#карта рынка видеоаналитики

Российский рынок. Сегментация. Технологии. Производители и поставщики

Сложности выбора систем видеоаналитики

Сложности выбора систем видеоаналитики

Сегодня большинство производителей представляет одну или несколько систем видеоаналитики как часть своих решений. Более того, некоторые компании специализируются на разработке продуктов в области видеоаналитики. Однако не все аналитические функции разрабатываются одинаково, и, в зависимости от ситуации, определенный тип видеоаналитики может работать лучше, чем другие. В то же время, существуют важные факторы, которые могут поддержать или снизить производительность систем видеоаналитики.


Что нужно знать о видеоаналитике до ее внедрения?

Как работает видеоаналитика?

Независимо от типа решения по видеоаналитике, все они следуют схожей процедуре.

Видеоаналитика использует видеозаписи в качестве входных данных для сравнения с условиями или правилами, определенными в ядре программного обеспечения. В зависимости от типа аналитики механизм ПО будет искать на изображении конкретную информацию. Если событие соответствует правилу, система инициирует выходные данные или действие. Представьте, что вы заинтересованы в идентификации всех событий, включающих пересечение объектом виртуального ограждения, определенного в системе. Если событие соответствует условию, оператор должен получить визуальное уведомление во время регистрации системой события на сервере.

Как часть выходных данных система видеоаналитики генерирует метаданные, которые представляют собой информацию в форме текста, описывающего произошедшее событие. Метаданные могут использоваться для активации сигнализации, классификации событий, запуска отчетов и поиска информации (то есть, ретроспективного анализа).

Важным моментом является то, что для видеоаналитики требуется период обучения, прежде чем ПО сможет начать распознавать события. Такой период обучения обеспечит системе основу для сбора информации и сравнения ее с заданным условием.

Кроме того, для правильной работы некоторых продуктов в сфере видеоаналитики требуется минимальное разрешение видео, частота кадров не менее x кадров в секунду, для выполнения анализа и, в некоторых случаях, необходимый угол наклона камеры для получения оптимальных результатов.

Какие типы видеоаналитики существуют?

Если классифицировать типы видеоаналитики, доступные на рынке, мы можем разделить их на три основные группы. Базовая видеоаналитика, расширенная видеоаналитика и видеоаналитика с глубоким обучением.

Базовая видеоаналитика

Базовая видеоаналитика появилась более 15 лет назад. Эти системы используют изменения пикселей для запуска события. Пример базовой видеоаналитики – простое обнаружение движения. Когда группа пикселей на изображении меняет цвет, механизм ПО будет рассматривать это событие как нечто, движущееся в зоне обзора, что приводит к обнаружению движения.

Недостатком базовой видеоаналитики является количество ложных срабатываний, особенно в сложных сценах, причиной которых является простота механизма ПО. Тени, деревья, животные или погодные условия могут приводить к срабатыванию системы аналитики, что уменьшает преимущества ее использования.

Расширенная аналитика

Расширенная аналитика была разработана сравнительно недавно. Системы расширенной аналитики используют большие бинарные объекты (ББО), которые представляют собой группу связанных пикселей. Этот тип анализа ищет формы и снижает количество ложных срабатываний. По сравнению с базовой видеоаналитикой здесь обеспечивается возможность тонкой настройки ядра ПО с использованием дополнительных параметров, таких как перспектива, угол камеры, тип сцены, количество кадров для анализа и т.д. В довершение ко всему, алгоритмы, использующие расширенную аналитику, уменьшают количество ложных срабатываний, сократив количество событий, которые могут запускать аналитику (то есть, классификация объектов).

Искусственный интеллект (ИИ) или видеоаналитика с глубоким обучением

Искусственный интеллект (ИИ) или видеоаналитика с глубоким обучением – это новейшая технология, используемая для анализа видеоматериалов. Этот тип видеоаналитики использует нейронные сети для обучения системы и получения результата.

Чем больше событий изучено в процессе обучения, тем выше точность обнаружения соответствующих событий. Процесс обучения может быть ручным (вмешательство человека для отметки соответствующих событий) или автоматическим, с использованием библиотеки событий, собранной из разных источников.

Аналитика с глубоким обучением обеспечивает более продвинутый анализ, такой как поиск функций или множественные условия. Аналитика с глубоким обучением позволяет быстрее и точнее сопоставлять информацию и сравнивать ее с условиями.


Периферийная, серверная и облачная аналитика

При реализации видеоаналитики необходимо решить, будет ли она размещаться на камере (периферийная аналитика), на сервере или в облаке. Большинство производителей камер предлагает размещенные на камере системы видеоаналитики бесплатно или за дополнительную плату. Производители систем видеоаналитики, напротив, предлагают размещение на сервере или в облаке.

Важно помнить, что для более сложного анализа вам потребуется больше обработки, поэтому не все системы расширенной видеоаналитики или аналитики с глубоким обучением могут работать на периферийных устройствах и должны размещаться на сервере, в облаке или в гибридной среде. Если система видеоаналитики может работать на камере, скорее всего, потребуются высококлассные модели камер, поскольку эти камеры оснащаются самыми мощными процессорами.

Кроме того, еще одним важным фактором является совместимость системы видеоуправления (VMS) с системой видеоаналитики. Не все производители камер или решений в сфере видеоаналитики обеспечивают интеграцию со всеми системами видеоуправления. В некоторых случаях интеграция может ограничиваться отправкой сигналов тревоги в системы видеоуправления вместо передачи метаданных.

Условия реализации эффективных систем видеоаналитики

Подбор оборудования для систем видеоаналитики

Видеоаналитика может обеспечить достоверный анализ только при условии высокого качества предоставляемых видеоматериалов. Эффект бочки (оптическое искажение) на бюджетном объективе может быть проблемой, когда объекты перемещаются к углам изображения. Камеры без действительно широкого динамического диапазона не обеспечивают изображения высокого качества в случае высокой контрастности сцены, что снижает возможности их распознания системой. Высокая скорость затвора может оказаться ключевой особенностью в тех случаях, когда объекты быстро перемещаются по сцене или требуется увеличение небольшой области объекта (номерной знак автомобиля), так как снизит размытость изображений.

Пропускная способность для сетевой аналитики

Для видеоаналитики на стороне сервера или в облаке потребуется пропускная спо- собность, достаточная для приема данных с камеры, и вычислительная мощность для выполнения анализа. Преимущество такой архитектуры заключается в том, что вам не требуется определенный чип. Недостатком являются повышенные требования к пропускной способности и скорости соединения. В зависимости от количества решений в области видеоаналитики вам может потребоваться увеличение вычислительной мощности сервера или повышенная пропускная способность интернета при использовании облачной аналитики. Если пропускная способность является проблемой, следует оценить возможность использования периферийной видеоаналитики для вашего проекта.

Точность анализа видео

Оценка точности видеоаналитики – вопрос относительный, особенно учитывая тот факт, что в отрасли не существует соответствующих стандартов. Производитель может повысить точность анализа видео, если выборка ограничена несколькими испытаниями (т.е. 10 испытаний, 9 из них были положительными = точность 90%, или 100 испытаний, 9 из них положительные = точность 9%).

Точность можно измерить только на реальных событиях, исключая из выборки ложные срабатывания, или если статистика получена в идеальных условиях (например, угол камеры, контролируемое освещение, простой фон, низкая активность в зоне обзора, установленное расстояние от камеры, определенный тип объектива или камеры). Единственное чему можно доверять – реальная практика, основанная на конкретных условиях и настройках.


Как выбрать систему с видеоаналитикой?

В видеоаналитике существуют важные различия, и использование правильной системы имеет решающее значение для получения наилучших результатов. В большинстве проектов подходящей будет комбинация различных типов видеоаналитики, тогда как в отдельных ситуациях один тип может подходить больше, чем другие.

Выбор производителя в процессе тестирования возможностей видеоаналитики

Сравните и протестируйте системы видеоаналитики, прежде чем выбирать производителя. Несмотря на то, что два производителя утверждают, что обеспечивают один и тот же тип видеоаналитики, результаты в одинаковых сценариях могут значительно отличаться, поскольку точность может измеряться с использованием разных методов. Не все условия идеальны, особенно при использовании систем видеоаналитики вне помещений. Освещение, угол обзора камеры, погодные условия и качество изображения – вот некоторые из факторов, которые обычно влияют на результаты видеоаналитики.

Функционал, возможности настройки и удобство эксплуатации системы

Помните, что все системы потребуют установки параметров и точной настройки. Оцените простоту использования и уровень подготовки, необходимые для внесения изменений и получения результатов.

Построение интегрированных систем с использованием видеоаналитики

Важна интеграция между системами видеоуправления и видеоаналитики. Кроме того, интеграция, включающая поддержку метаданных, повысит удобство в эксплуатации и расширит диапазон применения.

На рынке ТСБ построение интегрированных систем одно из наиболее востребованных решений, поэтому стоит учитывать возможность работы видеоналитики в составе комплексных систем и ее интеграции с СКУД, ОПС, POS-терминалами и другими инструментами, используемыми для ведения бизнеса заказчиком.


Производители и поставщики

Зарубежные производители

Axis Dahua Bosch Idis Smartec Honeywell Pelco
Hikvision Macroscop

Российские производители

ITV | Axxon Vocord

Поставщики

Армо-Системы: AXIS, Bosch, CBC Group, Honeywell, Fujinon, IFS/UTC, HID/ASSA Abloy, Honeywell, Milestone, Pelco by Schneider Electric,  Smartec, Sony, Spacecom, Videotec, Watec, Wizebox, Wisenet

Сегменты рынка видеоаналитики

Поведенческая видеоаналитика

Поведенческая видеоаналитика

Технологии искусственного интеллекта сделали возможным решение чрезвычайно сложных задач. Одна из таких задач – анализ поведения людей по изображению, полученному с помощью камеры видеонаблюдения. Этот новый тип видеоаналитики может с высокой эффективностью применяться в области общественной безопасности и коммерческом секторе.


Автоматическое распознавание номерного знака (ALPR)

Автоматическое распознавание номерного знака (ALPR)

Автоматическое распознавание номерного знака или Automatic License Plate Recognition (ALPR) – функция видеоаналитики, обеспечивающая удобство управления транспортными потоками и обслуживания парковок. Так, например, ALPR позволяет отслеживать количество пустых мест на парковке, что экономически эффективнее использования ультразвуковых и магнитных датчиков.

Кроме того, автоматическое распознавание номера можно использовать при интеграции с платежными системами: время парковки фиксируется ALPR; списание денежных средств за парковку происходит в автоматическом режиме с прикрепленного электронного кошелька, пополняемого пользователем.

Еще одной функцией, повышающей удобство эксплуатации и скорость отклика, является возможность предварительной регистрации на мероприятия: система анализирует информацию о номере подъезжающей машины, и, если он есть в базе, сразу открывает шлагбаум.



Аналитика распознавания лиц

Аналитика распознавания лиц

Распознавание лиц в видеоаналитике чуть более широкое понятие, чем в биометрии. В биометрии под распознаванием лиц, как правило, подразумевается однозначная аутентификация человека.

Анализ лиц в видеоаналитике может применяться без сравнения с базой данных. Так, распознавание лица в общем потоке может быть основанием для подсчета людей, например, количества посетителей торговой точки. Также по лицу может осуществляться отслеживание маршрута конкретного человека. Современная аналитика совершенствует свои функции, появляются системы анализа эмоций по лицевой мимике, а также анализа интереса по направлению взгляда.


Видеоаналитика на вертикальных рынках

Видеоаналитика в аэропортах


Видеоаналитика в аэропортах

Системы видеонаблюдения аэропортов – это масштабное решение, содержащее большое количество видеокамер. Эксплуатация традиционных систем требует большого человеческого ресурса, поскольку штат мониторинговой службы довольно велик, а, следовательно, сами системы чрезвычайно дороги при эксплуатации. При этом, ответственность за обнаружение тревожных ситуаций полностью ложится на оператора.

Таким образом, внедрение усовершенствованных систем видеонаблюдения, которые используют лучшие технологические достижения IP-камер и интеллектуальную аналитику, является одним из наиболее значимых шагов для аэропортов, позволяя решать широкий спектр специфических задач безопасности


Видеоаналитика в ритейле

Видеоаналитика в ритейле

Системы видеонаблюдения с функциями аналитики сегодня один из основных инструментов эффективной работы торговых предприятий. Спектр задач, решаемых видеоаналитикой, включает:

  • Контроль длины очередей и анализ поведения покупателей в них;
  • Подсчет количества посетителей торговой точки;
  • Распознавание лиц как способ повышения клиентской лояльности;
  • Построение тепловых карт и т.д.