Глубокое обучение в системах видеонаблюдения как способ повышения эффективности бизнес-процессов

Только 5% данных, которые генерирует камера видеонаблюдения, содержат в себе полезную информацию. Как решить эту проблему и каким образом технологии видеоанализа на базе алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning) могут повысить эффективность работы систем видеонаблюдения и сократить объемы нерелевантной информации, в своем докладе на Merlion IT Solutions Summit 2019 рассказал директор департамента по развитию проектов Hikvision Russia Антон Голубев.

«Весь остальной поток только занимает место в архиве и “замыливает” глаз оператора системы. Технологии Deep Learning позволяют быстро идентифицировать событие и проанализировать ситуацию, чтобы владелец системы в режиме реального времени получал только те данные, с которыми он сможет эффективно работать. Например, принять на их основе дополнительные меры безопасности или изменить бизнес-стратегию работы с клиентами», – комментирует Антон Голубев. Сегодня подобные решения широко востребованы в сегментах ритейла, транспорта, для охраны периметра, осуществления пропускного режима на объектах, контроля рабочего времени и т.д.

«С развитием и удешевлением технологий аппаратного анализа все большую актуальность получают аппаратно-программные комплексы обработки данных – как тенденция в развитии программного обеспечения для систем безопасности. Мы можем наблюдать постепенный переход от простого видеонаблюдения (View) к системам c функциями видеоанализа (DeepinView) и далее – к системам на базе нейросетей и технологий глубокого обучения (DeepinMind). Прежде всего это нужно для исключения человеческого фактора в работе систем безопасности. Также все чаще мы встречаем запросы со стороны клиентов, чтобы те же камеры видеонаблюдения могли в том числе решать бизнес-задачи, повышать эффективность рабочих процессов», – рассказывает Иван Григорьев, менеджер по программному обеспечению и интеграции Hikvision Russia.

"Повышение эффективности бизнес-процессов".

А как насчет безопасности?

"Повышение эффективности бизнес-процессов".

А как насчет безопасности?

В том числе.

Хотелось бы подробнее.

Если оператор-охранник официально делегирует часть своих функций компьютеру, то случись что - вины оператора нет, виноват искусственный интеллект. С кого спрос? ("Живой" пример - робот Федор).

В бизнес-процессах стоимость ошибки не так уж велика (ну, не сразу ИИ определил, что в торговом зале выстроилась очередь, ну, откроют дополнительную кассу чуть позже...). Потери при этом не столь драматичны, как в какой-то нештатной ситуации, когда ценой ошибки/пропуска могут быть человеческие жизни.

Даже, если ИИ не подменяет оператора, а лишь подсказывает ему - разве в этом случае (при ложном отвлечении) не может возникнуть трагическая ошибка (из-за потери времени на реагирование)?

Это я к тому, что прогресс прогрессом, бизнес бизнесом, но вопросы безопасности зачастую остаются нерешенными (ведь потери начинают считать лишь тогда, когда что-то случается, а эффективность бизнес-процессов просчитать можно в любой момент).

Мое мнение - нет серьезной научной оценки современных трендов в безопасности, никто реально данной проблемой не озабочен. Думаю, она лишь мешает эффективным бизнес-процессам :-)