Когда мы говорим о тенденциях в развитии технологий и будущем какого-либо направления, на самом деле, мы в большей степени думаем о настоящем моменте. Основная причина, почему рынок настолько заинтересован в понимании трендов, –это стремление бизнеса более детально разобраться в текущей ситуации, оценить свою деятельность и понять, каким образом нужно действовать здесь и сейчас, чтобы идти в ногу с инновациями.

За последнее десятилетие мы стали свидетелями значительных изменений в сфере безопасности. Каждый последующий год темпы этих изменений будут только увеличиваться, а трансформации и модификации новых технологий и приложений будут все более перспективными. Например, технологии многомерного восприятия информации, сверхвысокого разрешения, передачи качественного изображения
при слабом освещении, AI и облачные решения уже сегодня открывают новые возможности для пользователя как с точки зрения безопасности, так и с точки зрения общего комфорта жизни и эффективности бизнеса. Кроме того, возможность подключения камер видеонаблюдения и других охранных устройств к сетям делает всю индустрию безопасности важной частью будущего мира IoT.

Ниже представлены семь трендов сферы безопасности, которые, по нашему мнению, будут задавать общий вектор развития на 2020 и следующие несколько лет.

Использование камер видеонаблюдения – в частности, захват изображений – уже на данном этапе позволяет в значительной степени имитировать человеческое зрение, что обеспечивает значительные возможности для наблюдения. Но что, если камеры смогут «полагаться» также и на другие виды «чувств» для восприятия информации, которые выходят за рамки обычного зрения, чтобы более точно выявлять события и реагировать на них?

Например, в настоящее время при решении задач по обнаружению объектов все большую популярность набирают камеры, интегрированные с радарами сантиметрового и миллиметрового диапазонов. Благодаря глубокой интеграции видео и различных датчиков (звуковых, тепловых, датчиков движения и других) многомерные камеры расширяют возможности восприятия всей системы, позволяя выйти за пределы видимого диапазона и повысить эффективность обнаружения объектов и выявления событий на большом расстоянии (до 100 метров) в любых погодных условиях.

Еще один пример – камера со встроенным детектором автомобильных сигналов. Специальные звуковые локаторы позволяют камере с высокой точностью обнаруживать источники звуковых сигналов и определять их местоположение. Одновременно с этим происходит идентификация транспортного средства, производится фото- и видеосъемка. Такое решение помогает уменьшить уровень шумового загрязнения на городских дорогах и фиксировать факты необоснованного использования звуковых сигналов автомобилистами.

При проектировании можно расширить функционал камеры и при помощи других датчиков, например, датчиков дыма, температуры, давления и т.д. Тренд на устройства с многомерным восприятием в ближайшем будущем будет оказывать существенное влияние на развитие рынка безопасности и, в частности, на развитие непосредственно оборудования.

Технологии AI в сфере безопасности развиваются уже на протяжении многих лет, однако большинство камер видеонаблюдения, реализованных на базе AI, способны использовать совсем небольшое количество алгоритмов (часто не более одного-двух) из-за ограничений процессора. Это означает, что за один сеанс камера может использовать только одну интеллектуальную функцию – например, распознать человека или номер автомобиля.

Однако рост производительности процессоров обеспечивает увеличение вычислительных мощностей видеокамер. Таким образом, можно выделить еще одну тенденцию – развития многофункциональных (многозадачных) устройств следующего поколения, которые смогут выполнять несколько интеллектуальных задач одновременно.

Наглядный пример – камеры фиксации нарушений ПДД. Во многих городах на перекрестках можно увидеть десять и более камер, каждая из которых выполняет определенную функцию: контроль дорожного трафика, фиксация нарушений, определение типов транспортных средств, распознавание номерных знаков, мониторинг пешеходной зоны и многое другое. Использование многофункциональных устройств позволит сократить количество устанавливаемых камер до двух-трех. Вместе с этим снижается стоимость закупки оборудования, монтажных и сервисных работ, снижаются расходы на управление всей системой.

Отдельно стоит упомянуть возможность кастомизации систем безопасности, когда производитель закладывает в оборудование AI-алгоритмы в соответствии со сценариями реагирования, необходимыми конкретному заказчику.

Устройства и системы безопасности, которые могут лишь реагировать на события и инциденты, уже не отвечают требованиям большинства современных заказчиков. Заказчики все чаще ищут новые возможности для повышения операционной эффективности. На рынке растет спрос на проактивные и комплексные системы, сочетающие в себе широкий функционал: видеонаблюдение, охранная сигнализация, контроль доступа, противопожарная защита и т.д.

Развитие технологий AI и анализа изображений в режиме реального времени обеспечивает высокий уровень автоматизации систем видеонаблюдения при решении таких задач, как обнаружение объектов, их классификация и отслеживание. Эти процессы особенно эффективны для раннего реагирования на события и предупреждения инцидентов благодаря мгновенному анализу видео и изображений.  

В частности, как только камера фиксирует тревожное событие, система автоматически активирует охранную сигнализацию и передает сообщение службе безопасности. Возможен и другой вариант: датчики сигнализации, системы контроля доступа или противопожарной защиты фиксируют тревожное событие, а система активирует камеры, чтобы получить визуальное подтверждение.

Упреждающая интеллектуальная видеоаналитика позволяет строить высокоэффективные комплексные системы безопасности и получать более высокий экономический эффект от их реализации.

Цифровая трансформация для повышения эффективности бизнес-процессов – первоочередное требование многих заказчиков. Поэтому проактивные и комплексные системы с интеллектуальными функциями будут стабильно пользоваться высоким спросом на рынке в ближайшие несколько лет.

Рост требований к информационной безопасности является естественным следствием увеличения количества подключенных IoT-устройств. Согласно подсчетам аналитических компаний, к 2025 году объем IoT-рынка превысит отметку в 38 млрд устройств, а к 2030 году мировой интернет вещей будет насчитывать свыше 50 млрд устройств. Поэтому вполне ожидаемо, что пользователи обращают все большее внимание на конфиденциальность и безопасность своих данных.

Чтобы минимизировать риски потери важной информации, целесообразно использовать многоуровневые системы безопасности, которые включают в себя защищенные сети, приложения и устройства.

Люди хотят получать более детальные и четкие изображения при помощи камер. Следовательно, высокое разрешение всегда было и остается ключевой движущей силой в развитии технологий видеонаблюдения и всей сферы безопасности. После эры HD мы переходим в эру сверхвысокого UHD-разрешения.

Если раньше термин UHD ассоциировался с высокой стоимостью, то теперь UHD стал синонимом вполне доступных, качественных и продвинутых технологий кодирования и передачи информации. Развитие этого направления позволяет создавать экономически эффективные и выгодные решения для крупномасштабных проектов и обеспечения безопасности на всех уровнях реализации.

Повышение пропускной способности сетей и совершенствование технологий передачи данных с низким уровнем задержки дают возможность индустрии безопасности плавно перейти на UHD-формат и широко использовать 4K и 8K-камеры, что открывает совершенно новые возможности для пользователей систем. Еще одним стимулом для развития UHD выступает оптимизация технологий кодирования изображения для снижения битрейта и, как следствие – сокращения затрат на хранение архивов.

Большое количество нарушений происходит в темное время суток или в условиях плохой видимости. Качество видео, полученного с камеры при недостаточной освещенности, является недостаточно высоким и оператор может упустить важные детали. Поэтому все более востребованными становятся технологии для формирования детализированного изображения при любых условиях видимости.

Например, значимой новинкой последних нескольких лет на рынке стали тепловизоры и тепловизионные модули. Если раньше они считались специализированным оборудованием для промышленных или тактических объектов и подразделений, то теперь тепловизионные технологии применяются повсеместно для обеспечения безопасности объектов как малого, так и среднего или крупного масштаба и используются в самых разных сценариях.

Благодаря тепловизионным технологиям камеры продолжают «видеть» даже в условиях тумана, дождя, снега, в ночное время и т.д. Также тепловизоры обладают огромным потенциалом при защите периметра, обнаружении возгораний и измерении температуры.  

Как мы уже упоминали ранее, подключаемые к сети устройства безопасности становятся неотъемлемой частью мира IoT. Поэтому переход в облако стал одним из главных вопросов всей индустрии безопасности, особенно в части систем видеонаблюдения. Облачные сервисы дают большие преимущества с точки зрения эффективности работы системы, ее гибкости и рентабельности.

Что касается рынка безопасности, основным драйвером развития облачных технологий являются VSaaS-сервисы («видеонаблюдение-как-сервис»). VSaaS –оптимальное решение для малого и среднего бизнеса, так как владельцам не требуется устанавливать локальный сервер и проводить сложную настройку оборудования. При этом, доступ к IP-камерам или IoT-устройствам можно получить из любой точки мира. Сегодня облачные сервисы предлагают своим клиентам гибкую систему тарифов, в рамках которой пользователь может распределять расходы в течение всего срока действия контракта и оплачивать только те услуги, которые для него актуальны.

Системные интеграторы также уделяют большое внимание облачным технологиям, в этом случае мы уже говорим о развитии корпоративного облака, что дает возможность создать развитую информационную инфраструктуру. Специально для этих целей наша компания разработала протокол EHome, который помогает строить распределенные системы безопасности, упрощая подключение большого числа камер к центральному серверу и их администрирование. Например, это может быть распределенная филиальная сеть в разных городах, которая использует единую систему безопасности на базе облачного протокола. Данная опция позволяет экономить средства на прокладке собственных линий связи между объектами. При этом сервис не использует и не хранит персональные данные клиентов, а только осуществляет их маршрутизацию.