Как фактически измеряется конечная польза от системы видеонаблюдения? И можно ли вывести эту пользу на новый уровень?
Развитие функционала интеллектуального видеонаблюдения исходило из технологических трендов, технологического фундамента. На самом деле компании-разраб...
30.05.2017, 13:28
Круглый стол: Пользовательский интерфейс: тенденции и критерии выбора
Редакция журнала «Алгоритм безопасности» поднимает тему требований к пользовательским интерфейсам интегрированных систем безопасности. 7 вопросов посв...
20.11.2016, 20:01
О термине "противокриминальная защита" применительно к транспортной безопасности
О термине "противокриминальная защита" применительно к транспортной безопасности
Постановлением Правительства РФ от 26.09.2016 N 969 утверждены «Требования к функциональным свойствам технических средств обеспечения транспортной без...
17.11.2016, 09:27

Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

Опубликовано пользователем Елена Казакова Задать вопрос , Macroscop

Рубрикатор:

macroscop_poisk

Артем Разумков
Генеральный директор компании Macroscop

Как создать хорошее, полезное и конкурентоспособное программное обеспечение для IP-видеосистем? Прежде всего в своем продукте хорошо решить базовые проблемы и потребности пользователей – обеспечить качественное отображение, стабильную запись и надежное хранение архива. Далее создать точные инструменты для анализа видео: функции распознавания лиц, распознавания автономеров, поиска по разнообразным параметрам. Следующий шаг – разработать решения для более узких специализированных задач, выходящих за рамки обеспечения безопасности. Например, счетчик посетителей, детектор превышения допустимой длины очереди и т.д.

И кажется, этого набора будет достаточно для того, чтобы ваш продукт был хорошим и достаточно полезным – как многие другие. Но если вы хотите чего-то большего, придется перейти на следующий, более тонкий уровень разработки: придумать и создать что-то новое, уникальное, инновационное.

Как найти это что-то? В разные годы наша компания прошла два пути поиска и создания такой уникальной функции. Разные подходы - разный результат.

Путь первый: «Придумать дракона и победить его»

С самого начала мы понимали, что создать в своем продукте набор функций, который есть у всех, будет недостаточно. Мы думали и рассуждали, какие проблемы могут быть у пользователей, и с чем при работе с видеосистемой у операторов возникают сложности. В 2008 году у нас родилась идея максимально упростить процесс поиска в архивах видеосистем. Представьте среднего размера систему из 100 видеокамер и примерно 1000 часов видеозаписей, которые они оставили за сутки (обычно запись видео производится только когда есть активность в кадре). И вам нужно найти что-то в этих записях, но вы не знаете, где и когда это происходило. Вы будете просматривать записи час, второй, третий, и к моменту, когда найдете то, что нужно, проклянете все на свете.

Мы решили создать инструмент, который позволит искать по видео так же, как Google ищет по тексту: задаете в системе человека с какими-нибудь приметами, например, одетого в зеленую футболку и черные джинсы, и получаете всех, кто отвечает этим параметрам.

Мы создали такой инструмент и назвали его индексатором (технологией индексирования объектов). Решение работает с цветовыми сочетаниями образца для поиска: производится кластеризация объекта (выделяются одинаковые по цвету участки), для каждого кластера определяются его характеристики, которые в результате образуют индекс. Аналогично индексы вычисляются для всех объектов в архиве, и путем сравнения программа предлагает оператору набор результатов – всех объектов, индексы которых близки к индексу образца.

На протяжении нескольких лет мы создавали инновацию, которая должна была «взорвать» рынок. Но в 2014 году после 6 лет разработок поняли, что это не произошло. Мы существенно продвинулись в разработке индексатора и создали реально работающий инструмент. Индексатор и созданный на его базе модуль интерактивного поиска был доступен для пользователей: он продавался в качестве подключаемого модуля или предоставлялся бесплатно в рамках максимальной версии ПО. Его покупали, устанавливали и использовали, но не больше, чем другие модули видеоаналитики. Поэтому назвать индексатор прорывом нашей компании сегодня мы не можем.

Таким образом, если перед вами стоит задача создать уникальную функцию, то первый путь «придумать дракона и победить его» приемлем. Но вот совершит ли она прорыв на рынке – это большой вопрос. Может и повезет. Но если вы хотите, чтобы вероятность прорыва исчислялась не долями процентов, стоит поискать другие подходы.
И мы стали искать.

Путь второй: «Спросить, какого дракона надо победить?»

В том же 2014 в нашу компанию поступил необычный запрос. Сотрудники отдела технических средств безопасности компании Лукойл спросили, есть ли у нас интеллектуальный модуль, который позволит не просто найти человека в архивной записи с камер, а значительно ускорит процесс построения его маршрута по объекту. Попросту – построит в том или ином виде траекторию его перемещения. В то время мы уже осознали, что спрос и полезность нашего поиска по приметам не достигли желаемого уровня, мы были готовы сделать разворот – переключиться на разработку чего-то нового. И этот запрос показался нам не просто интересным, но и очень перспективным.

Однако, набив шишки с прежней инновационной идеей, мы решили, что исключительно на свои догадки в этот раз полагаться не будем. Мы пошли к реальным пользователям видеосистем, чтобы понять, какой именно инструмент и в каком виде им нужен. К нашим удивлению и радости, сразу 7 пользователей независимо друг от друга и без наших наводящих вопросов подтвердили, что потребность Лукойла актуальна и для них, и на практике им чаще нужно не просто найти человека, а понять, как он перемещался по объекту: откуда пришел, где был, когда и куда ушел.
Мы начали работу над межкамерным трекингом – функцией, которая предоставляет пользователям данные о перемещениях человека по камерам всей системы видеонаблюдения.
Межкамерный трекинг позволяет отследить перемещение объектов (в текущей реализации людей) в поле зрения всех камер видеосистемы и получить траекторию этого перемещения. То есть понять, откуда любой интересующий человек пришел, куда ушел и как двигался в рамках системы видеонаблюдения. Технология межкамерного трекинга основывается на все том же индексаторе и поиске по приметам. Пользователь выбирает любого человека в кадре и задает его в качестве образца для поиска на других камерах. Программа ищет все визуально похожие объекты на ближайших камерах в смежных интервалах времени. Пользователю необходимо лишь пошагово подтверждать нужного человека в результатах.

Результат работы межкамерного трекинга — путь перемещения человека на плане объекта, видеоролик из фрагментов передвижения с разных камер или слайд-шоу изображений, которые позволяют восстановить полную картину его действий: в какое время появился на объекте, где находился, когда покинул объект.

Какой путь лучше?

Индексатор мы разрабатывали самозабвенно, не обсуждая его ни с кем: мы были твердо уверены в правильности своего выбора и наше решение было непоколебимо. К межкамерному трекингу отношение несколько иное: мы по-прежнему вкладываемся «по полной» в его разработку, но постоянно подвергаем свою идею сомнению. Мы обсуждаем его с пользователями, тестируем сами и силами все тех же пользователей на реальных объектах, показываем на выставках и собираем обратную связь от технологических лидеров рынка.

Говорить о том, что межкамерный трекинг – прорывная функция, а путь к созданию инновации «Спросить, какого дракона надо победить?», успешен, еще рано. Но есть несколько фактов, которые дают основания полагать, что это с высокой вероятностью так:
1. Мы регулярно общаемся с пользователями и выясняем, что им нужно. Причем общаются не маркетологи и менеджеры по продажам, а непосредственно разработчики и руководители компании.
Около 10% пользователей сами упоминают желание иметь функционал, который дает межкамерный трекинг. Остальные же на прямой вопрос о пользе и необходимости такой функции говорят в 50% случаев, что им это надо прямо сейчас, в 30% случаев - что сейчас на текущем объекте им это не надо, но потребуется в будущем для других видеосистем, и в оставшихся 20% - что межкамерный трекинг им не нужен и не понадобится. Это оптимистичная статистика!
2. Задача построения траектории объектов известна и актуальна на мировом уровне. Так, например, крупнейшая отраслевая выставка IFSEC в 2016 году показала, что несколько мировых лидеров также занимаются этой задачи и предлагают разные пути ее решения.
3. Лидеры мнений и эксперты отрасли в целом оценивают перспективность идеи высоко, о чем мы узнаем также из личных бесед на выставках и конференциях.

Конечно, каждая компания сама для себя решает, стоит ли ей искать того самого дракона, и как это делать. Мы же уверены, что несмотря на всю сложность и рискованность пути, искать и создавать прорывные, полезные и востребованные технологии стоит. Сегодня мы уверены, что успеха на этом пути добивается тот, кто умеет слышать своего реального пользователя с его реальными проблемами и потребностями.