"Утечка мозгов" в камеру: перспективы развития рынка встроенной видеоаналитики

Суть материала

Первыми аналитическими модулями в камерах были детекторы движения. Позже на их основе появились функции определения пересечения линии и вторжения в заданную область кадра. Когда вычислительная мощность процессоров камер выросла, стало возможно выполнять на борту более сложную обработку: распознавание автомобильных номеров, лиц и людей, а также слежение за объектами.

Трекинг объектов даёт возможность меньшим числом камер получать крупные изображения нужных объектов. Как правило, для этого применяют связку из нескольких камер: обзорная фиксированная камера находит движущиеся объекты, а связанная с ней поворотная наводится на них и снимает крупным планом.

В последнее время растёт спрос на аналитические модули у ритейла и транспортной инфраструктуры. Их интересуют подсчёт посетителей и их половозрастной состав, длина очередей, тепловые карты посещаемости торгового зала. Полностью решить это на борту камеры пока нельзя, но отдельные камеры уже умеют выделять людей и лица, и результаты можно использовать в специализированных решениях. Камеры с распознаванием номеров применяются в ограниченном круге задач, а там, где нужна комплексная автоматизация, они служат частью специального решения.

Поскольку камеры чаще всего интересуют транспортные средства и люди, аналитические модули прежде всего будут развиваться в сторону выявления и описания таких объектов. Развитие компьютерного зрения и нейросетей открывает возможность тегирования видео и распознавания действий, что автор считает очень перспективным. Нейросети могут извлекать низкоуровневые визуальные признаки изображения внутри камеры для последующего анализа под разные задачи. В промышленном контроле ведущие производители смарт-камер машинного зрения уже дают набор инструментов для настройки камеры под разные задачи; возможно, похожие конструкторы скоро появятся и в видеонаблюдении.