Lähitulevikus
Näotuvastussüsteemid töötavad mitmel viisil, kuid üldiselt räägime tehnoloogiast, mis suudab isiku tuvastada digitaalse pildi või videoallika kaadri järgi.
Paljud nutitelefonide omanikud kasutavad näotuvastust iga päev, kuid mobiilseadmetes pole tuvastuskiirus kriitilise tähtsusega ning kasutajate arv on harva üle ühe-kahe inimese. Kontori- ja tänavasüsteemide jaoks (massituvastuseks) kasutatakse muid tehnoloogiaid.
Hiljuti arutasid nad Habré teemal : Moskva keti kohvipoed “Pravda Coffee” ja OneBucksCoffee alustasid oma asutustes näotuvastusteenuse testimist.
Kohvikud kasutavad meie tehnilist lahendust. Ja täna räägime teile sellest rohkem. Tehnoloogiast endast oleme muidugi juba rääkinud, kuid ilmunud on midagi uut – lahendus on muutunud tõeliselt pilvepõhiseks. Ja see muudab kõike.
Kuidas näotuvastustehnoloogia töötab
Esimese asjana peab süsteem valima kaadris näo ja veenduma algoritmide abil, et tegemist on inimese näoga.
Pärast esmast tuvastamist määratakse fikseeritud punktide abil kindlaks erinevad individuaalsed tunnused - näiteks võetakse arvesse silmade vahekaugust ja kümneid muid parameetreid.
Järgmiseks otsivad teised algoritmid erinevatest eelnevalt loodud andmebaasidest ja annavad soovitud andmevalimile sarnasuse protsendi. Kui sarnasuse protsent on piisavalt kõrge, loetakse nägu tunnustatuks.
Detailidesse laskumata (analüüsimiseks mõeldud fotod tuleb enne teatud deskriptorit lugevasse närvivõrku ülekandmist veel normaliseerida), ei seisne lahenduse põhiraskus hetkel mitte tehnoloogiates (algoritmides) endis, vaid teostuses. .
Tuvastamissüsteemid arenevad mitmes suunas, mis liigitatakse olenevalt teabetöötluse lähenemisest. Mõnikord on raske valida, milline süsteem konkreetse ülesandega kõige paremini toime tuleb.
Erinevad süsteemid
Andmeid saab töödelda pilves, kohalikes serverites, mis on juurutatud ettevõtte turvapiiril, või otse kaamerates.
Viimasel juhul teeb kogu analüüsi kaamera ise ning juba töödeldud info saadetakse serverisse. Süsteemi peamine eelis on selle kõrge täpsus ja võimalus "riputada" ühte serverisse suur hulk seadmeid.
Vaatamata näilisele lihtsusele ja skaleerimise lihtsusele on sellel tehnoloogial ka puudusi. Üks neist on kõrge hind. Lisaks pole praegu ühtset standardit selle teabe esitamiseks, mida spetsiaalsed kaamerad serverisse edastavad. Andmekogum võib tarnijate lõikes oluliselt erineda.
"Lihtne" näotuvastussüsteem alates
Sisseehitatud videoanalüüsi funktsioonidega IP-kaameratel põhinevad süsteemid jäävad serverilahendustele alla. Kuid isegi kui kasutate traditsioonilist registripidajal ja/või kohalikul serveril põhinevat süsteemi, ei saa te raha säästa.
Programmid ja hinnad* Näotuvastus
*Vastavalt avatud allikatest pärit teabele.
Arvestades algoritmide keerukust ja videoanalüütikamoodulite serveriseadmete kõrget hinda, on näotuvastussüsteemid pikka aega jäänud kalliks pakkumiseks.
Lisaks mõjutab lahenduse maksumust töö käigus tekkiv suur võrguliiklus - lisaks võimsate serverite kuludele tuli välja käia aktiivsete võrguseadmete ja “paksude” sidekanalite eest.
Tänapäeval on Venemaa turul mitu suurt tegijat, kes pakuvad kvaliteetseid algoritme videoandmete analüüsimiseks ja töötlemiseks. Neid ühendab huvi suurettevõtlusega seotud projektide vastu. Seda fookust on väga lihtne seletada – lahenduse maksumus ületab palju väikese ja keskmise suurusega ettevõtete võimalusi.
- ISS
Tarkvara "SecurOS Face".
Näohõivemooduli litsentsi maksumus on 41 275 rubla kanali kohta. Tarkvara installitakse näotuvastusserverisse või näotuvastusserverisse.
Näotuvastusmooduli litsentsi maksumus 1000 inimesele andmebaasis on 665 760 rubla. Installitud näotuvastusserverisse.
- Muidugi
Venemaa juurdepääsukontrollisüsteemide seadmete ja tarkvara arendaja.
Ühe kaamera näokontrolli mooduli litsentsi maksumus on 50 000 rubla.
Ühe kaamera näotuvastusmooduli litsentsi maksumus on 7 rubla.
Kuni 1 inimese baasi litsentsi hind on 000 294 rubla.
- ITV
Tarkvara "Intellekt" näotuvastuseks koos mäluga 1 näostandardi jaoks andmebaasis - 000 314 rubla.
Süsteemi tuum - 20 300 rubla. Videokanali ühendamine - 6 rubla.
- Makroskoop
Macroscop Basic näotuvastusmoodul andmebaasi suurusega kuni 1000 nägu - 240 000 rubla.
Ühe IP-kaameraga töötamise litsents - 16 500 rubla.
Kuni viimase ajani kasutati Macroscopi lahendusi ainult eriti oluliste ja suure hulga inimestega objektide turvalisuse tagamiseks: staadionid, lennujaamad, tehased. Kuid nüüd tarnib ettevõte oma toodet jaemüügile. Hind - 94 000 rubla moodulite jaoks (salvestiid ei müüda).
- TRASSIR
Tarkvara maksab maki jaoks 79 000 rubla + 32 000 rubla. Ettevõtte klientideks on peamiselt suurettevõtted (tehased, kaevandusettevõtted, ülikoolid, spordikompleksid). Kuid ettevõtte põhirõhk on pigem traditsioonilisel videovalvel kui näotuvastusel. Kuigi nende DVR-id on nende ülesannete jaoks suurepärased.
- leida nägu
Ettevõte arendab ja müüb ainult spetsiaalset näotuvastustarkvara. Andmete salvestamiseks ja töötlemiseks peate ise valima serveri konfiguratsiooni.
- ivideon
Pilvepõhine videovalve ja videoanalüütika teenus, mis pakkus ettevõtetele teenuseid väikese eelarvega. Teenindus töötab peaaegu kõigi kaameratega, ühe seadme ühendamise hind on alates 3 rubla kuni 150 unikaalse näo analüüsiga päevas ja põhisalvestusega pilvearhiivi 100 päevaga.
Näotuvastussüsteemide riistvara valik
Ühest Full HD kaamerast on vaja 10 nägu sisaldava videovoo töötlemiseks kaadris ühte protsessori tuuma sagedusega 2,8 GHz. Kui kaadris on vähe nägusid (1 kuni 3), saab üks protsessori tuum hõlpsasti hakkama kahe videovoo töötlemisega.
Sellest näitest on selge, et isegi lihtsas süsteemis peab teil olema teatud riistvaravaru. Lõppude lõpuks, kui rajatisse siseneb korraga mitte 10, vaid 15 inimest, siis on vaja teist sarnase jõudlusega tuuma.
Järelikult on traditsioonilise süsteemi tööks tippkoormusi arvestades vajalik säilitada topelt reservvõimsus.
Et teil oleks lihtsam ette kujutada, kui palju traditsiooniline näotuvastussüsteem maksab, võtame näitena jaemüügipunkti ja arvutame välja traditsioonilise ja pilvepõhise näotuvastussüsteemi maksumuse.
Kulude arvutamine: traditsioonilise näotuvastussüsteemi maksumus
Oletame, et võtame 16 punktist koosnevas apteegiketis kasutusele näotuvastussüsteemi. Igas apteekis külastab päevas keskmiselt 500 klienti.
Nägude täielikuks äratundmiseks saab igale jälgimisobjektile paigaldada ühe PTZ-kaamera või mootoriga objektiiviga kaamera.
Traditsioonilise süsteemi kasutamisel on kulud järgmised:
- Iga apteek vajab vähemalt ühte spetsiaalset videosalvestit. Selle jaehind on umbes 40 000 rubla.
- Iga salvesti vajab lisaks spetsiaalset kõvaketast (mitte segi ajada tavalise arvuti HDD-ga), mille maht on vähemalt 4 TB, et salvestada videovoogu eraldusvõimega 1920x1080 suure liiklusintensiivsusega. Keskmine jaehind on 10 000 rubla.
- Eelarve peaks sisaldama videovalvesüsteemi hooldustööde maksumust (näiteks paigaldaja visiit vigade kõrvaldamiseks, tarkvara uuendamiseks või HDD vahetamiseks). Sellise töö maksumus on 12 000 rubla aastas (külastus kord kvartalis) iga objekti kohta (vastavalt ühe paigaldusorganisatsiooni hinnakirjale).
- Täisfunktsionaalse näotuvastustarkvara minimaalne maksumus on keskmiselt 120 000 rubla kaamera kohta (piiramatu litsents).
- Backblaze'i andmetel vajab umbes 50% kõigist kõvaketastest väljavahetamist 6. kasutusaastaks. Seega pärast 5-aastast pidevat töötamist läheb umbes 8 ketast rikki ja eeldusel, et selline süsteem ei näe ette koondamist, peate eelarvesse lisama keskmiselt 1,6 ketast aastas ehk 16 000 rubla aastas. .
Kapitalikulud (ilma kaamerate maksumuseta) moodustavad 2 928 000 rubla aastas.
Pilvesüsteemi kulud
Pilvesüsteemi puhul on videovalve tariifi maksumus koos tuvastamisega 500 nägu/päev. 4 rubla kuus (750 57 rubla aastas) kaamera kohta või 000 912 rubla aastas 000 kaamera kohta.
Tuletame meelde, et võrgu omanik ei pea lisariistvara ostma. Samuti puuduvad hoolduskulud, sest kõiki pilveservereid hooldab andmekeskuses pilveteenuse pakkuja.
Süsteemi esimese tööaasta jooksul säästetakse rohkem kui 3 korda.
Vahesumma ja täiendavad kuklid
Ülaltoodud arvutustes on oluline nüanss: peale 3 aastat töötamist muutub traditsiooniline süsteem kogukuludelt odavamaks kui pilvepõhine näotuvastus. Siin tuleb arvestada kahe teguriga.
Esiteks, seadmed, mille võrgu omanik ostab, vananevad pärast 3 aastat töötamist. Kuid tõenäoliselt ilmuvad uued, täiustatud tehnoloogiad ja näotuvastusalgoritmid, mis töötavad võimsamal riistvaral. Ja 3 aasta pärast tuleb tõenäoliselt punktides olevad seadmed täielikult välja vahetada.
Pilvesüsteemiga pole seda vaja teha – teenust täiustatakse ja uuendatakse pidevalt tänu algoritmide arengule ja andmekeskuste arvutusvõimsuse kasvule. Turvastandardite tugi ei ole samuti riistvaraga seotud.
Teiseks, raha säästmine esimestel aastatel võimaldab teil seda raha mitu korda ümber pöörata, tuues ettevõttele täiendavat kasumit.
Pilvepõhise näotuvastuse minevik, olevik ja tulevik
Tuvastamissüsteemide areng on viimastel aastatel kiirenenud. Mitte väga ammu võrdles tavaline arvutit kasutav turvatöötaja keerukate algoritmide ja närvivõrkude asemel programmi salvestatud nägusid andmebaasidega ja märkis, kes kõik need inimesed on.
Lisaks töötasid süsteemid kohalike serverite kaudu. Sellest tulenevalt pidi kasutaja teenuse toimimiseks installima spetsiaalse arvuti või spetsiaalse DVR-i. Ja need on lisakulud seadmetele ja üldkulud selle toimimiseks.
Pilvepõhine näotuvastus ei nõua muude seadmete ostmist ja seadistamist peale kaamerate ning töötab nende kaameratega, mis on saidile juba paigaldatud.
Seadmete töökorras hoidmiseks ei ole vaja palgata spetsialistide personali. Seadmete tehnilise seisukorraga seotud probleemid lahendab teenusepakkuja ise (ja teeb seda tõhusamalt kui spetsialiseerimata ettevõtted).
Pilvetuvastus muudab kohalike analüütiliste serverite tülika ja haavatava süsteemi paindlikuks, tõrketaluvaks pilvestruktuuriks. Praktikas tähendab see, et tuvastussüsteem ei sõltu enam konkreetse ostetud ja kliendi kontorisse paigaldatud serveri võimalustest ega ka sellel kliendil olevast IT infrastruktuurist. Pole vaja osta uusi seadmeid ja kulutada pikka aega tarnijaga konfiguratsiooniküsimuste ja nende laiendamise võimaluste läbirääkimistele.
Pilv jaotab koormuse automaatselt võimsate serveritega kogu saadaoleva infrastruktuuri vahel. Kliendil ei ole vaja hoida harva kasutatavat võimsust varuks tööks ootamatute koormuse tõusu perioodidel (pühad, nädalavahetused). Lisateavet süsteemi võimaluste kohta leiate aadressilt: meil on.
“Pravda Coffee” ja OneBucksCoffee on nüüdseks tekitanud diskussioonitormi, kuid peagi ei jää praktiliselt ühtegi ettevõtet offline-äris ilma videoanalüütikata. Tarbijaturul tegutsejatel on tungiv vajadus oma kliente silma järgi ära tunda: personaliseerida teenust ja pakkumisi, analüüsida külalise meeleolu, vähendada kulusid ja tuua kliente tagasi, mitte osta aruandluse huvides tehnoloogilisi lahendusi.
Allikas: www.habr.com