Внедрение решений в видеоаналитике на основе ИИ: что нужно знать для принятия решения

Суть материала

Внедрение таких решений потребует учёта куда большего числа факторов, чем обычно предполагают: это не надстройка над существующими системами, а иной подход в целом. Любая серьёзная новая технология на ранних этапах обрастает шумихой, и часто упускают, что перед масштабным внедрением нужны широкое общественное обсуждение и перестройка привычных процессов. Подобные нерешённые вопросы возникают и там, где ИИ служит безопасности, включая видеонаблюдение.

ИИ и «умная» видеоаналитика работают как положено только при целостном комплексном технологическом подходе. Компьютерные системы усложняются, и принцип «мусор на входе — мусор на выходе» особенно заметен именно здесь. Нейросети классифицируют объекты, а программы распознают лица настолько качественно, насколько качественно поступающее изображение. Итог: интеллектуальная обработка будет хороша ровно настолько, насколько хороши камеры первичного захвата, не больше и не меньше.

Поэтому важно заранее грамотно спланировать установку видеонаблюдения: расположить камеры так, чтобы исходная картинка была минимально достаточной для аналитических модулей, продумать ракурсы и учесть прочие детали, уделив этому самое серьёзное внимание. При этом ИИ призван помогать человеку, а не заменять его. Видеоаналитика снижает утомляемость и число ошибок, помогая оператору вычленять из потока нужные моменты, но окончательное решение остаётся за человеком.

Отдельные типы задач интеллектуальные модули решают уже сейчас: оптимизируют и анализируют процессы за игровым столом в казино, помогают охранять периметр на производстве и складах, заметно сокращают ложные тревоги за счёт классификации объектов, отслеживают отдельных людей распознаванием лиц для правоохранительных органов в городском наблюдении. Ключевой момент: сегодня и, вероятно, ещё долго «мозговым» центром остаётся человек — оператор, полицейский, сотрудник службы безопасности, аналитик.

Рынку предстоит научиться отличать готовые работающие решения, которые действительно обеспечивают заявленные возможности на должном уровне, от исследовательских проектов с неясными перспективами. Поэтому стоит внимательно изучить свои потребности и задать вопросы: какие функции таких систем готовы к полноценной коммерческой эксплуатации? Особенно это важно для стратегических решений и инвестиций в крупные проекты: начинать рассмотрение покупки нужно с вопроса, через какой срок ждать заявленного результата — двенадцать месяцев, пять лет или неизвестно когда.