Камеры наблюдают за нами почти беспрерывно, но толку в этом мало. Если человек не анализирует картинку, камера остаётся просто прибором, производящим терабайты часов малопригодного стрима. Альтернатива — снабдить камеру ИИ-инструментами. И вот такая система видеонаблюдения способна будет заменить спящего перед монитором охранника, в офисе — босса и в супермаркете — маркетолога
«Умная» камера — понятие условное, и собственно ум в большинстве случаев не вмонтирован в саму камеру, а установлен на сервере, где анализируется видеопоток с камеры с использованием технологии искусственного интеллекта. У камеры нет вычислительных мощностей, чтобы проделывать сложный анализ картинки. Далее речь пойдёт именно о таких гаджетах, поэтому «умная» камера — это лишь «глаз» по-настоящему умного компьютера, на который приходится вся интеллектуальная нагрузка.
Еще в 2014 году Google анонсировала Nest Cam — небольшую камеру, призванную следить за безопасностью дома. Она умела распознавать лица людей, видеть в темноте, слышать голоса, а также передавать свои впечатления от происходящего в мобильное приложение хозяев. С появлением в 2016 году динамика с голосовым управлением возникла возможность интегрировать «умную» камеру в экосистему других «умных» гаджетов. На рубеже 2017 и 2018 гг. на рынок вышли небольшие стартапы, созданные специально для разработки и продвижения «умных» камер, которых сейчас на рынке уже несколько десятков. Как работают эти устройства?
«Умная» камера создаёт динамическую 3D-модель помещения и всех предметов в нём. Любое изменение в обстановке (движение, перемещение, появление нового объекта) фиксируется и отражается в модели. Машинное обучение позволяет камере классифицировать как объекты, так и их действия. Чем дольше камера работает, тем лучше она понимает, кто перед ней, распознаёт своих и чужих, учится различать ребёнка и, скажем, собаку. К людям внимание особое — камера распознаёт лица, создаёт базу посетителей с их фотографиями в высоком разрешении и под разными углами, сравнивает их и нумерует. Иногда камера просит хозяина через приложение уточнить статус того или иного человека, демонстрируя фото лиц. Камера анализирует происходящее нон-стопом, передаёт данные в облачный сервис и в приложение клиента.
Такие камеры как в составе «умного» дома, так и вне его делают возможным реализацию целого ряда новых возможностей и сценариев. Если любимая собака проснулась раньше вас и начала бродить по дому, «умная» камера не станет будить вас пожеланиями доброго утра, потому что отличает вас от животного. Если ветер качнул дерево за окном, камера не вызывает полицию, полагая, что ломится домушник, потому что машины или природные объекты также ею идентифицируются. Обычный датчик движения мог легко среагировать на такие события, доставив лишних хлопот.
Ещё в 1980-х различающая номерные знаки камера впервые помогла найти угнанную машину, но только в 2010-х «умные» камеры научились анализировать не одну, а тысячи характеристик наблюдаемых объектов. Так, в августе 2017 года китайский поисковик Baidu объявил, что ему удалось распознать различные действия людей — от прогулки с собакой и мытья окон до вырубки деревьев и т.д. — на 300 тыс. видеозаписей с точностью 88%. Впрочем, это умеют и домашние «умные» камеры, но они наблюдают стационарную обстановку, а на улице люди постоянно движутся, и снимают их разные объективы. Уличные камеры умеют работать в команде, чтобы можно было построить путь движения любого человека, используя разные трансляции.
Все характерные черты компьютер не учитывает, чтобы не перегрузить себя сопоставлениями миллионов особенностей внешнего вида, а выбирает одну или несколько существенных. Именно их он и ищет на других записях. Более того, система способна искать человека по внешнему признаку, который можно ввести в систему, как в поисковую строку, скажем, «красный рюкзак», «белое платье», «девушка» и т.п. Основная сложность в том, что разные камеры дают различное изображение человека из-за несовпадения качества съёмки, угла обзора, освещённости локации и т.п. В Toshiba создали технологию, которая способна выделить конкретную особенность индивида и искать совпадение с ней в других видеотрансляциях.
В суровой реальности наибольшего прогресса в общественных системах умного видеонаблюдения достигли китайцы, которые реализуют сразу три проекта в этой сфере. Сети камер под зловещим названием «Зоркий глаз» (более 180 млн устройств), а также Sky Net (нет, это не шутка; более 20 млн объективов) и «Безопасные города» (нет, это не ирония; более 2 млн камер) не только регулярно следят за жителями КНР, но и уже умеют распознавать и искать преступников. Более того, китайский Большой Брат даже способен наказывать граждан в автоматическом режиме. Переход на красный свет влечёт за собой фотографирование нарушителя, распознание его лица и автоматическую публикацию на электронной доске позора в городе. А вот интеграция видеонаблюдения в городской интернет вещей пока только развивается — это дороже и сложнее. Так, в Детройте одна из улиц оборудована умной системой наблюдения, связанной со светофорами и специальным мобильным приложением для горожан. Она определяет неосторожных пешеходов и сообщает о них в уведомлениях водителям. Также она способна продлить зелёный сигнал светофора для стремительно приближающихся к переходу велосипедистов.
Камеры на рабочем месте уже давно стали частью офисного пространства, но во многом они остаются декоративным, если по ту сторону объектива 24/7 не сидит босс. Однако теперь его можно заменить искусственным интеллектом. Microsoft презентовала комплексную систему умного видеонаблюдения за рабочим пространством. Камеры, компьютеры и периферийные устройства подключаются к удалённому «интеллектуальному облаку», которое применяет ИИ для анализа происходящего с точки зрения техники безопасности и продуктивности. В этом случае умные камеры работают в составе экосистемы интернета вещей. В дополнение к анализу более чем 27 млн различных событий на картинке, ИИ-инструменты в облаке получают сигналы с рабочих компьютеров, станков и другой техники. Умный босс может пригодиться не только в офисе, но и в больнице: пациент с больным сердцем решил прогуляться по отделению. «Умная» камера фиксирует это. Прибор, замеряющий его сердечный ритм, также передаёт информацию в «интеллектуальное облако». Как только сердце пациента начинает уставать, сигнал тревоги приходит на пост, и одна из медсестёр подходит к пациенту.
Камеры давно следят за тем, чтобы из магазина ничего не умыкнули воришки. Но для этого обычно достаточно «натурального» интеллекта охранника, сидящего всю смену перед монитором. Между тем чаще всего камеры видят законопослушных клиентов, и эта видеоинформация может быть гораздо более полезной для ритейлеров. В частности, это поняла американская сеть Walmart, которая открыла магазин, оснащённый камерами, изображение с которых обрабатывается искусственным интеллектом. Камеры и датчики в супермаркете генерируют 1,6 ТБ информации в секунду, которая обрабатывается сервером прямо в магазине. Чтобы впечатлить посетителей умного гипермаркета, Walmart разместила дата-центр, получающий данные с камер и датчиков, прямо в торговом зале за стеклом.
Видеонаблюдение в таком случае не предполагает идентификации личности клиентов — камеры наблюдают преимущественно за действиями клиентов, а также за товаром на полках. В тёмных углах (скажем, в глубине стеллажей) размещены датчики, которые помогают системе понять, есть ли товар на месте или нет. Помимо этого, камеры могут распознавать пол, возраст и тип фигуры клиента и выводить для него на экранах digital signage, мимо которых он проходит, соответствующие этим характеристикам спецпредложения и рекламу. Умные системы видеонаблюдения могут фиксировать замедление походки покупателя у интересующих его витрин. Эту информацию можно использовать для дополнительной оптимизации размещения различных магазинов в торговых центрах.
В одном из крупных западных мегаполисов несколько лет назад муниципальные власти ввели ограничение на использование для нужд городских служб высокотехнологичных видеосистем, способных идентифицировать личности по биометрическим параметрам. Этот населённый пункт, славящийся своим прогрессивным подходом к нововведениям, оказался первым в стране, кто пошёл на такой шаг. Местный законодательный орган счёл, что подобные устройства несут потенциальную угрозу свободам и интересам жителей. Однако в соседнем регионе, аналогичное оборудование ранее активно применялось для расследования громкого преступления и помогло установить злоумышленников, при этом никаких строгих ограничений там не вводилось.
Так какая же позиция является верной? Наиболее здравым представляется подход, исходящий из того, что сама по себе электроника лишена предвзятости. Ключевое значение имеет то, в чьих руках она оказывается и с какой целью используется. Именно намерения и действия оператора определяют, служит ли направленный на нас объектив инструментом пристальной слежки или же надёжным механизмом обеспечения безопасности.
По материалам Хабр