данных на самом устройстве. Кроме того, мир камер не ограничивается уже упомянутыми камерами видеонаблюдения, существует множество других разновидностей: нательные видеокамеры, автомобильные видеорегистраторы, новые IoT-устройства и датчики. Современные видеоданные настолько богаты информацией, что при ее анализе много ценной информации можно извлечь в реальном времени, а не после событий.
По мере принятия облачных технологий компании и организации рассматривали платформы как место централизованного хранения больших данных. Однако недавно этот тренд был поставлен под сомнение. Функция обработки данных переводится из облака непосредственно на первичные устройства захвата видео. Такому изменению предпочтений есть только одна причина – задержка сетевого отклика.
При распознавании образов в реальном времени задержка играет огромную роль. Камерам очень сложно самостоятельно обрабатывать видео для систем обеспечения безопасности, записываемое круглые сутки в формате 4K, его приходится оправлять в централизованный ЦОД, находящийся на расстоянии нескольких сотен километров. Если речь идет, например, об обеспечении общественной безопасности, анализ данных должен успевать за высокой динамикой развития ситуации, а значит проводиться оперативно и своевременно. При хранении релевантных данных непосредственно на камерах ИИ может гораздо быстрее формировать логические выводы. За счет этого жизнь в наших сообществах может стать безопаснее, операции выполняться более эффективно, а инфраструктура становиться умнее.
На предприятиях всегда кипит бурная деятельность. Раньше это означало, что много различных составных частей работают отдельно друг от друга. Теперь же, благодаря развитию технологии интернета вещей, элементы взаимосвязаны и часто работают сообща. От этапа разработки до конвейерной линии, включая все промежуточные звенья, – все компоненты умного предприятия строятся на базе ИИ и IoT. А это значит, что и система безопасности тоже.
На современном производстве должна быть система видеонаблюдения, которая видит все вокруг в высоком разрешении и может следить за всеми рабочими процессами. В дополнение к вполне классическим задачам по обеспечению безопасности смарт-камеры могут помочь в анализе эффективности работы склада и функционирования производственной линии. Но реализация этих дополнительных технологических задач требует доступа к данным 24 часа в сутки и 7 дней в неделю, в связи с чем важнейшей задачей становится обеспечение хранения такого объема информации.
Эффективность приложений и функций с элементами ИИ, таких как распознавание образов, зависит от возможности обеспечить сверхвысокую четкость изображения, например, в разрешении 4K, которое также называют Ultra High Definition (UHD). Данные с таким высоким уровнем детализации серьезно влияют на функционал хранилища – его емкость, скорость записи и пропускную способность сети. В сравнении с HD, 4K требует гораздо больше места в СХД, не говоря уже о формате 8K, приход которого не за горами.
Не секрет, что в 4K-видео в четыре раза больше пикселей, чем в HD. Более того, видео, отвечающее стандартам 4K, поддерживает 8, 10 и 12 бит на канал, а значит глубина цвета равна 24-, 30- или 36-битам на пиксель. Тот же принцип работает и для HD – больше цветов с 24 битами или меньше цветов с качеством цветопередачи 10 или 12 бит на пиксель. В общей сложности разница в количестве бит между видео в 4K и 1080 может составлять до 5,7 раза в пользу 4K. Более тяжелые видеофайлы, полученные как при производстве видеопродукции, так от систем видеонаблюдения, ставят новые задачи перед инфраструктурой хранения данных. Поэтому при переходе на умные системы безопасности инвестиции в инфраструктуру хранения данных становятся одним из ключевых вопросов, которые надо решать.
Независимо от того, какой тип соединения заложен на этапе разработки, слабый канал или сверхбыстрое соединение 5G, большинство решений для умных систем безопасности должны работать круглосуточно и каждый день (принцип 24/7), независимо от окружающей обстановки. Конечно, время от времени случаются отказы базового оборудования и ПО. В таких случаях очень важно иметь отказоустойчивую систему, которая обеспечит продолжение операций или восстановление данных после отказа, включая все компоненты: управление трафиком, датчики, данные с камер и тому подобное.
Представим себе больницу, оборудованную десятками, а может и сотнями, камер, подсоединенных к центральному записывающему устройству по IP. Если Ethernet упадет, видеосигнал пропадет вместе с ней. Тогда охрана и безопасность пациентов и сотрудников больницы окажутся под серьезной угрозой. Именно по этой причине в камерах используются карты памяти microSD, обеспечивающие непрерывную запись. Программное обеспечение на базе ИИ впоследствии «вклеит» отсутствующие отрывки видеозаписей в базу, скопировав их с карт памяти, и материал будет представлен в правильном хронологическом порядке и без пробелов.
Встроенный контроль стал важнейшим инструментом для обеспечения более продолжительного периода работоспособности, перевода технического обслуживания от устранения к профилактике и повышения эффективности многих систем. Любая система, от умного предприятия до корпоративного приложения, может целиком выйти из строя из-за отказа всего лишь одного компонента. Так, например, из-за неисправного вентилятора может сломаться жесткий диск, потому что температура внутри него превысила любые допустимые пределы. Разработка умной платформы для мониторинга исправности устройства позволит создавать системы, способные не реагировать на события, а предупреждать их. В этой связи компаниям следует рассмотреть возможность инвестировать в жесткие диски с функцией автономного мониторинга определенных параметров, включая температуру, это поможет администраторам реагировать мгновенно – до того, как под угрозой окажется надежность.
Традиционные стационарные камеры наблюдения хорошо нам послужили, но у них есть свои недостатки. Современные умные системы безопасности неотделимы от ИИ и вычислений непосредственно на первичном устройстве захвата видео, и эта синергия поможет в постоянном режиме обеспечить регистрацию видео в высоком разрешении, гарантируя безопасность людей 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Рассмотренные тренды повышают планку требований и важность контроля состояния безопасности, что в свою очередь означает аналогичное повышение требований к поддержке инфраструктуры хранения данных, включая возможность проактивно управлять ею для поддержания бесперебойной работы. Компаниям останется лишь убедиться, что у их СХД подходят для реализации таких решений.
Стандартные камеры видеонаблюдения останутся в прошлом
Когда речь заходит о технологиях обеспечения безопасности, едва ли стоит сомневаться, что совсем скоро разговор перейдет на камеры наблюдения. Прежде всего такие системы использовались для потоковой передачи видеоизображения от стационарной камеры наблюдения в некий центральный пункт безопасности, где это видео либо просматривалось в режиме реального времени, либо записывалось для будущего использования. Именно так функционирование стандартной системы безопасности понимает большинство людей, но сейчас, благодаря развитию ИИ, эволюция смарт-камер также не стоит на месте.
При поддержке ИИ камера перестала быть простым неподвижным устройством с линзами, от нее требуется нечто большее – распознавание шаблонов и сосредоточение внимания на определенных зонах или движениях. Камеры, с помощью которых раньше ловили магазинных воров после совершения ими противоправного действия, теперь могут распознать магазинную кражу в реальном времени. Эти устройства также могут использоваться для анализа привычек покупателей, например, какие типы покупателей заходят в торговую точку, и в какие отделы они идут? Получая новые инсайты о привычках клиентов, магазины формируют массив информации, на основании которой они могут сделать процесс совершения покупок еще более приятным и доходным.
Однако для реализации этой функции смарт-камеры видеонаблюдения должны быть оснащены функциями интеллектуальной обработки и хранения данных на самом устройстве. Кроме того, мир камер не ограничивается уже упомянутыми камерами видеонаблюдения, существует множество других разновидностей: нательные видеокамеры, автомобильные видеорегистраторы, новые IoT-устройства и датчики. Современные видеоданные настолько богаты информацией, что при ее анализе много ценной информации можно извлечь в реальном времени, а не после событий.
Вычисления непосредственно на камерах и умные системы безопасности
По мере принятия облачных технологий компании и организации рассматривали платформы как место централизованного хранения больших данных. Однако недавно этот тренд был поставлен под сомнение. Функция обработки данных переводится из облака непосредственно на первичные устройства захвата видео. Такому изменению предпочтений есть только одна причина – задержка сетевого отклика.
При распознавании образов в реальном времени задержка играет огромную роль. Камерам очень сложно самостоятельно обрабатывать видео для систем обеспечения безопасности, записываемое круглые сутки в формате 4K, его приходится оправлять в централизованный ЦОД, находящийся на расстоянии нескольких сотен километров. Если речь идет, например, об обеспечении общественной безопасности, анализ данных должен успевать за высокой динамикой развития ситуации, а значит проводиться оперативно и своевременно. При хранении релевантных данных непосредственно на камерах ИИ может гораздо быстрее формировать логические выводы. За счет этого жизнь в наших сообществах может стать безопаснее, операции выполняться более эффективно, а инфраструктура становиться умнее.
Умное наблюдение на умном предприятии
На предприятиях всегда кипит бурная деятельность. Раньше это означало, что много различных составных частей работают отдельно друг от друга. Теперь же, благодаря развитию технологии интернета вещей, элементы взаимосвязаны и часто работают сообща. От этапа разработки до конвейерной линии, включая все промежуточные звенья, – все компоненты умного предприятия строятся на базе ИИ и IoT. А это значит, что и система безопасности тоже.
На современном производстве должна быть система видеонаблюдения, которая видит все вокруг в высоком разрешении и может следить за всеми рабочими процессами. В дополнение к вполне классическим задачам по обеспечению безопасности смарт-камеры могут помочь в анализе эффективности работы склада и функционирования производственной линии. Но реализация этих дополнительных технологических задач требует доступа к данным 24 часа в сутки и 7 дней в неделю, в связи с чем важнейшей задачей становится обеспечение хранения такого объема информации.
Ultra HD и хранилище
Эффективность приложений и функций с элементами ИИ, таких как распознавание образов, зависит от возможности обеспечить сверхвысокую четкость изображения, например, в разрешении 4K, которое также называют Ultra High Definition (UHD). Данные с таким высоким уровнем детализации серьезно влияют на функционал хранилища – его емкость, скорость записи и пропускную способность сети. В сравнении с HD, 4K требует гораздо больше места в СХД, не говоря уже о формате 8K, приход которого не за горами.
Не секрет, что в 4K-видео в четыре раза больше пикселей, чем в HD. Более того, видео, отвечающее стандартам 4K, поддерживает 8, 10 и 12 бит на канал, а значит глубина цвета равна 24-, 30- или 36-битам на пиксель. Тот же принцип работает и для HD – больше цветов с 24 битами или меньше цветов с качеством цветопередачи 10 или 12 бит на пиксель. В общей сложности разница в количестве бит между видео в 4K и 1080 может составлять до 5,7 раза в пользу 4K. Более тяжелые видеофайлы, полученные как при производстве видеопродукции, так от систем видеонаблюдения, ставят новые задачи перед инфраструктурой хранения данных. Поэтому при переходе на умные системы безопасности инвестиции в инфраструктуру хранения данных становятся одним из ключевых вопросов, которые надо решать.
Постоянный выход в сеть
Независимо от того, какой тип соединения заложен на этапе разработки, слабый канал или сверхбыстрое соединение 5G, большинство решений для умных систем безопасности должны работать круглосуточно и каждый день (принцип 24/7), независимо от окружающей обстановки. Конечно, время от времени случаются отказы базового оборудования и ПО. В таких случаях очень важно иметь отказоустойчивую систему, которая обеспечит продолжение операций или восстановление данных после отказа, включая все компоненты: управление трафиком, датчики, данные с камер и тому подобное.
Представим себе больницу, оборудованную десятками, а может и сотнями, камер, подсоединенных к центральному записывающему устройству по IP. Если Ethernet упадет, видеосигнал пропадет вместе с ней. Тогда охрана и безопасность пациентов и сотрудников больницы окажутся под серьезной угрозой. Именно по этой причине в камерах используются карты памяти microSD, обеспечивающие непрерывную запись. Программное обеспечение на базе ИИ впоследствии «вклеит» отсутствующие отрывки видеозаписей в базу, скопировав их с карт памяти, и материал будет представлен в правильном хронологическом порядке и без пробелов.
Продвинутая аналитика устройств
Встроенный контроль стал важнейшим инструментом для обеспечения более продолжительного периода работоспособности, перевода технического обслуживания от устранения к профилактике и повышения эффективности многих систем. Любая система, от умного предприятия до корпоративного приложения, может целиком выйти из строя из-за отказа всего лишь одного компонента. Так, например, из-за неисправного вентилятора может сломаться жесткий диск, потому что температура внутри него превысила любые допустимые пределы. Разработка умной платформы для мониторинга исправности устройства позволит создавать системы, способные не реагировать на события, а предупреждать их. В этой связи компаниям следует рассмотреть возможность инвестировать в жесткие диски с функцией автономного мониторинга определенных параметров, включая температуру, это поможет администраторам реагировать мгновенно – до того, как под угрозой окажется надежность.
Традиционные стационарные камеры наблюдения хорошо нам послужили, но у них есть свои недостатки. Современные умные системы безопасности неотделимы от ИИ и вычислений непосредственно на первичном устройстве захвата видео, и эта синергия поможет в постоянном режиме обеспечить регистрацию видео в высоком разрешении, гарантируя безопасность людей 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Рассмотренные тренды повышают планку требований и важность контроля состояния безопасности, что в свою очередь означает аналогичное повышение требований к поддержке инфраструктуры хранения данных, включая возможность проактивно управлять ею для поддержания бесперебойной работы. Компаниям останется лишь убедиться, что у их СХД подходят для реализации таких решений.
