Штучний інтелект (ШІ) здійснив революцію у сфері відеонагляду, забезпечивши безпрецедентний контроль над ситуацією. Камери безпеки, які колись були лише допоміжними фіксуючими пристроями, що використовувалися для проведення розслідувань, тепер можуть надавати сповіщення в реальному часі, дозволяючи користувачам вживати превентивних заходів для протидії загрозам.
Аналітики ринку очікують, що в найближчі роки проникнення штучного інтелекту у сферу фізичної безпеки зростатиме. Впровадження застосунків зі штучним інтелектом залишиться ключовим напрямком розвитку ринку систем відеоспостереження.
Згідно з даними звіту OMDIA «Тренди 2023: Технології фізичної безпеки», у сфері відеоспостереження у 2026 році обсяг світового ринку ШІ-чипів для камер безпеки досягне $1.3 млрд, а камери зі штучним інтелектом складуть 42% від усіх мережевих камер, що продаватимуться по всьому світу.
Потреба у периферійних пристроях зі штучним інтелектом
Високопродуктивна відеоаналітика раніше базувалася на серверах, оскільки вимагала більшої обчислювальної потужності і обсягу пам’яті, ніж могла запропонувати камера. Але розвиток алгоритмів і збільшення обчислювальної потужності периферійних пристроїв в останні роки зробили можливим запуск просунутої відеоаналітики на основі ШІ на периферії.
Використання периферійних програм для відеоаналітики має свої переваги – хоча програми зі штучним інтелектом можуть працювати на сервері або в хмарі, затримки і проблеми з пропускною здатністю обмежують їх продуктивність. У ситуаціях, коли рішення для контролю доступу повинно надавати миттєві результати після аналізу обличчя або номерного знака, надсилати дані на сервер і чекати на відповідь неможливо.
Ось чому периферійна аналітика стає сферою значних інвестицій для систем відеоспостереження. Вона забезпечує низьке споживання смуги пропускання, оскільки на сервер або в хмару надсилаються лише необхідні дані. Обмеження процесів периферією забезпечує швидке оповіщення в разі виявлення загрози, що дозволяє швидше проводити аналіз на основі даних і приймати рішення. При використанні периферійної аналітики також знижуються витрати на обладнання та розгортання, оскільки для рішення безпеки потрібно менше локальних серверних ресурсів.
Однак це приносить унікальні виклики. Програми периферійної аналітики повинні працювати на периферійних пристроях, які можуть мати обмеження по пам’яті і обчислювальній потужності. Безперебійне функціонування має вирішальне значення для правильної роботи.
Проблеми при використанні периферійних камер зі штучним інтелектом
Камери зі штучним інтелектом приносять більше користі, ніж їхні традиційні аналоги. Але вони також вимагають більше ресурсів з точки зору даних і апаратного забезпечення.
Нові камери відеоспостереження зараз розробляються для обробки декількох відеопотоків і більш високої роздільної здатності (4K і вище), щоб надати алгоритмам ШІ великий набір даних детальних зображень і відео, необхідних для їх аналізу. На додаток до цього, все більше метаданих фіксується і зберігається на пристрої, щоб оператори могли швидко шукати і знаходити відповідні відеоматеріали. Значна частина обробки тепер відбувається на рівні пристрою, а більша обчислювальна потужність нових чипсетів дозволяє проводити глибоку нейромережеву обробку на самій камері для забезпечення периферійного інтелекту.
Технології пам’яті та зберігання даних повинні йти в ногу з цими змінами у вимогах до обробки та робочого навантаження. Отже, камери відеоспостереження потребують надійних, високопродуктивних та потужних за обсягом карт пам’яті. Але ці супутні витрати варті того, щоб оцінити весь потенціал відеокамер з інтелектуальною відеоаналітикою. Пропонуємо оцінити переваги відеокамер з ШІ, обравши системи відеоспостереження бренду TVT Digital.
