Тенденції розвитку систем безпеки та відеоспостереження

Тенденції розвитку систем безпеки та відеоспостереження

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.

Тенденции развития систем безопасности и видеонаблюденияІснує 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.

Уверх