CC BY
6го см о гм
X <
m О
ш
с; и и
УДК: 004
ФИЛИН Артём Сергеевич,
студент магистратуры 2-го года обучения, факультет логистики и общетранспортных проблем, кафедра социологии и управления, Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), art-filin@mail.ru
FILIN Artem Sergeevich,
2nd year Master's Student, Faculty of Logistics and General Transportation Problems, Department of Sociology and Management, Moscow State Automobile and Road Technical University (MADI), art-filin@mail.ru
и
О с; О s =г о и
и
О m
с; с; Q.
LQ
U
О£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
(J
О _|
О и О to
О
Z <
и
о и
РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ ОБЛАЧНЫХ СЕРВИСОВ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ И ВИДЕОАНАЛИТИКИ: инструментально-экономический анализ
DEVELOPMENT OF A DIGITAL PLATFORM FOR CLOUD VIDEO SURVEILLANCE AND VIDEO ANALYTICS SERVICES:
instrumental and economic analysis
Аннотация
Рассматривается процесс разработки инновационной цифровой платформы, предназначенной для интеграции и оптимизации облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики. В основе проекта лежит идея создания универсального решения, способного обеспечить высокое качество обработки и анализа видеоданных в реальном времени, а также гарантировать безопасность и конфиденциальность хранимой информации. Статья подробно описывает этапы разработки платформы, начиная от концептуального проектирования и заканчивая внедрением на рынке. Авторы акцентируют внимание на техно-
Abstract
The article discusses the process of developing an innovative digital platform designed to integrate and optimize cloud video surveillance and video analytics services. The project is based on the idea of creating a universal solution capable of providing high-quality processing and analysis of video data in real time, as well as guaranteeing the security and confidentiality of stored information. The article describes in detail the stages of platform development, starting from conceptual design and ending with market implementation. The authors focus on the technological innovation of the project, including the use of artificial intelligence for video analysis,
со см о гч
<
m О ■з:
ш ^
U U
и
О с; О S
=г о и
логической инновационности проекта, включая применение искусственного интеллекта для анализа видео, масштабируемости облачных решений и обеспечении целостности данных. Особое внимание уделено аспектам управления проектом, рискам и вызовам, связанным с реализацией такого масштабного технологического проекта. Статья предлагает комплексный взгляд на потенциальные преимущества разработки для повышения эффективности систем видеонаблюдения и видеоаналитики в различных сферах, включая городское хозяйство, транспорт и безопасность, и подчеркивает значимость инноваций в области облачных технологий.
Ключевые слова: цифровая платформа, облачные сервисы, видеонаблюдение, видеоаналитика, искусственный интеллект, безопасность данных, анализ видеоданных.
scalability of cloud solutions and ensuring data integrity. Special attention is paid to the aspects of project management, risks and challenges associated with the implementation of such a large-scale technological project. The article offers a comprehensive look at the potential benefits of developing video surveillance and video analytics systems to improve the efficiency in various fields, including urban management, transport and security, and emphasizes the importance of innovations in the field of cloud technologies.
Keywords: Digital platform, cloud services, video surveillance, video analytics, artificial intelligence, data security, video data analysis.
и
О m
с; с;
2 LÛ
U
СИ <
ш
LO Ш СС
—I
<
U
о
—I
о и о 1/1
о
Z
<
и
о и
Введение
В современном мире, где объемы данных растут экспоненциально, особенно актуальным становится вопрос обработки и анализа видеоданных. Это особенно касается областей, где требуется обеспечение безопасности и оптимизация процессов на основе видеонаблюдения и видеоаналитики. Разработка цифровых платформ для облачных сервисов в этих сферах открывает новые возможности для повышения эффективности и доступности видеонаблюдения и видеоаналитики в самых разных областях применения.
Целью данной статьи является освещение процесса разработки инновационной цифровой платформы, предназначенной для интеграции и оптимизации облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики. В статье рассматриваются ключевые аспекты проекта, начиная от идеи и концептуального проектирования, заканчивая практической реализацией и анализом полученных результатов. Особое внимание уделяется инновационным технологиям, таким как искусственный интеллект и машинное обучение, которые лежат в основе аналитических возможностей платформы, а также обеспечению безопасности и конфиденциальности данных.
Теоретические аспекты планирования проектов в сфере облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики
Планирование проектов в сфере облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики начинается с определения целей и задач проекта, которые могут включать повышение безопасности объектов, анализ поведенческих паттернов посетителей или автоматизацию учета рабочего времени сотрудников. Для достижения этих целей необходимо выбрать подходящую облачную платформу, которая обеспечит высокую доступность и надежность сервиса и предложит необходимые инструменты для интеграции с видеокамерами, аналитическими алгоритмами и другими внешними системами, поддерживая при этом гибкое масштабирование. Важной задачей является разработка мер по обеспечению безопасности видеоданных, включая их шифрование и управление доступом, с учетом требований законодательства по защите персональных данных. Выбор оборудования и его интеграция с облачной платформой требуют детального анализа совместимости и возможностей интеграции с существующими системами безопасности. Разработка специализированных алгоритмов видеоаналитики
го см о гм
X <
m О
ш
с; и и
и
О с; О S
=г о и
и
О
с; с; Q.
LQ
U
0£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
(J
О _|
О и О to
О
Z <
и
о и
для распознавания лиц, объектов и анализа поведения играет ключевую роль в достижении целей проекта. Планирование ресурсов и бюджета охватывает все затраты, связанные с приобретением оборудования, разработкой программного обеспечения и поддержкой системы. Тестирование системы на всех этапах разработки и планирование ее внедрения, включая пилотные проекты, обеспечивают надежность и эффективность работы. Важной частью проекта является разработка программ обучения для пользователей и администраторов, а также планирование технической поддержки и обслуживания системы после ее внедрения.
Анализ требований к платформе
Функциональные требования
1. Управление видеопотоками: Платформа должна предоставлять возможности для эффективного управления входящими видеопотоками от подключенных камер. Это включает в себя настройку параметров трансляции, выбор разрешения, частоты кадров, а также поддержку различных кодеков и форматов видео.
2. Хранение данных: Необходимо определить требования к системе хранения, включая объем доступного пространства, сроки хранения данных и их резервное копирование. Важно также учесть требования к быстродействию и доступности данных, в том числе и для реализации функций видеоаналитики.
3. Аналитические инструменты: Платформа должна предлагать комплексные инструменты для видеоаналитики, способные обрабатывать видеопотоки в реальном времени и исторические данные. К таким функциям относятся распознавание лиц, определение движения, анализ поведенческих паттернов и другие.
В статье «Перспективы развития и использования искусственного интеллекта и ней-росетей для противодействия преступности в России (на основе зарубежного опыта)» [5] А.Ю. Гордеев подчеркивает важность применения искусственного интеллекта (ИИ) и нейро-сетей в правоохранительной деятельности. Особенно акцентируется на использовании этих технологий для анализа больших массивов дан-
ных, что позволяет повысить эффективность раскрытия и расследования преступлений.
Технические требования
1. Масштабируемость: Система должна быть спроектирована таким образом, чтобы легко масштабироваться в соответствии с увеличением количества подключенных камер и ростом объема хранимых данных. Это предполагает использование облачных технологий, виртуализации ресурсов и горизонтального масштабирования.
2. Безопасность: Важнейшим аспектом является защита персональных данных и информации о видеонаблюдении. Необходимо предусмотреть меры для обеспечения безопасности данных на всех уровнях - от передачи видеопотоков до их хранения и доступа к ним. Это включает в себя шифрование данных, аутентификацию и авторизацию пользователей, а также средства защиты от несанкционированного доступа и вредоносных атак.
3. Интеграция с другими системами: Платформа должна поддерживать возможность интеграции с существующими системами безопасности, умным домом, а также с другими облачными сервисами и приложениями. Это требует наличия открытых API и стандартов взаимодействия для обеспечения совместимости и удобства использования.
4. Надежность и доступность: Система должна гарантировать высокий уровень доступности и надежности работы сервисов, что критически важно для систем видеонаблюдения. Для этого необходимо реализовать механизмы отказоустойчивости, балансировки нагрузки и автоматического восстановления после сбоев.
В контексте обсуждаемой темы, особое внимание следует уделить адаптации технологий машинного зрения к разнообразным и часто сложным условиям окружающей среды. Эффективность и надежность систем видеонаблюдения в значительной степени зависят от их способности корректно функционировать в условиях плохой видимости, таких как туман, дождь, снег или ночное время. Разработка алгоритмов, способных компенсировать эти условия и обеспечивать высокую точ-
со см о см
<
m О ■з:
ш ^
U
и
и
О с; О S
=г о и
и
О m
с; с;
2 ш
и
си <
ш 1/1 Ш СС
—I
<
U
о
—I
о и о 1/1
о
Z
<
и
о и
ность распознавания, является ключевым аспектом технических требований к современным системам видеонаблюдения.
Статья «Машинное зрение в условиях плохой видимости» [3] обсуждает применение технологий машинного зрения, основанных на камерах и лидарах, для улучшения видимости и безопасности в условиях недостаточного освещения. Особое внимание уделяется разработке методов и алгоритмов, способных эффективно работать при плохой видимости, вызванной туманом, дымом, дождем или снегом, что имеет важное значение для автономных транспортных средств и систем уличного видеонаблюдения.
^атья «Искусственный интеллект в видеонаблюдении» [4] подчеркивает важность искусственного интеллекта (ИИ) в системах видеонаблюдения для улучшения безопасности и комфорта в городской среде, особенно на дорогах. Авторы указывают на разработку «умных» дорог и видеорегистраторов на основе ИИ, которые способны предупреждать о препятствиях и потенциальных опасностях, внося значительный вклад в снижение дорожно-транспортных происшествий.
Архитектура платформы
Использование гибко масштабируемой облачной инфраструктуры ITGLOBAL.COM позволяет обеспечить высокую доступность и надежность сервисов, предоставляя возможность размещения в публичном, частном, гибридном или мультиоблаке в зависимости от требований к безопасности и масштабируемости. Интеграция с платформенными сервисами, такими как S3 хранилища, обеспечивает эффективное управление и безопасное хранение видеоданных, а использование удаленных рабочих мест расширяет возможности доступа к управлению видеонаблюдением. Разработанные ITGLOBAL.COM инженерные решения для центров обработки данных гарантируют высокую надежность и производительность поддерживающей инфраструктуры. Комплексные услуги по информационной безопасности, включая проверку на соответствие стандартам PCI DSS и GDPR, тестирование на проникновение, направлены
на защиту данных и инфраструктуры от угроз. Собственные высокотехнологичные разработки, в том числе гиперконвергентная платформа vStack для создания виртуальных дата-центров, лежат в основе платформы, обеспечивая ее высокую производительность и гибкость настройки под специфические задачи. Таким образом, предложенная архитектура создает мощную, гибкую и безопасную основу для облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики, способную удовлетворить потребности различных клиентов, от малого бизнеса до крупных корпораций, с возможностью масштабирования и адаптации под разнообразные требования.
Разработка и интеграция
Разработка и интеграция с оборудованием для цифровой платформы облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики требует тщательного подхода к выбору камер и других компонентов системы, а также разработки программного обеспечения для их управления. Подбор камер зависит от многих факторов, включая условия освещения, необходимое качество изображения и специфические требования проекта, такие как распознавание лиц или номеров автомобилей. Например, камеры с разной чувствительностью и различной фокусной длиной объективов подбираются для обеспечения качественного мониторинга в разных условиях освещения и для разного поля зрения.
Системы, такие как Sigur, предлагают широкие возможности для интеграции с различными системами видеонаблюдения, предоставляя функции живого видео, распознавания номеров и лиц, а также API для глубокой интеграции и обмена данными между системами. Это позволяет создать комплексную систему видеонаблюдения, способную работать с оборудованием различных производителей и обеспечивать высокий уровень безопасности и контроля.
WebGlazok предлагает различные тарифные планы для облачного видеонаблюдения, которые включают непрерывную запись с датчиком движения и хранение данных в облаке на срок от 2 до 180 дней, обеспечивая
го см о гм
X <
т О
ш
с; и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О
с; с;
т
и
0£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
О _|
О и О 1/1
О <
и
О и
гибкость и масштабируемость решения в зависимости от потребностей пользователя. Каждый тариф предусматривает различное количество дней хранения архива и поддержку камер с разрешением от 2Мп до 4Мп, а также дополнительные функции, такие как датчик движения, уведомления о движениях, онлайн-просмотр и управление камерой, что делает систему удобной и функциональной для пользователя.
Для обеспечения совместимости и интеграции с различным оборудованием, необходимо учитывать характеристики камер, такие как тип камеры (купольная, цилиндрическая), фокусное расстояние и чувствительность, что позволит подобрать оптимальное оборудование для конкретных задач мониторинга. Компании, такие как Opta.ua, предлагают широкий выбор камер видеонаблюдения, видеорегистраторов и аксессуаров, обеспечивая возможность выбора оборудования для любых условий эксплуатации.
В процессе разработки и интеграции оборудования для цифровой платформы облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики критически важно обеспечить не только техническую совместимость компонентов системы, но и гибкость в настройке и возможности масштабирования системы, что включает в себя поддержку стандартных протоколов для упрощения интеграции оборудования разных производителей и разработку универсальных интерфейсов и программного обеспечения, способного управлять разнообразным оборудованием и обеспечивать высокий уровень безопасности данных.
Подключение и настройка камер должны учитывать их технические характеристики, такие как разрешение, угол обзора, чувствительность к свету, и возможности, например, ИК-спектр для ночной съемки. Программное обеспечение платформы должно предоставлять функционал для управления этими параметрами, а также для конфигурации режимов записи и хранения данных.
Ключевой аспект интеграции - возможность работы с продвинутыми алгоритмами видеоаналитики, такими как распознавание лиц и автомобильных номеров. Системы, подобные
Э1диг, предлагают готовые решения для интеграции таких функций, обеспечивая высокую точность распознавания и возможность использования распознанных данных для контроля доступа или аналитики событий. Платформа WebGlazok предоставляет разнообразные тарифные планы с различными опциями хранения данных в облаке, что позволяет пользователям выбирать оптимальное решение в зависимости от своих потребностей.
Также, важным моментом является поддержка широкого спектра оборудования. Рынок предлагает множество моделей камер и видеорегистраторов с различными характеристиками от разных производителей. Платформа должна быть совместима с большинством популярных моделей и стандартов, таких как 0ЫУ!Р для обеспечения универсальности и гибкости при выборе компонентов системы видеонаблюдения.
Принимая во внимание факторы, перечисленные выше, вы сможете выбрать ПО для управления проектами, которое наилучшим образом соответствует потребностям организации, в которую вводится новое ПО.
В статье «Применение методов искусственного интеллекта в системах видеонаблюдения» [1] А.В. Чернопятов рассматривает ключевые аспекты интеграции искусственного интеллекта в системы видеонаблюдения, особенно акцентируя внимание на возможностях машинного обучения для анализа видеоданных. Основное внимание уделяется повышению эффективности и точности систем видеонаблюдения за счет автоматизации процессов распознавания и анализа объектов. Эти технологии позволяют значительно расширить функциональность систем видеонаблюдения, делая их не просто инструментами записи, но и мощными средствами аналитики в реальном времени.
Реализация видеоаналитики
Реализация видеоаналитики в облачных сервисах видеонаблюдения включает в себя несколько ключевых компонентов и технологий, которые позволяют не только обрабатывать и анализировать видеопотоки в реальном времени, но и извлекать из них ценную
со см о см
<
т О ■з:
ш ^
и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О т
с; с;
2 ш
и
си <
ш Iл ш сс
—I
<
и
О _|
О и о 1/1
о
<
и
о и
информацию для различных целей. На примере компании BriefCam и программы для видеонаблюдения Xeoma можно увидеть, как видеоаналитика применяется в различных сферах и какие функции она предоставляет.
BriefCam предоставляет комплексную платформу видеоаналитики, которая позволяет пользователям реализовывать цели путем поиска, действий и количественной оценки видеоданных. Платформа обеспечивает высокую точность детекции и классификации объектов, лиц и номерных знаков, поддерживает реализацию как мгновенных, так и заданных по времени аналитических запросов для полного покрытия камерами и внедряет стандарты искусственного интеллекта для повышения производительности, точности и скорости обработки данных в реальном времени.
Xeoma предлагает разнообразные функции для видеонаблюдения и видеоаналитики, включая модуль «Маркировка», который может работать с GPS-данными для отображения информации о местоположении автомобилей в кадре, и модуль «Распознавание лиц», позволяющий в реальном времени детектировать лица и сравнивать их с базой данных для идентификации потенциально опасных лиц или нарушителей. Кроме того, существует модуль «Распознавание текста», использующий нейро-сетевые технологии для опознавания текстовой информации в кадре, что может быть полезно для определения местоположения объектов по указателям улиц и номерам домов.
Эти технологии и функции позволяют реа-лизовывать комплексные решения для видеонаблюдения и видеоаналитики, обеспечивая безопасность и эффективность операций в различных сферах, от каршеринга и аренды транспорта до безопасности городов и общественных мероприятий. Они способствуют не только повышению безопасности, но и оптимизации операций, улучшению обслуживания клиентов и снижению операционных расходов за счет автоматизации процессов анализа видеоданных.
Пользовательский интерфейс и управление
На основе информации из обзоров облачных сервисов видеонаблюдения, таких как
Ivideon, NOVICloud, YOULOOK, CamDrive, IPEYE, SpaceCam и Ezviz, можно выделить следующие важные элементы интерфейса и управления:
1. Доступность и удобство интерфейса: Пользовательский интерфейс должен быть интуитивно понятным и доступным с различных устройств, включая ПК, планшеты и смартфоны. Это позволяет пользователям легко настраивать систему видеонаблюдения, просматривать видеопотоки в реальном времени и архивы с любого места, где есть доступ в интернет.
2. Гибкость настройки прав доступа: Важной функцией является возможность регулировать права доступа к видеоматериалам, что обеспечивает как общественный, так и ограниченный доступ к трансляциям. Это позволяет создавать многоуровневую систему безопасности и контроля доступа к видеоданным.
3. Интеграция с оборудованием: Поддержка широкого спектра моделей камер и видеорегистраторов, включая оборудование от различных производителей, является ключевым аспектом для обеспечения гибкости и масштабируемости системы. Применение стандартов, таких как ONVIF, и поддержка протоколов, например RTSP и К264, позволяет обеспечить совместимость и упрощает процесс интеграции нового оборудования.
4. Обеспечение безопасности передачи данных: Использование зашифрованных каналов для передачи данных между камерами и облачным хранилищем обеспечивает высокий уровень безопасности и защиты от несанкционированного доступа к видеоматериалам.
5. Уведомления о событиях: Возможность настройки системы на отправку уведомлений о различных событиях, таких как обнаружение движения или нарушение доступа к камерам, позволяет оперативно реагировать на возможные инциденты и улучшает общую безопасность объекта.
Реализация вышеупомянутых функций в интерфейсе пользователя и системе управления цифровой платформы для облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики позволяет создать мощную и гибкую систему,
го см о гм
X <
т О
ш
с; и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О
с; с;
т
и
0£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
О _|
О и О 1/1
О <
и
О и
способную удовлетворить потребности как небольших предприятий, так и крупных организаций, обеспечивая высокий уровень безопасности и удобство использования.
Безопасность и защита данных
Безопасность и защита данных в облачных сервисах видеонаблюдения охватывает множество аспектов, включая шифрование данных для защиты информации в покое и во время передачи, управление доступом и идентификацию пользователей для предотвращения несанкционированного доступа, а также регулярные обновления и пат-чи безопасности для защиты от известных уязвимостей. Важно также соблюдение нормативных требований и стандартов защиты данных, таких как GDPR в Европе или ССРА в Калифорнии, для обеспечения соответствия и защиты конфиденциальности пользователей. Комплексный подход к безопасности включает в себя как технические решения, так и организационные меры, например, обучение сотрудников основам кибергигиены и разработку плана реагирования на инциденты.
Для усиления безопасности и защиты данных в облачных сервисах видеонаблюдения важно внедрить системы обнаружения и предотвращения вторжений, которые могут отслеживать потенциальные угрозы и автоматически принимать меры для их нейтрализации. Применение облачных фаерво-лов и сетевых протоколов безопасности, таких как ЗЗЬ/ТЬЭ для шифрования трафика, также критически важно для защиты данных при передаче. Кроме того, регулярные аудиты безопасности и оценки уязвимостей помогают идентифицировать и устранять потенциальные слабые места в системе безопасности, прежде чем они могут быть использованы злоумышленниками. В комплексе эти меры обеспечивают многоуровневую защиту данных, хранящихся и передаваемых в облачных сервисах видеонаблюдения, повышая уровень безопасности и надежности системы в целом.
Статья «Проблемы, связанные с искусственным интеллектом в системах видеонаб-
людения с функцией распознавания лиц» [2] обсуждает ключевую проблематику неправильного распознавания лиц, которая может привести к нарушению личной жизни граждан. Авторы подчеркивают, что несмотря на значительные преимущества использования ИИ для улучшения общественной безопасности и расследования преступлений, существует риск неправомерного вторжения в частную жизнь из-за ошибок в распознавании лиц. Это поднимает важные вопросы о балансе между безопасностью и личной свободой.
Тестирование и внедрение
Тестирование и внедрение цифровой платформы для облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики - это сложные и многоступенчатые процессы, требующие тщательного планирования и внимания к деталям для обеспечения высокого качества конечного продукта. На этапе функционального тестирования, например, команда разработчиков проводит серию испытаний, чтобы убедиться, что пользователи могут без проблем добавлять, просматривать и управлять видеозаписями через облачную платформу. Это включает в себя проверку механизмов автоматической индексации видео по времени и дате, а также эффективность поиска по видеоархиву.
В ходе тестирования производительности разработчики могут использовать инструменты, такие как JMeter или Ьоас^иппег, для имитации одновременного доступа к платформе большого числа пользователей, чтобы оценить, как система справляется с высокими нагрузками. Это помогает выявить узкие места в производительности и определить оптимальное количество серверных ресурсов для обеспечения стабильной работы сервиса.
Тестирование безопасности может включать в себя проведение пентестов (пе-нетрационных тестов), чтобы идентифицировать возможные векторы атак на систему, такие как ЭОЬ-инъекции, кросс-сайтовые скриптинги (ХЭЭ) или несанкционированный доступ к видеоданным. Использование инструментов автоматизации безопасности и ре-
со см о см
<
m О ■з:
ш ^
U
и
и
О с; О S
=г о и
и
О m
с; с;
2 ш
и
си <
ш
L0 Ш
СС
—I
<
U
о
—I
о и о
L0
О
Z
<
и
о и
гулярное обновление программного обеспечения помогают минимизировать риски уяз-вимостей.
При внедрении первым шагом обычно является пилотный запуск на ограниченном числе объектов или в тестовой группе пользователей. Это позволяет получить ценные отзывы о работе платформы в реальных условиях и внести необходимые коррективы. Например, если пользователи сообщают о затруднениях при работе с интерфейсом аналитики, разработчики могут упростить навигацию или добавить подсказки для улучшения пользовательского опыта.
Для масштабирования системы после успешного пилотного тестирования разработчики могут применять облачные решения, такие как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud Platform (GCP), которые позволяют легко увеличивать вычислительные и хранилищные ресурсы в зависимости от потребностей. Обучение пользователей может включать в себя создание онлайн-курсов и видеоуроков, демонстрирующих ключевые возможности платформы и лучшие практики их использования.
Наконец, для обеспечения долгосрочной поддержки и развития платформы, команда разработчиков должна регулярно выпускать обновления, улучшающие функциональность и безопасность системы, а также оперативно реагировать на запросы поддержки от пользователей. Это требует налаживания эффективного процесса сбора обратной связи и ее анализа для постоянного улучшения продукта.
Анализ рисков
1. Технические риски.
- Проблемы с производительностью: Недостаточная пропускная способность и задержки могут ухудшить пользовательский опыт.
Мера по снижению: Регулярное тестирование производительности и масштабирование инфраструктуры с использованием облачных решений.
- Уязвимости безопасности: Возможные атаки на систему, такие как несанкционированный доступ к видеоданным или взлом системы.
Мера по снижению: Проведение пенте-стов, регулярное обновление ПО и использование современных методов шифрования и аутентификации.
- Несовместимость системы: Проблемы с интеграцией с существующими системами клиента или оборудованием.
Мера по снижению: Тестирование на различном оборудовании и разработка адаптеров или API для интеграции.
2. Операционные риски.
- Задержки в разработке: Проект может столкнуться с задержками из-за недооценки сложности задач или ресурсов.
Мера по снижению: Разработка детального плана проекта с буферами времени и ресурсов, а также применение гибких методологий управления проектами.
- Недостаток квалифицированных специалистов: Нехватка специалистов с нужными навыками может замедлить разработку и внедрение.
Мера по снижению: Планирование ресурсов заранее и вовлечение внешних экспертов или аутсорсинговых компаний при необходимости.
3. Финансовые риски.
- Перерасход бюджета: Возможен из-за непредвиденных задач или увеличения стоимости ресурсов.
Мера по снижению: Тщательное планирование бюджета с учетом потенциальных рисков и резервирование средств на непредвиденные расходы.
4 Правовые и регуляторные риски.
- Несоответствие законодательству о защите данных: Нарушение требований GDPR или других законов о защите персональных данных может привести к штрафам и потере доверия пользователей.
Минимизация: Консультации с юридическими экспертами для обеспечения соответствия всей системы требованиям по защите данных.
- Изменение регуляторных требований: Введение новых законов и стандартов может потребовать доработки системы.
Минимизация: Мониторинг законодательства и гибкая архитектура системы, позволяющая быстро адаптироваться к новым требованиям.
го см о гм
X <
т О
ш
с; и и
и
О с;
О ^
=г о и
и
О
с; с;
т
и
0£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
и
О _|
О и О 1/1
О <
и
О и
Примеры использования
Примеры использования цифровой платформы для облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики разнообразны и охватывают множество областей применения: Такие сервисы могут быть использованы для мониторинга общественных мест, охраны объектов инфраструктуры, управления транспортом, розничной торговли, обеспечения безопасности в медицинских учреждениях и умных городах. Государственные органы, коммерческие предприятия, городские власти, медицинские учреждения и муниципалитеты могут использовать эти сервисы для различных целей, таких как обеспечение безопасности, контроль общественного порядка, защита объектов, мониторинг дорожного движения, анализ поведения клиентов, обеспечение безопасности пациентов и повышение качества жизни горожан. Кроме того, такие сервисы могут применяться для обеспечения безопасности на объектах критической инфраструктуры, мониторинга окружающей среды и природных ресурсов, улучшения условий труда на производственных объектах, обеспечения безопасности в образовательных учреждениях, а также в туристической индустрии для обеспечения безопасности туристов. Также данные сервисы могут быть использованы правоохранительными органами для расследования преступлений и обеспечения общественной безопасности.
Статья «Российские разработки в области искусственного интеллекта для правоохранительной деятельности» [6] акцентирует внимание на успешном применении систем распознавания лиц, таких как РаоеТ и РтСРасе, разработанных МесИЬаЬ. Использование этих систем во время чемпионата мира по футболу в 2018 году позволило задержать более 100 человек, подозреваемых в нарушениях правопорядка. Эти технологии демонстрируют важность интеграции передовых ИИ-решений для улучшения общественной безопасности и эффективности правоохранительной деятельности.
В статье Максима Малышева «Использование возможностей искусственного ин-
теллекта для выявления поврежденных грузов по внешнему виду упаковки при выполнении логистических операций» [7] обсуждается использование искусственного интеллекта для выявления повреждений грузов по внешнему виду упаковки при логистических операциях, подчеркивая значимость сверточ-ных нейронных сетей в решении проблем распознавания повреждений на упаковке в сложных условиях. Это особенно важно для повышения качества и эффективности логистических процессов, минимизации потерь и повышения надежности поставок.
Статья «Оптимизация безопасности на стройплощадках с использованием искусственного интеллекта для распознавания строительной техники»[8] предлагает комплексный подход к улучшению безопасности на строительных объектах за счет применения систем ИИ, способных идентифицировать и классифицировать строительную технику. Особое внимание уделено интеграции ИИ с другими аспектами безопасности, включая системы аварийного реагирования и обучение персонала, что способствует созданию более безопасной рабочей среды.
Заключение
Разработка и внедрение цифровой платформы для облачных сервисов видеонаблюдения и видеоаналитики представляют собой важный этап в эволюции современных технологий безопасности и мониторинга различных сфер деятельности человека. Эти сервисы не только обеспечивают эффективное видеонаблюдение, но и предоставляют возможности для глубокого анализа данных, что дает пользователям ценные данные для принятия более обоснованных решений.
Применение таких платформ охватывает широкий спектр сфер деятельности, включая государственные органы, коммерческие предприятия, образовательные учреждения, медицинские учреждения и муниципалитеты. Они помогают обеспечивать безопасность, повышать эффективность и оптимизировать процессы в различных областях, от общественных мест и инфраструктуры до розничной торговли, здравоохранения.
Однако необходимо также учитывать и уделять особое внимание защите данных и риски, связанные с использованием подоб- приватности пользователей. Развитие цифро-ных технологий, такие как угрозы безопасно- вых платформ для облачных сервисов видео-сти данных, проблемы с конфиденциальнос- наблюдения и видеоаналитики продолжит устью и соблюдением законодательства о за- коряться, открывая новые возможности для щите данных. Поэтому при разработке и вне- улучшения безопасности, эффективности и дрении таких платформ необходимо придер- качества жизни в различных областях жизне-живаться высоких стандартов безопасности деятельности.
о
■з: _
Ш -
х ЛИТЕРАТУРА
1. ЧернопятовА.В. Применение методов искусственного интеллекта в системах видеонаблюдения / А.В. Чер-^ нопятов // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2010. № 4(4). С. 54-58.
ЕйЫ NDXQWH.
2. Тимофеев С.В. Проблемы, связанные с искусственным интеллектом в системах видеонаблюдения с функцией распознавания лиц / С.В. Тимофеев, Т.А. Кожина // Научный дайджест Восточно-Сибирского института МВД России. 2022. № 3(17). С. 106-111. EDN ДКУУМО.
3. Власов С.Ю. Машинное зрение в условиях плохой видимости / С.Ю. Власов, М.Х. Кипов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 5(115). С. 25-31. DOI 10.35330/1991 -6639-2023-5-
| 115-25-31. EDN ПВПС.
^ 4. Кабытай Е.М., ШайхН.С. Искусственный интеллект в видеонаблюдении. Молодежная наука в XXI веке:
традиции, инновации, векторы развития. 2022. С. 199-203. § 5. Гордеев А.Ю. Перспективы развития и использования искусственного интеллекта и нейросетей для
противодействия преступности в России (на основе зарубежного опыта) // Научный портал МВД России. 2021. № 1(53). С. 123-135.
6. Кургузов А.В. Российские разработки в области искусственного интеллекта для правоохранительной деятельности // Научный аспект. 2023. № 11. С. 3676-3681.
т
с;
7. Малышев М.И. Использование возможностей искусственного интеллекта для выявления повреждённых грузов по внешнему виду упаковки при выполнении логистических операций / М.И. Малышев // Мир транспорта. 2022. Т. 20. № 4(101). С. 61-72. DOI 10.30932/1992-3252-2022-20-4-5. EDN YUYQBL
8. Гаряев А.Н. Оптимизация безопасности на стройплощадках с использованием искусственного интел-¡5 лекта для распознавания строительной техники / А.Н. Гаряев, В.В. Гаряева // Строительство и архитектура. 2023. Т. 11. № 4. С. 36. DOI 10.29039/2308-0191 -2023-11 -4-36-36. EDN ВВиЯНД.
У РЕРЕЯЕМСЕБ
1. С1пегпор1аОуД. V. Рптепепю metodov ¡вкизв^епподо ¡^еНе^а V sistemah videonabljudenija / Д.У. Chernopjatov. УеэШк Регтвкодо ипЫегвШа. Ма1етаИка. Mehanika. ¡пОгтаИка, 2010, по. 4(4), рр. 54-58. EDN NDXQWH.
и
о 2. Timofeev БМ РгоЫету, в^аиаппуе в ¡вкивв^еппут ¡^еИеМот V в^ета1 v¡deonabljuden¡ja в ^пкае]
1/1
о raspoznavan¡ja Не / Б^. T¡mofeev, Т.Д. Кои^па. Nauchnyj dajdzhest Vostochno-Бibiгskogo ¡пвИМа ММй
| Яоввн, 2022, по. 3(17), рр. 106-111. EDN ДКМММО.
3. VlasovБ.ии. МавЬнппое игете V ивЫуа1 р1о1о] v¡d¡most¡ / Б.ии. Vlasov, М.Н. K¡pov. ^ев^'а КаЬа^по-Вакагвкодо паи^подо сепГа ЯД^ 2023, по. 5(115), рр. 25-31. DOI 10.35330/1991 -6639-2023-5-115-25-31. EDN НВПС. § 4. Kabytaj Е.М., Б1а]1 N.Б. Iskusstvennyj ¡^еИе^ v v¡deonabjuden¡¡. Molodezhnaja паика v XXI veke: trad¡c¡¡,
¡nnovac¡¡, vektory razv¡t¡ja. 2022. Рр. 199-203. о 5. Goгdeev Д.ии. Регвре^^ razv¡tja ¡ ¡spol'zovan¡ja ¡skusstvennogo ¡ntellekta ¡ nejrosetej dlja prot¡vodejstv¡ja
prestupnost¡ v Яоввм (па osnove иагиЬеи1подо opyta). №ис1пу1 ро^ MVD ЯоввИ, 2021, по. 1 (53), рр. 123-135.
6. Kuгguzov ДУ. Rossjsk¡e razrabotk¡ v оЫав^ ¡skusstvennogo ¡ntellekta dja pravoohran¡tel'noj dejatel'nost¡. Шцс^пу]' авреМ, 2023, по. 11, рр. 3676-3681.
7. MalyshevМ.I. Ispol'zovan¡e vozmozhnostej ¡skusstvennogo ¡ntellekta dja vyjavlen¡ja povrezhdjonnyh gruzov ро vneshnemu v¡du upakovk¡ pr¡ vypolnen¡¡ log¡st¡chesk¡h орега^ / М.к Malyshev. Miг tгanspoгta, 2022, vol. 20, по. 4(101), рр. 61-72. DOI 10.30932/1992-3252-2022-20-4-5. EDN YUYQBL.
го см о гм
X <
m О
ш
с; и и
8. GarjaevA.N. Optimizacija bezopasnosti na strojploshhadkah s ispol'zovaniem iskusstvennogo intellekta dlja raspoznavanija stroitel'noj tehniki / A.N. Garjaev, V.V. Garjaeva. Stroitel'stvo iarhitektura, 2023, vol. 11, no. 4, рp. 36. DOI 10.29039/2308-0191 -2023-11 -4-36-36. EDN BBURHA.
Статья поступила в редакцию 09.12.23; Принята к публикации 30.12.23. Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
The article was submitted 09.12.23; accepted for publication 30.12.23. The authors read and approved the final version of the manuscript.
и
О с; О s =г о и
и
О
с; с; Q.
LQ
U
0£ <
ш
1/1 ш СИ
—I <
U (J
О _|
О и О to
О
Z <
и
о и
