Анализ видео — чрезвычайно быстро развивающееся и весьма перспективное направление. В 2013 году видеоаналитика стала не просто востребованной — наблюдается скачок спроса. Этот рынок быстро эволюционирует технологически, отличается разнообразием, на нем работают множество игроков. По оценке экспертов Gartner, мировой рынок систем видеоаналитики (Video BI) ежегодно увеличивается на 30%: с 2012 по 2017 год он может вырасти с 0,5 до 1,9 млрд долларов. Такие же темпы прогнозируются для сегмента «видеонаблюдение как сервис» (VSaaS) — с 0,6 до 2,4 млрд долларов. По словам Мурата Алтуева (iTV|Axxonsoft), выступившего на четвертой конференции по видеоаналитике «Intelligent Video 2.0», которая состоялась в рамках традиционного осеннего форума «All-over-IP», «видеоаналитика изменит мир больше, чем IP».
Видеокамеры становятся все более интеллектуальным компонентом систем видеонаблюдения, в частности, они могут формировать метаданные для быстрого поиска видео в архиве и реагирования на события в реальном времени. Эксперты считают, что скоро эти функции станут для камер такими же стандартными, как детекторы движения. Распознавание автомобильных номеров, например, уже не является проблемой, и наконец-то достигнут реальный прогресс в распознавании лиц. Так, уровень распознавания лиц в потоке пассажиров метро достигает 94%. Быстро развиваются системы многокамерного слежения, позволяющие выделять признаки объекта и сопровождать его при перемещении между зонами, контролируемыми разными камерами.
.png "Емкость и динамика целевых рынков в России (млн долларов, по данным IMS).") |
| Емкость и динамика целевых рынков в России (млн долларов, по данным IMS). |
Как отметил Николай Птицын (компания Genesis), системы Video BI можно использовать как инструмент для принятия решений, отслеживания готовности объектов на строительных площадках и операций на сборочных производствах, контроля качества и т. д. Их можно интегрировать с системами ERP/CRM. Уже реализуются пилотные проекты с применением активно развивающейся технологии преобразования двухмерных сцен в трехмерные.
У IBM система видеоаналитики IVA является частью стратегии Smart City («разумный город»). Она применяется в ситуационных центрах, позволяет осуществлять планирование, мониторинг, реагировать на события в городе, обеспечивать безопасность. Такая система уже внедрена в одном из комплексов систем видеонаблюдения в Москве и в пяти других проектах, реализованных в разных регионах России. Российская компания Elvees-NeoTec использует в системах городской безопасности методы компьютерного зрения.
Компания DiSiCon работает над применением видеоанализа в системе обнаружения лесных пожаров. Аналитическая система помогает распознать потенциальный очаг возгорания и значительно снижает объем данных, передаваемых оператору по «узким» каналам связи.
В ГосНИИАС совершенствуют алгоритмы обнаружения и трекинга людей, используя современные методы, характерные для машинного зрения. Эти алгоритмы применяются для подсчета людей, их реидентификации на разных камерах, исследования потоков их движения и интересов.
Разработчики компании «Технологии Видеоанализа» тоже совершенствуют методы подсчета людей в разных ситуациях (в том числе в толпе), распознавания лиц и их сопровождения при перемещении между камерами. «Алеф» предлагает решения для подсчета покупателей на предприятиях розничной торговли. Macroscop решает задачи поиска в видеоархиве — по размеру объекта, месту в кадре, пропорциям, направлению движения и т. д. Эта компания разработала технологию индексирования объектов по различным параметрам. Поиск можно осуществлять по комбинации признаков. Как ожидается, со временем будут поддерживаться и запросы на естественном языке.
Некоторые проблемы 2D-аналитики помогает решить 3D-зрение. «3D — следующий шаг в видеоаналитике», — уверен Алексей Кадейшвили (компания Vocord). Например, 3D-модели, которые строятся с помощью стереокамер или по видеоряду, могут значительно повысить точность распознавания лиц, позволяют «повернуть» голову, если лицо снято не анфас, и т. п.
По словам Станислава Миллера (Elvees-NeoTec), при выборе системы видеоаналитики желательно познакомиться с ее работой в условиях реального объекта, развернуть пилотный проект, провести сравнительное испытание.