VSaaS 2025: भविष्य की सीसीटीवी तकनीक

पिछले 15 वर्षों में, वीडियो निगरानी में बहुत बदलाव आया है। हमने एनालॉग से डिजिटल कैमरों पर स्विच किया, मेट्रिसेस का रिज़ॉल्यूशन काफी बढ़ गया, इसके विपरीत और रोशनी का ऑटो-समायोजन बेहतर हो गया। कैमरे अब क्लाउड में कॉन्फ़िगर किए गए हैं - यह वीडियो को स्टोर करने और एक ही स्थान पर वीडियो एनालिटिक्स मॉड्यूल चलाने में आसान है।

वीएसएएएस का वैश्विक बाजार आकार सालाना 22% की दर से बढ़ रहा है और 2022 तक $ 6 बिलियन तक पहुंच जाएगा। नेटवर्क बैंडविड्थ और ट्रैफ़िक की लागत एक बाधा बनी हुई है, लेकिन आने वाले वर्षों में लगभग सभी सिस्टम क्लाउड समाधान पर स्विच करेंगे। क्लाउड प्रभुत्व के कई कारण हैं, लेकिन मुख्य बात यह है कि वीएसएएएस सिर्फ वीडियो निगरानी से कहीं अधिक है।

उद्योग में कई लोग सोच रहे हैं कि अगले 5-7 वर्षों में कौन से वैश्विक परिवर्तन हमारी प्रतीक्षा कर रहे हैं। सबसे अधिक संभावना है, अब हमारे परिचित सिस्टम अलग दिखेंगे। हाल के कुछ रुझानों पर भरोसा करते हुए, हम अब निकट भविष्य में वीएसएएएस के समाधान की तस्वीर देख सकते हैं।

वीडियो एनालिटिक्स और नए एल्गोरिदम

चीनी कंपनी SenseTime द्वारा बनाया गया CCTV सिस्टम

एल्गोरिदम की अशुद्धि, हार्डवेयर के लिए उच्च आवश्यकताएं, कई वर्षों के लिए अंत उपयोग की उच्च लागत और जटिलता ने विश्लेषणात्मक मॉड्यूल के विकास में बाधा डाली। तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण को स्वयं वीडियो की गुणवत्ता द्वारा बाधित किया गया था। यह इस बिंदु पर पहुंच गया कि कुछ कंपनियों ने अवैध कार्यों के साथ प्रशिक्षण वीडियो शूट करने के लिए अभिनेताओं को काम पर रखा।

नई गहरी शिक्षण पद्धतियों ने हमें पहले से कहीं अधिक तेजी से और सस्ते वीडियो डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम बनाया है। वीडियो एनालिटिक्स होम कैमरा और बिजनेस दोनों में उपलब्ध हो गया है। उदाहरण के लिए, Ivideon सेवा, प्रति कैमरा 1,700 रूबल की कीमत पर व्यापार के लिए एक चेहरा पहचान प्रणाली प्रदान करती है।


स्रोत

चेहरा पहचानना केवल शुरुआत है। हम वीडियो निगरानी प्रणाली के साथ कमजोर (अभी तक) कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन के पहले परिणाम देख रहे हैं। IC रीयलटाइम एला प्रोजेक्ट में, AI का उपयोग वीडियो स्ट्रीम विश्लेषण और त्वरित खोज के लिए किया जाता है। एला एक प्राकृतिक भाषा में सैकड़ों हजारों प्रश्नों को पहचान सकता है, जिससे उपयोगकर्ता निर्दिष्ट वस्तुओं के साथ फ्रेम की खोज कर सकते हैं: जानवरों, एक निश्चित रंग के कपड़े में लोगों, या यहां तक ​​कि कारों के व्यक्तिगत ब्रांड।



"एन आई इन द स्काई " लेख में , शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली का वर्णन किया है जिसमें क्वाड्रोकॉप्टर से वीडियो डेटा का विश्लेषण एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा किया जाता है जो लोगों के पोज़ का मूल्यांकन करने के लिए गहन सीखने का उपयोग करके प्रशिक्षित होता है और उनकी तुलना उन पोज़ से करता है जिन्हें शोधकर्ताओं ने "हिंसक" के रूप में नामित किया है। प्रोजेक्ट में पांच पोज़ शामिल किए गए थे: स्ट्रैगुलेशन, पंच और किक, शूटिंग और स्टैब्स। वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि सार्वजनिक स्थानों पर और प्रमुख घटनाओं में अपराधों की पहचान करने के लिए "आकाश में आंख" का उपयोग किया जाएगा।

हालांकि गहरी सीखने के तरीकों ने वीडियो स्ट्रीम में किसी व्यक्ति की पहचान करने में मदद की है, फिर भी "आदर्श" एल्गोरिदम के लिए एक कदम उठाना मुश्किल है। इसलिए, अपराधियों की पहचान करने वाली प्रणालियां इतनी अपूर्ण हैं। कार के लिए यह समझना मुश्किल है कि उसके सामने कौन है, एक अपराधी या एक दोस्ताना व्यक्ति जिसने सिर्फ एक दोस्त को गले लगाने का फैसला किया। फिलहाल, सिस्टम "हिंसक" पोज को निर्धारित करने में 94% की सटीकता के साथ काम करता है, लेकिन फ्रेम में जितने अधिक लोग दिखाई देते हैं, उतना कम यह संकेतक है - 10 लोगों के कार्यों का विश्लेषण करते हुए सटीकता 79% तक कम हो गई।

तकनीकी प्रगति की गति संदेह के लिए कोई जगह नहीं छोड़ती है - 2025 तक, भीड़ में किसी भी संख्या में सटीकता 100% तक पहुंच जाएगी। अवैध कार्यों को पहचानने के अवसर विशेष कर्मियों (पुलिस, सुरक्षा गार्ड) की संख्या को कम कर देंगे, जिससे जटिल सार्वजनिक स्थितियों के नियंत्रण के संबंध में मानव कारक को महत्वपूर्ण स्तर पर ले जाया जा सकेगा।



एल्गोरिदम भी पुराने हार्डवेयर के काम को बेहतर बनाने में मदद करते हैं। वैज्ञानिकों की टीम ने "कम्प्यूटेशनल पेरिस्कोपी" के एल्गोरिथ्म की शुरुआत की , जो किसी भी आईपी-कैमरा को सचमुच "कोने के चारों ओर देखने" की अनुमति देता है। एल्गोरिथ्म किसी भी सतह पर डाली गई वस्तु छाया के विश्लेषण पर आधारित है।

कोण के चारों ओर स्थित किसी वस्तु की छवि प्राप्त करने के लिए, एल्गोरिथ्म को उस सतह की छवि की आवश्यकता होती है जिस पर वस्तु से छाया गिरती है। फिलहाल, "कोने के आसपास से" छवि की "गणना" करने के लिए, आपको केवल एक नियमित कंप्यूटर की आवश्यकता है जो 48 सेकंड से अधिक नहीं में सभी आवश्यक गणना करेगा। उच्च शक्ति के कंप्यूटर इस कार्य को और भी तेज़ी से करेंगे।

विभिन्न उपकरणों के लिए प्रवेश

25x ज़ूम के साथ नोबेलिक 4225Z-ASD PTZ स्पीड कैमरा। Ivideon स्टोर में सबसे "शक्तिशाली" कैमरों में से एक

वीएसएएएएस कंप्यूटर छवियों और कंप्यूटर और मोबाइल उपकरणों से सूचना के लिए पहुँच प्रदान करता है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात, यह विभिन्न प्रकार के उपकरणों को जोड़ती है। आप आईपी कैमरा, पुराने एनालॉग कैमरा, थर्मल कैमरा, सभी प्रकार के सेंसर को क्लाउड से कनेक्ट कर सकते हैं। इस मामले में, कैमरे स्थिर हैं, बोर्ड के जहाजों पर, ट्रकों में, यहां तक ​​कि ड्रोन पर भी।

जबकि कई निर्माता अपने कैमरों को "स्मार्ट" बनाने की कोशिश कर रहे हैं, वीएसएएएस समाधान आपको किसी भी मौजूदा कैमरे को "अपग्रेड" करने की अनुमति देते हैं जिनके लिए केवल इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता होती है। इसीलिए हम अवलोकन के लिए किसी भी वस्तु को आधुनिक बनाने में प्रभावी रूप से मदद कर रहे हैं। व्यवसाय स्वामी खरोंच से एक प्रणाली बनाने पर बहुत पैसा खर्च नहीं करता है। पुराने एनालॉग कैमरे आज तक के सबसे आधुनिक उपकरणों के साथ संयोजन में काम करते हैं - 4K कैमरे।

कैमरा निर्माताओं ने हाल ही में 4K उपकरणों की बिक्री शुरू की है। कम से कम नहीं क्योंकि इस रिज़ॉल्यूशन के वीडियो स्टोर करना मुश्किल है। सौभाग्य से, क्लाउड सेवा में, प्रतिबंध को समय में संग्रह की गहराई पर रखा जाता है, और टेराबाइट्स में नहीं।

4K वीडियो निगरानी के आगमन के साथ, आप उपकरण पर खुद को बचा सकते हैं - एक उच्च परिभाषा कैमरा कई पारंपरिक कैमरों को बदल सकता है। UHD भी जूम, फेस रिकग्निशन और लाइसेंस प्लेट रिकग्निशन टेक्नॉलॉजीज के लिए अधिक विकल्प प्रदान करता है। 4K गुणवत्ता और अन्य वीडियो प्रसंस्करण प्रारूप जैसे H.265 उद्योग में अगला कदम होने की संभावना है।


ऊपर, हमने एक एल्गोरिथ्म का उल्लेख किया है जो कैमरे को सचमुच देखने में मदद करता है कि कोने के आसपास क्या होता है। स्कॉटलैंड के वैज्ञानिकों ने हार्डवेयर स्तर पर इस समस्या को हल किया है। प्रणाली दो उपकरणों का एक सेट है - "फोटॉन गन", जिसे वैज्ञानिकों ने फर्श और दीवार पर, कोने के विपरीत स्थित और एक विशेष प्रकाश संश्लेषण मैट्रिक्स जो हिमस्खलन फोटोडायोड पर आधारित है, जो कि एकल सिंगल रैनन को पहचानते हैं और प्रकाश विद्युत प्रभाव के कारण विद्युत संकेत में परिवर्तित करते हैं।

बंदूक के बीम से तस्वीरें, दीवार और फर्श की सतह से परिलक्षित होती हैं, दीवार के पीछे की सभी वस्तुओं की सतह से टकराती हैं और प्रतिबिंबित होती हैं। उनमें से कुछ डिटेक्टर में गिरते हैं, दीवार से एक बार फिर से परिलक्षित होते हैं, जो कि बीम के समय के आधार पर, कोने के चारों ओर जो कुछ छिपा हुआ है, उसकी स्थिति, आकार और उपस्थिति को निर्धारित करने की अनुमति देता है।

यह निर्णय हमें भविष्य के करीब एक कदम रखता है, जिसमें कैमरे वास्तव में सभी को देखने वाले बन जाएंगे।

scalability

नियंत्रण अंक में से एक सांता अनीता पार्क , यूएसए है

अधिक कैमरे जोड़ने से एकत्रित वीडियो डेटा की मात्रा बढ़ जाती है, लेकिन उपयोगी जानकारी में कमी आती है। दूसरे शब्दों में, रिकॉर्ड किए गए वीडियो डेटा का विशाल बहुमत कभी नहीं देखा जाता है। यह दिलचस्प सामग्री की कमी के कारण नहीं है - बल्कि, व्यक्ति के ध्यान अवधि में धीरे-धीरे कमी के कारण।

भविष्य में, लोग अब मॉनिटर पर लगातार नज़र नहीं रखेंगे। क्लाउड सिस्टम खुद को पूरी तरह से नियंत्रित करना शुरू कर देंगे। लोग केवल वही जानकारी प्राप्त करेंगे जो उनके लिए वास्तव में मायने रखती है। सेवा के संदर्भ में, 10 हजार कैमरों वाला सिस्टम अब 10 वितरित कैमरों की प्रणाली से भिन्न नहीं होगा।

पहले से ही, क्लाउड-आधारित वीडियो निगरानी सेवाएं आपको किसी भी जुड़े ऑब्जेक्ट और उपकरण के साथ वितरित सिस्टम बनाने की अनुमति देती हैं, जबकि दूरस्थ वस्तुओं से सभी प्रसारण एकल व्यक्तिगत खाते में प्रस्तुत किए जाते हैं। उपयोगकर्ता एक ही समय में क्लाउड के माध्यम से सैकड़ों कैमरों तक पहुंच अधिकार वितरित कर सकता है, सेटिंग्स बदल सकता है, संग्रह तक पहुंच सकता है और वीडियो एनालिटिक्स मॉड्यूल कनेक्ट कर सकता है।


शूरवीर निगरानी कैमरे के साथ एक स्टैंडअलोन रोबोट, लाइसेंस प्लेटों को पहचानने में सक्षम, साथ ही मैक और आईपी पते द्वारा स्मार्टफोन की पहचान करना

शायद केवल एक चीज जो अनुकूलन करना मुश्किल है, सिस्टम की स्थापना है, लेकिन प्रगति के लिए जगह है। वायरलेस डेटा ट्रांसमिशन में अग्रिमों के लिए धन्यवाद, कैमरों को आज भौतिक नेटवर्क कनेक्शन की आवश्यकता नहीं है। हालांकि, कैमरों को अभी भी शक्ति की आवश्यकता है।

वास्तव में वायरलेस सिस्टम के लिए स्वायत्त विद्युत आपूर्ति (उदाहरण के लिए, सौर पैनल) के साथ मौजूदा समाधान व्यापक रूप से उपयोग नहीं किए जाते हैं, और उनकी अभी भी अपनी सीमाएं हैं - लागत, आकार और, अंततः, सूर्य पर निर्भरता।

आज, वाई-फाई और अन्य वायरलेस समाधानों के माध्यम से बिजली प्रौद्योगिकी बनाई जा रही है - भविष्य में पूरी तरह से वायरलेस कैमरे दिखाई देंगे। और रोबोटों के बारे में नहीं भूलना चाहिए - स्वायत्त उपकरणों की टीम एक पूरे के रूप में कार्य कर सकती है। एकाधिक कैमरों वाले इन समूहों का उपयोग निगरानी और जानकारी एकत्र करने के लिए किया जा सकता है, साथ ही साथ खतरनाक कार्य में जहां किसी व्यक्ति की उपस्थिति अवांछनीय है।

रोबोट ड्रोन, स्वायत्त जमीनी वाहन या यहां तक ​​कि एक भीड़ के माध्यम से आगे बढ़ने वाले मानवीय उपकरण हो सकते हैं। यदि आपके पास रोबोट हैं जो एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं, तो आप उनके लिए कोई भी कार्य निर्धारित कर सकते हैं: अवलोकन, सुरक्षा निगरानी, ​​स्थिति के बारे में जानकारी।

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निगरानी बाजार VSaaS दुनिया भर में मजबूत वृद्धि दिखाने के लिए जारी है। क्लाउड-आधारित वीडियो निगरानी तकनीकें विशेष रूप से सुरक्षा की निगरानी और व्यावसायिक लागत को कम करने के लिए बेहद महत्वपूर्ण साबित हुई हैं। इसलिए, हर कोई "बादलों" में निवेश करता है - छोटे व्यवसाय से लेकर सरकार तक - आधुनिक वीडियो निगरानी उपकरणों के विकास के लिए एक प्रेरणा देने के लिए। महत्वपूर्ण अवसंरचना में निवेश को आकर्षित करते हुए एक नई दुनिया की नींव रखी गई जिसमें कुछ लोग "चीनी नियंत्रण" मॉडल के अनुसार "कुल नियंत्रण के खतरों" को देख सकते हैं, जबकि अन्य जटिल, रोमांचक परियोजनाओं को लागू करने के लिए अद्वितीय अवसर प्रदान कर सकते हैं।