Ежедневно общаясь со службами безопасности крупных и средне-крупных предприятий, мы отмечаем, насколько непростым может оказаться выбор системы видеоанализа, включая распознавание лиц. Обобщив наши наблюдения за 2020 год – начало 2021 года, нам удалось выделить 6 причин, которые осложняют организациям решение задач, связанных с системами видеоанализа и выработать базовые рекомендации
1. Переоценка возможностей видеоанализа
Довольно многие организации переоценивают возможности систем видеоанализа. Запросы, которые поступают разработчикам с рынка, зачастую максимально смелые. Базируются они как правило на отдельных знаниях имеющейся аналитики. Условно: "если вы можете распознать оставленный предмет, что вам стоит разработать алгоритм, который позволит мне определять перемещение объекта на некую высоту"? Все уже поняли, что разработчики активно соревнуются друг с другом по предельным параметрам, по новым модулям, и рынку кажется, что ничего невозможного в принципе нет. В том числе "запилить" под ту или иную задачу нечто уникальное.
Получить консультацию по задачам видеоанализа ➞
2. Распознавание ради распознавания
Даже если случается чудо, и аналитика по запросу разработана, непосредственный заказчик системы видеоанализа не всегда до конца понимает, как ее применять. Иными словами задача продумывается до момента срабатывания системы видеоанализа, а в части финального результата есть проблемы. Пример запроса из промышленного сектора: "хотим получать оповещение, если при работе на высоте работник поднимается выше допустимого уровня". И что? Допустим, вы получаете оповещение, но человек при этом может разбиться точно так же. Возвращаясь к приведенному выше запросу, в такой формулировке – это распознавание ради распознавания. Проработанная задача должна обязательно предусматривать некий регламент – то есть реакцию, которая следует за фактом обнаружения системой видеоанализа опасного события (нарушение допустимой высоты), чтобы предотвратить падение.
3. Неиспользование потенциала имеющихся систем
Благодаря активному продвижению различных решений видеоанализа, создается впечатление, что существенные обновления в области аналитики появляются так же быстро, как и для видеокамер. Некоторые организации готовы, если не заказывать, то искать и обсуждать все новые и новые интеллектуальные модули, толком не познав системы, имеющиеся на объекте. Именно доскональное изучение объектовых систем позволяет нарабатывать опыт и понимание, формулировать реальные предложения и замечания к новым продуктам на рынке.
4. Неготовность быть первым
Запросы с рынка опережают предложения. Но лишь незначительное количество организаций, испытывающих потребность в уникальной видеоаналитике, готовы становиться соучастниками процесса разработки. В минимальном варианте – технически (создать рабочую группу, которая содействует разработчику в сборе датасетов и анализе результатов). В идеальном (на самом деле самом правильном) варианте – и технически, и финансово.
Рассмотрим ситуацию. Допустим, при организации работ на промышленной площадке необходимо проверять ношение работниками сразу нескольких СИЗ (каска, очки, маска, роба, варежки, сумка с противогазом). Допустим, в предлагаемой системе штатно имеется лишь распознавание касок. Заказчик: Остальное разработать можете? – Разработчик: Можем. Займет полгода. – Заказчик: Классно, сделаете – приходите.
В реальности, если под новым функционалом нет массового рынка, то такая схема не работает. Для получения уникальной аналитики заказчику придется стать соучастником процесса разработки в той или иной степени. И врядли как-то иначе.
5. Бесплатность обесценивает испытания
Все, что предлагается протестировать бесплатно, в более половины случаев даже не открывается. Испытание систем видеоанализа стало массово доступно. Нажать кнопку, открыть лендинг, скачать, запустить – проблем нет. Люди скачивают и не пользуются. Разработчики активно убеждают рынок – возьмите попробуйте! Ну и чего бы не взять, раз предлагают? Наверное, в глубине души и есть идея ознакомиться с новым решением хотя бы для общего развития, но зачастую до реального тестирования не доходит, даже в лабораторных условиях.
6. Тестирование ради тестирования
Если дело все-таки доходит до тестирования системы видеоанализа, то по итогам организаторы тестирования зачастую затрудняются сформулировать, что они получили – устраивает это их или нет. То есть люди не задумываются о методике испытаний. В большинстве случаев. Гражданский сектор не задумывается абсолютно. Промышленный – задумывается, но не очень глубоко.
Типичный диалог: Ребята, как вы собираетесь тестировать? – Ну как-нибудь. – Вы всех одновременно хотите тестировать? – Кого-то да, кого-то нет. – Как вы собираетесь сравнивать? – Понравится – не понравится.
Получается, тестирование ради тестирования.
Так что же делать? Алгоритм выбора
- Сформулировать образ желаемого результата от развертывания системы видеоанализа. То есть установить, какие действия должны совершаться по факту срабатывания аналитики. Система видеоанализа должна не просто, скажем, идентифицировать, она должна работать в связке с другими информационными системами предприятия, в целях применения того или иного регламента.
- Принять как данность следующее – определяться с системой видеоанализа следует только в результате испытаний. Презентации и буклеты тех или иных предложений по видеонализу – это соревнование рекламных упаковок. Выбирать аналитику следует только в боевых условиях, которые складываются из расстановки камер, качества получаемой картинки, доступной ширины канала связи, обстановки в зоне наблюдения и др.
- Допускать к тестированию всех желающих разработчиков. На этом этапе критерии отбора можно свести к двум: адекватность в общении (менеджера, инженера) и ограничения, которые являются критическими для поставленной задачи (например, объем базы лиц, требования к мощностям, привязка к фирменным видеокамерам или VMS, реализация поддержки).
- Спланировать образ результата тестирования. Прежде чем скачивать лицензию, следует ответить себе на вопросы: какой результат я хочу получить, что я буду для этого тестировать, для чего я буду это тестировать, по каким правилам я буду тестировать, что мне для этого нужно. Мы готовы помочь правильно поставить задачу и предложить методику тестирования.
- Выделить рабочую группу внутри организации, курирующую проведение тестирования. Содействие разработчику в сборе датасетов и анализе результатов.
- Сравнивать тестируемые системы по понятным критериям.
1) Удовлетворение задаче тестирования (решила – не решила).
2) Удобство и интуитивная понятность работы с системой (как завести новые лица, как настроить списки, как вытащить отчеты, как провести обновления, если они необходимы).
3) Стабильность и устойчивость работы системы (наличие багов, перезагрузок и пр.)
4. Стоимость владения системой (стоимость лицензии, стоимость обновления, затраты при замене камеры, стоимость нового функционала в модуле распознавания и пр).
FaceNeuroVision. Запросить даташит ➞
Если вам необходима консультация или проработка технического решения по развертыванию системы распознавания лиц, обращайтесь к Ольге Федосеевой по email