Наступний рівень розвитку відеоспостереження

Якщо раніше відеокамери використовувалися лише для перегляду за віддаленими об’єктами чи фіксації подій, які у реальному часі або у запису переглядав оператор, то зараз ситуація докорінно змінюється. Все частіше для аналізу зображення використовується комп’ютерна програма, здатна автоматизувати процес наявності окремих подій.

Інтелектуальні камери відеоспостереження, що стають дешевими останнім часом, здатні виділяти окремі об’єкти, здійснювати їх запис та супровід, а також фіксувати стандартні ситуації або навпаки, реагувати на відхилення від стандартної поведінки.

Системи відеоспостереження дозволяють вирішувати без участі людини в автоматичному режимі безліч завдань. Вони розміщуються в офісах, на складах, КПП та дозволяють переглядати територію, автоматизувати управління переміщенням вантажів, рухом людей, стежити за технікою безпеки на виробництві, фіксувати порушення правил дорожнього руху, відслідковувати поломки обладнання та вирішувати багато інших завдань.

Які моделі камер сьогодні популярні

Зараз інтелектуальні відеокамери стають все більш затребуваними, хоча їхня вартість все ще вища, ніж у звичайних моделей. Найбільш популярні системи:

– з аналітикою руху, які дозволяють виявляти та оперативно реагувати на позаштатні ситуації, фіксуючи пересування людей та механізмів;

– автономні системи охорони периметру, які дозволяють не лише реагувати на те, що відбувається, але й інтерактивно спілкуватися з відвідувачами чи самостійно активувати сирени;

– купольні бездротові системи, які створюють круговий огляд без сліпих зон;

– антивандальні моделі із системою обробки інформації.

Однак найбільш важливішим сьогодні є не проектування більш складних моделей камер , а розвиток систем виділення та захоплення зображення об’єкту, та алгоритмів його поведінки, або відеоаналітика.

Роль у системах безпеки

По крокам розвитку відеоспостереження змінювалися і камери, що використовуються для цього. Раніш використовувалися:

– моделі з кіноплівкою;

– аналогові електронні пристрої;

– цифрові технології;

– мережеві електронні технології;

– алгоритми глибокого навчання.

Саме алгоритми обробки даних сьогодні й перетворилися на системи відеоаналітики. Але для того, щоб аналітичні системи працювали эфективно, камери повинні насамперед створювати зображення високої якості. Тільки у цьому випадку програми зможуть давати точне розпізнання загрозливих предметів та обставин.

Відеоаналітика сьогодні використовується не тільки для забезпечення безпеки, але й для розпізнавання ВІП-клієнтів, підрахунку відвідувачів, керування дорожнім рухом, робочими процесами та для багатьох інших цілей.