Hanwha назвала периферийную аналитику сетевых камер видеонаблюдения в числе 5 главных трендов безопасности и видеонаблюдения в 2022 году
Мировые лидеры отрасли безопасности дают прогнозы о тенденциях отрасли, ожидаемые в 2022 году. Важность таких оценок важна, поскольку позволяет быстрее сориентироваться в ситуации и развивать свой бизнес в правильном русле. Компания Hanwha Techwin также подключилась к процессу, назвав 5 основных тенденций в области видеонаблюдения на 2022 год, одной из которых является усиленное внимание производителей систем безопасности к периферийной видеоаналитике.
По мнению производителя, прогнозы на 2022 год необходимо делать, основываясь на опыте 2021 года, изменившего все аспекты повседневной жизни всех людей на планете, начиная с общения и заканчивая работой. Компании из разных отраслей переоценивают каждый аспект своего бизнеса, от взаимодействия с клиентами до управления рабочей силой.
Новый бизнес-ландшафт привел к появлению новых типов проблем безопасности и видеонаблюдения. В новых реалиях контроль над объектами осуществляется удаленно, как, во многих случаях, удаленно работают и сотрудники, клиенты и партнеры, взаимодействуя между собой через разрозненные онлайн-сети, увеличивая уязвимость данных и усиливая риск взломов. На бизнес влияют и новые рекомендации регуляторов относительно общественного здоровья и безопасности.
Компания Hanwha Techwin не стояла в стороне от решения возникших проблем и занималась разработкой и выпуском продуктов и решений, которые помогают организациям справляться с новыми вызовами. Hanwha инкорпорировала в свои продукты постоянно появляющиеся технологии облачных вычислений и автоматизации, технологии искусственного интеллекта/глубокого обучения и целый спектр связанных сервисов и процессов.
По мнению компании Hanwha, топ-5 трендов безопасности и видеонаблюдения в 2022 году выглядят так:
- Пограничные вычисления и видеоаналитика
- Системы видеонаблюдения, основанные на компьютерном зрении, интегрированные с искусственным интеллектом
- Бизнес модель «Как услуга»
- Ответственность и этика в использовании технологии наблюдения
- Интеграция технологий
Пограничные вычисления/видеоаналитика на базе искусственного интеллекта (AI)
Встроенная аналитика играет все большую роль в безопасности и видеонаблюдении, поскольку предоставляет пользователю данные для интеллектуальной интеллектуальной защиты и мониторинга. По прогнозам аналитиков, 2022 год станет годом, когда бортовая (периферийная) видеоаналитика продолжит свой рост на фоне стремления пользователей объединить периферийные вычисления и искусственный интеллект для повышения эффективности мониторинга и поиска.
Согласно аналитическим исследованиям, к 2028 году мировая инфраструктура периферийных вычислений превысит показатель стоимости в 800 миллиардов долларов США, а пограничная обработка данных на базе искусственного интеллекта (Edge AI), особенно с аналитикой, основанной на алгоритмах глубокого обучения, может стать ключевым элементом в ряде приложений умного видеонаблюдения. В числе наиболее распространенных приложений – обнаружение и классификация объектов, сбор атрибутов в форме метаданных. Такой подход снижает время ожидания и нагрузку на полосу пропускания, обеспечивает сбор данных в реальном времени и ситуационный мониторинг.
Перечисленные преимущества, которые дают периферийные вычисления системе безопасности, можно достичь только благодаря SoC (система на чипе) – для улучшения качества изображения с сетевых камер видеонаблюдения используются встроенные в SoC кодеки, а для периферийной аналитики искусственного интеллекта используется движок NPU (нейропроцессорный модуль) в SoC с алгоритмом искусственного интеллекта.
Поскольку доступность ресурсов на периферии ограниченна, растет значение передовых алгоритмов искусственного интеллекта, которые позволяют достигать максимальной эффективности использования ресурсов, что всегда было главной задачей для периферийных вычислений. Для решения этой задачи разработаны новые способы машинного обучения, такие как трансферное обучение, которые заменят уже существующие ведущие алгоритмы. Поэтому в Hanwha считают, что ключом к непревзойденным периферийным вычислениям является понимание этой тенденции и достижение компетенции в области SoC.
Искусственный интеллект и периферийные вычисления будут продолжать повышать эффективность и действенность сетевых систем видеонаблюдения путем аналитики для систем охраны периметра, включая обнаружение объектов, праздношатания, пересечения линий, вторжения в область и пр. Это позволить контролировать разные типы областей или ситуаций. Благодаря панвертикальному AI и периферийным вычислениям, производимым сетевыми камерами видеонаблюдения, становится доступным упреждающее обнаружение угроз и снижение доли реактивного мониторинга.
Решение Hanwha Techwin
Портфель решений Hanwha включает в себя сетевые камеры видеонаблюдения Wisenet серий P и X, где используется искусственный интеллект и технология глубокого обучения. Это дает камере возможность обнаруживать только те данные, которые определены пользователем, что делает поиск эффективным и повышает операционную эффективность. Такие камеры могут игнорировать движения нецелевых объектов (световые эффекты, животных, движение ветвей деревьев и пр.), снижая тем самым количество ложных срабатываний.
В Hanwha Techwin все время выделяют средства на разработку систем на кристалле для искусственного интеллекта, чтобы повысить вычислительные возможности на базе искусственного интеллекта своих сетевых камерах видеонаблюдения и прочих устройствах.