Selama 15 tahun terakhir, pengawasan video telah banyak berubah. Kami beralih dari kamera analog ke kamera digital, resolusi matriks meningkat secara signifikan, penyesuaian otomatis kontras dan pencahayaan menjadi lebih baik. Kamera sekarang dikonfigurasikan di cloud - mudah untuk menyimpan video dan menjalankan modul analitik video di tempat yang sama.
Ukuran pasar global VSaaS tumbuh pada tingkat 22% per tahun dan akan mencapai $ 6 miliar pada tahun 2022. Bandwidth jaringan dan biaya lalu lintas tetap menjadi penghalang, tetapi di tahun-tahun mendatang, hampir semua sistem akan beralih ke solusi cloud. Ada beberapa alasan untuk dominasi cloud, tetapi yang utama adalah bahwa VSaaS lebih dari sekedar pengawasan video.
Banyak orang di industri bertanya-tanya perubahan global apa yang menunggu kita dalam 5-7 tahun ke depan. Kemungkinan besar, sistem yang kita kenal sekarang akan terlihat berbeda. Mengandalkan beberapa tren terbaru, kami sekarang dapat memvisualisasikan gambar solusi VSaaS dalam waktu dekat.
Analisis video dan algoritme baru
Sistem CCTV dibuat oleh perusahaan China SenseTimeKetidaktepatan algoritma, persyaratan tinggi untuk perangkat keras, biaya tinggi dan kompleksitas penggunaan akhir selama bertahun-tahun menghambat pengembangan modul analitis. Pelatihan jaringan saraf terhambat oleh kualitas video itu sendiri. Itu sampai pada titik bahwa beberapa perusahaan mempekerjakan aktor untuk merekam video pelatihan dengan tindakan ilegal.
Metode pembelajaran mendalam baru telah memungkinkan kami untuk menganalisis data video lebih cepat dan lebih murah daripada sebelumnya. Analisis video telah tersedia di kamera rumah dan bisnis. Layanan Ivideon, misalnya,
menawarkan sistem pengenalan wajah untuk bisnis dengan harga 1.700 rubel per kamera.
SumberPengenalan wajah hanyalah awal. Kami sudah melihat hasil pertama dari menggabungkan kecerdasan buatan yang lemah (belum) dengan sistem pengawasan video. Dalam proyek IC Realtime Ella, AI digunakan untuk analisis aliran video dan pencarian instan. Ella dapat mengenali ratusan ribu pertanyaan dalam bahasa alami, yang memungkinkan pengguna untuk mencari bingkai dengan objek yang ditentukan: hewan, orang yang mengenakan pakaian dengan warna tertentu, atau bahkan merek mobil individual.
Dalam artikel "An
Eye in the Sky ", para peneliti menggambarkan sebuah sistem di mana data video dari quadrocopter dianalisis oleh jaringan saraf yang dilatih menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengevaluasi pose orang dan membandingkannya dengan pose yang peneliti sebut sebagai "kekerasan". Lima pose dimasukkan dalam proyek: pencekikan, pukulan dan tendangan, penembakan dan tikaman. Para ilmuwan berharap bahwa "mata di langit" akan digunakan untuk mengidentifikasi kejahatan di tempat-tempat umum dan di acara-acara besar.
Meskipun metode pembelajaran yang mendalam telah membantu mengidentifikasi seseorang dalam aliran video, masih sulit untuk mengambil langkah ke algoritma "ideal". Oleh karena itu, sistem yang mengidentifikasi penjahat sangat tidak sempurna. Sulit bagi mobil untuk memahami siapa yang ada di depannya, seorang penjahat atau orang yang ramah yang baru saja memutuskan untuk memeluk seorang teman. Saat ini, sistem bekerja dengan akurasi 94% dalam menentukan pose "kasar", tetapi semakin banyak orang muncul dalam bingkai, semakin rendah indikator ini - akurasi menurun hingga 79% saat menganalisis tindakan 10 orang.
Laju kemajuan teknologi tidak menyisakan ruang untuk keraguan - pada tahun 2025, keakuratan akan mendekati 100% pada sejumlah orang di kerumunan. Peluang untuk mengenali tindakan ilegal akan mengurangi jumlah personel khusus (polisi, penjaga keamanan), sehingga secara signifikan meratakan faktor manusia dalam kaitannya dengan pengendalian situasi publik yang kompleks.
Algoritma juga membantu meningkatkan kinerja perangkat keras yang sudah usang. Tim ilmuwan
memperkenalkan algoritma "periskop komputasi", yang memungkinkan setiap kamera IP untuk "melihat-lihat". Algoritma ini didasarkan pada analisis bayangan objek yang dilemparkan pada permukaan apa pun.
Untuk mendapatkan gambar dari objek yang terletak di sekitar sudut, algoritma ini membutuhkan gambar dari permukaan di mana bayangan dari objek jatuh. Saat ini, untuk "menghitung" gambar "dari sudut", Anda hanya perlu komputer biasa yang akan melakukan semua perhitungan yang diperlukan dalam waktu tidak lebih dari 48 detik. Komputer dengan daya yang lebih tinggi akan mengatasi tugas ini dengan lebih cepat.
Akses untuk berbagai perangkat
Kamera Kecepatan Nobelic 4225Z-ASD PTZ dengan 25x Zoom. Salah satu kamera paling "kuat" di toko IvideonVSaaS menyediakan akses ke gambar kamera dan pemberitahuan informasi dari komputer dan perangkat seluler, tetapi yang paling penting, itu menggabungkan berbagai jenis peralatan. Anda dapat menghubungkan kamera IP, kamera analog lama, kamera termal, semua jenis sensor ke cloud. Dalam hal ini, kamera tidak bergerak, di atas kapal, di truk, bahkan di pesawat tanpa awak.
Sementara banyak produsen berusaha membuat kamera mereka "lebih pintar", solusi VSaaS memungkinkan Anda untuk "meningkatkan" kamera yang ada yang hanya membutuhkan koneksi Internet. Itulah sebabnya kami secara efektif membantu memodernisasi objek apa pun untuk observasi. Pemilik bisnis tidak menghabiskan banyak uang untuk membuat sistem dari awal. Kamera analog lama bekerja bersama dengan peralatan paling canggih saat ini - kamera 4K.
Produsen kamera baru-baru ini mulai menjual perangkat 4K. Paling tidak karena menyimpan video dengan resolusi ini sulit. Untungnya, dalam layanan cloud, pembatasan ditempatkan pada kedalaman arsip dalam waktu, dan bukan dalam terabyte.
Dengan munculnya pengawasan video 4K, Anda dapat menghemat peralatan itu sendiri - satu kamera definisi tinggi dapat menggantikan beberapa kamera konvensional. UHD juga menawarkan lebih banyak opsi untuk teknologi zoom, pengenalan wajah, dan pengenalan plat nomor. Kualitas 4K dan format pemrosesan video lainnya seperti H.265 kemungkinan akan menjadi langkah berikutnya dalam industri ini.
Di atas, kami menyebutkan algoritma yang membantu kamera benar-benar melihat apa yang terjadi di tikungan. Para ilmuwan dari Skotlandia telah
memecahkan masalah ini di tingkat perangkat keras. Sistem ini adalah satu set dua perangkat - "senapan foton", yang ditembakkan para ilmuwan di lantai dan dinding, yang terletak di sisi yang berlawanan dari sudut, dan matriks fotosensitif khusus berdasarkan pada fotodioda longsoran yang mengenali bahkan foton tunggal dan mengubah cahaya menjadi sinyal listrik karena efek fotolistrik.
Foton dari balok pistol, dipantulkan dari permukaan dinding dan lantai, bertabrakan dan memantul dari permukaan semua benda yang ada di balik dinding. Beberapa dari mereka jatuh ke detektor, tercermin sekali lagi dari dinding, yang memungkinkan, berdasarkan waktu balok, untuk menentukan posisi, bentuk, dan penampilan dari apa yang bersembunyi di sudut.
Keputusan ini membawa kita selangkah lebih dekat ke masa depan, di mana kamera akan menjadi benar-benar serba bisa.
Skalabilitas
Salah satu titik kontrol Taman Santa Anita , ASMenambahkan lebih banyak kamera meningkatkan jumlah data video yang dikumpulkan, tetapi menyebabkan penurunan informasi yang bermanfaat. Dengan kata lain, sebagian besar data video yang direkam tidak pernah dilihat. Ini bukan karena kurangnya konten yang menarik - melainkan, karena penurunan rentang perhatian orang tersebut secara bertahap.
Di masa depan, orang tidak akan lagi melihat monitor secara konstan. Sistem cloud akan mulai sepenuhnya mengendalikan diri. Orang hanya akan menerima informasi yang sangat berarti bagi mereka. Dalam hal layanan, sistem dengan 10 ribu kamera tidak lagi berbeda dengan sistem 10 kamera terdistribusi.
Layanan pengawasan video berbasis cloud memungkinkan Anda membangun sistem terdistribusi dengan sejumlah objek dan peralatan yang terhubung, sementara semua siaran dari objek jarak jauh disajikan dalam satu akun pribadi. Pengguna dapat mendistribusikan hak akses ke ratusan kamera melalui cloud secara bersamaan, mengubah pengaturan, mengakses arsip dan menghubungkan modul analitik video.
Robot mandiri dengan kamera pengintai Knightscope , yang mampu mengenali pelat nomor, serta mengidentifikasi smartphone berdasarkan alamat MAC dan IPMungkin satu-satunya hal yang sulit untuk dioptimalkan adalah pemasangan sistem, tetapi ada ruang untuk kemajuan. Berkat kemajuan dalam transmisi data nirkabel, kamera saat ini tidak memerlukan koneksi jaringan fisik. Namun, kamera masih membutuhkan daya.
Solusi yang ada dengan catu daya otonom (misalnya, panel surya) untuk sistem nirkabel yang sesungguhnya tidak banyak digunakan, dan mereka masih memiliki keterbatasan sendiri - biaya, ukuran dan, pada akhirnya, ketergantungan pada Matahari.
Saat ini, teknologi daya melalui Wi-Fi dan solusi nirkabel lainnya sedang dibuat - kamera nirkabel sepenuhnya akan muncul di masa depan. Dan jangan lupa tentang robot - tim perangkat otonom dapat bertindak secara keseluruhan. Kelompok-kelompok dengan banyak kamera ini dapat digunakan untuk memantau dan mengumpulkan informasi, serta dalam pekerjaan berbahaya di mana kehadiran seseorang tidak diinginkan.
Robot dapat berupa drone, kendaraan darat otonom, atau bahkan perangkat humanoid yang bergerak melalui kerumunan. Jika Anda memiliki robot yang berinteraksi satu sama lain, Anda dapat mengatur tugas apa pun untuk mereka: pengamatan, pemantauan keamanan, informasi tentang situasi.
Pasar pengawasan VSaaS terus menunjukkan pertumbuhan yang kuat di seluruh dunia. Teknologi pengawasan video berbasis cloud telah terbukti sangat penting, terutama untuk memantau keamanan dan mengurangi biaya bisnis. Oleh karena itu, setiap orang berinvestasi dalam "cloud" - dari bisnis kecil hingga pemerintah - untuk memberikan dorongan bagi pengembangan perangkat pengawasan video modern. Menarik investasi ke infrastruktur kritis meletakkan dasar bagi dunia baru di mana beberapa orang dapat melihat "ancaman kontrol total" sesuai dengan model "Cina", sementara yang lain dapat memberikan peluang unik untuk menerapkan proyek yang kompleks dan menarik.