Исходник

Правда и мифы о видеоаналитике

Возможность использования методов искусственного интеллекта для «просмотра» видео представляется настолько необычной, что зачастую больше похожа на научную фантастику

Алан Липтон, CSO, США

Видеоаналитика — одна из тех популярных сегодня технологий, которая производит на людей неизгладимое впечатление. Возможность использования методов искусственного интеллекта для «просмотра» видео, извлечения полезной информации и выдачи соответствующих уведомлений является весьма многообещающей с точки зрения безопасности и приложений осуществления наблюдения и надзора. Технология представляется настолько развитой и необычной, что зачастую больше похожа на научную фантастику, чем на реальность. К сожалению, обилие восторженных отзывов ведет к тому, что грань между фантастикой и реальностью оказывается весьма размытой. Достаточно вспомнить распространенный миф о том, что видеоаналитика позволяет находить террористов на заполненном стадионе — то есть, решать задачи, которые оказываются не под силу даже человеческому глазу. Или что она может автоматически обнаруживать человека, который за столом игры в блэк джек прибегает к мошенническим приемам, которые не в состоянии заметить даже опытный наблюдатель. В данной статье рассматриваются пять распространенных мифов о технологии и практике видеоаналатики, а также освещается истинное текущее положение дел в этой области. Миф первый. Эффективность видеоаналитики вполне сопоставима или даже превосходит эффективность, демонстрируемую человеком. Когда мы слышим о видеоаналитике самые невероятные утверждения, лучше всего задать себе вопрос: способен ли человек, смотрящий на экран монитора, решать аналогичные задачи? Если ответ отрицательный, значит и видеоаналитика ничем здесь не поможет. Но даже при утвердительном ответе все равно нужно помнить о том, что видеоаналитика обладает ограниченными возможностями. Вспомните: человек учился распознавать визуальные образы на протяжении примерно пяти миллионов лет. А на компьютеры выполнение соответствующих функций было возложено лишь около 40 лет тому назад. Реальное положение дел. В большинстве операционных сред хорошо настроенное программное обеспечение способно обнаруживать важные события (такие, как незаконная парковка автомобиля, перелезание людей через заборы, проникновение в запретные зоны и т. д.) примерно с той же эффективностью, что и человек. Такая способность распознавания событий обеспечивает заметное улучшение данной технологии по сравнению с другими сенсорными решениями типа подземных кабелей, датчиков микроволн и ограждающих тросов. Реальная ценность видеоаналитики заключается в том, что за всем происходящим наблюдает немигающее и недремлющее око. И в этом смысле повышение эффективности по сравнению с использованием человека становится достаточно заметным. Миф второй. Видеоаналитика может улучшить не слишком удачную инфраструктуру видеонаблюдения. Большинство систем видеонаблюдения проектировалось без учета возможностей применения средств видеоаналитики — на самом деле, многие из них не предусматривают даже участия оператора-человека. Камеры имеют низкое качество; обзор перекрывается естественными и рукотворными препятствиями, такими как деревья и здания; ночью области наблюдения слабо освещены. Средства видеоаналитики — это не «чудесная панацея», позволяющая видеть сквозь стены и превращать ночь в день. Если камера не гарантирует четкого обзора, исключающего возникновение дополнительных препятствий, средства аналитики здесь вряд чем-то помогут. Реальное положение дел. Эффективность аналитических систем находится на достаточно высоком уровне в хорошо спроектированных операционных средах. При нормальном разрешении изображения и отсутствии видимых помех уровень распознавания довольно высок. У наиболее известных производителей (при идеальных условиях) он достигает 90% и выше, а количество ложных срабатываний одной камеры, как правило, не превышает одного случая в неделю. Миф третий. Любая система аналитики подходит на все случаи жизни. Зачастую клиенты испытывают неудобства, если аналитическая технология выходит за рамки их зоны комфорта. В мире существует множество разнообразных продуктов видеоаналитики, предназначенных для решения самых разных задач в различных операционных средах. Под видом интеллектуальных систем видеоаналитики многие производители продают даже обычные датчики регистрации движения (Video Motion Detection, VMD). В условиях статичного помещения датчики VMD в какой-то степени могут оказаться полезными, но в большинстве реальных ситуаций будет слишком много ложных срабатываний, обусловленных внешними факторами и неспособностью датчика отличить движение любого несущественного постороннего объекта от действительно важного события. Реальное положение дел. Как и любой другой продукт, каждое приложение видеоаналитики имеет определенные спецификации и характеристики. Не будьте столь наивны, думая, что технологию, предназначенную для подсчета людей в магазине, можно эффективно использовать для охраны периметра территории и наоборот. Разработчики аналитических продуктов предъявляют совершенно конкретные требования к размещению камеры, расстоянию до объекта, количеству и типам объектов, среде внутри и вне помещения, освещению и многим другим факторам, оказывающим самое непосредственное влияние на эффективность. Убедитесь в том, что выбранные вами продукты и технологии соответствуют вашей операционной среде и целевому назначению. Миф четвертый. Системы видеоаналитики не оправдывают вложенных в них средств. Исторически сложилось так, что установка систем видеоаналитики и их эксплуатация никогда не обходились без серьезных капиталовложений. На каждую камеру нужно было покупать дорогостоящую лицензию, системам требовалась развитая инфраструктура на базе ПК, процедуры развертывания, технической поддержки и обучения тоже предполагали весьма серьезные затраты. В некоторых случаях это по-прежнему остается актуальным! Расходы на систему, которая в ближайшее время все равно не сможет заменить охранника-человека, оказываются слишком велики. Реальное положение дел. Технология видеоаналитики в процессе своего совершенствования превратилась скорее в компонент, дополняющий инфраструктуру видеонаблюдения, чем в автономное корпоративное программное решение. Сегодня интеллектуальные аналитические функции зачастую поддерживаются и компонентами систем видеонаблюдения, предназначенными для массового рынка: камерами, IP-видеокодерами, маршрутизаторами, цифровыми видеомагнитофонами, сетевыми видеорегистраторами, а также платформами управления видео. Поддержка аналитических функций приводит к увеличению цены этих устройств, но разница в деньгах оказывается здесь совершенно незначительной по сравнению со стоимостью автономных решений на базе ПК. Более того, грамотные и дальновидные клиенты видят в аналитических средствах нечто большее, чем просто очередную модернизацию охранных систем. Аналитические средства несут в себе дополнительную ценность, повышая эффективность работы людей, процессов и инфраструктуры. Это достигается за счет того, что средства анализа помогают оптимизировать пропускную способность сетевых видеосистем и емкость систем хранения, ускорять процедуры судебного расследования и повышать эффективность труда персонала. Миф пятый. Системы видеоаналитики перехваливают. Создается впечатление, что каждую неделю на рынке появляется очередной производитель систем видеоаналитики, отчаянно рекламирующий свои товары. Буквально каждое приложение видеоаналитики является выдающимся творением, лучшим на рынке: самым устойчивым, с минимальным числом ложных срабатываний, простым в эксплуатации, поддерживающим самый широкий спектр операционных сред. Да, чуть не забыл — и не стоящим вам почти ничего. При таком засилье рекламы очень трудно бывает отделить зерна от плевел и даже просто понять, есть ли тут зерна вообще! Реальное положение дел. Как и на любом другом конкурентном рынке, где присутствуют новые и интересные технологии, мы то и дело слышим громогласные заявления поставщиков, не особенно заботящихся об объективном освещении имеющегося положения дел. Но это вовсе не означает, что все вокруг — пустая похвальба. Всем нам известны приемы продавцов подержанных автомобилей, но и среди подержанных машин встречаются образцы очень хорошего качества. Следует с недоверием относиться к поставщику, который отвечает утвердительно на любой вопрос. Ищите производителей с высокой репутацией, сумевших доказать, что слово у них не расходится с делом. Они помогут вам выбрать правильный вариант и эффективно развернуть у себя систему видеоаналитики. Они оправдывают ожидания клиентов и работают с интеграторами, которые обеспечат точное соответствие инфраструктуры видеонаблюдения своему назначению. В результате ваш опыт работы с аналитическими системами окажется максимально успешным. Алан Липтон — технический директор компании ObjectVideo. В подчинении у него находится команда из 50 исследователей и инженеров, разрабатывающих и переводящих на коммерческую основу технологии компьютерного наблюдения, которые находят применение в системах безопасности, наблюдения и бизнес-анализа 18.06.2008г.

========================================================================

Рерайт

Правда и мифы о видеоаналитике

Вероятность эксплуатации искусственного интеллекта для «просмотра» видео кажется столь необычной, что зачастую больше напоминает научную фантастику
Алан Липтон, CSO, США

Видеоаналитика (Video analytics )— одна из самых впечатляющих и популярных сегодня технологий. Объективная возможность использования методов Artificial intelligence (искусственного интеллекта) для «просмотра» видео, извлечения необходимой информации и выдачи соответственных уведомлений является весьма многообещающей с точки зрения приложений осуществления наблюдения и надзора, а так же безопасности. Эта технология кажется настолько передовой и необычной, что часто воспринимается как научная фантастика, а не как реальность. К великому сожалению, огромное количество восторженных отзывов делает грань между фантастикой и реальностью весьма размытой. Как пример можно вспомнить распространенный миф о способности видеоаналитики находить террористов на заполненном стадионе, другими словами, решать задачи, которые не под силу даже человеческому глазу. Или что она в состоянии автоматически обнаруживать человека, прибегающего к мошенническим приемам за столом игры в блэк джек, которые не в состоянии заметить даже опытный наблюдатель. В этой статье мы рассмотрим пять самых распространенных мифов о технологии, а так же практике видеоаналатики и расскажем об истинном текущем положении дел в этой области. Миф №1. Эффективность видеоаналитики вполне сопоставима или даже превышает эффективность, присущую человеку. Если вы слышите о видеоаналитике очередное невероятное утверждение, стоит задать себе вопрос: сможет ли человек, который находится за экраном монитора, решать аналогичные задачи? Если отрицательный ответ очевиден, то и видеоаналитика ничем тут не поможет. Даже при положительном ответе необходимо иметь в виду, что видеоаналитика обладает ограниченными возможностями. Человек учился распознавать визуальные образы на протяжении 5000000 лет. И только около 40 лет тому назад, выполнение этих функций было возложено на компьютеры. Настоящее положение дел. В подавляющем большинстве ОС оптимально настроенное программное обеспечение способно фиксировать и отслеживать определенные события: незаконная парковка автомобиля, проникновение в запретные зоны, перелезание людей через заборы и т. д., почти с той же эффективностью, что и человек. Такой уровень способности распознавания событий обеспечивает доминантное место данной технологии по сравнению с такими решениями типа ограждающих тросов, подземных кабелей, датчиков микроволн. Трудно переоценить присущую только видеоаналитике способность, которая заключается в том, что за всем происходящим неотрывно наблюдает немигающее и недремлющее «око». По сравнению с возможностями человека, повышение эффективности - очевидно. Миф №2. Видеоаналитика может компенсировать недостатки инфраструктуры видеонаблюдения. Системы видеонаблюдения предыдущих поколений проектировалось без учета вероятности применения средств видеоаналитики; большинство из них, даже не предусматривают участия оператора-человека. Если помимо этого, камеры имеют низкое качество, а обзор перекрывается рукотворными и естественными препятствиями, такими как здания и деревья, а ночью области наблюдения имеют слабое освещение – видеоаналитика не поможет. Это не чудесная панацея, которая может видеть сквозь стены и превращать ночь в день. Если место для камеры выбрано неудачно и не гарантирует четкого обзора, существуют дополнительные препятствия, любые средства здесь вряд помогут. Настоящее положение дел. На данный момент, эффективность аналитических систем стоит на достаточно высоком уровне в хорошо спроектированных операционных средах. При отсутствии видимых помех и нормальном разрешении изображения, уровень распознавания довольно высок. При идеальных условиях, у наиболее известных производителей  он составляет 90% и выше, при этом среднее количество ложных срабатываний 1 камеры, не превышает 1 случая в неделю. Миф №3. Любая система аналитики годится «на все случаи жизни». Как правило, клиенты испытывают неудобства, в том случае, когда аналитическая технология выходит за рамки их зоны комфорта. Стоит помнить, что в мире существует огромное множество различных продуктов видеоаналитики, предназначенных для решения разных задач в различных операционных средах. Многие производители продают под видом интеллектуальных систем видеоаналитики - Video Motion Detection, VMD, т.е обычные датчики регистрации движения. Датчики VMD в какой-то степени, могут оказаться полезными в условиях статичного помещения, но в реальных ситуациях будет много ложных срабатываний, причиной которых станет неспособностью датчика отличить движение любого несущественного постороннего объекта от действительно важного события и внешние факторы. Настоящее положение дел.  Каждое приложение видеоаналитики, как и любой другой продукт имеет определенные спецификации и характеристики. Очевидно, что нельзя эффективно использовать для охраны периметра территории технологию, предназначенную для подсчета людей в магазине, и наоборот. У разработчиков аналитических продуктов существует ряд конкретных требований к размещению камер, расстоянию до объекта, среде внутри и вне помещения, количеству и типам объектов, освещению и многим другим факторам, которые оказывают непосредственное влияние на эффективность. В первую очередь, необходимо убедиться в том, что выбранные вами технологии и продукты соответствуют целевому назначению и вашей операционной среде. Миф №4. Системы видеоаналитики не рентабельны. Так исторически сложилось, что эксплуатация и установка систем видеоаналитики никогда не обходились без серьезных капиталовложений. Для каждой камеры ннеобходимо было купить дорогостоящую лицензию, системам требовалась, на базе ПК, оптимизированная развитая инфраструктура, процедуры развертывания, технической поддержки, а так же обучение персонала тоже предполагало весьма серьезные затраты. В единичных случаях это по-прежнему является актуальным решением! Расходы на монтаж и эксплуатацию системы, которая в ближайшее время все равно не сможет заменить человека, слишком значительны. Настоящее положение дел. В процессе своего совершенствования, технология видеоаналитики сегодня является компонентом, дополняющим инфраструктуру видеонаблюдения, а не автономным корпоративным программным решением. В данный момент, интеллектуальные аналитические функции часто поддерживаются компонентами систем видеонаблюдения, которые предназначены для массового рынка - маршрутизаторами, цифровыми видеомагнитофонами, камерами, IP-видеокодерами, сетевыми видеорегистраторами и платформами управления видео. Безусловно, поддержка аналитических функций увеличивает цену этих устройств, но разница в деньгах, в этом случае, совершенно незначительна, в сравнении со стоимостью автономных решений на базе ПК. Дальновидные и грамотные клиенты видят в аналитических средствах не просто очередную модернизацию охранных систем и понимают, что аналитические средства являют собой дополнительную ценность, повышают эффективность работы людей, процессов и инфраструктуры в целом. Это происходит благодаря тому, что средства анализа помогают оптимизировать пропускную способность сетевых видеосистем и емкость систем хранения, ускоряют процедуры судебного расследования и значительно повышают эффективность труда персонала. Миф №5. Перехваливание систем видеоаналитики. При таком засилье рекламы очень трудно бывает отделить зерна от плевел. Немудрено, что создается впечатление, будто каждую неделю на рынке появляется новый производитель систем видеоаналитики. Согласно рекламе, буквально каждое приложение видеоаналитики является выдающимся творением: простым в эксплуатации, поддерживающим самый широкий спектр операционных сред, самым устойчивым, с минимальным числом ложных срабатываний. Чуть не забыл — и все это за гроши! Настоящее положение дел. Надо понимать, что на любом конкурентном рынке, где есть новые и интересные технологии, мы постоянно слышим новые заявления поставщиков, которые не особенно добросовестно заботятся об объективном освещении имеющегося положения дел. Конечно, это не значит, что все вокруг пустая похвальба. Мы все знакомы с приемами продавцов подержанных автомобилей, но и среди подержанных машин иногда встречаются образцы очень неплохого качества. Следует настороженно отнестись к поставщику, который отвечает на любой вопрос утвердительно. Лучше иметь дело с производителями, имеющими высокую репутацию, сумевшими доказать, что слово у них не расходится с делом. Они всегда успешно помогут вам выбрать правильный вариант и грамотно развернуть у себя систему видеоаналитики. Они работают с интеграторами, которые обеспечат точное соответствие инфраструктуры видеонаблюдения своему назначению. Алан Липтон является техническим директоомр компании «ObjectVideo». У него в подчинении находятся 50 исследователей и инженеров, разрабатывающих и переводящих на коммерческую основу технологии компьютерного наблюдения, работающие в системах безопасности, бизнес-анализа и наблюдения. 18.06.2008г.