Новости Форума All-over-IP

Руководитель отдела продаж DSSL Иван Щербаков не верит в будущее систем видеонаблюдения, напрямую зависящих от человеческого фактора, то есть операторов СНВ. Заказчикам нужно решение их проблем, а не картинка с камер. Как переход на событийный видеоанализ на основе нейросетей качественно улучшает отдачу от видеонаблюдения? Чего ожидать заказчикам и какие действия планировать бизнес-ориентированным системных интеграторам, когда нейроаналитика переедет в облако?

Иван Щербаков, руководитель отдела продаж, DSSL
Эксперт по системам видеонаблюдения, видеоаналитике, IP-технологиям в видеонаблюдении, событийной видеоаналитике (кассовая аналитика, складская). Член Совета форума All-over-IP 2019. Профессиональные достижения: внедрение стандартов видеонаблюдения в крупнейших российский ритейлерах и банках.

Что будет двигать вперед рынок систем видеонаблюдения в России в 2019–2020 годах?

Драйвером видеонаблюдения в 2019–2020 годах будет событийная видеоаналитика. Большинство систем виденаблюдения сейчас пассивны к происходящему перед взором камер. Детекция тревожных событий – реакция на них преимущественно входит в компетенции охранников, операторов СВН, или, постфактум, через доступ к архиву для ответственных лиц. Таким образом система напрямую зависит от человеческого фактора. Человек устает, человек теряет концентрацию, глаз "замыливается". Тревожное событие легко может быть пропущено. Особенно если речь идет о последовательности событий, которую надо отследить, чтобы подтвердить инцидент. Такие последовательности отличаются от заказчика к заказчику, но общая логика работы одинаковая: из действий человека перед камерой нужно выделить тревожные. Проще всего такие последовательности реализовать в сопряжении с другими системами: СКУД, кассовые системы, учетные системы, где видеоданные дополняются метаданными от этих систем. Если же говорить о просто видеонаблюдении – то видеоаналитика может помочь решить такие задачи. Специализированные детекторы объектов (людей, машин, чего-угодно) забирают работу по детекции инцидентов на себя, генерируя события по заранее заданной логике. Задача оператора – реагировать на события, а не смотреть в мониторы сутками. Ну и, конечно же, отчетность – сколько событий, каких, реакция оператора.

Заказчикам нужно решение их проблем, а не изображения с камер на мониторах. Переход на событийное видеонаблюдение, особенно с учетом развития видеоаналитики на базе нейросетей, качественно улучшит отдачу от систем видеонаблюдения в целом.

Какой новый или старый тренд "выстрелит" в области систем видеонаблюдения в России в 2019–2020 годах?

Могут "выстрелить" автономные или полу-автономные системы видеонаблюдения. Облачные камеры с предустановленными 3G/4G-модемами, с возможностью локальной записи на себя и встроенными аккумуляторами. С одной стороны, выглядит, как очередная безделушка с AliExpress, но мне кажется, что массовый рынок для данных устройств открыт. Для потребителей выгода очевидна: камера больше защищена от вандалов, переживает отключение от проводов. Такие камеры прежде всего интересны домохозяйствам и как часть экосистемы "умный дом". Для подрядчиков камеры со встроенными аккумуляторами и передачей мобильных данных станут пропуском в регионы, за пределами городов с их развитой инфраструктурой. Увеличение количества клиентов – гарантировано.

В части программного обеспечения предвижу рост спроса на видеоаналитику в облачных системах видеонаблюдения. Уже известные всем модули и детекторы, зарекомендовавшие себя в настольных системах видеонаблюдения, должны со временем переехать на облачные платформы, чтобы стать более доступными потребителям, в том числе перейти от пожизненных лицензий в пользу подключаемых услуг и абонирования. На рынке уже достаточно предложений по видеоаналитике, базирующейся в облаках, но пока каждая компания чаще всего решает какой-то конкретный кейс. При этом многие стартапы сильно зависят от инфраструктуры используемого облачного сервиса и не могут переносить свои наработки в локальные сети, на стороннее оборудование. Доступного, массового и гибкого решения в данном секторе на сегодня нет, думаю, что в 2019–2020 годах это направление будет сильно развиваться. Спрос на подобные решения неограничен каким-то одним сектором, хотя малый и средний бизнес, предполагаю, будут в топе потребителей.

Какие последствия ожидают заказчиков и партнеров по сбыту (интеграторов, инсталляторов) при дальнейшем распространении технологий облачного видеоанализа?

Заказчикам использование облачной видеоаналитики прежде всего дает экономию в капитальных затратах: исчезает необходимость приобретать дорогостоящее серверное оборудование на баланс, исчезает необходимость покупать перманентные лицензии на те или иные модули видеоаналитики. Обе эти статьи расходов замещаются оперативными расходами в виде абонентской платы за использование услуги. При этом платеж строго соответствует количеству потребленных сервисов. Возможность подключать/отключать услуги дает оперативную гибкость. А работа с облачными технологиями – почти бесконечную расширяемость.

Партнерам по сбыту такой переход сулит большее число клиентов и увеличение прибыли. В видеонаблюдении, как и в других областях, часть клиентов отсеивается на входного пороге стоимости оснащения. В данном случае он минимален. В некоторых случаях предоставление оборудования может быть частью сервиса. Бизнес-ориентированные партнеры-инсталляторы заинтересованы прежде всего в удержании и сопровождении клиента на как можно более продолжительное время, и такой подход позволяет им заключать долгосрочные контракты на обслуживание и сопровождение, при этом получая дополнительные агентские вознаграждения от облачных вендоров. 

Как на бизнес производителей и поставщиков систем видеонаблюдения влияют курс на цифровую экономику, принятый в России, и распространение концепции цифровой фабрики (Индустрия 4.0)?

Общий курс на цифровую экономику увеличивает спрос на видеонаблюдение. Одной из основных задач цифровой эры является сбор и хранение данных, а также их последующая обработка. Видеонаблюдение может стать одним из основных источников данных для государства – я говорю о системах, схожих с внедренными в КНР системами распознавания лиц. Мониторинг передвижений и биометрическая идентификация по лицу, в том числе и для финансовых операций, будут частью общего курса.

Видеонаблюдение как средство контроля за технологическими и производственными процессами хорошо зарекомендовало себя на производствах конвейерного типа, когда с помощью интеллектуальных модулей проводится учет продукции и контроль качества. В случае с цифрой фабрикой конкретных задач для видеоанблюдения лично я пока не вижу, хотя в будущем они, безусловно, появятся.

Какова динамика слияния видеонаблюдения и технологий глубинного обучения, искусственного интеллекта, биометрических технологий, в том числе распознавания по лицу?

Искусственный интеллект будет внедряться (и уже внедряется) в камеры наблюдения и  облачные сервисы. Камера станет полноценным участником постоянного сбора информации об окружающем мире для ИИ. Предполагаю, что обучение нейросетей будет проходить на базе пользовательских облачных платформ, надеюсь, с согласия пользователей. В ближайшие годы мы увидим скачок в качестве детектирования и прогнозирования событий в видеонаблюдении.

Биометрические технологии, в частности распознавание по лицу, будут теснее интегрированы с системами видеонаблюдения. Предполагаю, что для распределения нагрузок часть функций будет перенесена с серверов/облачных платформ непосредственно в камеры видеонаблюдения, для повышения автономности реагирования и снижения стоимости серверного оборудования.

Как меняется рынок видеонаблюдения с развитием облачных/сервисных моделей бизнеса?

Так или иначе все будет стремиться к сервисной модели, то есть продукты – упрощаться, входной порог в систему – снижаться, количество продаваемых услуг – расти. Станет выгоднее продавать товары + услуги по установке и обслуживанию в комплекте. Или видеонаблюдение как услугу целиком, без выделения отдельно стоимости оборудования, по аналогии с домашним Интернетом, когда мы получаем оборудование "в подарок".