Максим Миролюбов, «Центр 2М»: «Авторитетность» видеоаналитики становится драйвером роста рынка

Максим Миролюбов: Это абсолютно разные понятия. Компьютерное зрение – это технология получения информации из видеоизображений и распознавания образов. Машинное или техническое зрение – конкретный способ применения компьютерного зрения, например, в промышленных задачах – на предприятиях, где требуется высокоточный контроль.

Видеоаналитика – это технология анализа того массива изображений, который мы получаем с помощью компьютерного зрения. На основе такого анализа можно делать какие-то выводы, принимать решения или делегировать их системам высшего уровня.

Максим Миролюбов: На этот вопрос нельзя ответить однозначно. Есть задачи, которые допускают одновременное использование обеих технологий. Сложно сказать, какой метод даст лучший результат. Видеоаналитика на сервере довольно популярна, поскольку большинство видеокамер не обладает достаточно мощными чипами. Устройства могут решить одну или несколько сравнительно простых задач (например, детектировать пересечение линии, движения). Но ресурсов для обработки сложных сцен «на борту» камерам пока не хватает.

Если видеопоток обрабатывается на серверах, ограничений по вычислительной мощности фактически нет. Видеопоток с одной камеры могут обрабатывать разные нейросетевые модели, решая несколько задач разного уровня и сложности одновременно. То есть они могут детектировать человека, контролировать наличие средств индивидуальной защиты или попадание в опасную зону.

Пожалуй, самый оптимальный подход – создание комплексных решений с использованием обоих типов видеоаналитики.

Максим Миролюбов: Для компаний, подобных «Центр 2М», то есть работающих с крупными российскими предприятиями, сейчас более востребована модель on-premise. Но для небольших компаний, где бизнесу важно в короткие сроки получить услугу без крупных вложений в инфраструктуру, облачное решение очень эффективно. Именно поэтому «Центр 2М» в этом плане готов предложить различные сервисные модели для разных клиентов.

Максим Миролюбов: Одна из наиболее востребованных функций – распознавание лиц. Сейчас решения на основе этой технологии предлагают многие компании, есть более или менее стабильный спрос со стороны бизнеса. В основном технологию применяют в сфере безопасности и контроля доступа, для подсчета уникальных посетителей в ритейле и учета рабочего времени персонала.

Еще одна популярная технология базового функционала – детекция пересечения линии, вторжения в зону, подсчет персон, распознавание номерных знаков. Его популярность обусловлена тем, что этот функционал часто есть на борту многих интеллектуальных видеокамер и не требует больших ресурсов.

Из более сложных функций можно назвать, например, контроль наличия/отсутствия средств индивидуальной защиты на сотрудниках. Функционал нашего решения СenterVision в этой области позволяет детектировать сразу несколько элементов: каску, защитные очки, перчатки, спецодежду. Мы можем также комбинировать разные детекторы для выполнения определённого сценария (например, контролировать наличие перчаток только при работе с оборудованием в определенной зоне).

Максим Миролюбов: Безусловно, на первом месте – системы умного города. Для нашего государства безопасность является приоритетом, поэтому системы с распознаванием людей, лиц и нестандартного поведения имеют большие перспективы. Многие из подобных решений уже используются, взять хотя бы биометрическую систему распознавания лиц в Московском метро.

Серьезные перспективы имеет видеоаналитика для промышленности. Камеры машинного зрения используются для выявления дефектов, контроля формы или геометрических размеров выпускаемой продукции. В рамках этого подхода «Центр 2М» разработал модуль для считывания данных с маркировок для учета и контроля хода технологического процесса на производстве.

Хорошие перспективы есть в сельском хозяйстве, например в животноводстве. В качестве примера можно привести совместный проект «Центр 2М», IBM и одного из крупупнейших агрохолдингов. В рамках проекта мы пробуем с помощью видеоаналитики отследить признаки болезни у животных. Выявление заболеваний на раннем этапе позволит существенно сократить убытки компании, привести к росту производительности всего агрокомплекса в целом.

В розничной торговле также активно используются различные виды видеоаналитики: для контроля за выкладкой товара, кассовых узлов и т. д. Во многих торговых сетях уже используются подобные пилотные проекты. Мы предполагаем, что в ближайшее время ритейлеры начнут полномасштабно внедрять системы видеоаналитики в своих магазинах.

Максим Миролюбов: Объем рынка видеоаналитики в России в 2019 году составил порядка 19 млрд рублей. Прогноз роста достигал 20 %, но как повлияет на этот прогноз ситуация с фондовыми рынками и экономической ситуацией в мире, пока неясно.

Пока одна из главных предпосылок роста, на наш взгляд, – это проекты по цифровой трансформации, которые сейчас есть на многих российских предприятиях. В таких проектах видеоаналитика является одним из ключевых инструментов контроля, оптимизации и оцифровки бизнес-процессов.

Хорошим признаком является постепенное снижение стоимости и рост доступности вычислительных мощностей. Связано это с тем, что некоторые сценарии видеоаналитики требуют обработки видеопотоков он-лайн и выдачи результата практически в режиме реального времени. Если при этом задействовано много камер – 50, 100 и более, то стоимость ресурсов увеличивается кратно. Раньше это заставляло заказчиков сильно задуматься, но сейчас ситуация меняется, потому что они не только видят реальную перспективу для развития своих бизнесов от внедрения технологии, но и понимают, насколько это может помочь оторваться от конкурентов. Именно поэтому мы сейчас наблюдаем в компании все большее количество запросов, в том числе не связанных с безопасностью. «Авторитетность» видеоаналитики становится драйвером роста.

Чем больше будет удачных и масштабных внедрений, тем больший рост рынка мы увидим в дальнейшем.

Максим Миролюбов: Один из главных факторов, на наш взгляд – возможный рост стоимости. Задачи, которые должны решаться в режиме реального времени, требуют больших вычислительных мощностей, а значит, других инвестиций от заказчика.

Что касается защиты персональных данных и систем, построенных на идентификации по биометрическим признакам, согласно 152 ФЗ «О персональных данных» видео по умолчанию не является носителем персональных данных, т.к. не используется для идентификации личности. На видео всего лишь присутствует изображение некоего человека. Хранить подобные данные можно без ограничений. Эта сфера, безусловно, требует более глубокого правового урегулирования, и государство пока не сказало последнее слово по этому поводу.

Максим Миролюбов: Есть целый ряд таких компаний – их, как и «Центр 2М», отличает способность сформировать работающие решения для любых, даже самых сложных задач. Другие компании занимаются видеоаналитикой только в рамках построения систем видеонаблюдения. Их тоже можно было бы отнести к серьезным игрокам, но такие компании привыкли фокусироваться на задачах, связанных с безопасностью. Создание разноплановых решений – не не является их преимуществом.

Максим Миролюбов: Сложно сравнивать зрелость мирового и российского рынка, т.к. сегментация решений и конкретных задач, решаемых с помощью этих продуктов, достаточно большая. Мы считаем, что Россия находится в начале пути. Но наш опыт показывает стабильный растущий интерес к технологии со стороны заказчиков. Мы постоянно исследуем новые кейсы и наблюдаем положительную тенденцию и интерес к технологии не просто как к новому, непонятному инструменту, а уже с точки зрения пилотных внедрений и развертывания систем машинного зрения в масштабах всего предприятия. Это не может не радовать.

Максим Миролюбов: Большинство запросов, поступающих в нашу компанию, как правило, связано с пятью основными сценариями. Это детекция и подсчет людей, распознавание наличия / отсутствия на человеке средств индивидуальной защиты или иных видимых предметов, контроль нахождения объектов в заданной зоне, распознавание лиц, символов. У нас есть модели и модули для каждого из этих сценариев. Но это скорее базовый функционал, своего рода кубики, из которых мы собираем решения под конкретную задачу заказчика.

Контролем поведения и типа деятельности очень интересуются наши правоохранительные органы, которые обеспечивают безопасность на транспорте, в местах проведения массовых мероприятий.

Растет популярность видеоаналитики для мониторинга дорожного трафика. На повестке дня – разработка системы полноценной классификации автотранспорта. Такая система позволит определить номер, модель, цвет – и собрать все в единую базу данных об инцидентах или нарушениях.

Максим Миролюбов: Это будет возможно только в случае, если требование будет исходить от госорганов. Например, такая компания, как Ростелеком, вряд ли предоставит кому-либо доступ к своим камерам. Однако в таком подходе есть резон. Нужно только помнить, что требования к характеристикам камер и их размещению различаются в зависимости от той задачи, которую данная камера решает. То есть распознавать лица с камеры, установленной для охвата большой территории и подсчёта на ней людей, будет очень сложно.

Максим Миролюбов: Наши решения строятся на том, что сейчас называют «искусственный интеллект», – свёрточные нейросети, математические модели, обученные распознавать определенные изображения на заранее подготовленном материале. Чем лучше этот материал и чем его больше, тем лучше будет результат работы модели.

Максим Миролюбов: Мы работаем с компанией IBM. Наше сотрудничество началось с того момента, как мы пришли на рынок. Получилось действительно эффективное взаимодействие: IBM создала мощный инструмент по созданию нейросетевых моделей, которым наши аналитики пользуются для решения задач в этой области.

Но наша совместная работа не ограничивается только использованием технологий. Мы реализуем немало совместных проектов. Например, сейчас «Центр 2М» совместно с IBM ведёт разработку принципиально нового продукта – модульной платформы видеоаналитики, которая позволит решить практически любую задачу, связанную с видеораспознаванием. При этом, в платформу изначально заложена возможность интеграции с решениями IBM, в частности с системой BI (Business Intelligence).

Максим Миролюбов: Было бы здорово, если бы компания-заказчик обладала комплексным описанием своих бизнес-процессов. Наличие комплексной аналитики обеспечивает разработку качественного решения. Кроме того, такой подход позволяет избежать ненужных трат и заранее просчитать, сможет видеоаналитика решить поставленную задачу или нет.

Для эффективной работы со стороны клиента в проекте должна участвовать команда. В идеале это так называемый «железный треугольник»: руководитель, эксперт и аналитик.

Руководитель – обладает полным видением ситуации и отвечает за коммуникацию команды и разработчиков. Он ставит задачи участникам проекта, контролирует их выполнение и определяет приоритеты. Если у команды не будет руководителя или его роль будет «размыта» между многими сотрудниками, то на выходе получится известная ситуация.

Эксперт – сотрудник, детально разбирающийся в проблемном процессе. Задача эксперта – объяснить, что и как работает и какие нештатные ситуации могут поджидать заказчика и разработчика.

Аналитик бизнес-процессов – тот, кто может детально описать бизнес-процесс заказчика, рассчитать расходы и соотнести их с возможной выгодой, полученной от внедрения технологии.

Можно ли вместо трех участников «железного треугольника» поручить все одному герою? В общем, можно, но опыт реализации проектов «Центр 2М» показывает, что так лучше не делать. Все три роли требуют разных компетенций. Руководитель проекта – это, как правило, управленец.

Эксперт – узкий специалист с опытом работы. Аналитик – эксперт со специальными компетенциями и знаниями, необходимыми для предварительного анализа.

И наконец, главное условие успеха. Нужно не бояться пробовать, искать и тестировать новые решения. Мы всегда готовы показать, как работает технология, проконсультировать и подсказать индивидуальное решение, необходимое конкретному заказчику.