Видеонаблюдение в умном городе: как ИИ, Интернет вещей и видеомониторинг могут сделать города безопаснее. Насколько безопасен ваш умный город?
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
-
В эпоху неопределенности глобальный рынок систем видеонаблюдения обещает только расти.
-
Инновационные технологии Интернета вещей, ИИ и облачных вычислений поддерживают безопасность умных городов.
-
Развивающиеся технологии видеонаблюдения обеспечивают преимущества школам, отделениям полиции и охранным предприятиям
По мере того как технологии из научной фантастики становятся реальностью в умных городах, практические и эстетические вопросы приобретают все большую важность. Как и всегда, безопасность и защита лежат в основе всего. От предотвращения преступлений до оказания экстренной помощи и поиска пропавших детей — благодаря повышенной эффективности системы видеонаблюдения в умных городах могут упростить жизнь граждан.
Технологии видеонаблюдения традиционно ассоциировались с громоздкими видеокамерами, установленными на перекрестках или над входами в магазины. Но благодаря технологиям передачи данных с периферии в облако такие камеры теперь оснащены мощными системами аналитики. Прошли те дни, когда приходилось хранить огромное количество записей в надежде, что они помогут при расследовании инцидента, — теперь они могут использоваться не только в качестве доказательства, но и позволяют принимать как ответные, так и превентивные меры.
«В дополнение к технологиям видеонаблюдения сейчас появилось очень много разнообразных технологий, расширяющих возможности наблюдения в целом»
Видеонаблюдение и развивающиеся технологии
В отчете «Global Video Surveillance Market: Size, Trends, and Forecasts (2018-2022)» (Глобальный рынок систем видеонаблюдения: размеры, тенденции и прогнозы (2018–2022 г.)) прогнозируется рост глобального рынка систем видеонаблюдения «ввиду повышенной озабоченности вопросами безопасности, роста населения городов, увеличения объема инвестиций в инфраструктуру и развития искусственного интеллекта» и в качестве основных проблем рассматриваются проблемы конфиденциальности и безопасности, а также высокие расходы на обслуживание.
Технологические компании берутся за решение этих проблем. Например, программируемые пользователем вентильные матрицы Intel® FPGA позволяют раскрыть весь потенциал данных в технологиях видеонаблюдения — от облака до периферии. Они извлекают данные бизнес-аналитики путем хранения, обработки и анализа больших объемов данных, генерируемых датчиками Интернета вещей в реальном времени, как на периферии, так и в облаке, обеспечивая при этом энергоэффективность.
Дэниел Макнамара (Daniel McNamara), корпоративный вице-президент и генеральный директор подразделения Programmable Solutions Group (PSG) корпорации Intel, рассказывает о том, как компания Dahua* (ведущий поставщик на глобальном рынке систем видеонаблюдения) и совет NRC (Национальный научно-исследовательский совет Канады) встраивают Intel® FPGA в свои периферийные системы. «Компания Dahua начала сотрудничать с Intel с целью ускорения своих серверов серии Deep Sense с помощью матриц FPGA, которые позволяют использовать механизмы логических выводов на периферии для сравнения лиц из базы данных, включающей в себя 100 000 изображений. Компании требовалась система быстрого распознавания лиц, работающая в условиях ограниченной пропускной способности и с ограниченным энергопотреблением. Таким образом, технология FPGA стала эффективной платформой для получения логических выводов на периферии с низким уровнем задержек и высокой энергоэффективностью».
В дополнение к технологии видеонаблюдения сейчас появилось очень много разнообразных технологий, расширяющих возможности наблюдения в целом. В число этих технологий входят Интернет вещей, искусственный интеллект (ИИ), аналитика данных и даже дроны. В силу такого разнообразия сфера применения систем видеонаблюдения расширилась до домовладельцев, контролирующих свое имущество во время нахождения за границей, путешественников, отслеживающих интенсивность движения транспорта во время своих поездок, и сотрудников стадионов, которым необходимо следить за большим количеством людей во время мероприятий, — технологии видеонаблюдения обеспечивают преимущества всем этим пользователям.
Безопасные школы, эффективность полицейских подразделений и контроль над толпами людей
Ввиду участившихся случаев вооруженного нападения в школах США, таких как стрельба в Паркленде и Санди-Хуке, системы видеонаблюдения могут стать успокаивающим средством противодействия таким инцидентам. Некоторые школы начали устанавливать детекторы звука выстрелов, способные определять звуки стрельбы и извещать административные органы в течение 20 секунд с момента ее начала, используя сеть беспроводных микрофонов. В то же время некоторые классные помещения школ США оборудованы независимыми потолочными системами аудио-/видеозаписи TEKVOX ViewVault*. Эти системы соответствуют законам о мониторинге классных помещений, используют в своей основе компактный мини-ПК Intel® NUC 7-го поколения и круглосуточно записывают аудио- и видеоряд, который сохраняется каждые полчаса с метками даты и времени.
Что касается улиц, полицейским теперь гораздо проще обосновать свои действия благодаря нательным камерам, а ПО для распознавания лиц позволяет идентифицировать потенциальных преступников в толпе, ускоряя принятие решений. Системы видеонаблюдения с использованием дронов уже находятся на этапе разработки. В научной статье английских и индийских исследователей «Eye in the sky» (Глаза в небе) рассказывается, как квадрокоптер ParrotAR может передавать видеоряд по мобильной сети для анализа в реальном времени с использованием обученного алгоритма. Дрон способен регистрировать до пяти агрессивных поз человека с точностью до 94%, однако эта точность существенно снижается с увеличением числа людей в кадре. Идея создания этой технологии, которая пока находится на начальном этапе своего развития, появилась после теракта в Манчестере в мае 2017 года, однако сама технология вызвала ряд вопросов, касающихся конфиденциальности данных и контроля движений.
Великобритания внедряет технологии для видеонаблюдения гораздо активнее своих европейских соседей. В городе Дарем на севере Англии полицейское управление и ученые в области информатики испытывают инструмент анализа риска причинения вреда Harm Assessment Risk Tool (HART), который выходит за рамки простого видеонаблюдения и помогает принимать пробационные решения, например оценивать, является ли степень вероятности рецидива подозреваемого в течение следующих двух лет высокой, средней или низкой. Правоохранительные органы только начинают использовать технологии ИИ. Например, инструмент HART убрал привязку данных к почтовому индексу, чтобы избежать погрешностей, и работает над устранением систематических ошибок, вносимых человеческим фактором, предоставляя сотрудникам полиции разъяснительные материалы.
Очевидно, что с ускорением темпов развития технологий (ожидается, что к 2020 году к Интернету будет подключено 20 миллиардов устройств, а развивающиеся алгоритмы ИИ помогут решить ряд современных проблем) системы видеонаблюдения будут становиться все более сложными. Сейчас главная цель — создание более безопасных умных городов, и для ее достижения очень важно контролировать ситуацию.
*Другие наименования и товарные знаки являются собственностью своих законных владельцев
Alice Hodgson (автор статей о технологиях)