Так полагает Андрей Юдников, основатель и генеральный директор компании Ivideon (АО «Мобильные видеорешения»), специализирующейся на разработке облачных видеосервисов. Он вспоминает: «Ещё лет десять тому назад в нашей стране мало кто верил в перспективность облачных моделей обработки данных, полагая, что их применение существенно ограничивается вопросами безопасности, низкой скоростью доступа к Сети и многими другими факторами. Однако стремительное развитие технологий передачи, хранения, обработки и защиты данных привело к тому, что теперь скептиков такого рода почти не осталось». По его словам, огромным плюсом облачных систем обработки данных является то, что их пользователям не надо заботиться о техническом обслуживании серверного оборудования и своевременном обновлении программного обеспечения. Достаточно лишь иметь доступ к Сети на скорости, обеспечивающей передачу данных в облако.
«Разрабатывая наши решения, мы стремились к тому, чтобы систему видеонаблюдения любой сложности можно было развернуть буквально за несколько минут. И следить за результатами работы этой системы из любой точки мира. С соблюдением всех требований безопасности, естественно. И с возможностью расширения функционала несколькими кликами мышью», — добавляет директор по продуктам Ivideon Заур Абуталимов.
Динамика спроса на видеосервисы
Allied Market Research оценила объем глобального рынка видеоаналитики по итогам 2019 г. в 4,102 млрд. долл. и спрогнозировала среднегодовой темп роста (CAGR) этого рынка 22,7% в период до 2027 г. (до 24,341 млрд. долл.). При этом основными факторами роста данного рынка названы растущий спрос на облачное видеонаблюдение и увеличение объема видеоданных. Уже сейчас в мире камеры видеонаблюдения ежедневно генерируют свыше 850 Пб видеоданных. Дополнительным фактором развития этого рынка эксперты назвали проникновение в видеоаналитику технологий ИИ и машинного обучения. Среди основных бизнес-сегментов, в которых решения по видеоаналитике уже используются и активно развиваются, названы ритейл, медицина, логистика, финансовые услуги, промышленность.
Рост популярности систем видеонаблюдения в России подтверждает руководитель направления систем безопасности компании «ЛАНИТ-Интеграция» Григорий Вечхайзер. Он обращает внимание на то, что «появление на рынке доступных по цене видеокамер высокого разрешения спровоцировало рост их числа на физических объектах. Что усложнило работу операторов систем видеонаблюдения — оперативную оценку обстановки и реагирование. Большие массивы видеоданных требуют более высокого уровня автоматизации анализа видеоизображений. Кроме того, снижение стоимости вычислительных мощностей и развитие нейросетевых технологий подталкивают прогресс в сторону развития не только ситуационной аналитики (детекторы зон, распознавание лиц), но и позволяют реализовывать решения, которые востребованы в различных бизнес-процессах. Речь идет о подсчете людей и создании „тепловых карт“ торговых залов, распознавании возрастных и гендерных групп, автоматизированной оценке эмоциональных реакций. Таким образом, доступность технологии порождает спрос на новые прорывные решения».
Устойчивый и непрекращающийся рост спроса на разного рода видеосервисы (как в мире в целом, так и в нашей стране) косвенно подтверждает и то, что рынок IP-камер продолжает развиваться экспоненциально. И далек от насыщения. Это утверждают не только аналитики, но и практики — то есть топ-менеджеры компаний, предлагающих своим клиентам данный вид оборудования. «На мой взгляд, пик спроса на IP-камеры ещё впереди», — рассказал нам заместитель директора департамента инженерных систем и автоматизации OCS Distribution Олег Холодкевич. По его словам, в минувшем году, в денежном выражении объем продаж IP-камер в OCS увеличился в денежном выражении на 40%. В марте дистрибьютор нарастил свой портфель IP-камер, став партнером Ivideon.
Более осторожные оценки дает директор департамента закупок сетевого оборудования и телеком компании MERLION Евгений Ачкасов: «Рынок „домашних“ камер страдает: общая неблагоприятная ситуация в стране и мире, падение доходов населения и прочее — всё это не способствует тому, чтобы люди покупали камеры домой, это не товар первой необходимости. В итоге — падение продаж по итогам 2020 г. на 26% в денежном выражении. В сегменте корпоративных моделей падения проектных продаж нет, а есть даже рост на 4%, проекты есть и они будут (коммерческие объекты, административные здания строятся, вводятся в эксплуатацию и все они оснащаются системами видеонаблюдения). В
Пандемия COVID-19 повлияла и на бизнес Ivideon. Но не так сильно. Вот что рассказал нам Андрей Юдников: «Если в I квартале минувшего года наш бизнес увеличился, по сравнению c I кварталом 2019 г., на 30%, то во II квартале он просел, по сравнению c II кварталом 2019 г., на 25%. Однако в III и IV кварталах минувшего года рост возобновился — на 30 и 25%, соответственно. Предполагаем, что итоги I квартала нынешнего года также окажутся удачными».
Для полноты картины необходимо добавить, что в настоящее время Ivideon занимается не только разработкой ПО (включая мобильные приложения и специализированное ПО для cетевого оборудования), но и выпускает под своим брендом широкий спектр проводных и беспроводных IP-камер для домашнего и корпоративного применения. Кроме того, в нашей стране компания занимается внедрением систем видеонаблюдения (включая услуги по подбору и монтажу IP-камер). В других странах, по словам Андрея Юдникова, такого рода работами занимаются только партнеры.
Видеоаналитика в ритейле
Как уже отмечалось выше, наиболее многочисленная категория корпоративных пользователей решений Ivideon — предприятия торговли. Андрей Юдников убежден, что системы интеллектуального видеонаблюдения (Intelligent Video Surveillance, IVS), используемые современными офлайн-магазинами, должны включать IP-камеры, позволяющие контролировать ситуацию не только внутри магазина, но и на ближних подступах к нему. Что, в частности позволяет отслеживать количество покупателей, посетителей и граждан, просто проходящими мимо. Он также обращает внимание на то, что современные системы интеллектуального видеонаблюдения позволяют оценивать не только количество граждан, попадающих в поле зрения видеокамер, но и такие их параметры, как пол, возраст и настроение. Даже если эти граждане находятся в защитных медицинских масках.
Такого рода решения позволяют руководству оперативно принимать решения, направленные на повышение рентабельности магазина. В том числе, за счет правильной выкладки товара и повышения качества работы продавцов-консультантов (с использованием объективных и адекватных оценок их работы). Немаловажно и то, что системы видеоаналитики позволяют оценить эффективность разного рода маркетинговых акций, направленных на повышение посещаемости магазина или популяризацию определенных товаров.
Андрей Юдников рассказал нам, что в решениях Ivideon используются нейросетевые технологии распознавания пола, возраста и настроения людей компании Tevian (ООО «Технологии видеоанализа»). «Технологии распознавания лиц, разработанные российскими компаниями, — одни из лучших в мире», — утверждает Андрей Юдников. И добавляет: «Вообще говоря, мы можем взять любую технологию обработки данных и облачить ее в понятную для пользователей форму».
В начале марта Ivideon анонсировала сервис сквозной облачной аналитики Ivideon Analytics, реализованный в виде опции, подключаемой к cтандартному пакету аналитических услуг. Эта опция позволяет просматривать на ПК и ноутбуках различные дашборды, характеризующие деятельность предприятия посредством наглядных графиков и диаграмм, представленных на одном экране и характеризующих различные аспекты деятельности предприятия за выбранный период времени. «Этот инструмент мы разработали, следуя общерыночным трендам и запросам пользователей, — рассказывает Заур Абуталимов. — Обобщённые данные видеонаблюдения из точек продаж и обслуживания офлайн-бизнеса позволяют анализировать потребительское поведение в режиме реального времени. Современным бизнесом надо управлять, ориентируясь не на „зеркало заднего вида“ (то бишь отчеты недельной, а то и месячной давности), а на „приборную панель“, наглядно отображающую текущее состояние дел. И если раньше корпоративные системы видеонаблюдения использовали лишь службы безопасности, то теперь эти системы все чаще используются для решения бизнес-задач».
Результаты работы видеоаналитических решений Ivideon персонал магазина может просматривать на ПК и смартфонах, поддерживающих работу с различными браузерами. «Каких-либо особых требований к версиям браузеров мы не предъявляем», — поясняет Андрей Юдников. Он также обращает внимание на аппаратную всеядность решений Ivideon. Они могут работать не только с IP-камерами, выпускаемыми под торговой маркой компании. Однако для этого заказчику необходимо приобрести устройство Ivideon bridge, позволяющее подключить к нему до 16 проводных или беспроводных IP-камер и видеорегистраторов практически любых (как утверждают представители Ivideon) поставщиков.
Корпоративные клиенты Ivideon используют от одной до более чем тысячи камер, но у большинства из них от 10 до 100 камер. При этом решения Ivideon позволяют офлайн-магазинам создавать базы данных, содержащие до 100 тыс. изображений сотрудников и посетителей. И привязывать данные изображения к своим корпоративным системам. Стоимость использования корпоративных видеоcервисов Ivideon зависит от выбранного функционала и тарифного плана, используемого заказчиком. При этом могут варьироваться такие параметры, как срок хранения видеозаписей в облаке (от 5 до 30 дней) и максимально возможное количество лиц, распознаваемых в сутки (от 1000 до 3000+). Базовые функции домашних видеорешений Ivideon (в виде мобильных приложений, привязанных к конкретным камерам) предоставляются бесплатно.
О драйверах и проблемах рынка систем видеоаналитики
Разумеется, драйвером рынка систем видеоаналитики является не только ритейл. «Технологии компьютерного зрения могут использоваться не только для создания систем распознавания лиц, но и для многих других целей — например, для создания систем контроля качества на производствах, создания беспилотных автомобилей, рендеринга, улучшения качества изображений, автоматизации процессов в промышленности и многих других», — рассказала специалист по машинному обучению компании «Инфосистемы Джет» Александра Царева.
По ее словам, при использовании видеоаналитики основная сложность — данные. Для обучения нейронных сетей, которые в основном используются в компьютерном зрении, необходимо достаточно большое количество данных, что не всегда легко обеспечить при решении специфичных задачах. К тому же эти данные должны быть достаточного качества (по углу обзора, характеристикам изображения и т. п.): как правило, если человек не в состоянии ничего понять по видео — нейронная сеть тоже не сможет научиться.
Системы видеоаналитики развиваются и становятся более эффективными, отметила Александра Царева. Во-первых, повышается качество данных. Больше процессов записывается на видео, повышается цифровая культура в части каталогизации и хранения данных. Это позволяет получать больше хороших данных, необходимых для создания более точных моделей. Во-вторых, появляются новые нейросетевые архитектуры, улучшаются уже существующие. В-третьих, улучшается оснащенность специалистов по данным «железом» нового поколения, которое позволяет как быстрее обучать модели для видеоаналитики, так и обрабатывать большие объемы данных после их внедрения.
Участникам мартовской презентации опции сквозной облачной аналитики Ivideon Analytics была предоставлена возможность «собственноручно» (точнее говоря, на своем фейсе), оценить распознавательные возможности видеосервисов компании. Не знаю, как у других, но мой возраст (на основе фото, выхваченного видеокамерой из общего видеопотока гостей), был определен с точностью около 97%. Впрочем, на сайте Tevian отмечается, что точность классификации существенно зависит от качества данных: ракурса съемки, размера лица на фотографии, четкости фотографии, условий освещения, мимики человека. При этом, в зависимости от качества данных, точность одного и того же алгоритма классификации может снизиться с 95 до
