В останні роки і виробники продукції для систем відеоспостереження, і інсталятори наперебій говорять про штучний інтелект (ШІ/АІ), Технології Глибинного Машинного Навчання (ТГМН) та про використання їх у системах електронної безпеки. І справді – ці технології активно використовуються в багатьох функціях інтелектуальної відеоаналітики. Штучний інтелект допомагає розпізнавати обличчя та автомобільні номери, допомагає вести стеження з камер відеоконтролю за переміщенням окремо взятої людини, і ще багато чого. Тому і ставлення до використання штучного інтелекту в системах відеоспостереження в різних людей неоднозначне – одні «за», інші – різко «проти». Чому так?
ОСНОВНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ
Почнемо з того, що сучасний штучний інтелект розподіляють на три умовні типи: системи, здатні самостійно приймати рішення; системи, які забезпечують підтримку прийняття рішень; і зрештою системи, здатні блискавично обробляти гігантські об’єми даних та вишукувати в них закономірності та відхилення від норми (аномалії).
От власне цей третій тип штучного інтелекту і використовується зазвичай в системах електронної безпеки. І проти нього нема нарікань. Як правило люди побоюються і заперечують ті типи систем штучного інтелекту, які здатні самостійно, без втручання людини, приймати важливі рішення. Це стосується насамперед робототехніки.
ОСНОВНІ ТЕХНОЛОГІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
А ми повернемося до того типу штучного інтелекту, який здатен швидко обробляти, класифікувати та відтворювати великі об’єми відеоданих із камер спостереження. Власне на цих уміннях ШІ і побудована більша частина функцій інтелектуальної відеоаналітики в системах спостереження. Йдеться про такі технології, як:
- Машинне навчання (наприклад, функція розпізнавання обличь ІР-камерою відеоспостереження – чим більше обличь потраплятиме в базу даних гаджету, тим більше людей програма зможе ідентифікувати і знайти, якщо отримає команду на пошук);
- Комп’ютерний зір – виявлення, класифікація та стеження за визначеним типом об’єктів – наприклад, камеру спостереження на автомагістралі можна віддалено запрограмувати на виявлення автомобілів червоного кольору, якщо злочинець рухається на такому авто. Тож якщо камера виявить автомобіль червоного кольору, служба охорони об’єкту одразу отримає тривожне повідомлення;
- Глибокий аналіз даних – структурування, аналіз та вичленення корисної інформації із невпорядкованого масиву різнорідних потоків інформації.
І, як на мене, найцікавіша технологія штучного інтелекту, що вже активно застосовується в відеоспостереженні – це задіяння так званої «нечіткої логіки», або ще кажуть «розмитої логіки». Це коли людина не дає машині чіткий алгоритм пошуку чогось, а лише окреслює контекст – сподіваючись, що машина навчиться примірно розуміти поведінку людини, яка не завжди є адекватною і не завжди є логічною. Наприклад, якщо людина довго дивиться на камеру спостереження, штучний інтелект може сприйняти це за погрозу, і відправити тривожний сигнал. Він це розуміє так – що або ця людина вандал, і хоче просто знищити камеру, або вона потенційний злодій, який роздивляється як цю камеру можна нейтралізувати.
ОСНОВНІ ПЕРЕВАГИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Які переваги має система відеоспостереження зі штучним інтелектом? Найперше – це:
- Підстрахування або і часткова заміна людей зі служби охорони – в часи аналогового відеоспостереження камера передавала зображення на монітор, а за ними постійно слідкувала жива людина. Її завдання – вчасно побачити неадекватну чи злочинну поведінку в кадрі і швидко подати сигнал колегам, які ліквідують потенційну небезпеку. Тепер сигнали тривоги, причому найрізноманітніші, подає сам штучний інтелект автоматично, без втручання людини. Причому ШІ забезпечує такі складні функції, як ідентифікація забутого/залишеного предмету, наприклад сумки, пересування в робочій зоні камери розшукуваної людини (трекінг) і тому подібне. Крім того, на відміну від живої людини, ШІ ніколи не втратить пильність і не проґавить ту задачу, яку йому призначили;
- Багатозадачність – тобто відеокамери, окрім своєї прямої функції – вести відеоспостереження, виконують ще багато різних завдань, пов’язаних із відеоаналітикою: від збирання статистики (скільки людей пройшло через прохідну за день, скільки автомобілів заїхало на заправку тощо) до пропуску чи навпаки заборони пропуску окремих людей чи транспортних засобів на охоронювану територію. Деякі моделі відеокамер зі штучним інтелектом уміють навіть температуру тіла людини виміряти на віддалі;
- Найбільш поширена і востребувана в відеонагляді функція ШІ – це робота із архівом. Можна вважати що штучний інтелект просто спеціалізується на роботі із великими базами даних – він прекрасно їх класифікує, впорядковує і називає окремі фрагменти. Тобто раніше, щоб знайти якийсь конкретний шмат записаного відео, потрібно було сидіти і перемотувати відеокасети. Це займало час. Тепер же можна завдати пошук за певними параметрами, і штучний інтелект моментально знайде необхідне. Наприклад, «забиваємо» у пошук фото людини, і ШІ перериє весь відеоархів і знайде всі відеофрагменти, в яких з’являлася розшукувана людина;
- Стратегічне планування – найновіша із функцій ШІ, яка застосовується у відеоспостереженні. Візьмемо магазин чи цілий ТРЦ. Якщо грамотно розташувати відеокамери із ШІ, то можна зібрати наступну статистику:
- в які конкретно години в магазині найбільше людей, а в які найменше;
- біля яких стелажів із товаром крутиться багато людей, а до яких стелажів покупці не підходять. Більше того, так звана теплова карта покаже навіть шляхи руху потенційних покупців по всій території магазину;
- якого віку та статі переважна більшість людей, що заходять у магазин;
- скільки часу затримується в магазині середньостатистичний відвідувач і тому подібне.
Звісно ж, що всі ці статистичні дані дозволять власникам магазину розробити найбільш прийнятну маркетингову стратегію цього закладу. Більше того, сам штучний інтелект може розробити цю стратегію і викласти власникам закладу свої поради.