Искусственный интеллект в приложениях для видеонаблюдения перешел из стадии модных словечек в реальность, и производители систем безопасности рекламируют функциональность ИИ во множестве устройств.

Когда дело доходит до систем управления видео (VMS), искусственный интеллект поддерживает распознавание лиц, обнаружение периметра, распознавание номерных знаков (LPR), подсчет людей и многое другое.

Но действительно ли конечные пользователи используют эти возможности? Мы привлекли отраслевых экспертов к обсуждению будущего и настоящего ИИ в VMS.

Сначала эффективность и точность — затем, принятие

Видеоаналитика — это программные приложения, запрограммированные на создание описаний того, что происходит в видеосцене, и инициирование определенного действия, например отправки оповещения, на основе определенного описания. Использование искусственного интеллекта в аналитике дает программному обеспечению возможность анализировать данные, которые оно собирает с течением времени, и изменять свое «поведение», не будучи запрограммированным для этого. Например, обнаружение движения без искусственного интеллекта может подавать один и тот же ложный сигнал тревоги каждый раз, когда енот перелезает ограждение по периметру. Обнаружение движения с помощью ИИ может учиться на ложных тревогах и прекращать их отправку, когда енот снова появляется.

В начале функции и аналитика искусственного интеллекта (ИИ) вызывали большой интерес благодаря захватывающим возможностям, которые они открывали. Но это все были разговоры, а не шоу поначалу.

«Поначалу функции ИИ и аналитику было трудно монетизировать из-за динамики рынка в то время, — вспоминает Лео Левит, председатель руководящего комитета ONVIF, Сан-Рамон, Калифорния. — По мере того, как рынок и технологии развивались, обещанные функциональные возможности искусственного интеллекта использовались клиентами различными способами, которые многие могли ранее не ассоциировать с ИИ». Он приводит примеры использования ИИ для оптимизации качества видео или обеспечения более эффективной маркировки метаданных. «Во многих случаях искусственный интеллект работает за кулисами, чтобы улучшить функции VMS и упростить работу операторов».

В то время как технологии камер становятся умнее и предлагают надежную аналитику на периферии, точность решений и алгоритмов на основе ИИ повышается, что делает их более привлекательными для операторов безопасности. Брет МакГоуэн, старший вице-президент по продажам и маркетингу в Vicon Industries, Хауппож, штат Нью-Йорк, отмечает: «Более высокая точность — это то, к чему пользователи очень восприимчивы. В результате клиенты больше принимают концепцию аналитики и даже просят об этой возможности».

Индивидуализация для больших и малых клиентов

По словам Фабио Марти, вице-президента по маркетингу мюнхенской немецкой компании Azena, клиенты также просят персонализировать решения на основе аналитики. Он приводит примеры пользовательских настроек, которые охватывают всю гамму: от обнаружения факельных установок для насосных станков при эксплуатации нефтяных и газовых месторождений до аналитики пересечения линий для защиты от морских птиц, ныряющих в бассейны с выращенным на ферме лососем, до обнаружения очередей и измерения их длины на различных событиях и спортивных мероприятиях для равномерного распределения болельщиков на трибуны.

По мнению Лоран Вильнёв, менеджера по маркетингу продуктов Genetec Inc., Монреаль, более мелкие клиенты могут рассчитывать на то, что смогут воспользоваться преимуществами ИИ без ещё недавно высокой цены. «Поскольку для комплексной видеоаналитики по-прежнему требуются очень мощные серверы для адекватной обработки данных, развертывание аналитики на уровне предприятия не всегда практично», — объясняет он. «По мере того, как мы приближаемся к 2022 году, мы считаем, что приложения для видеоаналитики будут совершенствоваться таким образом, чтобы их было проще использовать и они стали более экономичными для масштабного развертывания. Эта эволюция станет возможной благодаря поставщикам, которые сосредоточатся на эффективности аппаратных ресурсов и предложат более детализированные элементы управления для запуска аналитики через определенные промежутки времени или по расписанию, а не постоянно».

Ориентированный на человека дизайн

В условиях бесконечного развития технологий операторам приходится обрабатывать все больше и больше данных. Производители и разработчики программного обеспечения решают задачу упрощения использования и внедрения функций ИИ.

Алекс Аснович, глобальный руководитель отдела маркетинга, видеобезопасности, контроля доступа и важных коммуникаций, разделяет подход чикагской компании Motorola Solutions: «Использование ИИ в наших продуктах призвано помочь операторам безопасности оставаться более сосредоточенными, гибкими и эффективными в своей работе. привлекая их внимание к наиболее важным событиям. Это позволяет им принимать более качественные, быстрые и обоснованные решения и освобождает их для того, чтобы делать то, что у них получается лучше всего, а именно проверку критических событий и принятие быстрых мер. Эти возможности будут продолжать развиваться, поскольку мы стремимся предлагать больше продуктов и интеграций, которые делают просмотр живого видео всё более устаревшей практикой. Тем не менее, роль дизайна, ориентированного на человека, остается основной для использования ИИ в наших приложениях сейчас и в будущем».

Рассмотрение ИИ как дополнения к безопасности, управляемой человеком, а не замены, укрепляет системы безопасности и служит аргументом для интеграторов, стремящихся убедить своих клиентов в пользу ИИ.

Иван Голиан, вице-президент по технологиям в Netronix Integration, Сан-Хосе, Калифорния, говорит своим клиентам: «При правильном внедрении ИИ может помочь субсидировать человеческий фактор и повысить способность операторов реагировать на квалифицированные предупреждения».

Презентация ИИ

Интеграторы, внимательно изучающие спецификации и коммерческие материалы от производителей, иногда выступают в роли переводчиков, переводя наборы функций в решения, которые действительно будут использовать их клиенты.

«Подача ИИ — сложная задача, — говорит Голиан. «Вы не можете представить что-то, не выяснив, есть ли потребность или проблема, которую нужно решить. Их отдел кадров изо всех сил пытается предоставить точную информацию об отслеживании контактов во время пандемии? Были ли у SOC/персонала службы безопасности кадровые проблемы, которые потребовали бы значительного сокращения ложных срабатываний на стороне ACS, чтобы предотвратить ненужную тревогу?» Аналитика на основе ИИ может предоставить решения этих конкретных проблем.

«Большинство конечных пользователей не знают, что такое ИИ и как он может помочь им в удовлетворении их требований к информации», — добавляет Пол Джорджес, президент Underwriters Security Controls Inc. в Маркхэме, Онтарио. «Мы используем ИИ как решение для конкретных нужд, а потребности каждого пользователя уникальны».

Джим ДеСтефано, старший вице-президент Unlimited Technology, Честер-Спрингс, Пенсильвания, согласен. «Речь идет о том, чтобы слушать клиентов, понимать их потребности и понимать, как они работают», — говорит он. «Интеграторы должны понимать, на что способен ИИ. ИИ применим не ко всем, но мы должны найти правильное решение для наших клиентов и помочь им понять эти решения».

Точка зрения конечных пользователей

Могут ли производители частично облегчить это бремя, упростив конечным пользователям внедрение функций искусственного интеллекта в VMS? Ответ — да — для тех, кто может понять точку зрения конечного пользователя.

«Когда производители могут объяснить, почему ИИ важен как концепция, и помочь мне понять преимущества для моих клиентов, моя продажа покупателю не так сложна, потому что покупатель понимает «почему» и понимает, что ему это нужно», — объясняет ДеСтефано. .

Производители также должны помнить, что решение о покупке обычно принимают несколько человек на стороне конечного пользователя, отмечает Голиан.

«Несмотря на то, что финансирование может исходить от руководителей высшего звена, а соблюдение требований — от отдела кадров или юридического отдела, проверка указанной технологии обычно осуществляется группой физической безопасности, а также группой информационной безопасности. Чем проще производитель может решить потенциальные проблемы для каждой из этих команд, тем проще процесс для всех вовлеченных сторон. Демонстрация того, как продукт увеличивает рентабельность инвестиций, помогая в создании оценки ценности бизнеса, наносит на бумагу реальные цифры, понятные всем».

Еще одним ключевым фактором внедрения является простота использования. Список пожеланий Джорджа включает в себя: «Функции, доступные на приборной панели и экране настройки камеры, простые функции перетаскивания в определенные области обзора и выбор функций поиска (например, тип/цвет транспортного средства, тип движения, размер автомобиля.)”

Наконец, конечные пользователи, которые доверяют производителям, будут более склонны к внедрению ИИ, говорит Голиан, хотя это может занять некоторое время. «Искусственный интеллект на сегодняшнем рынке VMS — это что-то вроде загадки, которую одновременно уважают и боятся. Это может быть трудно понять и еще труднее объяснить. Как кто-то может доверять системе, если он действительно не понимает, как она работает?» он спросил. «Не поймите меня неправильно, я не в полной мере могу объяснить внутреннюю работу турбовентиляторного двигателя Rolls-Royce Trent 1000, но я все равно сажусь в самолет. Десятилетия исследований и разработок создали там уровень уверенности — уверенности, которой еще предстоит достичь подавляющему большинству индустрии искусственного интеллекта».

После того, как в течение многих лет он оставался не более чем модным словом, ИИ завоевывает популярность благодаря большей точности, доступности и возможностям настройки в приложениях безопасности. Поскольку производители сосредотачиваются на дизайне, ориентированном на человека, и ищут другие способы сделать ИИ в VMS привлекательным для операторов безопасности, кажется, что «предложение ИИ» не будет таким сложным в будущем. До тех пор укрепление доверия — между производителями, интеграторами, конечными пользователями и внутри самих платформ VMS — будет иметь большое значение для того, чтобы сделать ИИ массовым явлением.