En los últimos 15 años, la videovigilancia ha cambiado mucho. Cambiamos de cámaras analógicas a cámaras digitales, la resolución de las matrices aumentó significativamente, el ajuste automático del contraste y la iluminación mejoró. Las cámaras ahora están configuradas en la nube: es fácil almacenar video y ejecutar módulos de análisis de video allí.
El tamaño del mercado global de VSaaS está creciendo a una tasa del 22% anual y alcanzará los $ 6 mil millones para 2022. El ancho de banda de la red y los costos de tráfico siguen siendo una barrera, pero en los próximos años, casi todos los sistemas cambiarán a soluciones en la nube. Hay varias razones para el dominio de las nubes, pero lo principal es que VSaaS es mucho más que solo videovigilancia.
Muchos en la industria se preguntan qué cambios globales nos esperan en los próximos 5-7 años. Lo más probable es que los sistemas que nos son familiares ahora se verán diferentes. Basándonos en algunas tendencias recientes, ahora podemos visualizar la imagen de las soluciones VSaaS en el futuro cercano.
Análisis de video y nuevos algoritmos.
Sistema de circuito cerrado de televisión creado por la empresa china SenseTimeLa inexactitud de los algoritmos, los altos requisitos de hardware, el alto costo y la complejidad del uso final durante muchos años obstaculizaron el desarrollo de módulos analíticos. El entrenamiento de las redes neuronales fue inhibido por la calidad del video en sí. Llegó al punto de que algunas compañías 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.
FuenteEl reconocimiento facial es solo el comienzo. Ya estamos viendo los primeros resultados de combinar inteligencia artificial débil (hasta ahora) con sistemas de videovigilancia. En el proyecto IC Realtime Ella, la IA se utiliza para el análisis de flujo de video y la búsqueda instantánea. 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 automóviles.
En el artículo "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 puñaladas. Los científicos esperan que el "ojo en el cielo" se use para identificar crímenes en lugares públicos y en eventos importantes.
Aunque los métodos de aprendizaje profundo han ayudado a identificar a una persona en la secuencia de video, aún es difícil dar un paso hacia los algoritmos "ideales". Por lo tanto, los sistemas que identifican a los delincuentes son tan imperfectos. Es difícil para el automóvil entender quién está 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 precisión del 94% para determinar las posturas "violentas", pero mientras más personas aparecen en el cuadro, menor es este indicador: la precisión disminuyó al 79% al analizar las acciones de 10 personas.
El ritmo del progreso tecnológico no deja lugar a dudas: para 2025, la precisión se acercará al 100% en cualquier número de personas en la multitud. Las oportunidades para reconocer acciones ilegales reducirán la cantidad de personal especial (policía, guardias de seguridad), nivelando significativamente el factor humano en relación con el control de situaciones públicas complejas.
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 ángulo, 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 cálculos necesarios en no más de 48 segundos. Las computadoras de mayor potencia harán frente a esta tarea aún más rápido.
Acceso para varios dispositivos.
Cámara de velocidad Nobelic 4225Z-ASD PTZ con zoom de 25x. Una de las cámaras más "potentes" en la tienda IvideonVSaaS 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 están tratando de hacer que sus cámaras sean "más inteligentes", las soluciones VSaaS le permiten "actualizar" cualquier cámara existente que solo requiera una conexión a Internet. Es por eso que estamos ayudando efectivamente a modernizar cualquier objeto de observación. El dueño del negocio no gasta mucho dinero en crear un sistema desde cero. Las viejas cámaras analógicas funcionan en conjunto con el equipo más avanzado hasta la fecha: cámaras 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 cámara a ver literalmente lo que sucede a la vuelta de la esquina. Científicos de Escocia han
resuelto este problema a nivel de hardware. El sistema es un conjunto de dos dispositivos: la "pistola de fotones", que los científicos 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 señal eléctrica debido al efecto fotoeléctrico.
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 están detrás de la pared. Algunos de ellos caen en el detector, reflejados una vez más desde la pared, lo que permite, según el tiempo del haz, determinar la posición, 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
Uno de los puntos de control de Santa Anita Park , EE.UU.Agregar más cámaras aumenta la cantidad de datos de video recopilados, pero conduce a una disminución de la información útil. En otras palabras, la gran mayoría de los datos de video grabados nunca se ven. Esto no se debe a la falta de contenido interesante, sino a una disminución gradual de la capacidad de atención 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 en 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 cámaras a través de la nube al mismo tiempo, cambiar la configuración, acceder al archivo y conectar módulos de análisis de video.
Un robot independiente con una cámara de vigilancia Knightscope , capaz de reconocer placas de matrícula, así como identificar teléfonos inteligentes por direcciones MAC e IPQuizás lo único que es difícil de optimizar es la instalación de sistemas, pero hay espacio para el progreso. Gracias a los avances en la transmisión inalámbrica de datos, las cámaras de hoy no necesitan conexiones de red físicas. Sin embargo, las cámaras aún necesitan energía.
Las soluciones existentes con fuentes de alimentación autónomas (por ejemplo, paneles solares) para sistemas verdaderamente inalámbricos no se usan ampliamente y todavía tienen sus propias limitaciones: costo, tamaño y, en última instancia, dependencia del sol.
Hoy en día, se está creando tecnología de energía a través de Wi-Fi y otras soluciones inalámbricas: en el futuro aparecerán cámaras completamente inalámbricas. Y no nos olvidemos de los robots: los equipos de dispositivos autónomos pueden actuar como un todo. Estos grupos con múltiples cámaras se pueden usar para monitorear y recopilar información, así como en trabajos peligrosos donde la presencia de una persona no es deseable.
Los robots pueden ser drones, vehículos terrestres autónomos o incluso dispositivos humanoides que se mueven a través de una multitud. Si tiene robots que interactúan entre sí, puede configurar cualquier tarea para ellos: observación, monitoreo de seguridad, información sobre la situación.
El mercado de vigilancia VSaaS continúa mostrando un fuerte crecimiento en todo el mundo. Las tecnologías 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 pequeñas empresas hasta gobiernos, para impulsar el desarrollo de dispositivos modernos de videovigilancia. Atraer inversiones a infraestructura crítica sentó las bases para un nuevo mundo en el que algunos pueden ver "amenazas de control total" según el modelo "chino", mientras que otros pueden proporcionar oportunidades únicas para implementar proyectos complejos y emocionantes.