Что нужно знать о видеоаналитике на основе ИИ перед внедрением системы

Технологии искусственного интеллекта приковывают к себе всеобщее внимание и сегодня обсуждаются более активно, чем другие современные разработки. Однако искусственный интеллект пока не может предложить так много, как от него ожидают, особенно в сфере видеонаблюдения. 

Существует немало заблуждений в отношении возможностей ИИ, а также того, в каких применениях удастся получить максимальную пользу от внедрения искусственного интеллекта. Действительно, у ИИ большой потенциал в сфере обеспечения безопасности и “умного” видеонаблюдения. Такие камеры способны обнаруживать нетипичное или агрессивное поведение, распознавать номера автомобилей и выделять лица из базы данных разыскиваемых в многочисленной толпе. Камеры даже могут обнаруживать взрывные устройства в багаже, помогая осуществлять досмотр без рентгеновского оборудования.

В этой статье предлагаем изучить некоторые идеи относительно практического применения искусственного интеллекта, что позволит объективно оценить существующие возможности технологии. 

Насколько стоит доверять искусственному интеллекту?

Анализируя потенциал применения видеосистем с использованием ИИ на вашем объекте, важно учесть большое количество факторов. Нередко их оказывается даже больше, чем можно предположить. Нельзя просто добавить новые технологии в уже существующую инфраструктуру – здесь нужен полностью новый подход.

Любая значимая новая технология на начальном этапе вызывает большой шум, однако прежде чем они будут внедрены, они должны пройти серьезное общественное обсуждение. Только после того, как общество осознало как преимущества, так и недостатки новой технологий, она будет готова к повсеместному внедрению.

К примеру, сегодня не до конца разрешена главная сложность с использованием беспилотных автомобилей. Искусственный интеллект должен принимать серьезные решения для предотвращения несчастных случаев на дороге, и от этого решения будут зависеть жизни людей. Это уже классический пример дилеммы, связанной с применением интеллектуальных систем. И такие проблемы появляются и при использовании искусственного интеллекта в системах безопасности, в том числе видеонаблюдении. Вот вопросы, которые должны быть приняты во внимание:

• Какую свободу стоит предоставить ИИ в принятии решений?
• Какие параметры оценки качества детекции объектов должны быть выбраны?
• Кто должен быть ответственным в случае, если нарушение не было своевременно замечено системой видеонаблюдения и ИИ? Мог ли оператор-человек отреагировать вовремя?
• Как скоро правоохранительные или охранные службы должны прибыть на объект при получении сигнала тревоги от искусственного интеллекта?
• Есть ли обязательная необходимость подтвердить уровня угрозы со стороны человека?
• Каким образом будут обработаны  "ложные срабатывания" в сценариях поиска подозреваемых?
• Считаются ли все люди, которые опознаны как подозреваемые, виновными автоматически, пока не доказано обратное?
• Это не весь список вопросов, на которые сегодня нельзя дать однозначный ответ.
• Как обеспечить качественность работы “умного” видеонаблюдения?

Искусственный интеллект и видеоаналитика будут работать правильно только при условии комплексного подхода и тщательного планирования. Компьютерные системы постоянно усложняются, предлагая все больший функционал. Но даже качественный алгоритм не защита от некачественного результата. То, как работает IT-аксиома "мусор на входе –  мусор на выходе", хорошо демонстрирует применение искусственного интеллекта в системах видеонаблюдения.

Результат распознавания лиц, формируемый нейронными сетями или программным обеспечением, непосредственно зависит от качества изображения, которое направляют видеокамеры. Это значит, что алгоритм “умной” обработки изображения будет давать настолько качественный результат, насколько качественным будет видеоизображение. 

Вот почему так важно грамотно подобрать камеры и определить места для их установки, чтобы они обеспечивали минимально достаточное качество изображения для анализа интеллектуальными модулями. Вот почему важно правильно установить ракурс камеры, а также учесть множество других деталей. Уделите внимание всем деталям, прежде чем приступить к монтажу системы видеонаблюдения.

Искусственный интеллект в видеоаналитике – только наш помощник

Технологии видеоаналитики не стоят на месте и очень скоро ИИ будет играть важнейшую роль в системах видеонаблюдения и может стать их главной составляющей. Но здесь важно понимать, что искусственный интеллект – это помощник человека, и он не может заменить его в решении всех без исключения задач.

Видеоаналитика сегодня эффективно помогает решать некоторые задачи. Например, помогает следить за порядком в торговом зале и на кассе или за честностью игры в казино.

Видеокамеры со встроенными интеллектуальными модулями помогают в обеспечении защиты на производстве и складах, в офисных помещениях. Они способны классифицировать объекты, включаться при распознавании движения или громких звуков, снижая количество ложных тревог. Камеры могут также находить в толпе отдельные лица и передавать информацию правоохранительным органам.

Это целый ряд рутинных задач, в решении которых видеоаналитика оказывает наиболее значимую помощь. Это позволяет снизить затраты и нагрузку на персонал и сократить количество ошибок, своевременно предотвращать нарушения. Интеллектуальные модули помогают человеку-оператору выделять из огромного видеопотока те моменты, которые нуждаются в дополнительном анализе. Принимать окончательное решение должен человек.

Ключевой аспект использования интеллектуальных решений в данный момент и, скорее всего, так останется и в будущем, – “мозговым” центром является человек – сотрудник охраны, оператор системы видеонаблюдений, полицейский, аналитик.

Учитывайте реальные потребности объекта, внедряя видеоаналитику

Рынку следует научиться видеть разницу между готовыми и уже работающими решениями, которые выполняют свои задачи качественно, и проектами без четких перспектив.

Необходимо понимать, что любая техническая инновация должна проходить длинный путь, прежде чем она приобретет зрелость. На первом этапе сложно избежать заблуждений в отношении того, на что способно новшество, а общество нередко имеет завышенные ожидания и свободно интерпретирует возможности новой технологии.

Это приводит к тому, что большинство участников дискуссии на самом деле не знает точно, что и как будет работать, поскольку они не владеют всей полнотой информации, но спешат поделиться своим мнением. Сегодня такая ситуация сложилась на рынке решений видеоаналитики.

Вот почему так важно тщательно проанализировать свои потребности и ответить на такие вопросы:

• Какие опции инновационных решений готовы для коммерческого релиза?
• Удастся ли найти применение сценариям работы новой технологии в условиях реальной жизни? Даже если возможно доработать другие моменты – будет ли она работать вообще?
• Что из предложенного новой технологией все еще находится на этапе исследований или в области фантазий?

Все это следует принимать во внимание в процессе принятия стратегических решений и инвестиций в крупные проекты. Начинать рассмотрение решение о покупке новой технологии стоит с вопроса, как скоро можно будет ожидать получения предполагаемого результата? Нужно ли на этой двенадцать месяцев, пять лет или срок вообще неясен? В противном случае пользователи рискуют инвестировать в решения, которые не будут эффекты или принесут дополнительные проблемы.