Care sunt tendintele in supravegherea video inteligenta?

Sistemele de supraveghere video (CCTV) sunt utilizate la scara larga intr-o varietate de locuri, precum zone si infrastructuri publice, cladiri comerciale si multe altele. In majoritatea cazurilor, acestea sunt folosite cu doua scopuri: monitorizarea in timp real a bunurilor si a spatiilor fizice si analiza inregistrarilor video colectate, in vederea identificarii nevoilor de securitate.

Chiar daca sistemele de supraveghere video au constituit o parte integranta a sectoarelor publice si a celor de securitate timp de decenii, exista un interes semnificativ pentru acestea in afara acestor industrii. Acest interes se datoreaza, in mare parte, cresterii ratei criminalitatii din intreaga lume, care determina o crestere continua a pietei de supraveghere video.

Evolutia sistemelor de supraveghere video este determinata de urmatoarele tendinte tehnologice:

Colectarea inteligenta si contextuala a datelor video

Progresele recente in procesarea semnalelor permit dezvoltarea inteligentei sistemelor de supraveghere video, in special a celor care pot adapta in mod flexibil rata de colectare a datelor video. In mod expres, ori de cate ori este detectat un incident declansator, rata colectarii datelor video este marita pentru a putea furniza informatii mai bogate cu scopul unei analize ulterioare mai precise si credibile.

Infrastructuri de big data

Infrastructurile de ultima generatie pentru big data au deschis noi orizonturi pentru stocarea si accesarea datelor video care sunt caracterizate de cei 4 V: volum, viteza, varietate si veridicitate. In special, colectarea de date de la mai multe camere, inclusiv datele de redare cu rate mari de ingestie, este acum mult mai usoara decat in trecut. Sistemele de big data ofera mijloacele necesare crearii si implementarii unor arhitecturi de supraveghere video care sa poata fi scalate intr-o maniera facila si rentabila.

Sisteme de redare a datelor

In ultimii ani, au aparut tot mai multe sisteme de redare. Acestea din urma ofera functionalitati pentru gestionarea si analiza fluxurilor, fiind in acelasi timp o parte improtanta a sistemelor big data discutate anterior.

Analiza predictiva si Inteliganta Artificiala (AI)

2016 si 2017 au fost ani importanti pentru istoria inteligentei artificiale, datorita aparitiei unor abordari perturbatoare a tehnologiei de deep learning, precum cea folosita de motorul Google Alpha AI. Evolutia retelelor neuronale profunde poate fi explorata direct in sistemele de supraveghere video pentru a le furniza inteligenta exceptionala si pentru a permite procese de supraveghere mai eficiente. De exemplu, AI poate permite analiza predictiva, lucru care le da voie operatorilor de securitate sa anticipeze incidentele de securitate si sa se pregateasca in mod proactiv pentru acestea.

Dronele si Internet of Things (IoT)

Imbinarea dispozitivelor IoT si a celor smart cu sistemele de supraveghere va reprezenta un element cheie pentru creearea urmatoarei generatii de functionalitati de securitate si supraveghere. In aceasta directie, vehiculele aeriene fara pilot (UAV, adica dronele) sunt folosite astazi pentru a asigura versatilitatea si functionalitatea sistemelor de supraveghere, lucruri greu de facut pe baza camerelor fixe conventionale.

Integrarea securitatii fizice si cibernetice

Transformarea digitala continua a activelor si proceselor industriale conduce treptat la o convergenta a masurilor de securitate fizica si cibernetica. Sistemele de supraveghere video joaca un rol cheie in aceasta convergenta, deoarece reprezinta infrastructuri IT care pot fi utilizate pentru a monitoriza zonele fizice. Prin urmare, ele pot fi integrate in mod flexibil cu alte sisteme de securitate cibernetica, totul pentru o abordare holistica si integrata a securitatii si supravegherii.

Proiectarea sistemelor de supraveghere

Tehnologiile enumerate mai sus deschid noi orizonturi in dezvoltarea, implementarea si functionarea sistemelor inteligente de supraveghere video; asta este totusi treaba dezvoltatorilor si a distribuitorilor de echipamente de supraveghere, sa integreze si sa utilizeze pe deplin functionalitatile acestor tehnologii. In acest scop, este important sa elaborezi si sa implementezi o arhitectura adecvata pentru infrastructura de supraveghere video. Arhitecturile sistemelor moderne de supraveghere video urmaresc paradigma calculului „edge/fog”, pentru a procesa inregistrarile video mai apropiate de campul de vedere. Acest lucru permite economisirea latimii de banda si monitorizarea in timp real a inregistrarilor. Mai mult, ele sunt conectate la o infrastructura de tip Cloud, unde sunt conectate, revizuite si analizate la o scara mai mare de timp.

Arhitecturile de calcul pentru marginile retelei de internet sunt, de asemenea, alegeri ideale pentru sustinerea functionalitatii amestecului de supraveghere video cu tehnologiile prezentate. Dronele IoT trebuie sa fie integrate ca parte a unei arhitecturi mobile de calcul. Analizele de fluxuri video in timp real trebuie efectuate in retea, mai degraba decat in Cloud-ul de implementare a supravegherii video. Retelele neuronale pot ajuta extragerea de modele complexe de securitate in timp real. In acelasi timp, extragerea tiparelor de securitate si a datelor despre zonele mari care sunt acoperite de mai multe noduri (de exemplu, implementari la nivel de oras), este posibila doar prin efectuarea functiilor de deep learning la nivel de Cloud.

Sistemele de supraveghere ar putea beneficia de arhitecturi deschise de la mai multi furnizori de hardware. Acest lucru se datoreaza faptului ca o solutie de supraveghere poate cuprinde diferite dispozitive si modalitati de captura video (camere HD, camere cablate sau wireless, camere in drone, UAV, etc). O arhitectura deschisa poate oferi flexibilitate, usurinta in desfasurare si longevitate tehnologica. In ultimul an, au fost depuse eforturi pentru introducerea unei arhitecturi deschise, bazate pe standarde pentru calculul „edge/fog”, pentru a prezenta supravegherea video ca fiind una dintre principalele utilizari ale tehnologiei de „fog computing” (arhitectura care utilizeaza dispozitive de ultima generatie pentru a realiza o cantitate substantiala de calcul, stocare, comunicare).

Provocarile si cele mai bune practici

Dincolo de specificatiile unei arhitecturi de calcul adecvate, sistemele de supraveghere video se mai confrunta si cu alte provocari. Una dintre aceste provocari se refera la protectia vietii private si la respectarea reglementarilor privind protectia datelor personale (GDPR). Intr-adevar, instalarea senzorilor de securitate este supusa legilor si directivelor privind confindetialitatea si protectia datelor, care uneori impun limitari privind natura si amploarea instalarii. In mod similar, utilizarea dronelor ar trebui sa fie, de asemenea, conforma cu reglementarile relevante.

O alta provocare se refera la nivelul de automatizare al solutiei. Desi automatizarea este, in general, de dorit sa acopere si sa monitorizeze zonele mai extinse fara resurse umane suplimentare, revizuirea si interventia umana sunt totusi esentiale pentru fiabilitatea solutiei globale. In plus, inca o provocare se refera la noile amenintari care ar putea rezulta din natura ciber-fizica a sistemelor de supraveghere video. Un atac fizic asupra infrastructurii de supraveghere ar putea fi insotit de unul cibernetic, ca mijloc de a compromite capacitatea acestuia de a detecta incidentul de securitate fizica.

O alta provocare o constituie implementarea inteligentei bazate pe date (ca parte a analizei predictive si AI), care necesita volume mari de date cu incidente de securitate care sunt cu greu disponibile. AI (retele neuronale profunde, usoare si eficiente) este inca in faza incipienta, in ciuda aparitiei unor startup-uri inovatoare cu produse si servicii bazate pe AI.

Pentru a face fata acestor provocari, dezvoltatorii si distribuitorii de solutii de supraveghere video trebuie sa respecte mai bine standardele si reglementarile, adoptand, de asemenea, o abordare graduala/etapizata. Acestea din urma ar trebui sa permita o tranzitie lina de la sisteme manuale, adica operate de catre o persoana, la o supraveghere vizuala complet automatizata, bazata pe AI. Este necesara, de asemenea, o implementare treptata a informatiilor bazate pe date, pornind de la reguli simple si trecand la tehnici mai sofisticate de invatare a dispozitivelor, care ar putea detecta modele de atac mai complexe si mai asimetrice. O alta buna practica este implementarea unor arhitecturi deschise care sa poata gazdui atat senzori de supraveghere viitori, cat si vechi, ca mijloc de utilizare a functionalitatilor avansate la cea mai buna valoare financiara.

In general, solutiile moderne de supraveghere video pot fi foarte inovatoare, deoarece pot cuprinde tehnologii IT de ultima generatie si tehnologii de retea. Care este cel mai bun mod de a actualiza sau de a implementa propria infrastructura de supraveghere video? Incepe cu o descriere detaliata a cerintelor de securitate si de afaceri si un partener de tehnologie fiabil care va integra si instala sistemul in numele tau si totul va fii bine.