Новости

15.01.2018

Технологические тенденции СВН в 2018 году: «Большие данные», машинное обучение и кибербезопасность

Системы охранного видеонаблюдения были и остаются высокотехнологичным сегментом, который быстро воспринимает самые передовые технологии. Так сегодня уже никого не удивить термином «видеонаблюдение из облака», хотя еще несколько лет назад он вызывал много вопросов. Но, прогресс не стоит на месте и в сферу СВН приходят все новые разработки. Так в 2017 году активно обсуждался тот факт, что благодаря развитию Глобальной сети и новых инструментов для удаленного управления и контроля, системы видеонаблюдения становятся частью «Интернета вещей» (IoT) — теперь в СВН могут включаться не только стационарные камеры, но и, например, автомобильные видеорегистратор, камеры мобильных телефонов и т.д.

Такой подход может использоваться, например, в рамках системы «Безопасный город». Иными словами, охранное видеонаблюдение становится глобальным, а в этом случае, логичным этапом на пути развитии эффективных систем становятся «Большие данные» (Big Data), точнее — технологии их обработки и получения полезной информации. Ведь любая крупная СВН хранит огромное количество видеоданных и традиционных систем видеоаналитики вскоре будет недостаточно. Поэтому тенденцией 2018 года будет активное развитие решений для обработки «больших данных» в сфере СВН, которые, как ожидается, в том или ином виде представят все крупные отраслевые разработчики.

Следующим уровнем станет внедрение в охранные системы элементов искусственного интеллекта (это касается не только видеонаблюдения). Главным образом в виде технологий машинного обучения. Благодаря новым программным инструментам, СВН смогут не только реагировать на простые «раздражители», вроде пересечения условных линий или праздношатания, но и распознавать более сложные, потенциально опасные ситуации: нападения, драки, вандализм, подозрительное поведение и т.д. Как ожидается, решения, использующие элементы ИИ смогут значительно поднять эффективность распознавания лиц — которые можно будет идентифицировать не только в условиях низкой освещенности и с неоптимального ракурса, но даже и в том случае, если они частично скрыты (такие технологии тоже активно разрабатываются и тестируются). К тому же интеллектуальные системы смогут адекватно реагировать и на ситуации не связанные с действиями человека, например, определять возгорание на ранних этапах и автоматически запускать цепочку санкционированных действий — от сигнала оператору до запуска системы пожаротушения.

Системы видеонаблюдения получают все больше функций, возможностей и полномочий, поэтому в данном контексте неудивительно, что все большее значение приобретают вопросы связанные с обеспечением кибербезопасности — СВН страдают от тех же уязвимостей, что и компьютерные сети. Но защите ПК и серверов, традиционно уделяется повышенное внимание, тогда как про СВН зачастую забывают. Хотя это и звучит парадоксально, но, следует помнить, что системы безопасности сами нуждаются в защите. И, надо отметить, в последнее время все больше заказчиков осознают данный факт — главным образом, потому что они сами или кто-то из их окружения уже пострадал от уязвимостей в СВН, подобные инциденты происходят все чаще. Следовательно, к теме обеспечения кибербезопасности систем охранного видеонаблюдения начинают подходить все более ответственно. Производители, в свою очередь, будут идти навстречу заказчикам на пути усиления систем защиты камер, сетей и хранилищ данных.

Каков общий итог? СВН становятся все более мощными, функциональными, но, вместе с тем и сложными системами. Разработка новых эффективных инновационных решений, соответствующих потребностям времени теперь под силу лишь крупным компаниям, обладающим мощным потенциалом НИОКР (R&D), а для извлечения максимального эффекта от использования систем охранного видеонаблюдения требуется привлечение профессиональных интеграторов с большим опытом и значительными техническими компетенциями.

Что касается трех терминов вынесенных в заголовок статьи — «большие данные», машинное обучение и кибербезопасность, то они, похоже, будут определять ландшафт рынка СВН не только в 2018-м, но и в ближайшие несколько лет.