Не все об этом помнят, но именно компания Seagate в 2006-м году создала первый в мире накопитель, предназначенный специально для систем видеонаблюдения. С тех пор свою экспертизу на этом рынке мы активно углубляем. И сегодня как раз о нём хотим поговорить. Куда всё движется? Какие устройства интересуют заказчиков? В каких сегментах самый высокий спрос и какие технологии являются приоритетными? Об этом и многом другом – в нашем материале. Заодно вкратце затронем тему жёстких дисков для видеонаблюдения и расскажем, что же именно отличает их от обычных HDD.

О себе

Здравствуй, Хабр! Меня зовут Павел, я работаю техническим директором в компании, занимающейся производством IoT устройств. Производим много чего — начиная от контроллеров для умных домов, заканчивая умными приборами учёта на своём запатентованном протоколе сенсорных сетей.

Также исполняют обязанности генерального директора ит-компании. В прошлом полуфиналист ЧМ по программированию ACM ICPC.

Мотивация

Пишу я это статью потому, что наша команда убила около месяца на поиск решения (ещё недели две на реализацию и написание тестов) для хранения и эффективного поиска распознанных лиц в базе данных, с целью сэкономить время вам в ваших проектах. Спойлер: ничего готового вроде классного плагина для существующей СУБД не нашли, а сроки полыхали, по этому написали свою СУБД именно для этой задачи (хранения огромного количества эмбендингов лиц). Моя статья ни в коем случае не претендует на звание исчерпывающего руководства, но, я надеюсь, что она даст точку старта для дальнейшего изучения и развития наших мыслей.

Эмбеддинг – это отображение из дискретного вектора категориальных признаков в непрерывный вектор с заранее заданной размерностью.

Обычно к таким поделкам возникает два вопроса: «как?» и «для чего?» Первому вопросу посвящена сама публикация, а на второй я отвечу сразу:

Этот проект я затеял для того, чтобы освоить робототехнику, начиная с Raspberry Pi и камеры. Как известно, один из лучших способов чему-нибудь научиться — это придумать себе техзадание и попытаться его выполнить, по ходу получая необходимые навыки.

На тот момент у меня еще не было светлых идей в области робототехники, поэтому я решил сделать исключительно фановый проект — робота-попрошайку. В итоге получился автономный робот на Raspberry Pi и ROS, использующий Movidius Neural Cumpute Stick для обнаружения лиц. Он бродит по помещению, ищет людей, и трясет перед ними банкой. Вот как выглядит этот робот:

Фото из открытых источников

Массовые скопления людей создают проблемы в самых разных областях (ритейл, госслужбы, банки, застройщики). Заказчикам необходимо объединять и мониторить информацию о количестве людей во множестве мест: в офисах обслуживания, административных помещениях, на строительных площадках и т. д.

Задачи подсчета людей имеют готовые решения, например применение камер со встроенной аналитикой. Однако во многих случаях важно использовать большое количество камер, ранее уже установленных в разных отделениях. Кроме того, решение, учитывающее специфику конкретного заказчика, окажется для него более качественным.

Нас зовут Татьяна Воронова и Эльвира Дяминова, мы занимаемся анализом данных в компании Center 2M. Хотя тема кажется наиболее простой из того, что сейчас рассматривается в задачах компьютерного зрения, даже в этой задаче, когда дело доходит до практики (внедрения), приходится решать много сложных и нетривиальных подзадач. Цель нашей статьи – показать сложности и основные подходы к задачам компьютерного зрения на примере решения одной из базовых задач. Для последующих материалов мы хотим привлечь коллег: девопса, инженера, руководителей проектов по видеоаналитике, чтобы они рассказали про задействованные вычислительные ресурсы, замеры скорости, нюансы общения с заказчиками и проектные истории внедрения. Мы же остановимся на некоторых использовавшихся методах анализа данных.

Открытое сообщество энтузиастов сферы hardware опубликовало первый выпуск подкаста для всех, кто неравнодушен к отрасли электроники — инженеров и руководителей. Видеоверсия вышла на ютуб-канале Hardware Ecosystem, а на платформах Spotify и Apple Podcasts появилась аудиозапись.

В этом посте мы расскажем о том, как решали задачу определения факта курения посредством объектовой видеоаналитики на Intel NUC. На входе – видеопотоки с камер видеонаблюдения, которые декодируются, нарезаются на вычислителе на фреймы, а далее каждый фрейм (с учетом делителя кадровой частоты) отдается нейронной сети, которая детектирует наличие факта курения и возвращает вероятность события.

Хочу поделиться с вами итогами нашей образовательной программы для вузов «IT Академия Samsung» по Интернету вещей. Ежегодный межвузовский финал конкурса проектов в области Интернета вещей является кульминацией учебного года и проводился уже во второй раз. Всего представили 12 проектов в номинациях «Исследование» и «Бизнес и общество». Приятно отметить, что учебный курс «IT Академии» и конкурс на выходе дают проекты, практически применимые в реальной жизни.

В этом году в финале участвовали проекты студентов из 7 ведущих университетов России. Превосходный результат продемонстрировали студенты ЮурГУ (Челябинск), все основные награды уехали туда. Традиционно высокий уровень показали ребята из МФТИ и МИРЭА (вуз-победитель прошлого года и самый многочисленный выпуск по количеству студентов). И наконец, проекты студентов из НГТУ (Новосибирск) были также отмечены по итогам. Среди других финалистов: студенты из ВШЭ, СПбГУ, ТУСУР (Томск).

*и не только ее

Привет Хабр! Ну что ж, такова наша суровая реальность — новости про коронавирус валят как из рога изобилия, в большинстве стран рекомендовано сидеть дома, а множество площадок (и рассылки от них) напичканы чудодейственными советами о том, как организовать рабочие процессы в домашней обстановке. И сколько всё это продлится непонятно — свет в конце тоннеля пока не виден. Всё больше людей работает из дома, ведь #домалучше.


По такому случаю мы решили организовать для всех вас конкурс рабочих мест — добро пожаловать под кат, правила предельно просты.

Должен признаться – мне нравится разрабатывать LED-драйверы. Видимо есть что-то особенное в том, чтобы создавать свет, какая-то магия. Пусть продолжаются споры про вредность так называемого «синего пика», пускай в магазине мы всё ещё можем купить ужасные светодиодные лампочки с пульсацией 100%, тем не менее, разработать хороший LED-драйвер – отличная задача. Впрочем, это лирика и пора перейти к теме.



Решил написать статью про одну из своих разработок – компактный LED-драйвер с весьма интересными характеристиками, однако, занудство перфекционизм не даёт этого сделать без преамбулы, откуда же взялись требования, которые будут применяться при разработке. Если копнуть поглубже, возникает порядочно нюансов и думаю, многие разделяют известный принцип «суть в деталях» (и это не только про электронные компоненты).

Такие мысли подтолкнули меня к написанию этой статьи-экскурса в мир ГОСТов.

Итак, если вас интересуют требования к светодиодному оборудованию, а также рекомендации по сертификации CE – добро пожаловать под кат.

Часть первая. Конфликт

Среда, 4 марта 2020, полдень

Я отдыхаю дома. Звонит наш техдир Рома:
— Миша, когда ты будешь на работе?
— Я решил сегодня остаться дома.
— Хорошо, я передам руководству
— По ТК есть норма, что если 15 дней задержка, то можно не выходить
(на тот момент я не видел зарплаты больше месяца)
— Да, я знаю
Рома перезванивает мне через 15 мин:
— Во сколько ты можешь приехать за зарплатой?
— Давай уже завтра, как обычно
— Хорошо, тогда до завтра

Как все начиналось

Эта история началась 15 лет назад. Работая программистом в столице, я накапливал деньги и увольнялся, чтобы потом создавать собственные проекты. Для экономии средств уезжал домой, в небольшой родной город, где работал над сайтом для студентов, программой для торговли, играми для мобильных телефонов. Но из-за отсутствия опыта ведения бизнеса это не приносило дохода, и вскоре проекты закрывались. Приходилось снова ехать в столицу и устраиваться на работу. Эта история повторилась несколько раз.

Когда у меня в очередной раз закончились деньги, наступил кризис. Я не смог найти работу, ситуация стала критической. Пришло время посмотреть на все вещи трезвым взглядом. Нужно было честно признаться себе, что я не знаю, какие ниши выбрать для бизнеса. Создавать проекты, которые просто нравятся, — путь в никуда.

По данным исследований DISCOVERY Research Group среднегодовой темп роста IP-телефонии в России составляет 30%. Предположительно рынок IP-телефонии в России к 2021 году вырастет до 14,2 млрд. Как видите, рост довольно серьезный.

С развитием услуг IP-телефонии растет и рынок VoIP оборудования. И для каждой компании важно, чтобы оборудование было удобным в использовании и работало стабильно.

Статья рассказывает о том, какие виды конечного VoIP оборудования существуют, плюсы-минусы каждого вида, и какие более стабильны в работе. Информация из статьи поможет компаниям, системным администраторам, руководителям, директорам и другим пользователям, кто решил подключить себе IP-телефонию, выбрать для себя правильную категорию VoIP оборудования.

А также, в конце статьи бонус: краткий рекомендательный обзор конкретных моделей оборудования из собственного опыта.