Тенденции развития систем безопасности и видеонаблюдения

Тенденции развития систем безопасности и видеонаблюдения

Развитие технологий расширяет возможности для улучшения безопасности. Традиционные методы, с помощью которых большинство организаций управляют своими системами видеонаблюдения, больше не соответствуют темпам цифровизации и цунами данных, с которыми большинство компаний сталкивается почти каждую минуту.

Переход от аналоговых систем видеонаблюдения к цифровому видео фактически сделало закрытые видеосистемы и устройства устаревшими и не эффективными. Растущая потребность в скорости, расширенной вычислительной мощности и возможностях хранения данных диктуют свои правила.

Перед конечными пользователями корпоративного уровня появляются новые задачи по расширению или обновлению систем безопасности. Количество камер и функционал новых видеосистем безопасности продолжает расти. Раньше было всего несколько вариантов, когда дело касалось камер и программного обеспечения. Теперь же выбор по-настоящему огромен.

Тенденции развития систем безопасности и видеонаблюденияСуществует множество доступных технологий и решений, которые соответствуют потребностям любого объекта и находятся в пределах существующего бюджета. Главное определить цели, которые вам необходимо решить с помощью видео. Будут ли камеры использоваться для общего наблюдения, «ситуационной осведомлённости» или для определённой цели, такой как идентификация документов, распознавание лиц или автомобильных номеров.

Например, система видеокамер должна иметь возможность идентифицировать конкретного человека, определять номерной знак запрещённого транспортного средства или должна работать в меняющихся условиях освещения, только ночью или только после срабатывания датчиков движения – в каждом из этих случаев подбирается своя конфигурация.

За последние несколько лет произошло так много достижений в области безопасности и видеонаблюдения – от более высокого разрешения видеокамер до объединения систем камер в единую сеть и добавления возможностей обучения машинного интеллекта (определение конкретного человека не только по лицу, но и по походке, росту, комплекции), не говоря уже о самом распространении видеокамер. Собираемые данные можно использовать для получения более действенной информации.

Три ключевых тенденции, которые в настоящее время развиваются в сфере видеонаблюдения – это системы с поддержкой искусственного интеллекта, глубокое обучение и сквозная перспектива наблюдения.

Искусственный интеллект и машинное обучение являются ключом к поддержке оперативности реагирования систем видеонаблюдения в реальном времени. С помощью машинного обучения, например, системы могут быть обучены и адаптированы для выявления нюансов и различий в узорах, формах, цветах, звуках, вибрациях и температуре, которые критичны для выявления проблем в реальных условиях.

Глубокое обучение расширяет возможности ИИ, анализируя видеоданные для извлечения ценной информации. Это интенсивный процесс: эффективное глубокое обучение требует более высокой вычислительной мощности и может потребовать тысячи часов «обучения» с использованием реальных видеозаписей, чтобы различить один образец человеческого поведения.

Местоположение данных также имеет ключевое значение, и варианты использования будут определять эту стратегию хранения. «Большие данные» агрегируются в облаке для сбора больших объёмов данных и их анализа.

Раньше записанное видео использовалось в основном для судебной экспертизы. Сегодня ясно, что с инновациями в технологиях появляются инструменты, которые могут помочь принимать меры в реальном времени в чрезвычайных или других ситуациях.

Вверх