Для чего нужен ИИ в камерах наблюдения?

В последние годы особый интерес у покупателя вызывают камеры с дополнительными интеллектуальными функциями, которые значительно расширяют возможности обычных устройств этой категории. Попробуем разобраться, для чего может быть нужен ИИ в современных IP-камерах.

Любой сценарий видеонаблюдения приводит к накоплению значительного объема видеоданных, эффективное использование которых требует хотя бы минимального анализа. Нам нужно видеонаблюдение для того, чтобы понять, что происходило в определенном месте и в определенное время, а также для того, чтобы предотвратить нежелательные события. Если объемы данных достаточны, их также можно оценить на предмет статистических закономерностей. Извлекать пользу из подобной информации может как человек, так и компьютер. Если речь идет о работе пункта охраны некоего объекта, то там, скорее всего, предусмотрен гибридный подход. Оператор непосредственно наблюдает за происходящим в зонах видимости камер, а параллельно с этим ПО анализирует видеопоток, при необходимости формируя определенные сигналы для рассмотрения оператором.

В случае домашних сценариев оператором выступает сам владелец жилья, что осложняет ситуацию, потому что обычно ни у кого нет времени и возможностей для постоянного мониторинга ситуации. Да, существует удаленное подключение к камерам, однако с учетом занятости современного человека заниматься этим постоянно нереально. Зато можно реагировать на события, которые из общего видеопотока выделяет как раз ИИ. Когда мы говорим про ИИ применительно к данной сфере, не всегда подразумеваем полноценный искусственный интеллект, но для краткости и удобства имеет смысл использовать именно этот термин.

Несмотря на то что основным толчком к бурному развитию сферы видеонаблюдения послужил запрос со стороны коммерческих и госструктур, которым требовалось контролировать передвижение людских и транспортных потоков, сегодня IP-камеры и системы видеонаблюдения на их основе также массово используются в быту. Этому способствует значительное удешевление техники, происходящее в последние годы.

ИИ – наше всё?

Интеллектуальность видеокамер не ограничивается их аналитическими способностями. По большому счету, сюда также можно отнести предварительную обработку видеоизображения: удаление шумов, компенсацию вибраций и увеличение контрастности там, где необходимо. Однако этим сейчас никого не удивишь, и в большинстве устройств такие возможности активированы по умолчанию. Да и абсолютно естественно воспринимается тот факт, что IP-камера сжимает видеопоток с помощью современных видеокодеков, что позволяет обходиться меньшими по объему накопителями для хранения записей. Далее по списку следует обнаружение движения и классификация объектов в видеопотоке в соответствии с десятками, а то и сотнями различных критериев. А уже на базе этого строятся еще более сложные алгоритмы, например, распознавание автомобильных номеров, подсчет количества проходящих в кадре людей и даже определение эмоций на их лицах. Пусть вас не смущает перечисление живых и неживых объектов в одном списке — в конечном счете ИИ без разницы.

Современные IP-камеры уже давно не только записывают видеоряд, но и проводят его предварительный анализ с помощью встроенной электроники и ПО. Устройства могут реагировать на движение и иные изменения в кадре, отличать события в кадре, требующие реакции со стороны, от ложных триггеров. Благодаря широким возможностям анализа объектов в кадре, камеры могут распознавать их в соответствии с подключенными к системе базами данных, искать интересные для изучения типы объектов и отсекать неинтересные. Еще одна важная функция — активация записи видео в случае пересечения объектом заранее заданной линии в поле зрения камеры или превышения громкости звука выше определенных пределов (крики, выстрелы, звуки бьющегося стекла). Такая глубокая настройка позволяет записывать не все подряд, а только то, что действительно требует внимания. К слову, подобный подход к работе с IP-камерами может не только экономить место для хранения данных, но и сокращать время работы оператора.

В большинстве случаев интеллектуальная часть работы IP-видеокамер сводится к обнаружению и отслеживанию различных объектов в зоне наблюдения. Необходимо распознавать объекты, когда те появляются в заданной области, фиксировать время нахождения в ней и факт покидания объектов зоны наблюдения. Интерес для наблюдателя представляют не только динамические, но и статические объекты, в частности, их исчезновение из поля зрения камеры спустя какое-то время. Также во многих устройствах предусмотрена возможность вести объект по маршруту его передвижения, отображая соответствующую траекторию на видео. Помимо прочего, следить за объектами и выделять их из общего потока можно по их свойствам, например, по размерам или цветовому исполнению.

Проблемы

Можно ли обойтись без интеллектуальных функций при работе с системами видеонаблюдения? Да, если в вашем распоряжении есть ресурсы для постоянного просмотра многочасовых записей. Но даже для коммерческих учреждений эта задача оказывается чрезмерно дорогой и требующей высочайшего уровня внимательности оператора. Автор хорошо помнит ситуацию десятилетней давности, когда возникла необходимость найти человека, который предположительно попал в поле зрения уличной камеры видеонаблюдения в диапазоне 6–8 часов. Возможности ИИ в той системе реализованы не были, а качество изображения оставляло желать лучшего. После часа просмотра видеозаписей стало понятно, что вручную сделать это очень сложно.

Поэтому проблема номер один — объемы информации. Если в случае с коммерческим объектом все более или менее очевидно, то в рамках квартиры/дома складывается ложное впечатление, будто можно обойтись простой видеозаписью. В каких-то случаях это, безусловно, так. Допустим, если в квартире, где стоит одна простейшая IP-камера, произошла кража, достаточно посмотреть запись за определенный промежуток времени и обнаружить нужную информацию. Но и это сработает в том случае, если камера функционирует в режиме нон-стоп и не перезаписывает свое содержимое каждые 2 часа, как автомобильный видеорегистратор. Вот почему гораздо удобнее, если камера будет самостоятельно реагировать на события, например, на появление в зоне видимости движущихся объектов, и сообщать об этом с помощью соответствующих уведомлений на смартфон владельца жилья. Но это уже зона ответственности ИИ.

За анализ больших массивов данных сегодня отвечают нейронные сети, которые с помощью так называемого глубинного обучения постоянно улучшают свои навыки работы с информацией. Проанализировав сотни тысяч лиц из изначальной базы данных, в определенный момент нейронная сеть становится способной определять новые лица и добавлять их в базу. Именно такие технологии используются в крупных городских системах распознавания лиц. Но и они далеки от совершенства: ошибки неизбежны, хотя с каждым годом процент брака в работе ИИ сокращается. По некоторым данным, сегодня число ошибочных результатов составляет менее 1%. Общий принцип алгоритмов по распознаванию лиц заключается в анализе определенных биометрических паттернов, уникальных для каждого человека. В свою очередь, детальное описание особенностей алгоритмов, используемых в конкретных устройствах разных производителей, нередко является закрытой информацией, коммерческой тайной.

Следует понимать, что ИИ-функции требуют внушительных вычислительных мощностей. Однако сегодня развитие микроэлектроники достигло таких высот, что многие мобильные чипы, которыми оснащают IP-видеокамеры, способны выполнять существенную часть ИИ-операций, не отправляя их на удаленные серверы, а непосредственно на борту устройства. Это стало ключом к появлению на рынке более эффективных и бюджетных решений. В то же время производители, ведущие борьбу за адекватное соотношение возможностей устройства и его стоимости, подчас вынуждены выбирать между качеством съемки (чувствительностью) IP-камеры и различными интеллектуальными возможностями. Дело в том, что в современных цифровых камерах чувствительность устройства в значительной степени зависит от его вычислительных способностей. Поэтому многие бюджетные IP-камеры с ИИ на борту предназначены лишь для выполнения очень простых, стандартных задач. Серьезная видеоаналитика требует других подходов. К тому же разработка качественного интеллектуального ПО — дело весьма затратное, и не каждый вендор намерен серьезно вкладываться в это.

Еще одна немаловажная проблема — различные стандарты и протоколы. Каждый производитель по-своему видит развитие рынка и, соответственно, предлагает собственные решения и подходы. Это типичная проблема многих сегментов компьютерной и бытовой техники. В том же сегменте решений для «умного» дома проблема с зоопарком стандартов до сих пор не решена. Вот и производители IP-камер, каждый в меру своего понимания, реализуют различные частные сценарии использования интеллектуальных функций, при этом единого стандарта пока что никто не придерживается. Международная электротехническая комиссия (International Electrotechnical Commission, IEC) ведет работу в этом направлении, но она далека от завершения.

Несмотря на то что уровень ложных срабатываний систем видеонаблюдения значительно снизился по сравнению с тем, что было 5–10 лет назад, проблема полностью не исчезла. Любая современная IP-камера должна уметь учитывать изменения окружающей среды, в частности, дождь или снег, внезапные резкие движения в виде, например, падения ветки дерева. Все это способно привести к ошибочным сигналам тревоги. Чем дешевле и проще камера, тем больше вероятность ложных срабатываний.

Кстати, еще один вариант применения интеллектуальных способностей камеры — возможность устройства самостоятельно определять попытки извне ограничить его правильное функционирование, допустим, вскрыть, перекрыть обзор, расфокусировать изображение.

Выводы

«Умные» IP-камеры стремительно меняют нашу жизнь. Их устанавливают в подъездах, в общественном транспорте, на дорогах, во дворах и в жилых помещениях. С их помощью ловят преступников и выписывают штрафы. Да, в определенной степени можно говорить о том, что наше общество становится менее свободным, но этот процесс уже не остановить. Остается только надеяться, что широкие возможности будут использоваться в большей степени на благо общества, а не для усиления контроля.

Что касается применения камер с ИИ-функциями в быту, к выбору таких устройств нужно подходить ответственно, внимательно изучая набор предлагаемых функций и технические спецификации. Желательно разобраться в том, как именно будут реализовываться заявленные производителем возможности. Например, будут ли ваши данные отправляться для анализа на сторонние серверы или же их обработкой займутся исключительно сами устройства. Пользу от вовлеченности среднестатистического потребителя в изучение технических нюансов работы этих устройств не нужно недооценивать. Сегодня многие пользователи не раскрывают полностью потенциал устройств, с которыми работают, просто потому что они не знают об их возможностях.

Стоит ли искать IP-камеру именно с поддержкой функции распознавания лиц — вопрос открытый. Если речь идет о крупном коммерческом объекте, то да, вероятно, стоит. Это может пригодиться, например, чтобы организовать систему идентификации штатных сотрудников офиса или постоянных покупателей магазина. То есть подразумевается именно локальная система распознавания лиц и соответствующая ей база данных. Если же речь идет о квартире или частном доме, то особого смысла в установке такой системы нет. Идентифицировать человека, пришедшего извне впервые, такая система не сможет, ведь для этого ее нужно было бы подключить к существующей базе данных по реальным людям, что не представляется возможным, так как это прерогатива силовых структур и правоохранительных органов. Один из немногих сценариев, в рамках которого может потребоваться такая система дома, — организация доступа в жилое помещение с помощью настройки узнавания «умным» домом человека в соответствии со списком лиц, которым виртуальный дворецкий должен открывать двери. Однако на сегодня это все еще сценарий из будущего, хотя и не такого далекого, как может показаться. Также не стоит забывать, что IP-камеры с качественной реализацией алгоритмов распознавания лиц в основном представлены в высокобюджетном сегменте.

Напоследок напомню, что не менее актуальны вопросы безопасности, ведь любая камера, к которой можно подключиться через Сеть, сама становится потенциальным объектом для атаки со стороны злоумышленников. Согласитесь, никому не хотелось бы, чтобы онлайн-трансляция с видеокамеры из вашей квартиры оказалась доступной для случайных зевак или недоброжелателей извне. Но это уже тема для отдельного материала.