Искусственный интеллект в видеоаналитике
Сегодня мы поговорим об одной из самых захватывающих и динамично развивающихся технологий нашего времени — искусственном интеллекте в видеоаналитике. В эпоху, когда все вокруг находится под прицелом камер видеонаблюдения, ИИ становится не просто инструментом, а настоящим партнером, способным мгновенно анализировать и интерпретировать происходящее. Но как на самом деле ИИ меняет традиционные методы видеонаблюдения и какие перспективы открываются перед нами? В интервью с Денисом Шиковым, системным аналитиком в Centicore Group, мы ответим на эти вопросы, заглянем в будущее и узнаем, как умные алгоритмы помогают обеспечивать безопасность, анализировать данные и принимать решения.
- Какие основные методы и алгоритмы используются для обработки и анализа видеоданных с помощью искусственного интеллекта?
Методы для обработки и анализа видеоданных можно условно разделить на две части. Первая часть – это машинные алгоритмы, которые заранее написаны, действуют в жестких рамках и не модифицируются в процессе работы, а внесение изменений возможно только с участием человека. И, собственно, вторая часть – алгоритмы, основанные и привязанные к нейросетевой аналитике, которые в процессе работы еще и дополнительно обучаются, собирают для себя дополнительные данные, чтобы работать эффективнее. Для запуска анализа видеоданных с помощью нейросетевой аналитики требуется предварительное обучение этого алгоритма на основе некоторых исходных данных, чем их будет больше и разнообразнее, тем точнее будет работать алгоритм.
- Какие конкретные задачи можно решить с помощью видеоаналитики на базе искусственного интеллекта?
На текущий момент можно сказать, что можно решать любые задачи, которые человек может решать с помощью зрения. Решения, которые принимаются человеком на основе данных, которые поступают в наш мозг через глаза, то есть на основе того, что мы видим, также могут быть приняты в результате работы алгоритмов видеоаналитики. Опять же, видеоаналитика может быть гораздо шире, может анализировать события, которые происходят в инфракрасном спектре, в других спектрах, и может анализировать скоростное видео, рентгеновское изображение, визуализацию сканирования космоса и так далее.
В целом, если возвращаться к прикладным задачам – то это распознавание объектов и анализ их совокупности на видеоизображении. Я бы в первую очередь описал задачи из сферы киберпанка. Самые важные задачи – контроль над обществом, безопасностью, работой техногенных процессов и машин. То есть, мы отслеживаем перемещение людей, транспортный трафик, погоду, изменения какого-то масштаба, сканируем местность, что угодно. Мы следим за тем, чтобы не было инцидентов безопасности с помощью видеонаблюдения. Следим за работой атомных станций, заправочных станций, нефтеперегонных заводов, там где можно будет с помощью аналитики высокого разрешения и лазерного сканирования понять, что у нас что-то не так. Например, требуется срочный ремонт трубопровода, чтобы предотвратить аварийную ситуацию. С помощью видеоаналитики можно решать очень большой спектр задач, а конкретные задачи можно перечислять почти бесконечно.
Естественно, нужно помнить, для того, чтобы обрабатывать видеоданные, нужны очень большие вычислительные мощности. Поэтому далеко не все компании могут себе позволить активное внедрение и развитие таких технологий. Но, как это у нас водится, экономика всегда идет и развивается в сторону повышения доступности технологий, всегда упрощаются, ускоряются, удешевляются системы и средства автоматической обработки, если на них есть спрос. Поэтому я думаю, что уже через несколько лет и с каждым годом всё больше и больше этот киберпанк в виде видеоаналитики в каждом приборе будет входить в нашу жизнь.
- Каким образом системы видеоаналитики на базе искусственного интеллекта взаимодействуют с другими системами и технологиями, такими как дроны, датчики IoT и умные городские системы?
Нужно сказать, что если система сложная, то в ней всегда создаются триггеры или условия, которые вызывают запуск некоего действия, алгоритма. Эти алгоритмы также разрабатываются для различных систем. В принципе, для программно-аппаратного комплекса без разницы, с чем взаимодействовать. То есть важно просто все эти условия грамотно прописать и настроить необходимые датчики, установить надежное взаимодействие.
Давайте рассмотрим пример из области безопасности, которая мне наиболее близка. Что может делать видеоаналитика? Оповещать о событиях. Какое событие мы ищем? Агрессивное поведение человека, оставленный предмет, кто-то вторгся в периметр или возник пожар. Так вот, это будет триггером, который вызовет необходимость какого-то действия, которое также может быть автоматизировано. Например, действие в ответ на триггер – оповещение экстренных служб, взлет дрона для преследования и сканирования местности, где был замечен инцидент, срабатывание датчиков пожаротушения, пожарной сигнализации.
- Какие тенденции и перспективы развития видеоаналитики на базе искусственного интеллекта можно ожидать в ближайшем будущем?
Развитие видеоаналитики в первую очередь означает распространение тотального контроля. Но на самом деле, если ты живешь честно и соблюдаешь законы, она может значительно улучшить твою жизнь.
Представьте себе: дроны, которые доставляют посылки прямо на ваш 20-й этаж, автоматические автомобили и грузовики, автономные такси и уборочные механизмы, которые работают как уличные пылесосы. Эти технологии уже активно развиваются, и в основе их работы лежит видеоаналитика. Камеры и радары собирают данные, которые затем обрабатываются алгоритмами искусственного интеллекта для принятия решений в реальном времени.
Примером может служить Tesla и ее автопилот, а также разработки Сбербанка и Яндекса в области автопилота для авто. В ближайшем будущем такие технологии станут еще более распространенными. Они будут улучшать нашу повседневную жизнь, но также будут применяться и в более сложных сценариях, например в военной сфере, где автономные дроны будут принимать решения на поле боя.
Конечно, такие технологии вызывают и определенные опасения. Например, были случаи, когда автономные системы принимали неверные решения, что поднимает вопросы о надежности и безопасности. Тем не менее, прогресс всегда идет вперед, и нам нужно готовиться к изменениям в сфере труда. Многие профессии могут стать ненужными, так как их заменят автоматизированные системы и комплексы.
Поэтому очень важно развивать инженерные навыки. Инженеры всегда будут востребованы, потому что за всеми этими машинами нужно следить, обслуживать и ремонтировать их. Видеоаналитика на базе искусственного интеллекта станет основой работы многих роботов, от автоматизированных складов до дронов и машин на дорогах. Будущее будет за теми, кто сможет адаптироваться к этим изменениям, поддерживать и развивать новые технологии.
Итак, если вы задумываетесь о будущем, идите в инженеры. Всегда будет спрос на специалистов, которые смогут поддерживать и обслуживать новые технологии. Машины, правильно настроенные и обслуживаемые, могут стать нашими добрыми друзьями и помощниками. Живите мирно, соблюдайте законы, развивайтесь, и в любом месте земного шара вам будет комфортно.
