Рубрика: Новости

Эволюция видеонаблюдения – от фотографии до блокчейн-платформ

Еще в 19 веке полицейские посещали тюрьмы и осматривали заключенных, чтобы запомнить их лица и внешность. Это был, пожалуй, первый этап в истории законного наблюдения за чем-либо или кем-либо.

Однако, официальная история видеонаблюдения началась чуть более 100 лет назад, когда в тюрьме Холловэй начали использовать систему “современного фотографического мониторинга”. Полицейские негласно фотографировали подозреваемых и заключенных с больших расстояний, так как для того, чтобы избежать открытого фотографирования, было достаточно просто закрыть лицо руками или надеть головной убор. Например, так поступали суфражистки, которые при аресте отказывались фотографироваться – корчили рожи, отказывались стоять на месте и закрывали лицо.

Несмотря на то, что первая патентная заявка на технологию электронного телевидения была подана в 1907 году, добиться изобретения первого иконоскопа и проведения экспериментов с передачей электронного телевидения удалось только в 1932 году благодаря усилиям двух эмигрантов из России – Владимира Зворыкина и Давида Сарнова.

В итоге от этих первых экспериментов с электронным телевидением до создания первой в мире системы видеонаблюдения прошло всего 10 лет. Данная система была создана в Германии компанией Siemens в 1942 году для наблюдения за испытаниями ракет “ФАУ-2” на полигоне Пенемюнде. Что касается первой коммерческой системы видеонаблюдения, то ей считается Vericon, которая была запущена в США в 1949 году. Спустя 7 лет для мониторинга уличного трафика в Гамбурге была запущена система под названием «Zauberspiegel» или “Волшебное зеркало”. Затем ее распространили и в таких городах, как Мюнхен и Ганновер. Великобритания же стала первой в использовании постоянных стационарных камер в публичных местах. Это произошло в 1960 году.

В целом, можно считать, что довольно распространенное использование систем видеонаблюдения, не по сегодняшним меркам конечно, началось примерно в 1960-е, когда публичные камеры стали активно распространяться в Америке и Европе.

Ранние системы видеонаблюдения были не такими “умными” и оснащенными как сейчас. Они позволяли только просматривать изображение с камер, а запись была возможна только в ручном режиме по команде оператора. Постоянная запись стала возможна только спустя десятилетие. С 1980-х годов инженеры и разработчики стали постепенно делать камеры видеонаблюдения удобнее – меньше по размерам, с цветным изображением и т. д. Впервые значительное качественное улучшение в данной сфере произошло с приходом цифровых технологий и появлением полностью цифровых систем наблюдения – IP и SDI. А аналоговые системы, в свою очередь, стали записывать сигнал на цифровой носитель.

Следующим важным шагом в развитии технологии стало появление системы распознавания лиц. Впервые камеры с подобной системой были установлены в лондонском районе Ньюэм в 1998 году. Неудивительно, что согласно статистике, в среднем британец попадает в объективы камер видеонаблюдения около 70 раз в сутки. Великобритания является одним из лидеров по количеству камер – в стране их больше 1,85 млн!

В 2000-х годах разработчикам удалось добиться того, что системы распознавания лиц людей были успешны в 80% случаев. Сейчас же этот показатель практически достиг 100%, и счет идет на какие-то десятые и сотые доли.

К сожалению, видеонаблюдение развивалось до сегодняшнего дня в основном с целью препятствия преступной деятельности и повышения уровня безопасности. И лишь немногие разработчики задумываются о том, чтобы отвечать на более актуальные запросы потребителя, более тонкие и изощренные, чем идентификация преступников. Более того, до сегодняшнего дня никто не мог повсеместно использовать все преимущества современного видеонаблюдения и распознавания из-за ряда таких фундаментальных проблем, как обработка и хранение информации, разработка специального “умного” программного обеспечения, способного обучать камеры видеонаблюдения, и, конечно, отсутствие возможности объединить все это в один продукт.

На данный момент есть несколько хороших решений, объединяющих цифровую систему видеонаблюдения с системой распознавания лиц и реагирования, однако, они довольно дорогостоящие, прежде всего, из-за мощностей, которые необходимы для обслуживания такой системы. Естественно, данные уже не хранятся в централизованных датацентрах, многие компании используют облачные хранилища. Однако, и этого недостаточно для эффективной работы унифицированной системы видеонаблюдения, которая была бы доступна каждому человеку и выполняла бы при этом куда больше функций, чем просто запись видео.

Решение данной проблемы стало возможным после появления другой важной технологии, а именно блокчейна.

Именно децентрализованные сети и майнинг могут взять на себя невероятно сложные и громоздкие вычислительные операции, необходимые для функционирования современной системы видеонаблюдения, которая может не только вести постоянную обработку видеопотока, но и различать происходящее, а также своевременно реагировать на него. И все это без участия человека. Представьте, что больше нет людей, которые переключают камеры и тщательно следят за происходящем на экране. Больше нет рисков, связанных с тем, что этот человек по другую сторону видеонаблюдения не заметит человека, которому стало плохо, или что произошла уличная кража. А вы сможете быть спокойны, потому что камеры вокруг вашего дома и внутри него ведут постоянную оценку ситуации, и смогут сообщить вам через ваш же смартфон, что кто-то подозрительный находится рядом с домом, или что ваш ребенок вовремя не пришел из школы, и даже что ваш ужин немного подгорел.

Более того, в подобной системе нельзя скомпрометировать или подделать запись – “цифровой мозг” будет точно знать, что происходит на видео и кто эти люди. Предотвращение пожаров, сбор и анализ данных для маркетинговых нужд или даже простой поиск ваших ключей, который опять оказались не на своем месте – все это способно сделать за вас умная камера будущего. И все это сделает вас чуть свободнее от бытовой рутины

Сейчас это кажется не очень реальным и даже немного фантастическим, однако, еще совсем недавно было трудно представить, что космические ракеты будут многоразовыми, но Илон Маск это сделал. Более того, уже сейчас существуют проекты, которые занимаются разработкой невероятно умных систем видеонаблюдения. Например, блокчейн-стартап Faceter, который предложил своим пользователям новую технологию, основанную на нейросетях, майнинге и туманных вычислениях. Объединение этих трех составляющих позволит создать тот самый “умное зрение”, о котором мы говорили выше.

Можно по-разному относится к видеонаблюдению, однако, мы живем в период развития технологий, которые должны облегчить нашу жизнь и сделать ее комфортнее и безопаснее. Децентрализованное видеонаблюдение должно и будет отличаться от прошлых вариаций подобных систем, потому что оно призвано быть более независимым, быстрым и “умным”.

Faceter стал известен не так давно благодаря тому, что провел одно из самых удачных ICO 2018 года, собрав $28 млн. С момента окончания ICO прошло не так много времени, а проект уже готовится к запуску первого продукта, с которого компания решила начать свой выход на рынок – децентрализованного приложения для видеонаблюдения, которое позволит пользователям подключать свои камеры и брать камеры в аренду. А обрабатывать видеопоток будут майнеры FACE, предоставляющие свои мощности.

Параллельно компания ведет разработку так называемого “умного глаза” – интеллектуальной системы обработки видео, распознавания и реагирования. Объединив свои разработки в рамках единой децентрализованной платформы, компания надеется создать доступный любым пользователям уникальный сервис, который станет новым качественным шагом в эволюции систем видеонаблюдения.

Источник