Nos últimos 15 anos, a vigilância por vídeo mudou muito. Mudamos de câmeras analógicas para câmeras digitais, a resolução das matrizes aumentou significativamente, o ajuste automático do contraste e da iluminação ficou melhor. Agora, as câmeras estão configuradas na nuvem - é fácil armazenar e executar módulos de análise de vídeo no mesmo local.
O tamanho do mercado global do VSaaS está crescendo a uma taxa de 22% ao ano e chegará a US $ 6 bilhões até 2022. A largura de banda da rede e os custos de tráfego continuam sendo uma barreira, mas nos próximos anos, quase todos os sistemas mudarão para soluções em nuvem. Existem várias razões para o domínio da nuvem, mas o principal é que o VSaaS é muito mais do que apenas vigilância por vídeo.
Muitos na indústria estão se perguntando que mudanças globais nos aguardam nos próximos 5-7 anos. Muito provavelmente, os sistemas familiares para nós agora parecerão diferentes. Baseando-se em algumas tendências recentes, agora podemos visualizar a imagem das soluções VSaaS em um futuro próximo.
Análise de vídeo e novos algoritmos
Sistema de CFTV criado pela empresa chinesa SenseTimeA imprecisão dos algoritmos, os altos requisitos para o hardware, o alto custo e a complexidade do uso final por muitos anos impediram o desenvolvimento de módulos analíticos. O treinamento de redes neurais foi inibido pela qualidade do próprio vídeo. Chegou ao ponto que algumas empresas contrataram atores para gravar vídeos de treinamento com ações ilegais.
Novos métodos de aprendizado profundo nos permitiram analisar dados de vídeo mais rápido e mais barato do que nunca. A análise de vídeo tornou-se disponível em câmeras domésticas e comerciais. O serviço Ivideon, por exemplo,
oferece um sistema de reconhecimento facial para empresas a um preço de 1.700 rublos por câmera.
FonteO reconhecimento de rosto é apenas o começo. Já estamos vendo os primeiros resultados da combinação de fraca inteligência artificial (ainda) com sistemas de vigilância por vídeo. No projeto IC Realtime Ella, a IA é usada para análise de fluxo de vídeo e pesquisa instantânea. Ella pode reconhecer centenas de milhares de consultas em um idioma natural, permitindo que os usuários pesquisem quadros com os objetos especificados: animais, pessoas em roupas de uma determinada cor ou até marcas individuais de carros.
No artigo "
Olho no céu ", os pesquisadores descrevem um sistema no qual os dados de vídeo de um quadrocóptero são analisados por uma rede neural treinada usando aprendizado profundo para avaliar as poses das pessoas e compará-las com as poses que os pesquisadores designaram como "violentas". Cinco poses foram incluídas no projeto: estrangulamento, socos e chutes, tiro e facadas. Os cientistas esperam que o "olho no céu" seja usado para identificar crimes em locais públicos e em grandes eventos.
Embora os métodos de aprendizado profundo tenham ajudado a identificar uma pessoa no fluxo de vídeo, ainda é difícil dar um passo nos algoritmos "ideais". Portanto, sistemas que identificam criminosos são tão imperfeitos. É difícil para o carro entender quem está na sua frente, um criminoso ou uma pessoa amigável que apenas decidiu abraçar um amigo. No momento, o sistema trabalha com uma precisão de 94% na determinação de poses "violentas", mas quanto mais pessoas aparecem no quadro, menor é esse indicador - a precisão diminui para 79% ao analisar as ações de 10 pessoas.
O ritmo do progresso tecnológico não deixa margem para dúvidas - até 2025, a precisão chegará a 100% em qualquer número de pessoas na multidão. As oportunidades de reconhecimento de ações ilegais reduzirão o número de pessoal especial (polícia, guardas de segurança), nivelando significativamente o fator humano em relação ao controle de situações públicas complexas.
Algoritmos também ajudam a melhorar o trabalho de hardware desatualizado. A equipe de cientistas
introduziu o algoritmo de "periscopia computacional", que permite a qualquer câmera IP literalmente "olhar ao virar da esquina". O algoritmo é baseado na análise das sombras dos objetos projetadas em qualquer superfície.
Para obter uma imagem de um objeto localizado em torno de um ângulo, o algoritmo requer uma imagem da superfície na qual a sombra do objeto cai. No momento, para "calcular" a imagem "ao virar da esquina", você só precisa de um computador comum que faça todos os cálculos necessários em não mais que 48 segundos. Computadores de maior poder lidarão com essa tarefa ainda mais rapidamente.
Acesso para vários dispositivos
Câmera Nobelic 4225Z-ASD PTZ Speed com zoom 25x. Uma das câmeras mais "poderosas" da loja IvideonO VSaaS fornece acesso a imagens da câmera e notificações de informações de computadores e dispositivos móveis, mas o mais importante é que combina diferentes tipos de equipamentos. Você pode conectar câmeras IP, câmeras analógicas antigas, câmeras térmicas, todos os tipos de sensores à nuvem. Nesse caso, as câmeras estão estacionárias, a bordo de navios, em caminhões, até em drones.
Enquanto muitos fabricantes estão tentando tornar suas câmeras mais "inteligentes", as soluções VSaaS permitem "atualizar" todas as câmeras existentes que exigem apenas uma conexão com a Internet. É por isso que estamos efetivamente ajudando a modernizar qualquer objeto para observação. O proprietário da empresa não gasta muito dinheiro criando um sistema do zero. As câmeras analógicas antigas funcionam em conjunto com o equipamento mais avançado até o momento - as câmeras 4K.
Os fabricantes de câmeras começaram recentemente a vender dispositivos 4K. Não menos importante, porque é difícil armazenar vídeos desta resolução. Felizmente, no serviço de nuvem, a restrição é colocada na profundidade do arquivo no tempo, e não em terabytes.
Com o advento da vigilância por vídeo 4K, você pode economizar no próprio equipamento - uma câmera de alta definição pode substituir várias câmeras convencionais. O UHD também oferece mais opções para tecnologias de zoom, reconhecimento de rosto e reconhecimento de placas. A qualidade 4K e outros formatos de processamento de vídeo, como o H.265, provavelmente serão o próximo passo no setor.
Acima, mencionamos um algoritmo que ajuda a câmera a ver literalmente o que acontece ao virar da esquina. Cientistas da Escócia
resolveram esse problema no nível do hardware. O sistema é um conjunto de dois dispositivos - a "pistola de fótons", que os cientistas dispararam no chão e na parede, localizada no lado oposto do canto, e uma matriz fotossensível especial baseada em fotodiodos de avalanche que reconhecem até fótons únicos e convertem a luz em um sinal elétrico devido ao efeito fotoelétrico.
Os fótons do feixe da pistola, refletidos na superfície da parede e do piso, colidem e refletem na superfície de todos os objetos que estão atrás da parede. Alguns deles caem no detector, refletido mais uma vez na parede, o que permite, com base no tempo do feixe, determinar a posição, a forma e a aparência do que está oculto na esquina.
Essa decisão nos leva um passo mais perto do futuro, no qual as câmeras se tornarão verdadeiramente oniscientes.
Escalabilidade
Um dos pontos de controle do Parque Santa Anita , EUAAdicionar mais câmeras aumenta a quantidade de dados de vídeo coletados, mas leva a uma diminuição nas informações úteis. Em outras palavras, a grande maioria dos dados de vídeo gravados nunca é visualizada. Isso não se deve à falta de conteúdo interessante. Em vez disso, devido a uma diminuição gradual no tempo de atenção da pessoa.
No futuro, as pessoas não olharão mais constantemente para o monitor. Os sistemas em nuvem começarão a se controlar completamente. As pessoas receberão apenas informações que realmente importam para elas. Em termos de serviço, um sistema com 10 mil câmeras não será mais diferente de um sistema de 10 câmeras distribuídas.
Os serviços de vigilância por vídeo baseados na nuvem já permitem criar sistemas distribuídos com qualquer número de objetos e equipamentos conectados, enquanto todas as transmissões de objetos remotos são apresentadas em uma única conta pessoal. O usuário pode distribuir direitos de acesso a centenas de câmeras pela nuvem ao mesmo tempo, alterar configurações, acessar o arquivo e conectar os módulos de análise de vídeo.
Um robô autônomo com uma câmera de vigilância Knightscope , capaz de reconhecer placas de carros e identificar smartphones por endereços MAC e IPTalvez a única coisa difícil de otimizar seja a instalação de sistemas, mas há espaço para progresso. Graças aos avanços na transmissão de dados sem fio, as câmeras hoje não precisam de conexões físicas de rede. No entanto, as câmeras ainda precisam de energia.
As soluções existentes com fontes de alimentação autônomas (por exemplo, painéis solares) para sistemas verdadeiramente sem fio não são amplamente utilizadas e ainda têm suas próprias limitações - custo, tamanho e, finalmente, dependência do sol.
Hoje, a tecnologia de energia via Wi-Fi e outras soluções sem fio está sendo criada - câmeras totalmente sem fio aparecerão no futuro. E não vamos esquecer os robôs - equipes de dispositivos autônomos podem agir como um todo. Esses grupos com várias câmeras podem ser usados para monitorar e coletar informações, bem como em trabalhos perigosos onde a presença de uma pessoa é indesejável.
Os robôs podem ser drones, veículos terrestres autônomos ou até dispositivos humanóides que se deslocam através de uma multidão. Se você possui robôs que interagem entre si, pode definir qualquer tarefa para eles: observação, monitoramento de segurança, informações sobre a situação.
Mercado de vigilância O VSaaS continua apresentando forte crescimento em todo o mundo. As tecnologias de vigilância por vídeo baseadas na nuvem provaram ser extremamente importantes, especialmente para monitorar a segurança e reduzir os custos comerciais. Portanto, todos investem em "nuvens" - de pequenas empresas ao governo - para dar um impulso ao desenvolvimento de modernos dispositivos de vigilância por vídeo. Atrair investimentos para infraestrutura crítica lançou as bases para um novo mundo no qual alguns podem ver "ameaças de controle total" de acordo com o modelo "chinês", enquanto outros podem oferecer oportunidades únicas para a implementação de projetos complexos e interessantes.