VSaaS 2025: tecnología de CCTV del futuro

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En los √ļltimos 15 a√Īos, la videovigilancia ha cambiado mucho. Cambiamos de c√°maras anal√≥gicas a c√°maras digitales, la resoluci√≥n de las matrices aument√≥ significativamente, el ajuste autom√°tico del contraste y la iluminaci√≥n mejor√≥. Las c√°maras ahora est√°n configuradas en la nube: es f√°cil almacenar video y ejecutar m√≥dulos de an√°lisis de video all√≠.

El tama√Īo del mercado global de VSaaS est√° creciendo a una tasa del 22% anual y alcanzar√° los $ 6 mil millones para 2022. El ancho de banda de la red y los costos de tr√°fico siguen siendo una barrera, pero en los pr√≥ximos a√Īos, casi todos los sistemas cambiar√°n a soluciones en la nube. Hay varias razones para el dominio de las nubes, pero lo principal es que VSaaS es mucho m√°s que solo videovigilancia.

Muchos en la industria se preguntan qu√© cambios globales nos esperan en los pr√≥ximos 5-7 a√Īos. Lo m√°s probable es que los sistemas que nos son familiares ahora se ver√°n diferentes. Bas√°ndonos en algunas tendencias recientes, ahora podemos visualizar la imagen de las soluciones VSaaS en el futuro cercano.

An√°lisis de video y nuevos algoritmos.



Sistema de circuito cerrado de televisión creado por la empresa china SenseTime

La inexactitud de los algoritmos, los altos requisitos de hardware, el alto costo y la complejidad del uso final durante muchos a√Īos obstaculizaron el desarrollo de m√≥dulos anal√≠ticos. El entrenamiento de las redes neuronales fue inhibido por la calidad del video en s√≠. Lleg√≥ al punto de que algunas compa√Ī√≠as contrataron actores para grabar videos de entrenamiento con acciones ilegales.

Los nuevos métodos de aprendizaje profundo nos han permitido analizar datos de video más rápido y más barato que nunca. La analítica de video está disponible tanto en cámaras domésticas como comerciales. El servicio Ivideon, por ejemplo, ofrece un sistema de reconocimiento facial para empresas a un precio de 1.700 rublos por cámara.


Fuente

El reconocimiento facial es solo el comienzo. Ya estamos viendo los primeros resultados de combinar inteligencia artificial d√©bil (hasta ahora) con sistemas de videovigilancia. En el proyecto IC Realtime Ella, la IA se utiliza para el an√°lisis de flujo de video y la b√ļsqueda instant√°nea. Ella puede reconocer cientos de miles de consultas en un lenguaje natural, lo que permite a los usuarios buscar marcos con los objetos especificados: animales, personas con ropa de cierto color o incluso marcas individuales de autom√≥viles.

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En el art√≠culo "Un ojo en el cielo ", los investigadores describen un sistema en el que los datos de video de un quadrocopter son analizados por una red neuronal capacitada mediante el aprendizaje profundo para evaluar las posturas de las personas y compararlas con las posturas que los investigadores han designado como "violentas". Se incluyeron cinco poses en el proyecto: estrangulamiento, golpes y patadas, disparos y pu√Īaladas. Los cient√≠ficos esperan que el "ojo en el cielo" se use para identificar cr√≠menes en lugares p√ļblicos y en eventos importantes.

Aunque los m√©todos de aprendizaje profundo han ayudado a identificar a una persona en la secuencia de video, a√ļn es dif√≠cil dar un paso hacia los algoritmos "ideales". Por lo tanto, los sistemas que identifican a los delincuentes son tan imperfectos. Es dif√≠cil para el autom√≥vil entender qui√©n est√° frente a ella, un criminal o una persona amigable que acaba de decidir abrazar a un amigo. Por el momento, el sistema funciona con una precisi√≥n del 94% para determinar las posturas "violentas", pero mientras m√°s personas aparecen en el cuadro, menor es este indicador: la precisi√≥n disminuy√≥ al 79% al analizar las acciones de 10 personas.

El ritmo del progreso tecnol√≥gico no deja lugar a dudas: para 2025, la precisi√≥n se acercar√° al 100% en cualquier n√ļmero de personas en la multitud. Las oportunidades para reconocer acciones ilegales reducir√°n la cantidad de personal especial (polic√≠a, guardias de seguridad), nivelando significativamente el factor humano en relaci√≥n con el control de situaciones p√ļblicas complejas.

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Los algoritmos también ayudan a mejorar el trabajo de hardware incluso obsoleto. El equipo de científicos introdujo el algoritmo de "periscopia computacional", que permite que cualquier cámara IP literalmente "mire a la vuelta de la esquina". El algoritmo se basa en el análisis de sombras de objetos proyectadas en cualquier superficie.

Para obtener una imagen de un objeto ubicado alrededor de un √°ngulo, el algoritmo requiere una imagen de la superficie sobre la que cae la sombra del objeto. Por el momento, para "calcular" la imagen "desde la esquina", solo necesita una computadora normal que haga todos los c√°lculos necesarios en no m√°s de 48 segundos. Las computadoras de mayor potencia har√°n frente a esta tarea a√ļn m√°s r√°pido.

Acceso para varios dispositivos.



C√°mara de velocidad Nobelic 4225Z-ASD PTZ con zoom de 25x. Una de las c√°maras m√°s "potentes" en la tienda Ivideon

VSaaS proporciona acceso a imágenes de cámara y notificaciones de información desde computadoras y dispositivos móviles, pero lo más importante, combina diferentes tipos de equipos. Puede conectar cámaras IP, cámaras analógicas antiguas, cámaras térmicas, todo tipo de sensores a la nube. En este caso, las cámaras son estacionarias, a bordo de barcos, en camiones, incluso en drones.

Si bien muchos fabricantes est√°n tratando de hacer que sus c√°maras sean "m√°s inteligentes", las soluciones VSaaS le permiten "actualizar" cualquier c√°mara existente que solo requiera una conexi√≥n a Internet. Es por eso que estamos ayudando efectivamente a modernizar cualquier objeto de observaci√≥n. El due√Īo del negocio no gasta mucho dinero en crear un sistema desde cero. Las viejas c√°maras anal√≥gicas funcionan en conjunto con el equipo m√°s avanzado hasta la fecha: c√°maras 4K.

Los fabricantes de cámaras solo recientemente comenzaron a vender dispositivos 4K. No menos importante porque almacenar videos de esta resolución es difícil. Afortunadamente, en el servicio en la nube, la restricción se coloca en la profundidad del archivo a tiempo, y no en terabytes.

Con el advenimiento de la videovigilancia 4K, puede ahorrar en el propio equipo: una cámara de alta definición puede reemplazar varias cámaras convencionales. UHD también ofrece más opciones para las tecnologías de zoom, reconocimiento facial y reconocimiento de matrículas. Es probable que la calidad 4K y otros formatos de procesamiento de video como H.265 sean el próximo paso en la industria.


Arriba, mencionamos un algoritmo que ayuda a la c√°mara a ver literalmente lo que sucede a la vuelta de la esquina. Cient√≠ficos de Escocia han resuelto este problema a nivel de hardware. El sistema es un conjunto de dos dispositivos: la "pistola de fotones", que los cient√≠ficos dispararon contra el piso y la pared, ubicada en el lado opuesto de la esquina, y una matriz fotosensible especial basada en fotodiodos de avalancha que reconoce incluso fotones individuales y convierte la luz en una se√Īal el√©ctrica debido al efecto fotoel√©ctrico.

Los fotones del haz de la pistola, reflejados desde la superficie de la pared y el piso, chocan y reflejan desde la superficie de todos los objetos que est√°n detr√°s de la pared. Algunos de ellos caen en el detector, reflejados una vez m√°s desde la pared, lo que permite, seg√ļn el tiempo del haz, determinar la posici√≥n, la forma y la apariencia de lo que se esconde a la vuelta de la esquina.

Esta decisión nos lleva un paso más hacia el futuro, en el que las cámaras se volverán verdaderamente visibles.

Escalabilidad


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Uno de los puntos de control de Santa Anita Park , EE.UU.

Agregar m√°s c√°maras aumenta la cantidad de datos de video recopilados, pero conduce a una disminuci√≥n de la informaci√≥n √ļtil. En otras palabras, la gran mayor√≠a de los datos de video grabados nunca se ven. Esto no se debe a la falta de contenido interesante, sino a una disminuci√≥n gradual de la capacidad de atenci√≥n de la persona.

En el futuro, las personas ya no mirarán constantemente el monitor. Los sistemas en la nube comenzarán a controlarse por completo. Las personas solo recibirán información que realmente les importe. En términos de servicio, un sistema con 10 mil cámaras ya no diferirá de un sistema de 10 cámaras distribuidas.

Los servicios de videovigilancia basados ‚Äč‚Äčen la nube ya le permiten construir sistemas distribuidos con cualquier cantidad de objetos y equipos conectados, mientras que todas las transmisiones desde objetos remotos se presentan en una sola cuenta personal. El usuario puede distribuir derechos de acceso a cientos de c√°maras a trav√©s de la nube al mismo tiempo, cambiar la configuraci√≥n, acceder al archivo y conectar m√≥dulos de an√°lisis de video.

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Un robot independiente con una cámara de vigilancia Knightscope , capaz de reconocer placas de matrícula, así como identificar teléfonos inteligentes por direcciones MAC e IP

Quiz√°s lo √ļnico que es dif√≠cil de optimizar es la instalaci√≥n de sistemas, pero hay espacio para el progreso. Gracias a los avances en la transmisi√≥n inal√°mbrica de datos, las c√°maras de hoy no necesitan conexiones de red f√≠sicas. Sin embargo, las c√°maras a√ļn necesitan energ√≠a.

Las soluciones existentes con fuentes de alimentaci√≥n aut√≥nomas (por ejemplo, paneles solares) para sistemas verdaderamente inal√°mbricos no se usan ampliamente y todav√≠a tienen sus propias limitaciones: costo, tama√Īo y, en √ļltima instancia, dependencia del sol.

Hoy en d√≠a, se est√° creando tecnolog√≠a de energ√≠a a trav√©s de Wi-Fi y otras soluciones inal√°mbricas: en el futuro aparecer√°n c√°maras completamente inal√°mbricas. Y no nos olvidemos de los robots: los equipos de dispositivos aut√≥nomos pueden actuar como un todo. Estos grupos con m√ļltiples c√°maras se pueden usar para monitorear y recopilar informaci√≥n, as√≠ como en trabajos peligrosos donde la presencia de una persona no es deseable.

Los robots pueden ser drones, veh√≠culos terrestres aut√≥nomos o incluso dispositivos humanoides que se mueven a trav√©s de una multitud. Si tiene robots que interact√ļan entre s√≠, puede configurar cualquier tarea para ellos: observaci√≥n, monitoreo de seguridad, informaci√≥n sobre la situaci√≥n.



El mercado de vigilancia VSaaS contin√ļa mostrando un fuerte crecimiento en todo el mundo. Las tecnolog√≠as de videovigilancia basadas en la nube han demostrado ser extremadamente importantes, especialmente para monitorear la seguridad y reducir los costos comerciales. Por lo tanto, todos invierten en "nubes", desde peque√Īas empresas hasta gobiernos, para impulsar el desarrollo de dispositivos modernos de videovigilancia. Atraer inversiones a infraestructura cr√≠tica sent√≥ las bases para un nuevo mundo en el que algunos pueden ver "amenazas de control total" seg√ļn el modelo "chino", mientras que otros pueden proporcionar oportunidades √ļnicas para implementar proyectos complejos y emocionantes.

Source: https://habr.com/ru/post/438322/


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