Сколько новых объектов способно принести Сарафанное радио Сколько новых объектов способно принести "Сарафанное радио"
Не гарантийный случай или низкое качество оборудования? Не гарантийный случай или низкое качество оборудования?
 Повышение точности подсчета посетителей с использованием 3D-технологий Повышение точности подсчета посетителей с использованием 3D-технологий
20 лет Спецлаб: Есть ли жизнь без рекламы? 20 лет Спецлаб: Есть ли жизнь без рекламы?
Линейка видеодомофонов от компании Телеметрика Линейка видеодомофонов от компании Телеметрика
Главная » Библиотека » Статьи по безопасности » Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

10.04.2017


Артем Разумков, генеральный директор компании Macroscop 

Как победить дракона и создать настоящую инновацию?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?

https://www.youtube.com/watch?v=ZydWYdR5ETg

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.

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. 

Перейти к обсуждению на Форуме Как победить дракона и создать настоящую инновацию?

Все статьи автора: Разумков А.

Другие статьи рубрики Видеонаблюдение

Все статьи раздела: Видеонаблюдение



 

Регистрация

Рассылка

Подпишитесь на электронную газету: она будет приносить новости на Ваш компьютер.
Охранные системы

Ближайшие выставки по безопасности

Календарь выставок
закрыть