Интеллектуальное видеонаблюдение:

Системы видеонаблюдения , также известные как замкнутое телевидение, широко используются в самых разных условиях, в том числе в общественных местах, общественной инфраструктуре, коммерческих зданиях и т. д.

В большинстве случаев они используются для двойного назначения: для мониторинга физических объектов и пространств в режиме реального времени и для просмотра собранной видеоинформации для определения индикаторов безопасности и планирования мер безопасности.Рекомендуем вот этот Гибридный видеорегистратор 6 в 1 Optimus AHDR-3016E предназначен для работы с аналоговыми, цифровыми и сетевыми камерами (DVR/HVR/NVR)

Несмотря на то, что системы видеонаблюдения на протяжении десятилетий являются неотъемлемой частью государственного сектора и сектора безопасности, существует значительный интерес к ним за пределами этих отраслей. Этот интерес во многом обусловлен ростом уровня преступности и угроз безопасности во всем мире, что способствует постоянному росту рынка видеонаблюдения. Согласно недавнему отчету Mordor Intelligence, рынок видеонаблюдения оценивался в 29, 98 млрд долларов в 2016 году и, как ожидается, достигнет 72, 19 млрд долларов к 2022 году., масштабируемость и точность решений для видеонаблюдения. Что движет основными технологическими трендами видеонаблюдения? Как лучше всего их использовать?

Эволюция систем видеонаблюдения обусловлена ​​следующими технологическими тенденциями:

Интеллектуальный и контекстно-зависимый сбор видеоданных
Последние достижения в области обработки сигналов позволяют разрабатывать интеллектуальные системы видеонаблюдения, особенно системы, которые могут гибко адаптировать скорость сбора видеоданных. В частности, всякий раз, когда обнаруживается индикатор инцидента безопасности, скорость сбора данных увеличивается, чтобы предоставить более полную информацию для более точного и достоверного анализа.

Инфраструктуры больших данных
Современные инфраструктуры больших данных открыли новые горизонты для хранения и доступа к видеоданным, которые характеризуются 4V больших данных: объем, скорость, разнообразие и достоверность. В частности, сбор огромных объемов данных с нескольких камер, включая потоковые данные с высокой скоростью приема, теперь намного проще, чем в прошлом. Системы больших данных предоставляют средства для создания и внедрения архитектур видеонаблюдения, которые легко и экономично масштабируются.

Системы потоковой передачи данных
За последние пару лет появилось много потоковых систем. Последние предоставляют функциональные возможности для управления потоками и потоковой аналитики, являясь при этом важной частью ранее обсуждавшихся систем больших данных.

Прогнозная аналитика и искусственный интеллект
2016 и 2017 годы были важными для истории искусственного интеллекта из-за появления прорывных подходов к глубокому обучению, подобных тем, которые используются в движке Google Alpha AI. Эволюция глубоких нейронных сетей может быть непосредственно использована в системах видеонаблюдения, чтобы наделить их исключительным интеллектом и сделать процессы наблюдения более эффективными. Например, ИИ может обеспечить прогнозную аналитику, которая позволяет операторам безопасности предвидеть инциденты безопасности и заранее готовиться к ним.

Дроны и Интернет вещей
Сочетание устройств Интернета вещей и интеллектуальных объектов с системами видеонаблюдения также станет ключом к обеспечению следующего поколения функций безопасности и наблюдения. В этом направлении в настоящее время развертываются беспилотные летательные аппараты (БПЛА) (т.е. дроны), чтобы обеспечить универсальность и функциональность видеонаблюдения, которые вряд ли возможны на основе обычных стационарных камер.