По данным Ivideon, российский рынок систем видеонаблюдения достиг 100 млрд рублей и продолжает расти на 10-12% в год. Также доля цифровых IP-камер с искусственным интеллектом (ИИ) и видеоаналитикой в прошлом году достигла почти половины всех поставок на российском рынке, при этом отечественные решения в видеоаналитике занимают до 80%.
Сейчас в установленной базе по России ИИ‑аналитика включена у 10-25% камер и каналов. Причина медленного подключения ИИ-аналитики в том, что многие до сих пор используют камеры "как регистратор" без фиксации бизнес‑метрик - мешают ограничения по инфраструктуре (серверы/GPU), качеству картинки и бюджету.
При этом по рыночным оценкам в новых коммерческих проектах доля внедрения ИИ-аналитики выше: уже около 50% новых проектов включают хотя бы один ИИ‑модуль по детекции людей, подсчетам, очередям, событиям безопасности. При этом постепенно становится дешевле расширенный ИИ‑контур: увеличивается количество сценариев, интеграции с комплексами процессов - POS/BI, KPI и SLA.
Генеральный директор Ivideon Заур Абуталимов рассказал, что широкое применение и масштабирование технологий видеоаналитики возможно там, где уже есть достаточное покрытие камерами и подключено облачное видеонаблюдение, которое решает вопросы с хранением данных и качеством картинки. В этом случае видеоаналитика перестает быть дополнительным инструментом, а может быть быстро подключена на всю сеть большого бизнеса с множеством точек. В связи с этим у профильных провайдеров облачного видеонаблюдения есть преимущество на фоне небольших игроков, предлагающих модули аналитики, тепловые карты, распознавания силуэтом - это уже не уникальные решения, а доступные технологии в общем поле.
Также облачные решения устраняют нужду в дорогом оборудовании и ПО и сложном внедрении. Установка камер необходима традиционному бизнесу в любой случае, а облачный сервис обеспечивает масштабируемость для роста сети, централизованный доступ к данным из любой точки и высокую надежность хранения с автоматическими обновлениями ИИ. Провайдеры снижают ложные срабатывания за счет мощных алгоритмов, улучшают безопасность и интегрируют ИИ-аналитику без дополнительных затрат.
"Растет cпрос на решения автоматизированного контроля сотрудников на рабочих местах и проверок соблюдения стандартов обслуживания: от клиентов в сфере ретейла и общественного питания. Например, стандарт обслуживания посетителя в одной из известных сетей кофеен - 1,5 минуты. Аналитика позволяет следить за перемещениями и скоплениями людей, оценивать время выдачи заказа, контролировать наличие нужных сотрудников на местах, подозрительные события и нарушения", - объясняет Абуталимов.
Растет популярность отечественных решений и за рубежом. В пресс-службе NtechLab рассказали, что продукты компании широко применяются в странах СНГ, Латинской Америки и Ближнего Востока. Широко востребованы решения в области видеоаналитики на транспорте, городского хозяйства и в сфере ЖКХ, в том числе мониторинг состояния дорог, вывоз мусора и поддержание чистоты контейнерных площадок. Также активно применяются решения для мониторинга условий труда и безопасности производства.
Например, в России видеоаналитика компании начала применяться для обеспечения безопасности сотрудников Владивостокского морского торгового порта, где ИИ проверяет наличие на портовиках средств индивидуальной защиты. Подобная разработка была интегрирована и c городскими системами безопасности в Новосибирской области. Она позволила только за прошлый год найти более 120 пропавших детей.
При этом внедрение интеллектуальной системы контроля на базе компьютерного зрения чаще всего требует внесения изменений в производственные бизнес-процессы предприятия. Директор по развитию IT-компании "Малленом Системс" Владимир Царев рассказал, что бизнес часто сталкивается с некоторой идеализацией ИИ. В частности, внедряемого компьютерного зрения на базе нейронных сетей. Ряд потребителей ожидают, что такие системы никогда не ошибаются, но в реальности они могут стать причиной ошибок. Например, при одновременном контроле разнородных объектов, когда эти объекты имеют произвольное положение или сложные траектории движения.
"Нестационарные условия освещения в зоне контроля также вносят негативный эффект. В таких условиях могут возникать как пропуск или неверная классификация объекта контроля, так и ложные тревоги. При проектировании систем контроля нужно учитывать и уметь нивелировать такие особенности, к примеру, используя альтернативные источники данных или при необходимости в сомнительных ситуациях подключая в контур контроля человека-оператора", - говорит Царев.
Также заметен интерес госзаказчиков на внедрение ИИ-технологий для решения конкретных задач. Директор по работе с государственными заказчиками "Билайна" Александр Шведов отмечает, что совсем недавно компании собирали информацию и хотели просто "внедрить ИИ", а сейчас запрос стал более прагматичным: сократить издержки, усилить контроль там, где человек ошибается или физически не может присутствовать постоянно. Бизнес теперь четко понимает, что видеоаналитика - это не просто запись происходящего, а автоматизированный аудит процессов и мгновенная реакция на инциденты.
"Госсектор - один из драйверов внедрения ИИ-видеоаналитики в России. Использование решений в сфере безопасности позволяет снижать уровень преступности. Также аналитика используется в сфере экологии. Раньше физическая охрана обходилась городу примерно в миллион рублей ежегодно и не решала проблему. Мы внедрили модуль контроля ТКО, который фиксировал появление каждого нового навала мусора и распознавал номера нарушителей. В результате была ликвидирована стихийная свалка, количество нарушений снизилось на 70% и расходы на уборку упали на 80%", - добавляет Шведов.