Видеоаналитика «больших данных» – реальность ближайшего будущего

С видеоаналитикой большинство пользователей систем видеонаблюдения пока еще не сталкивались. В лучшем случае, они что-нибудь слышали или читали на эту тему. Но момент, когда с этим придется разбираться, уже не за горами. И чем более мощное оборудование для видеонаблюдения у вас установлено, тем он ближе. Потому что аналитика видео – прямое следствие проблемы «больших данных». Они характеризуются тремя основными показателями:

1. Объем данных;
2. Скорость передачи данных;
3. Разнообразие типов данных.

Нагрузка на каналы передачи постоянно возрастают. Это обусловлено как увеличением разрешения видеокамер, подключенных к сети, так и ростом спроса на дистанционный доступ к данным с удаленных устройств. Один из наиболее перспективных методов снижения нагрузки – интеллектуальная аналитика, которая дает возможность превратить «сырые» данные в логически обработанные, структурировать их и уменьшить объем.
Мы уже упоминали данные опросов, проводимых исследовательским центром Centre for Retail Research. Из них, в частности, следует, что одним из главных мотивов перехода на сетевые технологии является возможность использовать видеоданные с камер наблюдения для управления рабочими процессами. Об этом заявили 27% опрошенных, занимающих средние и высокие руководящие посты. Еще около 50% интересует в этой технологии возможность оптимизации распределения покупателей между кассами и подсчета посетителей.
Однако этим возможности видеоаналитики для ритейлеров не ограничиваются. С их помощью также возможно проанализировать логику поведения потребителя в торговой точке, сделать так называемую «тепловую карту», то есть провести количественный и качественный анализ покупателей с учетом половой и возрастной градации и так далее. Интегрируя информацию, полученную с помощью систем видеонаблюдения, в общий массив данных, включая расценки-конкурентов, анализ движения городского транспорта, данные соцсетей, опытный бизнес-аналитик может сделать уникальные выводы, которые позволят магазинам на порядок увеличить товарооборот и оставить своих конкурентов далеко позади.
 

Оптимизация пропускной способности путем сжатия данных

Компрессия видеофайлов предусматривает избавление от избыточных элементов. Кроме того, технологии сжатия видеопотока дают возможность оптимизировать пропускную способность сети и увеличить объем передаваемой и хранимой информации. Из множества кодеков стоит отдавать предпочтение тому, который обеспечивает максимальное качество видеоизображения, включая степень детализации. При этом не стоит забывать об ограничительном факторе – предельно допустимой нагрузке на кодер и декодер во время обработке данных.
В большинстве систем используется кодек Н.264. Именно этот кодек позволил значительно увеличить эффективность всех показателей, а его использование стало естественным результатом роста мощностей используемых процессоров. Однако в настоящее время целесообразность использования этого кодека – под большим вопросом. Он уже не справляется с потоками данных, которые генерируют видеокамеры сверхвысокой четкости. Поэтому на смену Н.264 понемногу приходит более эффективный Н.265. К недостаткам нового кодека можно отнести рост нагрузки на процессор кодера и декодера. Неоспоримым плюсом Н.265 можно назвать 50%-ное снижение нагрузки на пропускную способность сетей или объемы для хранения видеоданных. В настоящий момент этот кодек не получил массового распространения, однако его активно используют в камерах класса Hi-end. В ближайшее время оба эти кодека будут конкурировать между собой. Не исключено, что мы увидим появление видеокамер для охранных систем, которые будут использовать как Н.264, так и более эффективный, но затратный с точки зрения мощностей Н.265.
Как бы то ни было, увеличения разрешения камер, интегрированных в системы видеонаблюдения, будет стимулировать развитие смежных технологий и услуг, не имеющих прямого отношения к охране помещений и территорий. Именно этот тренд будет превалировать на рынке в ближайшее время.