Заместитель директора по развитию Андреев Кузьма.
 

Искусственный разум в видеонаблюдении – правда или миф? Часть 3

Читать начало статьи: Часть 1, Часть 2

…

Или же применить благодаря системе мягкую аналитику объекта. Компьютер будет предупреждать о появлении движения, изменении его темпа, скорости, направления. Все данные отображаются на мониторе оператора, которому больше не придется часами смотреть в монитор. Внимание сосредотачивается на потенциально опасных событиях, которые передает аналитическая статистика. Не все действия могут расцениваться как криминальные. Это уже задача оператора, а система просто предоставляет ему информацию. Система концентрирует внимание на определенных кадрах, а работа оператора облегчается.

Подобный метод поиска необходимых данных можно сравнить с быстрым чтением книги в библиотеке. Человек читает по диагонали, улавливая лишь суть сказанного, не отвлекаясь на литературные обороты и прочую ненужную информацию. Смысл прочитанного остается таким же, как если бы человек полностью прочитал страницу.
 

Компьютер ускоряет поиск необходимых файлов в хранилищах информации

Система видеонаблюдения производит не только отображение событий, происходящих в режиме реального времени, но и запись полученного потока видео на специальные цифровые носители информации. Далее информация поступает в архив, и если оператору потребуется найти определенные данные, ему приходится по несколько часов искать определенный фрагмент. Что делать, если нужно найти участок видео, снятый сразу несколькими камерами месяц или два назад?

Для этого придется поднять записи со всех камер и тщательно просмотреть их на наличие искомого видео. Данный процесс может затянуться даже на несколько дней, если к поиску будет привлечено лишь несколько сотрудников. Видеоаналитика ускоряет процесс поиска искомой информации благодаря метаданным. Метаданные представляют собой описание искомых данных. По этому описанию системе проще обнаружить видео в терабайтах памяти, нежели если придется перелопачивать все информационные хранилища.

Некоторые сетевые системы наблюдения имеют не только информационную базу данных, но и базу метаданных, в которую заносится наиболее интересная информация с IP камер. Поэтому, если требуется отыскать интересующий файл, в базе метаданных вводится его описание, и система сама приступает к поиску.

Данный процесс поиска можно сравнить с поиском книги в библиотеке. Библиотекари всегда знают, какие книги, где лежат на полках, поэтому для них найти интересующее издание проще простого. Никто ведь не ищет книгу по всем полкам, а обращается только в конкретное хранилище. При поиске видеофайлов все сводится к поиску в определенных участках памяти. Более того, интеллектуальная система настраивается на автоматический поиск участка памяти, где может размещаться искомый видеофайл. Но поначалу оператор должен как-то разделить участки памяти и соответствующе их назвать. Иначе, система не поймет, что от нее требуется и приступит к поиску в неверной части памяти. В реальности система поиска далека от идеала, и обнаружить момент кражи кейса с миллионом долларов она не сможет. Несовершенен еще искусственный интеллект.

Основные возможности видео аналитики до сих пор не были изучены учеными. То, о чем нам становится известно благодаря средствам массовой информации, не является единственно верным решением. Сегодня ведется ощутимая информационная война, поэтому каждый производитель технических новинок старается продать именно свой прибор. Особо не заботясь о его качестве и функциональности. Люди перестают верить в технический прогресс, поскольку постоянно обжигается на приобретении бесполезных вещей. Поэтому поступление на рынок действительно стоящих вещей затрудняется. Тем не менее, функция видео аналитики если и будет когда-то доведена до совершенства, то сможет использоваться только как помощник оператора. А не как отдельная автономная система.

Заместитель директора по развитию Андреев Кузьма.