W branży dozoru wizyjnego analizy nie są niczym nowym – pierwsza aplikacja analityczna przeznaczona do kamer Axis pojawiła się ponad 20 lat temu. W ostatnich latach za sprawą postępów technologii narzędzia analityczne zrobiły jednak spory krok naprzód. Kolejne innowacje wprowadzane w obszarach sprzętu, oprogramowania i platform dodatkowo poszerzą możliwości stosowania zaawansowanych analiz brzegowych w systemach dozoru wizyjnego.
Axis koncentruje się na rozwijaniu kamer dozorowych o możliwie najwyższej jakości, ale też we współpracy z partnerami tworzy pakiet narzędzi analitycznych, który pozwoli klientom optymalnie wykorzystać inwestycje w sprzęt. Spotkaliśmy się z Petrą Bennermark, kierownik ds. rozwiązań analitycznych w Axis, aby porozmawiać o historii funkcji analiz w rozwiązaniach Axis, a także przyjrzeć się ich przyszłemu potencjałowi.
W branży bezpieczeństwa i dozoru przez wszystkie przypadki odmienia się słowo „analizy”. Zanim jednak porozmawiamy, z czego to wynika, czy mogłabyś pokrótce omówić historię zastosowania analiz w Axis?
Oczywiście. Axis jest firmą, która projektuje i produkuje najwyższej jakości kamery dozorowe. Zajmujemy się tym nieprzerwanie od czasu stworzenia pierwszej kamery do dozoru sieciowego w 1996 r. Ponieważ priorytetowo traktujemy potrzeby klientów i zastosowania systemów dozoru w ich działalności, niedługo po opracowaniu pierwszej kamery sieciowej dostrzegliśmy szansę na uzupełnienie jej możliwości o funkcje analiz. Było dla nas oczywiste, że możliwość analizowania informacji wizyjnych pochodzących z kamery oraz podejmowania działań lub generowania alarmów na podstawie wyników tych analiz automatycznie zwiększy efektywność systemów bezpieczeństwa i dozoru u naszych klientów.
W 2000 r. wzbogaciliśmy nasze kamery o funkcję wizyjnej detekcji ruchu, która powiadamiała operatora i uruchamiała nagrywanie materiału wizyjnego z chwilą wykrycia ruchu w statycznej scenie. Kilka lat później wprowadziliśmy rewolucyjny wideoenkoder AXIS 242S, który umożliwił stosowanie analiz bezpośrednio w przekazie wizyjnym z kamery i otworzył drogę do tworzenia aplikacji partnerskich. W 2009 r. stworzyliśmy platformę ACAP (AXIS Camera Application Platform), która sprawiła, że opracowywaniem aplikacji do naszych kamer mogło się zająć szersze grono partnerów.
Obecna moc obliczeniowa kamer, która coraz częściej pozwala na stosowanie uczenia maszynowego i głębokiego, wprowadza nowe możliwości. Fundamentem skutecznych analiz wideo są wysokiej jakości kamery, które zapewniają wysoką wydajność przetwarzania. Dla nas punktem wyjścia do tych korzyści jest samodzielne projektowanie naszego własnego procesora, czyli ARTPEC.
Dlaczego samodzielne projektowanie procesora jest tak ważne z perspektywy analiz?
Projektujemy procesor, który jest w pełni zoptymalizowany pod kątem sieciowych systemów wizyjnych. Zapewnia to powstanie platformy sprzętowej, która idealnie nadaje się do prowadzenia analiz wideo.
Odkąd w 1999 r. pojawiła się pierwsza generacja procesora ARTPEC, stanowi on podstawę wielu innowacji i udoskonaleń wprowadzanych przez Axis w branży dozoru, takich jak technologie Axis Lightfinder, Axis Wide Dynamic Range (WDR) i Axis Zipstream. Zasadniczo ARTPEC to platforma pozwalająca uzyskać najwyższej jakości materiał wizyjny, który jest niezbędny do prowadzenia wysokiej jakości analiz.
Dysponując samodzielnie zaprojektowanym procesorem, stworzyliśmy kamery dozorowe, które mają niesamowicie dużą moc obliczeniową i pozwalają nam czerpać pełne korzyści z umieszczania coraz bardziej inteligentnych narzędzi analitycznych na brzegu sieci, czyli w kamerach.
Analizy prowadzone w samej kamerze, w pobliżu miejsca rejestrowania materiału wizyjnego, mają kilka zalet. Zwiększa się szybkość alertów, decyzji i reakcji. Spada zużycie przepustowości, pamięci masowej i infrastruktury serwerowej, co przekłada się na lepszą skalowalność. Ponieważ przesyłanych jest mniej danych, można skuteczniej dbać o bezpieczeństwo danych poufnych. Dodatkowo analizy są prowadzone na nieskompresowanym materiale wizyjnym na brzegu sieci, dzięki czemu nie dochodzi do utraty informacji na skutek kompresji.
Analizy brzegowe prowadzą do wzrostu efektywności i skuteczności systemu. Ponadto nowoczesne narzędzia programistyczne sprzyjają architekturze hybrydowej, umożliwiając optymalne korzystanie ze środowiska brzegowego, chmurowego i serwerów lokalnych. Oznacza to, że urządzenia brzegowe mogą wykonywać większą część analiz. Ponadto ich wyniki mogą być łączone z danymi pochodzącymi z innych źródeł oraz poddawane dalszej analizie na serwerach w chmurze lub środowisku lokalnym. Takie rozproszenie przetwarzania w obrębie całego systemu obniża koszty oraz podnosi komfort obsługi, zapewniając wyższą wartość klientom.
Axis od wielu lat udostępnia funkcje analiz, jednak czy obecny wzrost ich znaczenia zmienia charakter Axis jako przedsiębiorstwa?
Nie sądzę, aby zmieniał on nasz charakter, a już na pewno nie zmienia naszej wizji tworzenia innowacji z myślą o bardziej inteligentnym i bezpieczniejszym świecie. Dzięki ciągłym udoskonaleniom naszej platformy kamer – której fundament stanowi procesor ARTPEC – możemy opracowywać kolejne, coraz lepsze wbudowane funkcje analiz, a także otwierać się na partnerów tworzących nowe aplikacje. Pomaga to w realizacji naszego celu, jakim jest zaspokajanie potrzeb klientów oraz wspieranie zastosowań dozoru w obszarach bezpieczeństwa i efektywności operacyjnej.
Nasi inżynierowie ds. programowania stale dążą do poszerzania możliwości analitycznych. Dotyczy to zarówno wzbogacania i rozszerzania funkcji analiz brzegowych, jak i znacznie ulepszonego mechanizmu wyszukiwania i analizowania materiału wizyjnego po jego zarejestrowaniu. W obu tych obszarach już wkrótce możemy się spodziewać dużych postępów. W znacznym stopniu będą się one wiązać z coraz większą ilością metadanych generowanych na brzegu sieci oprócz samego materiału wizyjnego.
No właśnie, „metadane” – kolejny termin, o którym ostatnio często się słyszy. Czy możesz wyjaśnić, czym one są i dlaczego są tak przydatne?
W uproszczeniu można powiedzieć, że metadane to dane na temat innych danych. W kontekście dozoru wizyjnego metadane opisują, co zawiera oglądany materiał wizyjny. Może to być na przykład klasyfikacja obiektów występujących w scenie – w tym pojazdów i osób – a także atrybuty związane z tymi obiektami, takie jak kolory pojazdów i odzieży czy kierunek poruszania się.
Informacje te mogą się niesamowicie przydać podczas przeszukiwania ogromnej ilości materiału wizyjnego, umożliwiając tworzenie zapytań typu „znajdź cały materiał wizyjny zarejestrowany między 18:00 a 22:00 w środę 25 marca w dzielnicy biznesowej, zawierający czerwony samochód”. W przyszłości metadane odegrają też kluczową rolę w wykrywaniu wzorców i trendów przydatnych w planowaniu organizacyjnym.
Potencjał związany z analizami biznesowymi jest praktycznie nieograniczony i przewidujemy, że nasi partnerzy zainteresują się tym obszarem oraz opracują wiele aplikacji, które pozwolą naszym klientom zwiększać efektywność działania.
Jakie trendy będą miały wpływ na dalszy postęp w obszarze analiz?
O innowacjach decydują dwa czynniki, w dużym stopniu powiązane ze sobą. Po pierwsze stopniowe zwiększanie mocy obliczeniowej dostępnej na brzegu sieci i związana z tym możliwość tworzenia nowych aplikacji analitycznych, a po drugie koncentracja na użyteczności, która pomaga w pełni urzeczywistnić korzyści płynące z analiz.
Mamy już kilka kamer, które wykorzystują analizy oparte na głębokim uczeniu czy, ujmując sprawę szerzej, na „sztucznej inteligencji”. Następna wersja procesora ARTPEC sprawi, że obsługa głębokiego uczenia będzie dostępna w znacznie większej liczbie naszych kamer. Dzięki temu kamery znacznie zwiększą przepustowość, jeśli chodzi o przetwarzanie obrazu, kompresję i analizy, łącząc ją z wysoką efektywnością energetyczną.
Chociaż rozwiązania dozorowe klientów będą często stanowić hybrydę różnych środowisk – urządzeń brzegowych oraz serwerów działających lokalnie i w chmurze – wysokowydajne analizy oparte na głębokim uczeniu na brzegu sieci staną się wszechobecne. Oczywiście wciąż nie zbliżyliśmy się nawet do poziomu inteligencji charakterystycznej dla człowieka i musimy podkreślać, że narzędzia analityczne mają swoje ograniczenia, ale dokładniejsza detekcja i bogatsze dane generowane w trakcie analiz opartych na głębokim uczeniu będą jeszcze cenniejszym narzędziem dla operatorów. W skrócie przełoży się to na wzrost bezpieczeństwa i poprawę efektywności operacyjnej.
Narzędzia analityczne dają korzyści tylko pod warunkiem prawidłowego wdrożenia i odpowiedniego użytkowania, natomiast nam zależy na maksymalnym ułatwieniu pracy klientom i integratorom systemów. Nieodłączonym elementem tego podejścia jest umożliwienie szybkiej i łatwej konfiguracji analiz oraz udostępnianie otwartych interfejsów i narzędzi pomocniczych.
Prawdziwym motorem innowacji w obszarze analiz będzie globalna sieć partnerów programistycznych. Dzięki innowacjom wprowadzonym w programie ACAP, platforma kamer Axis stanie się dostępna dla wyjątkowo szerokiego grona programistów. Potencjał aplikacji z zakresu widzenia komputerowego opartych na platformie Axis jest niemal nieograniczony i z niecierpliwością czekamy, by zobaczyć efekty wyobraźni naszych partnerów.
