Согласно экспертным прогнозам, к концу 2022 года объем отечественного рынка видеоаналитики достигнет 12,8 млрд рублей, а к 2029 году аналогичный показатель мирового рынка увеличится на 24%. Причиной этого являются как финансовые результаты провайдеров услуг, производителей оборудования и разработчиков решений, так и появление новых сфер, в которых видеоаналитика стала инструментом для внедрения искусственного интеллекта.
Важный вклад в развитие этих технологий внесла общая цифровая трансформация: появление качественно иных вычислительных мощностей, доступность большего объема данных для обучения моделей и модернизация алгоритмов, являющихся основой для работы систем.
Руководитель центра компетенций больших данных и искусственного интеллекта группы компаний “Ланит” Сергей Литвинов убежден, что развитие технологий видеоаналитики послужило стимулом для появления новых подходов к организации промышленной и общественной безопасности. Подобные системы способны идентифицировать объекты, различать действия, поведенческие паттерны и определенным образом на них реагировать.
Впервые видеоаналитика появилась еще в 90-х годах прошлого века, и за это время сформировалось множество направлений, где ее использование целесообразно. Управляющий партнер компании “Экспасофт” Александр Шкилев приводит в качестве примера работу охранника, заключающуюся в наблюдении за происходящим на нескольких мониторах одновременно. При этом, объясняет он, человеческое внимание способно удерживать фокус в течение 20-30 минут, а последствия ошибки могут быть очень серьезные. “Особенно если мы говорим о промышленной безопасности — такая халатность может стать причиной техногенной катастрофы”, — добавляет Александр Шкилев.
В ряде отраслей применение видеоаналитики дает возможность осуществлять более точный анализ различных качественных показателей. В сталелитейной промышленности установка умных камер повышает эффективность выявления дефектов готовой продукции на 30%. Кроме того, применение технологий ИИ помогает снизить расходы на модернизацию устаревающего оборудования: камера, направленная на аналоговые панели управления, заменяет датчики и в режиме реального времени оцифровывает показания приборов, что увеличивает точность производства и качество конечной продукции.
На технологии видеоаналитики обращает внимание не только бизнес, но и государство. Системы используются, в частности, для организации общественной безопасности. Александр Шкилев рассказывает, что установка такой системы, например, в корпус светофора, позволяет не только определять намерение человека перейти дорогу и вовремя включать зеленый сигнал, но и реагировать на более сложные ситуации. “Когда у человека что-то случилось, и достаточно подойти к ближайшему светофору и привлечь внимание камеры характерными взмахами рук. Это гораздо эффективнее и быстрее, чем вызов экстренных служб по телефону”, — добавляет он.
Помимо крупных городов, технологиями видеоаналитики активно интересуются в регионах, однако, как отмечает Сергей Литвинов, муниципалитеты зачастую не могут себе позволить внедрение искусственного интеллекта промышленного уровня, поскольку оно требует достаточно больших финансовых вложений. В связи с этим одним из главных направлений деятельности “Ланит” и “Экспасофт” является разработка шаблона программной платформы (фреймворка), который оптимизирует нейронные сети и позволяет в 25 раз снизить требования к вычислительным ресурсам, что позволяет значительно сэкономить средства при сохранении уровня качества.
По данным международных исследований, отечественные разработчики занимают первые строчки глобальных рейтингов по компетенциям в области ИИ. Кроме того, параллельно со спросом на специалистов растет число выпускников профильных вузов. Сергей Литвинов отмечает, что в настоящее время компании активно налаживают связи с ведущими институтами, а также обучают перспективных сотрудников, используя собственную экспертизу.
Президент группы “Ланит” Филипп Генс уверен, что при любом уровне развития технологий видеоаналитики полная замена человека роботом невозможна. Он объясняет это в том числе проблемами инфраструктурного плана: существующие дороги общего пользования не рассчитаны на передвижение беспилотников.
Кроме того, важным фактором являются этические нормы: у искусственного интеллекта нет общепризнанной степени ответственности, поэтому в основном его использование ограничивается сопровождением человека в процессе принятия решений.
Вместе с тем основатель группы “Экспасофт” Владимир Дюбанов подчеркивает, что каждая подобная система имеет определенный регламент и набор правил, выход за рамки которых не предусматривается. Таким образом, стабильность и качество работы системы не зависит от времени суток, отсутствия сна или психологического состояния.
Уже сейчас технологии видеоаналитики используются не только в Москве и Санкт-Петербурге, но и в менее крупных городах России. Например, в строительной отрасли класс жилья определяется наличием видеодомофонов с функцией распознавания лиц и шлагбаумов, считывающих номерные знаки автомобилей.
Владимир Дюбанов уверен, что сценарий развития популярности подобных механизмов будет схож с курьерской доставкой, которая получила масштабное распространение в пандемию и осталась востребованной после неё.
