Видеоаналитика сегодня и завтра

Интервью опубликовано в журнале «БДИ» Выпуск № 1, 2014

При полном или частичном использовании материалов публикации ссылка на ЗАО «Нордавинд» обязательна.

— Какая видеоаналитика применяется в ваших продуктах?

— ГК «Нордавинд» работает в области видеоанализа уже более 5 лет, поэтому мы предлагаем нашим клиентам широкий набор модулей видеоаналитики — как сторонних, так и собственного производства. Наиболее популярным и, наверное, единственным реально используемым в «боевых» условиях модулем видеоанализа является распознавание автомобильных номеров. Именно с этим решением мы дебютировали на коммерческом рынке в 2010 году. Кроме того, мы были одними из первых, кто предложил модуль распознавания оптических признаков возгорания — огня и дыма, а также модуль обнаружения людей в зоне обзора видеокамеры. В наши продукты встроен целый ряд сервисных детекторов, таких как модуль компенсации тряски изображения (antishaker), детектор саботажа (залепления или расфокусировки видеокамеры) и ряд других. С недавнего времени мы стали активно использовать и сторонние модули видеоанализа, в основном предлагаемые нашим британским партнером — компанией VCA. Мы ознакомились с ее аналитикой еще в 2012 году в ходе реализации одного крупного проекта в интересах государственного заказчика, где требовалось применение встраиваемой в камеры аналитики. В начале 2013 года решили попробовать ее серверную реализацию, чтобы, как говорится, не изобретать велосипед.

— С какими камерами работает ваше ПО? Какие требования к ним предъявляются?

— Мы живем в век стандартизации и унификации, поэтому любая современная система может работать практически с любой современной IP-камерой. Если говорить про серверную аналитику, то для ее работы от камеры требуется лишь получение видеопотока, что без проблем делается по стандартному протоколу RTSP. На сегодня наши продукты поддерживают получение событий от видеоаналитики, встроенной в камеры Smartec, Axis и Sony, и мы не планируем останавливаться на достигнутом.

— Расскажите об алгоритмах, применяемых в ваших продуктах.

— При создании собственных алгоритмов мы стараемся придерживаться такого принципа: нестандартные решения для стандартных задач или стандартные решения для нестандартных задач. Мы стараемся максимально задействовать современные аппаратные ресурсы используемых нами технических средств — в основном за счет использования популярных в настоящее время процессоров GPU со встроенной технологией CUDA. Помимо самих модулей очень большое внимание мы уделяем механизмам их интеграции в рамках единой архитектуры и удобству использования операторами и администраторами системы. Нами реализован уникальный механизм связей «Событие — реакция», предоставляющий пользователям удобный, интуитивно понятный интерфейс тонкой настройки, позволяющий вписать результаты работы видеоаналитики в основную бизнес логику работы системы безопасности.

— Какие преимущества и недостатки у серверной видеоаналитики по сравнению со встроенной? В каких ситуациях лучше использовать одно, а в каких — другое?

— Встраиваемую видеоаналитику, по-моему, следует использовать везде, где только возможно. Это позволяет существенно разгрузить централь системы, переместив вычислительную нагрузку на периферийную составляющую — IP-камеры. Если же в рамках системы безопасности требуется вести видеозапись только по событиям, то использование встраиваемой видеоаналитики позволяет еще и существенно сэкономить на сетевом трафике, активируя передачу «тяжелого» видео только в случае получения события от встроенной в камеру аналитики. Зачем нужна серверная аналитика? Работа некоторых модулей видеоанализа требует значительно больших вычислительных ресурсов, чем предоставляют миниатюрные процессоры IP-камер. Это касается прежде всего задач распознавания. При этом требуется доступ к базе данных эталонных объектов, что сегодня реализуемо только на серверной стороне. Основным недостатком использования серверной аналитики является заведомо пониженное качество ее работы, так как на вход модулей подается видеопоток, который уже подвергался компрессии и декомпрессии с потерями. Да и вообще сама операция декомпрессии потока создает существенную нагрузку на центральный процессор сервера, что в совокупности с нагрузкой работы собственно аналитики значительно удорожает серверную платформу.

— От каких факторов зависит эффективность работы видеоаналитики?

— Выбор правильного ракурса, разрешения и кодека, различных функций повышения качества изображения, таких как WDR. И правильная настройка самих модулей видеоанализа. К сожалению, сегодня не так много модулей работают по принципу plug-n-play, и, как правило, они требуют определенной квалификации для осуществления настройки.

— Какие вы видите тренды в технологиях видеоаналитики?

— Основной тренд снижение планки входа в применение видеоанализа. Причем этот тренд наблюдается в двух плоскостях. Во-первых, снижается стоимость модулей видеоаналитики. Средняя рыночная стоимость канала распознавания автомобильных номеров за последние три года снизилась с 40 тысяч рублей до 10 тысяч! Появляется довольно большое количество бесплатной аналитики, поставляемой вместе с программным обеспечением видеонаблюдения или изначально встроенной в видеокамеры. Во-вторых, значительно упрощается процесс настройки модулей видеоанализа, который неумолимо стремится к указанию зоны интереса (ROI) и выставлению флажка «Включить». Все, что требует более сложной настройки, в течение ближайшей пары лет окажется вне рынка.

— Что будет востребовано в ближайшем будущем?

— Активное развитие тематики «Безопасный город» в последние годы ставит новые амбициозные задачи перед видеоаналитикой. Современный безопасный город — это сотни, тысячи, а то и десятки тысяч видеокамер, потоки от которых сводятся в некий единый центр хранения и обработки данных. В Москве это более 120 тысяч потоков. Очевидно, что обеспечить эффективный контроль обстановки силами операторов не представляется возможным, поэтому сегодня такие системы используются только в режиме постфактум, когда что-то уже произошло и требуется восстановить хронологию событий. Видеоаналитика позволяет в корне поменять режим использования больших систем: автоматическое определение пожаров, признаков техногенных и природных катастроф и катаклизмов, мониторинг параметров поведения толпы, выявление «ненормального» или запрещенного поведения — курение в неположенных местах, акты вандализма, нарушение правил ПДД.