Розвиток технологій розширює можливості для поліпшення безпеки. Традиційні методи, за допомогою яких більшість організацій управляють своїми системами відеоспостереження, більше не відповідають темпам цифровізациії й цунамі даних, з якими більшість компаній стикаються майже кожну хвилину.
Перехід від аналогових систем відеоспостереження до цифрового відео фактично зробило закриті відеосистеми й пристрої застарілими і не ефективними. Зростаюча потреба в швидкості, розширеній обчислювальній потужності та можливостях зберігання даних диктують свої правила.
Перед кінцевими користувачами корпоративного рівня з’являються нові завдання по розширенню або оновленню систем безпеки. Кількість камер і функціонал нових відеосистем безпеки продовжує рости. Раніше існувало лише декілька варіантів, коли справа стосувалася камер і програмного забезпечення. Тепер же вибір по-справжньому безмежний.
Існує безліч доступних технологій і рішень, які відповідають потребам будь-якого об’єкту й знаходяться в межах існуючого бюджету. Головне визначити цілі, які необхідно вирішити за допомогою відео. Чи будуть камери використовуватися для загального спостереження, «ситуаційної обізнаності» або ж для певної мети, такої як ідентифікація документів, розпізнавання осіб або автомобільних номерів.
Наприклад, система відеокамер повинна мати можливість ідентифікувати конкретну людину, визначати номерний знак забороненого транспортного засобу або повинна працювати в умовах освітлення, що міняються, тільки вночі або тільки після спрацьовування датчиків руху – в кожному з цих випадків підбирається своя конфігурація.
За останні декілька років сталося дуже багато досягнень в області безпеки і відеоспостереження – від більш високої роздільної спроможності відеокамер до об’єднання систем камер в єдину мережу і додавання можливостей навчання машинного інтелекту (визначення конкретної людини не лише по обличчю, але й по ході, зросту, комплекції), не кажучи вже про саме поширення відеокамер. Зібрані дані можна використовувати для отримання дієвішої інформації.
Три ключові тенденції, які нині розвиваються у сфері відеоспостереження – це системи з підтримкою штучного інтелекту, глибоке навчання і наскрізна перспектива спостереження.
Штучний інтелект і машинне навчання є ключем до підтримки оперативності реагування систем відеоспостереження в реальному часі. За допомогою машинного навчання, наприклад, системи можуть бути навчені й адаптовані для виявлення нюансів і відмінностей у візерунках, формах, кольорах, звуках, вібраціях і температурі, які критичні для виявлення проблем в реальних умовах.
Глибоке навчання розширює можливості штучного інтелекту, аналізуючи відеодані для витягання цінної інформації. Це інтенсивний процес: ефективне глибоке навчання вимагає більш високої обчислювальної потужності й може зажадати тисячі годин «навчання» з використанням реальних відеозаписів, щоб розрізнити один зразок людської поведінки.
Місце розташування даних також має ключове значення, і варіанти використання визначатимуть цю стратегію зберігання. «Великі дані» агрегуються в хмарі для збору великих об’ємів даних і їх аналізу.
Раніше записане відео використовувалося в основному для судової експертизи. Сьогодні ж ясно, що з інноваціями в технологіях з’являються інструменти, які можуть допомогти вживати заходи в реальному часі в надзвичайних або інших ситуаціях.