Видеонаблюдение пережило технологический переворот. Система распознавания лиц и искусственный интеллект невероятно расширили его возможности. Теперь устройства не только фиксируют события, но и анализируют их. Как это уже отразилось на жизни людей и что будет дальше?
Умная камера создает динамическую модель всех окружающих ее предметов. Благодаря машинному обучению она классифицирует объекты и действия в своей зоне контроля. Устройство фиксирует и анализирует любое изменение в обстановке: движение, появление нового объекта. И чем дольше камера работает, тем лучше она ориентируется в окружающей обстановке.
Распознавание лиц
Лучше всего камеры научились работать с людьми. Они получили систему распознавания лиц. Система делает фотографии с разных ракурсов и анализирует их. На основе этого она создает базу данных «человеческих объектов», каталогизирует их и присваивает им определенный статус.
В случае сомнений система обращается за помощью к людям. Например, умный дом через специальное приложение может уточнить у хозяина статус того или иного человека, продемонстрировав ему фото с камеры. По такому же принципу видеонаблюдение работает и в службах безопасности, как в государственных, так и частных.
Умный дом
Современные камеры дали системам умного дома удивительный функционал. Так, увидев незнакомого человека, устройства сообщит об этом хозяину квартиры. Например, систему можно настроить так, что она даст знать, когда дети приблизятся к спрятанной родителями игровой приставке.
Благодаря машинному обучению умный дом не поднимет тревогу, если порыв ветра распахнет незакрытое окно. Умные камеры умеют дифференцировать объекты. Обычный датчик движения в таком случае обязательно среагировал бы и поднял тревогу.
Система домашнего видеонаблюдения Ростелекома недавно подсчитала количество взмахов руками дирижера во время исполнения оркестром музыкальной темы Эннио Морриконе из фильма «Хороший, плохой, злой». В зале установили три устройства: одно направили на правую руку дирижера, второе — на левую, а третье снимало общий план. Камеры насчитали 1 078 взмахов, 615 — правой рукой и 463 — левой.Безопасность
Нейросети машинного обучения позволяют опознавать людей в толпе в очках, головных уборах и даже с масками на лице с точностью в 99%. Это делает их незаменимыми для обеспечения общественной безопасности в населенных пунктах. Система без труда опознает преступника в толпе и даст сигнал об этом полиции.
По мере распространения камеры позволят эффективно бороться с уличной преступностью и вандалами, наносящими ущерб городским объектам. Они станут незаменимыми в борьбе с терроризмом и в поиске пропавших людей.
В будущем системами умного видеонаблюдения оснастят все российские школы. Правда, технология автоматического распознавания лиц использоваться в них не будет. Они помогут обеспечить безопасность детей внутри периметра образовательного учреждения, выявить посторонних в помещениях. Такие системы также собираются интегрировать в комплексы дистанционного обучения.
Контроль на работе
Камеры давно стали частью офисного пространства, но умный функционал пока применяется слабо. В перспективе, как считают эксперты, камеры могут использовать для автоматического контроля рабочего времени и продуктивности сотрудников.
Корпорация Microsoft уже презентовала систему умного видеонаблюдения за рабочим пространством.
Камеры, компьютеры и периферийные устройства в ней собирают информацию. Затем данные отправляются в «облако», где искусственный интеллект анализирует их с точки зрения продуктивности работы сотрудников. Особое внимание в этой системе уделяется соблюдению техники безопасности.
Так что, недалеки те времена, когда камеры станут контролировать нашу работу. При этом будет не просто вестись подсчет рабочего времени, чаепитий и перекуров, а мониторинг и анализ конкретных рабочих операций.
Видеоаналитика для торговли
Камеры давно стали обыденным предметом в интерьере магазинов. Считается, что их главная функция — ловля магазинных воришек. Но это уже нет так. Системы видеонаблюдения стали пристально следить за добропорядочными покупателями.
Современные видеосистемы в магазинах считают общий поток в отделениях, ведут контроль очереди, проверяют наличие сотрудника на рабочем месте. Но главная их задача — видеоаналитика.
Розничная торговля с помощью камер может определить покупательские предпочтения в зависимости от пола и возраста и предложить персональные акции или скидки. Система также контролирует оптимальную выкладку товаров на полке.
Эксперты прогнозируют, что в будущем благодаря умным системам наблюдения могут исчезнуть очереди в магазинах. Оплата будет производиться бесконтактно за счет распознавания лица покупателя, проходящего через кассу.
Угроза частной жизни
Многие воспринимают технологии умного видеонаблюдения и распознавания лиц как вмешательство в личную жизнь. Но так еще недавно относились к системам глобального позиционирования на смартфонах и даже к банковским картам, позволяющим отслеживать все транзакции.
Поэтому, как комментируют эксперты, тотальный контроль также через какое-то время станет обыденностью. Дело в привычке и правильном законодательном регулировании. По сути, развитие умного видеонаблюдения — это автоматизация многих процессов, экономия времени и средств, а также исключение человеческого фактора в областях, где функцию контроля выполняют люди.
