Меню
Прогноз розвитку Безпечних міст

Прогноз розвитку Безпечних міст

Author content: Евгений Пароконный

Минулого тижня прес-служба Департаменту поліції Детройта заявила про підписання керівництвом трирічного контракту на придбання і обслуговування програмного забезпечення розпізнавання облич. Загальний бюджет впровадження програми відеоаналітики від Data Works Plus з трирічним обслуговуванням, становить 1 млн. доларів США.

Програма “Безпечне місто” у Детройті

Цей проект під назвою «Зелене світло», спрямований у першу чергу на встановлення систем відеоспостереження в районах з високим рівнем злочинності. DataWorks Plus – компанія-розробник відеоаналітики і біометричних систем ідентифікації з 2000 року. Спеціалізується на впровадженні інтелектуальних систем безпеки для правоохоронних органів, урядових та пенітенціарних установ, а також на побудові загальнонаціональних програм Безпечне місто.

Регіональні програми “Безпечне місто” в Україні

Варто відзначити, що і в Україні осінь була насичена різноманіттям подій в галузі інтелектуального відеоспостереження. 10 жовтня Полтавська обласна державна адміністрація спільно з мерією Полтави анонсували підписання меморандуму про співпрацю з NEC Corporation. Муніципальні чиновники мають намір впровадити систему відеоспостереження з модулем розпізнавання облич NeoFace Watch відразу на декількох об’єктах. Серед них: ПАТ «Укрнафта», Полтавський ГЗК, Полтавський краєзнавчий музей і Кременчуцька міська рада.

Однак інформація про деталі комерційної пропозиції з боку японської корпорації і запланований розмір бюджетного фінансування проекту не розкривається. Згадана технологія також була впроваджена Міністерством внутрішніх справ Грузії. У липні 2017 року спеціалізовані ЗМІ висвітлювали події, пов’язані з інтеграцією в загальну платформу Безпечне місто близько 400 відеокамер, встановлених в декількох грузинських містах, включаючи Тбілісі. При цьому, на відміну від більшості інших великих компаній – розробників інтелектуальних систем безпеки, NEC Corporation вже давно повністю дистанціювалася від ринку кінцевих споживачів і зосередилася на B2B продажах.

Аналогічний шлях обрала й українська компанія ТОВ “VIT” (Відео Інтернет-технології) – вітчизняний розробник модуля відеоаналітики розпізнавання державних номерів транспортних засобів. Цей модуль вже понад 10 років з успіхом використовується у різноманітних закордонних VMS, а 96% ймовірність розпізнавання номерних знаків підтверджена низкою незалежних експертів. В 2011 році ТОВ “VIT” анонсувала початок співпраці з данською компанією Milestone – лідером за напрямом розробки систем відеоменеджменту. Керівник відділу продажу ТОВ «VIT» Сергій Бондар поділився експертною думкою щодо перспектив подальшого розвитку систем відеоаналітики в епоху цифрової економіки.

– Сергій, ні для кого не є секретом, що відеоаналітика полегшує життя правоохоронцям і працівникам приватних охоронних компаній. Але все ж, яким чином затребувана функціональність Вашої системи з економічної точки зору, на прикладі міста, а також великого і малого бізнесу?

– Відеоаналітика – прямий ключ до комерціалізації муніципальних служб, що спеціалізуються на наданні послуг автоматичного повідомлення про порушення правил дорожнього руху і нарахуванні штрафів. Як правило, в країнах, де широко застосовується механізм державно-приватного партнерства, розмір комісійних відрахувань фірмам, що надають суспільно значущі послуги становить від 5% до 20%.

Відеоаналітика як засіб комерціалізації муніципальних служб

При цьому не варто забувати про такий чимало важливий фактор, як виведення з тіні грошових потоків від нарахованих штрафів. Раніше ці кошти осідали у нечистоплотних правоохоронців і представників інших контролюючих органів. Вказана система дозволить значно збільшити надходження до державного та місцевих бюджетів. Що стосується великого і малого бізнесу – грамотно впроваджена система відеоаналітики може ефективно використовуватися в маркетингових компаніях, побудові бізнес-процесів, сегментації цільової аудиторії і так далі. Якщо згадати всім відомий афоризм, що театр починається з вішалки, так і в інтелектуальних системах безпеки – будь-який бізнес починається з автопарковки.

– Які тренди розвитку відеоаналітики на найближчі роки?

– На зорі впровадження відеоаналітики вся інтелектуальна обробка відеоданих проводилася на потужних серверах, в єдиному центрі (серверній). З вибуховим зростанням середньої кількості камер в системах і, відповідно, відеопотоків, даний підхід стає все більш громіздким і малоефективним. Будь-яка відеоаналітика пред’являє високі вимоги до якості картинки, тому зводити в єдиний центр сотні камер з високою роздільною здатністю і мінімальною компресією неможливо (ніякої оптики не вистачить). Одним із сучасних варіантів побудови великих систем з відеоаналітикою є розподілені системи. На групу камер встановлюється один сервер відеоаналітики, який обробляє відео, а в центральний сервер передаються вже результати обробки та відео зі зниженою роздільною здатністю.

У підсумку всі у виграші: модулі відеоаналітики отримують медіа-дані з максимально можливою якістю, ті працюють з максимальною продуктивністю, а система відеоспостереження отримує медіадані з якістю, достатньою для виконання своїх завдань. Водночас ми знижуємо навантаження на мережі та зменшуємо витрати на зберігання даних. В результаті ми не зберігаємо надлишкову інформацію у відеоархіві.

Фактично, всі серйозні CMS вже давно підтримують можливість побудови єдиної системи з використанням декількох серверів. Наприклад, наш модуль розпізнавання автомобільних номерів AutoCode для систем XProtect (Milestone) в рамках однієї розподіленої системи може бути встановлений на необмеженій кількості серверів одночасно і здатний паралельно працювати з декількома Recording- і Event-серверами!

Спеціально для AutoCode на платформі Axxon ми розробили модуль Collector, який дозволяє збирати результати відеоаналітики з необмеженої кількості серверів в єдиний центр. Дана геометрія побудови є найбільш ефективною, і саме для нього ми розробили лінійку захищених комп’ютерів OutdoorBox. Він дозволяє навіть у найважчих умовах експлуатації встановити і використовувати будь-які модулі відеоаналітики. Наприклад, такі комп’ютери використовуються в розподіленій системі розшуку автомобілів в Україні.

Відносно новим і перспективним трендом є використання найпростішої відеоаналітики в камерах (детектори руху, перетин ліній, трекінг об’єктів тощо). Але основною проблемою цієї технології є відносно низька продуктивність CPU камер, яка не дозволяє повноцінно запустити на них ресурсомісткі, «важкі» алгоритми (розпізнавання облич, номерів тощо). Так, якісь спроби є, але всі вони (в порівнянні з «десктопними» версіями) працюють в «усіченому» варіанті і поступаються у функціональності. Сподіваємося, найближчим часом виробники все ж випустять камери з високопродуктивним CPU. Хоча, швидше за все, це вже буде щось середнє між камерою і комп’ютером.

– Сергій, пересічний споживач може в найближчому майбутньому розраховувати на цікаві «бюджетні» рішення?

– Що стосується розвитку відеоаналітики в цілому, то ми спостерігатимемо стійку тенденцію її перенесення якомога ближче до джерела відео. Мова йде не тільки щодо вбудованих камер або використання міні-комп’ютерів, але і про мобільні пристрої. Ринок інтелектуальних систем безпеки продовжить активно інвестувати кошти в розробку мобільних додатків і розширення їх функціональності. Наступне покоління модулів відеоаналітики буде адаптовано для смартфонів на платформах Android та iOS. Оптимізується робочий процес і тайм-менеджмент, забезпечуючи прибуток бізнесу віддалено. Швидше за все подібні системи стануть на порядок доступніше за рахунок їх масового впровадження.