Kamery monitoringu - trendy i przyszłość rynku

Ewolucję systemów monitoringu wideo umożliwia szereg nowoczesnych rozwiązań. Największy wpływ na postęp w dziedzinie kamer i systemów dozoru wizyjnego mają następujące technologie: sztuczna inteligencja wykorzystywana w przetwarzaniu obrazów z kamer przemysłowych, Internet Rzeczy oraz technologie Big Data, dopełniające, a często warunkujące wdrożenie algorytmów AI, chmury obliczeniowe, umożliwiające zdalny monitoring i zarządzanie systemami CCTV na odległość, rozwiązania edge computing, odciążające zdalne serwery, drony, pozwalające nadzorować rozległe obiekty i termowizja, która chociaż nie jest nowością, w czasach pandemii covid-19 zyskuje nowe zastosowanie.

Sztuczna inteligencja w telewizji przemysłowej

Zastosowań dla sztucznej inteligencji przybywa w szybkim tempie - można nawet w ostatnim czasie odnieść wrażenie, że ma ona potencjał zrewolucjonizować w zasadzie każdą dziedzinę naszego życia i aż dziw, że do tej pory cokolwiek bez niej funkcjonowało. Nic zatem dziwnego, że jest coraz częściej brana pod uwagę, również jako przyszłościowe rozwiązanie dla systemów monitoringu.

W tym przypadku algorytmy sztucznej inteligencji będą miały za zadanie zastąpić pracowników ochrony, obecnie odpowiedzialnych za śledzenie i interpretowanie zapisów z kamer pod kątem występowania zdarzeń nietypowych. AI ma zatem potencjał nie tylko odciążyć osoby za to odpowiedzialne, lecz biorąc także pod uwagę to, jakiego skupienia zadanie to wymaga od pracowników i w jakim stopniu efekt końcowy zależy od ich indywidualnych predyspozycji, również zwiększyć skuteczność monitoringu. Algorytmy sztucznej inteligencji, na przykład sieci neuronowe po odpowiednim wytrenowaniu, są bowiem w stanie analizować obrazy i dźwięk z monitoringu wideo w czasie rzeczywistym, jak i z nagrań, nieporównywalnie szybciej i dokładniej niż ludzie. Nie wolno przy tym zapomnieć o zmniejszeniu kosztów wynikających z tego, że osoby na tym stanowisku trzeba najpierw przeszkolić, a następnie zmieniać, żeby nie dopuścić do ich nadmiernego przemęczenia odbijającego się negatywnie na jakości ich pracy.

Zadania AI w CCTV

Przykładowe zastosowanie dla algorytmów AI w systemach telewizji przemysłowej to rozpoznawanie twarzy i obiektów. Może ono być pomocne w inteligentnych systemach kontroli dostępu do chronionych obszarów albo w identyfikacji podejrzanych o przestępstwa/terroryzm, jak również w wykrywaniu niezwykłych lub niebezpiecznych zdarzeń/obiektów. Przykładowa aplikacja to monitoring w inteligentnych domach rozpoznający ludzi (właścicieli), pojazdy, zwierzęta domowe.

Kolejny przykład to analiza behawioralna. W tym przypadku algorytmy sztucznej inteligencji mogą wykrywać nietypowe zachowania i zdarzenia, na przykład osoby poruszające się w obszarach, w których jest to zabronione w ogóle albo w określonych godzinach, albo szybko gromadzące się tłumy. Dodatkowe zadania to m.in.: rekonstruowanie scen, śledzenie obiektów, przewidywanie ruchu, ocena położenia w przestrzeni 3D.

AI umożliwi też inteligentne, co w tym przypadku oznacza uwzględniające kontekst, zbieranie danych. W praktyce polega to na tym, że systemy monitoringu będą elastycznie dostosowywać ilość i jakość gromadzonych danych wideo do aktualnych potrzeb, na przykład w przypadku wykrycia incydentu związanego z bezpieczeństwem, zwiększając rozdzielczość oraz szybkość rejestracji obrazu, tak aby ułatwić późniejsze rozpoznanie na nim szczegółów.

Big data i chmura

Dopełnieniem technologii sztucznej inteligencji, bez których jej praktyczna implementacja nie byłaby możliwa, są dwa rozwiązania: chmura obliczeniowa oraz techniki przetwarzania dla Big Data, czyli dużych, zmiennych oraz różnorodnych zbiorów danych. Jeżeli chodzi o te drugie, to dzięki nim możliwe stało się wdrażanie rozbudowanych, składających się z bardzo dużej liczby kamer, systemów monitoringu wideo, które skalują się w szerokim zakresie, w płynny, a zarazem ekonomiczny sposób.

W ostatnich latach na znaczeniu zyskują też systemy telewizji przemysłowej oparte na chmurze. Są one popularne dzięki temu, że zapewniają możliwość połączenia lokalnego rejestrowania wideo ze zdalnym zarządzaniem systemem monitoringu i udostępnianiem jego zapisów. Zapewnia to jego użytkownikom większą elastyczność i mobilność.

Chmura obliczeniowa a technologie edge

Przyszłościowym rozwiązaniem jest też sztuczna inteligencja w wersji edge, która polega na implementacji algorytmów AI lokalnie w kamerze, gdzie zebrane dane są wstępnie filtrowane i przetwarzane przed wysłaniem na serwer. To, czy stanie się to alternatywą, czy jedynie podejściem uzupełniającym dla rozwiązań opartych na mocy obliczeniowej chmury, w których dane wideo zarejestrowane przez kamerę są w całości wysyłane na serwer w celu analizy, pokaże czas. Technika edge ma bowiem szereg zalet.

Z nich główną jest to, że lokalne wstępne przetwarzanie danych znacząco zmniejsza obciążenie łączy oraz serwerów związane z koniecznością przesyłu oraz magazynowania ogromnych ilości danych. Tych ostatnich, nawet bez danych z systemów monitoringu, i tak jest już w nadmiarze, a w dalszym ciągu ich przybywa - według IDC do 2025 roku globalnie będzie około 175 zetabajtów (!) danych, z których większość będzie przechowywana w chmurze i centrach danych na całym świecie. W związku z tym upowszechnienie się techniki edge z pewnością poprawiłoby wydajność oraz przyspieszyłoby obróbkę danych w systemach telewizji przemysłowej, zmniejszając zarazem koszty infrastruktury w chmurze.

Drony w systemach dozoru wideo

Tytułowe bezzałogowe statki powietrzne są coraz chętniej wykorzystywane w monitorowaniu różnych obiektów, przede wszystkim rozległych, jak fabryki czy pola uprawne - dane przez nie rejestrowane są następnie przetwarzane w połączeniu z informacjami z czujników Internetu Rzeczy, które opomiarowują i identyfikują wyposażenie produkcyjne, sprzęt rolniczy, a nawet zwierzęta czy obszary rolne (na przykład dzięki sensorom w glebie czy znacznikom wszczepianym zwierzętom). Poza rolnictwem czy przemysłem nie brakuje też zastosowań dla dronów w tzw. inteligentnych miastach, w których mogą się stać uzupełnieniem naziemnych systemów monitoringu ulicznego.

Przykładowym zastosowaniem dronów w systemach telewizji przemysłowej w smart city są systemy bezpieczeństwa, które rozpoznają nietypowe zachowania tłumu, które są łatwiej dostrzegalne z większej wysokości. Dzięki temu odpowiednie służby byłyby szybciej powiadamiane o wypadkach, zamieszkach, bójkach. Drony w systemach monitoringu inteligentnych miast przyspieszałyby też wykrywanie pożarów czy powodzi. Ponadto, chociaż może to się wydawać kontrowersyjnym zastosowaniem z punktu widzenia naszej prywatności, znalazłyby zastosowanie w zadaniach rozpoznawania twarzy osób podejrzanych czy śledzenia celów.

Czym są sieci Private LTE i 5G?

Wykorzystanie dronów w smart city wymaga dostępności szybkich łączy bezprzewodowych. Jest to osiągalne dzięki nowemu podejściu w zakresie komunikacji, którym stają się sieci Private LTE i Private 5G. Są to prywatne, lokalne sieci komórkowe z pełną infrastrukturą, które obsługują łączność na potrzeby określonej organizacji, całkowicie niezależnie od sieci komórkowych innych, komercyjnych dostawców takich usług. Umożliwia to dostosowanie parametrów transmisji do potrzeb konkretnej aplikacji, na przykład przez zapewnienie minimalnych opóźnień, jeżeli wymagana jest transmisja w czasie rzeczywistym, poza publicznymi, przeciążonymi kanałami. Poza tym prywatne sieci LTE/5G można wdrożyć w dowolnym miejscu, co jest zaletą na obszarach poza zasięgiem operatorów publicznych.

Nowe zastosowanie termowizji

Na koniec warto wspomnieć o termowizji, która chociaż nie jest nowym rozwiązaniem, jednak w dziedzinie systemów telewizji przemysłowej stanowi innowację. Jest to przydatne narzędzie w przypadku, gdy na obrazie rejestrowanym przez kamerę przemysłową należy odróżnić ludzi od innych poruszających się obiektów - ułatwia to kontrolę dostępu i monitorowanie przykładowo pomieszczeń magazynowych pod kątem ochrony przed kradzieżami.

Obecnie termowizja w systemach nadzoru wideo zyskała dodatkowe zastosowanie - pozwala ona na wykrywanie osób z podwyższoną temperaturą ciała, co jest jednym z objawów infekcji covid-19. Jest to alternatywa dla sprawdzania temperatury każdego pracownika oddzielnie - znacznie szybciej i sprawniej można to zrealizować, wykorzystując kamerę telewizji przemysłowej, która może skanować w jednym ujęciu nawet kilkunastu pracowników jednocześnie.

Przyszłość rynku kamer przemysłowych

 

Rys. 1. Globalny rynek kamer
przemysłowych w latach 2019-2025 wg Yole

Według Yole Développement globalny rynek kamer przemysłowych, którego wartość sięgnęła 21 mld dolarów w 2019 roku, zwiększy się do 34 mld dolarów w 2025. Napędzać go będzie w dalszym ciągu głównie popyt na te urządzenia rosnący wraz z rozwojem inteligentnych miast oraz fakt dużych inwestycji, jakie w ostatnich latach (i wciąż) podejmują Chiny w ramach budowy systemu monitoringu na masową skalę. Pozytywnie będą też wpływać wszelkie innowacje, jak na przykład nowość w postaci kamer w sieci monitoringu współpracujących z urządzeniami umożliwiającymi zdalne otwieranie drzwi wejściowych przy użyciu smartfona, na którym mamy podgląd na obraz z kamery na zewnątrz. Kamery będą się również upowszechniać w handlu ze względów bezpieczeństwa, w przemyśle wraz z rozwojem Industry 4.0 oraz w wojsku, z popularyzacją dronów w zadaniach z zakresu obronności. Generalnie nie oczekuje się, że pandemia koronawirusa negatywnie odbije się na tytułowym rynku.

Podobnie pozytywne prognozy przedstawiają również inne firmy. Przykładem jest Th e Insight Partners, według której wartość globalnego rynku kamer przemysłowych zwiększy się z prawie 22 mld dolarów w 2018 roku do blisko 46 mld dolarów w 2027, co oznaczać będzie stabilny średni wzrost o prawie 9% rocznie. Jeżeli chodzi o typ tych urządzeń, to największy udział w tym rynku utrzymają, zarazem zwiększając go w okresie objętym prognozą w największym tempie, kamery IP. Oprócz tego kamery kopułkowe, które miały największy udział w rynku tych urządzeń w 2018 (zaraz przed tymi typu bullet), zostaną wyprzedzone przez kamery PTZ, na które popyt aż do 2027 prawdopodobnie będzie rósł najszybciej.

Monika Jaworowska