2024/09/09 12:05:55

Видеоаналитика (мировой рынок)

Статья рассказывает о развитии мирового рынка технологий видеоаналитики.

Материал входит в обзор TAdviser «Видеоаналитика».

Содержание

2023: Объем глобального рынка интеллектуальной видеоаналитики за год вырос на 20% до $4,95 млрд
2019-2020: Обзор ситуации на мировом рынке и прогнозов
Смотрите также
Робототехника
Примечания

2023: Объем глобального рынка интеллектуальной видеоаналитики за год вырос на 20% до $4,95 млрд

В 2023 году мировые затраты на решения для видеоаналитики на основе искусственного интеллекта достигли $4,95 млрд. Это примерно на 20% больше по сравнению с 2022-м, когда расходы составляли $4,11 млрд. Ключевыми факторами роста являются технологические достижения, повышающиеся требования к обеспечению общественной безопасности, мониторинг в реальном времени и внедрение периферийных вычислений. Рыночные тенденции рассматриваются в обзоре Market Research Future, опубликованном в начале сентября 2024 года.

Увеличению спроса на средства ИИ-видеоаналитики во многом способствует развитие машинного обучения и нейросетей. Эти технологии обеспечивают улучшение точности и эффективности обработки видеоматериалов, а также позволяют решать сложные задачи, такие как распознавание объектов и лиц, поведенческий анализ и пр. В результате, становится возможной разработка более надежных и функциональных систем, способных обнаруживать и классифицировать события на основе видеоданных.

Усугубляющиеся проблемы безопасности в общественных местах и на частных территориях дополнительно стимулируют потребность в инструментах ИИ-видеоаналитики. Организации по всему миру инвестируют средства в передовые системы для улучшения возможностей наблюдения, ситуационной осведомленности и своевременного реагирования на инциденты. Платформы интеллектуальной видеоаналитики используют сложные алгоритмы для анализа видеоряда в реальном времени, выполняют обнаружение и классификацию подозрительных действий, объектов и лиц. Полностью автоматизируя процесс мониторинга, такой анализ помогает предприятиям повысить уровень безопасности и минимизировать время реагирования на происшествия. Кроме того, новые возможности для развертывания ИИ-видеоаналитики создают умные города и интеллектуальные транспортные платформы: становятся возможными повышение общественной безопасности, мониторинг схем дорожного движения, обнаружение аварий и предоставление водителям информации в режиме реального времени.

По модели развертывания отрасль ИИ-видеоаналитики сегментирована на облачную и локальную. В 2023 году затраты по данным направлениям составили соответственно $2,68 млрд и $2,27 млрд. Облачная модель позволяет компаниям получать доступ к услугам без необходимости инвестиций в дорогостоящую аппаратную и программную инфраструктуру. С другой стороны, локальная модель предоставляет больший контроль над данными и безопасностью. Ключевыми областями применения интеллектуальной видеоаналитики авторы исследования называют розничную торговлю, здравоохранение, производство, транспорт и государственное управление. По цели внедрения безопасность и наблюдение являются лидирующим сегментом с долей около 35% в 2023 году.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft

В число значимых игроков рынка входят Genetec, Avigilon, Hanwha Techwin, Uniview, Pelco, Panasonic, IndigoVision, Dahua, Honeywell, Bosch Security, Cisco, Verint Systems, Hikvision, Axis Communications и Dallmeier. В географическом плане лидирует Северная Америка, за которой следует Европа. Вместе с тем Азиатско-Тихоокеанский регион демонстрирует самые высокие темпы роста, что обусловлено внедрением видеоаналитики в розничной торговле, транспортной сфере и производстве.

По итогам 2024 года выручка на мировом рынке ИИ-видеоаналитики оценивается в $5,97 млрд. Специалисты Market Research Future считают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (показатель CAGR) составит 20,5%. В результате, к 2032 году затраты в глобальном масштабе достигнут $26,54 млрд.^[1]

2019-2020: Обзор ситуации на мировом рынке и прогнозов

Мировой рынок видеоаналитики показывает быстрый рост благодаря постоянно снижающимся ценам на видеокамеры с высоким разрешением. Даже малый и средний бизнес сейчас вполне способен приобрести автономную систему видеонаблюдения с хотя бы элементарными функциями видеоаналитики. IP-камеры обладают высоким разрешением и возможностями удалённого доступа, как через Интернет, так и через распределённую корпоративную сеть, что является необходимым условием работы систем видеоаналитики.

Предпосылки роста рынка систем и услуг видеоаналитики

Стоимость IP-оборудования (камер, коммутаторов, серверов СХД и пр.) постоянно снижается, что приводит к его широкому распространению, а вместе с этим и к распространению программ и приложений видеоаналитики. Если ещё десять лет назад IP-технология для видеонаблюдения рассматривалась как дорогая, то в настоящее время общая стоимость владения TCO (Total Cost of Ownership) IP-системами видеонаблюдения снизалась до величин, которые способствуют быстрому распространению программного обеспечения и услуг видеоаналитики.

Соотношение «цена-характеристики» для IP-камер показывает соответствие известному закону Мура (Moore's law)^[2]. Цена на камеры высокого разрешения снизились с 3000-5000 долл. в 2010 году до 600-800 долл. в 2015 г. и в 2020 году ожидается что цены на них упадут до 80-120 долл. Такое резкое изменение цен делает очень затруднительным прогнозирование роста рынка, поскольку:

Снижающиеся цены вызывают бурный и непредсказуемый рост всего рынка видеонаблюдения, в т.ч. и систем видеоаналитики;
Прогноз величины рынка становится затруднительным, поскольку видеокамеры занимают существенную долю рынка, и прогнозы, как правило, плохо учитывают изменения цен.

Препятствия для роста рынка

Основным ограничением роста рынка видеоаналитики являются соображения приватности. Это заставляет вендоров продавать программное обеспечение для видеоаналитики в комплекте с другими функциями, чтобы соответствовать регуляторным ограничениям. Например, европейское регулирование по защите персональных данных GDPR (General Data Protection Regulation), вступившее в силу в мае 2018 года, содержит политики ограничения видеонаблюдения в публичных местах и в значительной мере ограничивает деятельность многих вендоров.

Приложение Privacy Protector^[3] от компании KiwiSecurity является примером кастомизации систем видеонаблюдения, для соответствия их нормам GDPR.

Рис. 4 - 1. Пример работы приложения Privacy Protector (источник: privacy-protector.eu).

Подобные приложения вендоры систем видеоаналитики вынуждены вставлять в свои платформы для соответствия нормам GDPR. Более того, в большинстве платформ видеоаналитики запрещено отслеживать действия людей или как-то ассоциировать какие-либо действия с конкретными лицами. Собираемые видеоданные должны быть анонимизированы. В связи с этим возникают проблемы использования алгоритмов идентификации в приложениях видеоаналитики. Эти меры по охране приватности поддерживают правительства многих стран мира, что вызывает необходимость информирования людей об использовании и контроле их персональных данных.

Возможности роста

Приложения для распознавания лиц неизменно пользуются высоким спросом, в т.ч. в персональных устройствах, для целей обеспечения безопасности устройств. Функция распознавания лиц позволяет провести биометрическую идентификацию личности путём сравнения черт лица из видеопотока с лицами, хранящимися в базе данных^[4].

Рис. 4 - 2. Биометрическое распознавание лица (источник: Starlinkindia).

При росте спроса как на приложения для безопасности, так и на другие применения распознавания лиц, эти приложения остаются одним из основных факторов роста рынка видеоаналитики. Различные вертикальные рынки, такие как розничная торговля, масс-медиа и развлечения, используют системы видеонаблюдения с функциями распознавания лиц.

Проблемы роста

Интеллектуальные системы видеоаналитики предназначаются для минимизации человеческого участия в видеонаблюдении, и для достижения других преимуществ, однако, при их использовании возникает и ряд проблем.

Недостаточно развития инфраструктура во многих развивающихся странах (уличное освещение, указатели, светофоры и пр.) ограничивают эффективность использования систем видеоаналитики. Ложные срабатывания аналитических систем выливаются в высокие затраты правоприменительных органов на выяснение того, произошёл ли в реальности тот или иной инцидент, а также в сомнения относительно надёжности работы систем видеоаналитики.

В густонаселённых странах, таких как Китай или Индия, общественная инфраструктура перегружена, и требования к видеонаблюдению усиливаются по мере роста населения. Однако, системы видеоаналитики в таких условиях наиболее подвержены отказам, даже если ранее в подобных ситуациях в других странах они работали успешно.

Прогнозы роста рынка

Различные аналитические компании указывают различные цифры роста рынка видеоаналитики. Это объясняется тем, что рынок пока является неустоявшимся, далёк от насыщения, и весьма разнообразен. Разные исследователи относят к видеоаналитики разные спектры приложений и услуг, что оказывает влияние на исходные определения терминов и отраслей вертикальных рынков.

По прогнозу компании Inkwood Research^[5] рынок видеоаналитики вырастет с 3647 млн долл. в 2018 г. до 20450 млн долл. к 2027 году, со среднегодовым темпом роста CAGR в 20,61%. Больше всего рынок вырастет в Северной Америке: почти на 80%. Европа покажет рост около 50%, чуть меньший рост – страны Юго-Восточной Азии. Рост рынка систем видеоаналитики в странах остального мира (RoW) не превысит 20% (см. рисунок ниже).

Наибольший рост рынка систем видеоаналитики за 2017-2018 годы будет наблюдаться в розничной торговле (retail) – более 50%, на транспорте – около 40%, на производстве – более 20%, и в здравоохранении – около 30%.

Основные вендоры рынка систем видеоаналитики, по мнению Inkwood Research: Cisco, Honeywell, IBM и Axis.

Рис. 4 - 3. Прогноз роста рынка систем видеоаналитики (источник: Inkwood Research, 2018).

По данным исследовательской фирмы Allied Market Research размер рынка систем и услуг видеоаналитики в мире в 2023 году составит более 13,38 млрд долл. при среднегодовом темпе роста CAGR в 25,7%^[6].

Компания McKinsey^[7] прогнозирует рост приложений видеоаналитики со среднегодовым темпом роста CAGR более 50% в следующие пять лет, в основном благодаря приложениям Интернета Вещей IoT. Такие области, как беспилотные автомобили, автоматизированные фабрики и умные города, а также удалённое здравоохранение будут активно использовать различные приложения видеоаналитики.

Компания Fortune Business Insights прогнозирует рост рынка видеоаналитики с 2488,5 млн долл. в 2018 г. (из них 835,9 млн долл. – в Северной Америке) до 11965,6 млн долл. в 2026 году, со среднегодовым темпом роста за это период в 22,67%.

Рис. 4 - 4. Рост рынка видеоаналитики с 2018 по 2026 гг. (источник Fortune Business Insights).

По данным компании Statista, объём доходов от оборудования, ПО и услуг видеоаналитики к 2022 году достигнет 3 млрд долл. с темпом роста CAGR в 19,6%^[8]. Доли рынка по отраслям показаны на рисунке ниже.

Рис. 4 - 5. Прогноз роста секторов рынка услуг видеоаналитики (источник: Statista)

Обзор основных вендоров

Различные аналитические компании указывают различные списки Top5, Top10, Top 20 и т.д. вендоров видеоаналитики, в зависимости от их предпочтений, а также областей назначения продуктов вендоров: безопасность, распознавание лиц, маркетинг в розничной торговле и пр.

Список из более чем 100 компаний, производящих продукты видеоаналитики, такие как обнаружение и подсчёт людей, распознавание лиц, транспортных средств и пр. в различных сценариях, приведён ниже. В тексте содержатся гиперссылки на вебсайты.

3VR, США (Приобретена компанией Identiv)
A.I. Tech, Италия
Accenture, США
ACIC, Бельгия
ACTi, Тайвань
Actuate, США (бывшая Aegis AI) стартап по распознаванию типов оружия на видео
Alarm.com, США
Arcules, США
Agent VI, Израиль
Aimetis, Канада (приобретена компанией Senstar)
Aitek, Италия
AllGoVision, Индия
Anyvision, Израиль
Avidbeam, США
Avigilon, США (приобретена Motorola)
Axis, Швеция
Axxon, Россия
Boulder AI, США
Bosch, Германия
BrainChip, США
Briefcam, Израиль (Приобретена компанией Canon)
Calipsa, Великобритания
Camio, США
Checkvideo, США
Citilog, Франция (приобретена компанией Axis в 2016 г.)
Cognimatics, Швеция (приобретена компанией Axis в 2016)
CyberExtruder, США
Davantis, Испания
Dahua, Китай
Deep Data, Ю. Африка
Deep Glint, Китай
Deep North, США
Deep Science, США.
Deep Sentinel, США
Detec, Норвегия
Digital Barriers, Великобритания
Disney Research, США
Emza, Израиль
Macroscop Eocortex (Macroscop), Россия
EtherSec, Великобритания
Flame Analytics, Испания
FLIR, US (ранее DvTel/IOImage)
Foxstream, Франция
Geutebrück, Германия
GiantGray, США, сейчас "Omni AI"
Gorilla Technology, Тайвань
MangoDSP, Израиль
Hanwha, Ю. Корея
Hitachi Vantara, США
Hikvision, Китай
Honeywell, США
IBM, США
i2vsys, Индия
iCetana, Австралия
Intellivix, Ю.Корея
Image Intelligence, Австралия
Impower Technologies, Китай
IndigoVision, Великобритания
InPixal, Франция
Instek Digital, Тайвань
IntelliVision, США (приобретена компанией Nortek)
intuVision, США
iOmniscient, Австралия
IPS, Германия
Ipsotek, Великобритания
IronYun, Тайвань
ISS, США
Jemez Technology, США
Kiwi Security, Австрия
Kogniz, США
Kognat, Австралия
Lighthouse, США
Magenta, Италия
Megvii, Китай
Microsoft, США
Mindtree, Индия
Nanit, США
NEC, Япония
Nest, США.
Netavis, Германия
Netcamara, Аргентина
nFlux, США
Ngaro, Великобритания
NUUO, Тайвань
Objectvideo, США
OpenALPR, США
OWAL, США
Paravision, США
Parking Spotter, Румыния
Pegasus, Бразилия
Prism Skylabs, США
Qognify, Израиль
PureTech Systems, США
RealNetworks, США
RetailFlux, Турция
Rhombus, США
RIVA, Германия
Samsung SDS, Корея
Scylla, США
SenseTime, Гонконг
Sighthound, США
Sightlogix, США
Smartervision, Нидерланды
Sony, Япония
Sprinx Technologies, Италия
Standard Cognition, США
TechnoAware, Италия
TOP-KEY, Польша
Umbo CV, Тайвань
Uncanny Vision, Индия
Uniview, Китай
Vaion, Великобритания
VCA, Великобритания
Verint, США
Via:sys, Германия
Videonetics, Индия
Viisights, Израиль
Viion Systems Inc., Канада
Vintra, США, Испания
Viseum, Великобритания
Visual Tools, Испания
Vocord, Россия
Zensors, США.

В мире существует довольно много вендоров систем видеонаблюдения и видеоаналитики. Во многих источниках можно найти списки, в которых наряду с частью вышеприведённых, будут и другие компании. Отрасль видеоаналитики развивается очень бурно, и в этой области постоянно появляются новые стартапы.

Часто различные источники приводят разные списки «ТорХХ» вендоров систем видеоаналитики, в которых присутствуют различные компании. Это происходит потому, что, как правило, такие вендоры не занимаются исключительно видеоаналитикой, и имеют довольно широкий спектр решений. Кроме того, многие решения для видеоаналитики являются «сквозными», и могут использоваться, например, для анализа больших данных и для других целей.

Крупнейшими компаниями, предлагающими продукты видеоаналитики, по данным портала Quora, являются IBM, Bosch, Honeywell, Avigilon (в 2018 году приобретена компанией Motorola). К крупным компаниям также нужно отнести IntelliVision (Nortek), которая уже разместила в мире более 4 млн. камер видеонаблюдения^[9].

По данным агентства Business Wire^[10], крупнейшими вендорами систем и ПО видеоаналититки являются следующие компании:

Agent Video Intelligence разрабатывает программные решения для видеоаналитике на основе открытой архитектуры, а также решения для безопасности, защиты и приложений бизнес-аналитики. Продукты компании могут поставляться как в «коробочном» варианте, так и в облачном.
Bosch Security Systems проектирует, разрабатывает и поставляет широкий спектр устройств безопасности для различных применения, таких как видеонаблюдение, контроль доступа, связь, и узкоспециализированные устройства обнаружения вторжения и возгорания.
IBM предлагает различные виды оборудования, ПО, услуги консультирования и обслуживания инфраструктуры, включая видеонаблюдение и видеоаналитику, для различных отраслей, таких как автомобильная промышленность, здравоохранение, медиа и развл6ечения, добыча полезных ископаемых, розничная торговля.
IntelliVision разрабатывает различные решения для интеллектуальной видеоаналитики, «умных камер» и автоматизированного мониторинга.
Honeywell International разрабатывает решение и производит системные продукты для автоматизации производства и безопасности для различных отраслей и регионов мира.

Сегменты рынка

Рынок видеоаналитики может быть сегментирован на основе следующих типов:

компонентов;
приложений;
модели развёртывания;
вертикальных отраслей;
географического распределения.

ПО для видеоаналитики является органической часть систем интеллектуального видеонаблюдения. Объем рынка ПО для видеоаналитики может составлять от 3 до 10% общего объёма рынка видеонаблюдения, в зависимости от функционала и требований к аналитике.

По типу компонентов мировой рынок сегментируется на

сектор программного обеспечения
сектор услуг.

Ожидается, что сектор ПО будет составлять основную долю рынка на ближайшую перспективу до 2025 г^[11].

По типу приложений рынок видеоаналитики сегментируется на:

управление большими скоплениями людей (crowd detection & management);
распознавание лиц (facial recognition & detection);
обнаружение вторжения за периметр (perimeter intrusion detection);
обнаружение инцидентов (incident detection);
управление трафиком и парковками (traffic & parking management);
другие специальные приложения.

Приложения для распознавания инцидентов является основным типом приложений видеоаналитики, требуемым для различных применений видеонаблюдения и будет иметь наибольшую долю рынка на ближайшую перспективу.

По модели развёртывания рынок видеоаналитики сегментирован на

рынок облачных услуг видеоаналитики;
системы, развёртываемые на площадке пользователя (on-premise).

На период до 2025 года ожидается, что режим on-premise будет иметь наибольшую долю рынка. По вертикальным отраслям рынок сегментирован на

Вертикальные отрасли

Транспорт

Спрос на системы интеллектуального видеонаблюдения на транспорте постоянно растёт опережающими темпами по сравнению с другими рынками видеоаналитики. Они необходимы для повышения общественной безопасности, профилактики и предотвращения правонарушений со стороны антисоциальных элементов, снижению опасности терроризма, а также повышения ответственности и вовлеченности общества в расследование инцидентов.

Рис. 4 - 6. Приложения видеоаналитики для транспорта (источник: DTI).

Интеллектуальные системы видеонаблюдения дают различные преимущества для пассажиров, перевозчиков и транспортных агентств включая:

Обеспечение общественной ответственности, в т.ч., подтверждения и доказательства индивидуальных жалоб и требований с тем, чтобы усилить работу над действительными жалобами и отклонять ложные жалобы;
Пресечение нежелательного, антисоциального и криминального поведения отдельных индивидуумов, повышение общественного престижа общественного транспорта и улучшение защищённости пользователей;
Обеспечение безопасности водителей и пассажиров;
Защита собственности и снижение потерь от вандализма, граффити и порчи собственности транспортной инфраструктуры и пассажиров;
Снижение времени и повышение эффективности реагирования на инциденты;
Повышение качества обслуживания пассажиров на транспорте, что выливается в повышение доходности транспортной инфраструктуры.

Объем мирового рынка видеонаблюдения (включая камеры, сетевую и вычислительную инфраструктуру, системы хранения и ПО) на различных видах транспортной инфраструктуры показан на рисунке ниже.

Рис. 4 - 7. Объем мирового рынка видеонаблюдения на транспорте (источник: Market Research Future, ноябрь 2019 г.)

Управление городской инфраструктурой

По данным компании Cisco, объем рынка управления городской инфраструктуры (включая системы интеллектуального видеонаблюдения) могут иметь объем услуг и полученной ценности от владения, TVO^[12] (Total value of ownership), до 66 млрд долл.

Рис. 4 - 8. Оценка рынка цифровых систем Умного Города (источник: Cisco, 2019).

Рынок городских систем видеоаналитики может составлять 7-10% общего объёма мирового рынка систем видеоаналитики с ежегодным темпом роста в 25-30%.

Критические инфраструктуры

Интеллектуальные системы видеонаблюдения, в частности, с использованием искусственного интеллекта, очень важны для организаций, эксплуатирующим системы критической инфраструктуры: генерации и распределения электроэнергии, водоснабжения, газоснабжения.

Для них очень важны интегрированные системы с использованием передовых методов видеоаналитики и распознавания лиц, которые способны за короткое время (практически в режиме реального времени) автоматически распознавать потенциальные угрозы и важные события, а также оперативно рассылать извещения соответствующему персоналу, подразделениям и агентствам.

Особенно подвержены таким угрозам электрические подстанции, которым обычно требуются повышенные меры безопасности, вследствие их роли в процессе распределения энергии, а также природы используемого в них оборудования, бòльшая часть которого представляет опасность для жизни человека.

Производители видеосистем и систем аналитики разрабатывают решения для рынка критической инфраструктуры, как одного из наиболее важных. Например, китайская компания Dahua предлагает взрывозащищённые камеры (показатель защиты IP68), в которых при надёжной защите используется оптика высокого качества. Такие камеры применяются для наблюдения и аналитики в агрессивных и коррозионных средах^[13], например, на химических заводах и в нефтегазовом секторе.

На рисунке ниже показаны регионы мира, которые имеют наивысшие темпы роста рынка видеоаналитики для критической инфраструктуры экономики (зелёный цвет), умеренный рост (жёлтый цвет) и низкие темпы роста в данном секторе (красный цвет). По России данные источника отсутствуют.

Рис. 4 - 9. Темы роста рынка видеоаналитики для критической инфраструктуры экономики (источник Mordor Intelligence, 2018).

Рост рынка средств и решений защиты для объектов критической инфраструктуры^[14], частью которого являются системы интеллектуального видеонаблюдения и видеоаналитики, показан на рисунке ниже.

В 2017 году рынок средств защиты объектов критической инфраструктуры оценивался в 110 млрд долл. К 2022 году ожидается его рост до 153 млрд долл. с темпом среднегодового роста в 6,8%.

Рост рынка обусловлен ужесточением государственного регулирования рынка средств безопасности и ростом числа инцидентов и киберугроз, нацеленных на предприятия критической инфраструктуры. В области охраны критической инфраструктуры ожидается активное использование таких технологий, как Интернет Вещей (IoT), аналитика больших данных и видеоаналитика в облачных системах.

Наиболее активно этот сегмент рынка будет развеваться в странах Юго-Восточной Азии и Ближнего/Среднего востока.

Компания Mordor Intelligence даёт более скромные оценки рынка средств защиты объектов критической инфраструктуры, что объясняется другим подходом классификации услуг и функций.

Рис. 4 - 11. Рост рынка средств защиты объектов критической инфраструктуры за 2018-2024 гг (источник: Mordor Intelligence).

Объём мирового рынка мира ПО видеоаналитики для объектов критической инфраструктуры оценивается в 250-300 млн долл. к 2023 году с ежегодным темпом роста в 20-25%.

Корпоративный сектор

В цифровой экономике, основанной на анализе данных и извлечении полезных инсайтов из собранных данных, в т.ч. видеоданных (не только с камер видеонаблюдения, но также, например, с корпоративных видеоконференций, вебинаров, обучающих роликов и пр.), видеоаналитика является одним из основных средств для выработки стратегии развития предприятия. На предприятиях скапливаются огромные массивы видеоданных, и поэтому очень важно иметь соответствующие аналитические инструменты, чтобы извлекать из них нужную информацию^[15].

Руководители предприятий стремятся улучшить коммуникации между сотрудниками и рабочую обстановку, поэтому они часто задаются вопросом: как видео может улучшить бизнес-показатели компании. Например, их могут интересовать такие вопросы:

Улучшилось ли качество видеоконференций по сравнению с прошлым отчётным периодом?
Улучшилась ли эффективность работы персонала при использовании персональных устройств для просмотра видео?
Какие части предприятия больше всего попадают в поле зрения видеокамер?

Для того, чтобы получить на ответы на эти вопросы, требуются хорошие средства видеоаналитики, не ограничивающиеся электронными таблицами и средствами подсчёта людей и времени. Требуются эффективные средства визуализации информации, чтобы сделать её наглядной, получить «инсайт», и доступной всем заинтересованным сторонам бизнес-процесса.

Видеоаналитика используется во многих цифровых технологиях Индустрии 4.0^[16], таких как:

Предиктивное обслуживание оборудования и продуктов;
Системы управления производством;
Комплексное планирование поставок;
Интернет вещей IoT, частью которых являются видеокамеры;
Цифровые двойники продуктов и производственных линий;
Роботы помощники, умные роботы, роботизированные процессы;
Искусственный интеллект;
Виртуальная и дополненная реальность AR/VR.

Рис. 4 - 12. Применение видеоаналитики в новых технологиях Индустрии 4.0 (источник: PricewaterhouseCoopers, 2018).

Розничная торговля

Применив функцию видеоаналитики «тепловая карта» (heat map) в системе видеонаблюдения торгового предприятия, можно получить много полезной информации, например о количестве покупателей, задерживающихся около определённых товаров на полках. Эта информация может быть использована в целях более эффективного маркетинга товаров, пользующихся спросом, а также продвижения товаров, которые ускользают от внимания покупателей. Кроме того, это помогает более эффективному планированию торговых площадей, например, может быть принято решение об организации более близких проходов к малопосещаемым местам торгового зала с тем, чтобы товары, расположенные там лучше продавались.

Рис. 4 - 13. Тепловая карта магазина (источник: ACTi).

На рисунке ниже показан пример пользовательского интерфейса системы видеоаналитики компании NEC для розничной торговли^[17].

Рис. 4 - 14. Пример пользовательского интерфейса системы видеоаналитики для розничной торговли (источник: NEC, 2018 г.).

По данным компании Tractica, розничная торговля (Retail) является крупнейшим сектором услуг и систем видеоаналитики, объёмом примерно 800 млн долл. в 2019 г. и ростом до 1,1 млрд долл. в 2022 г. со среднегодовым темпом роста около 20%.

Рис. 4 - 15. Рост рынка видеоаналитики для розничной торговли (источник: Tractica).

Динамика рынка

Различные аналитические компании в своих исследованиях показывают различную динамику роста рынка видеоаналитики. Например, компания Mordor Intelligence показывает среднегодовой рост рынка в 28,89%^[18], в то время как другие компании скромнее в своих оценках.

Рис. 4 - 16. Оптимистичный прогноз темпа роста рынка видеоаналитики (источник: Mordor Intelligence).

Компания Technavio прогнозирует ещё больший темп роста рынка видеоаналитики с 2016 по 2021 годы – до 31%^[19].

Рис. 4 - 17. Прогноз динамики рынка от Technavio.

По мнению Technavio, рынок сильно фрагментирован, и на нём будет работать много игроков. Около 38% роста рынка будет, по мнению Technavio, приходиться на американский континент. Хотя другие аналитики считают, что основной рост будет происходить в Азиатско-Тихоокеанском регионе, и главным образом в Китае.

Так, например, компания Markets and Markets (см. рисунок ниже) считает, что рынок видеонаблюдения (частью в 4-10% которого является рынок видеоаналитики) будет лидировать в Азиатско-Тихоокеанском регионе APAC (Asia-PACific)^[20].

Рис. 4 - 18. Объем рынка видеонаблюдения в 2023 г. (источник: Markets and Markets, TAdviser, 2019).

Основным сектором роста рынка, по мнению Technavio, будут системы умного города, хотя многие другие аналитики считают, что это будет розничная торговля.

По мнению аналитиков TAdviser, причиной таких неравнозначных оценок могут являться следующие факторы:

Технологическая основа систем видеоаналитики претерпевает большие и быстрые изменения:
- Использование систем анализа больших данных;
- Рост разрешения и других технологических параметров видеокамер;
- Использование нейросетей (искусственного интеллекта) для анализа видеоизображений;
- Рост полосы пропускания сетей связи;
- Развитие новых архитектур сетей, в частности граничных вычислений (Edge Computing) и размещения аналитических систем на границе сети и непосредственно в устройствах пользователя;
- Рост возможностей систем хранения видеоданных, в частности рост использования твердотельных систем хранения SSD и снижение цен на них.
Неопределённость таксономии^[21] систем и рынков видеоаналитики:
- Сложность классификации областей применения;
- Неопределённость секторов рынка: одни компании могут относить к видеоаналитике, например, системы BI (Business Intelligence), другие выделяют их в отдельный сектор рынка, и пр. Также, например, существуют разночтения в отношении систем Умного Города, которые как считают некоторые аналитики, будет главным сектором роста рынка. Другие считают, что основным сектором роста будет розничная торговля (Retail), которую можно как причислить к системам «Умного города», так и считать отдельным сектором.
- Одни компании могут считать, что к рынку видеоаналитики относятся только программные платформы, другие учитывают также рынок оборудования, в т.ч. серверы и видеокамеры с функциями видеоаналитики;
- Отсутствие единого мнения о том, можно ли относить к системам видеоаналитики облачные сервисы «Видеонаблюдение как услуга» VSaaS (Video Surveillance as a Service), которые также могут предоставлять аналитические функции.

Однако, различные индикаторы рынка показывают положительную динамику роста использования систем и услуг видеоаналитики и горизонтальный рост рынка, т.е. вовлечение тех, кто ранее либо скептически относился к возможностям видеоаналитики, либо были просто не в курсе этих возможностей.

Например, опрос подписчиков издания SDM Magazine^[22] показывает, что в 2019 году интерес к инвестициям в видеоаналитику на предприятиях заметно растёт, по сравнению с предыдущими годами.

Рис. 4 - 19. Ожидания роста инвестиций в видеоаналитику (источник: SDM Industry Forecast Study, 2019).

Результаты опроса показывают рост интереса в 2019 году на 13% к системам и услугам видеоаналитики по сравнению с 2018 годом. В то же время снижается число считающих, что инвестиции не растут.

Динамика рынка систем видеонаблюдения, в которых главным образом используется видеоаналитика, показана в прогнозе информационного портала Statista^[23]. К 2023 году объём рынка видеонаблюдения ожидается в размере 62-63 млрд долл.

Рис. 4 - 20. Динамика роста рынка видеонаблюдения (источник: statista.com).

Взаимовлияние и синергия секторов рынка (сквозные технологии)

К факторам неоднозначных оценок рынка видеоаналитики различными аналитическими компаниями следует отнести также взаимовлияние и синергия секторов рынка, повторное использование «сквозных», что вызывает неоднозначные оценки в прогнозировании.

С развитием различных цифровых технологий, всё большее значение приобретают т.н. «сквозные цифровые технологии» (СЦТ). Это технологии, которые могут быть без особых коррекций и модификаций использоваться на различных рыночных сегментах.

Такой подход позволяет достичь высокой эффективности новых разработок, а также достичь синергетического эффекта, который позволяет, внедрив ту или иную технологию в одном сегменте рынка, значительно ускорить развитие других сегментов.

Такие СЦТ определены в Программе развития цифровой экономики России^[24].

В частности, в СЦТ «Нейротехнологии и искусственный интеллект» указаны следующие виды субтехнологий, которые включают в себя функции видеоаналитики:

компьютерное зрение;
перспективные методы и технологии в ИИ;
рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений.

Рис. 4 - 21. Субтехнологии Программы развития цифровой экономики России, включающие функции видеоаналитики (источник TAdviser, 2019).

Можно выделить три сегмента видеоаналитики со сквозными технологиями, которые наиболее широко используются на различных отраслевых рынках.

Видеоаналитика нестандартного поведения
Автоматическое распознавание номерных знаков
Аналитика распознавания лиц

Во всех трёх сегментах общей технологией являются нейросети, которые служат общей цифровой платформой для создания функций трёх перечисленных сегментов.

Видеоаналитика нестандартного поведения

Анализ нестандартного поведения основан на глубоком обучении (Deep Learning) нейронных сетей, как части искусственного интеллекта ИИ (AI, Artificial Intelligence)^[25].

Обученная на множестве разнообразных сцен, нейронная сеть распознаёт позы и стиль поведения (ходьба, бег, стояние на месте в течение определённого времени и пр.) людей в поле обзора видеокамеры. При этом формируется большой массив данных, содержащий информацию о стандартном поведении людей. Как только человек в кадре начинает вести себя нестандартным образом, например, идёт против потока других людей, размахивает руками, бесцельно «слоняется» (loitering), или совершает другие необычные действия, алгоритм ИИ выдаёт предупреждение оператору системы видеонаблюдения и выделяет такого человека рамкой на экране монитора.

Кроме автоматического обучения нейросети, можно также создавать программные детекторы определённых поз и движений, которые разрабатываются по требованиям определённых заказчиков (государственных или коммерческих). При этом не потребуется дополнительное обучение нейросети.

Нейросети и ИИ применимы во всех сегментах рынка видеонаблюдения для извлечения из потока изображений информации о наблюдаемой сцене и присутствующих на ней объектах.

Розничная торговля

В розничной торговле (Retail) видеоаналитика нестандартного поведения на базе нейросетей используется для анализа работы персонала магазина и поведения покупателей. В процессе такого анализа делается выявление наиболее посещаемых мест («тепловая карта»), распознавание лиц отдельных клиентов (постоянных покупателей, покупателей, совершающих покупки на крупные суммы, и, возможно, подозрительных лиц) контроль заполненности полок и правильности расстановки товаров, выявление потенциально мошеннических операций кассиров.

Также возможен контроль времени реакции консультантов на появление посетителя. Все эти задачи направлены на повышение эффективности работы торгового предприятия.

На рисунке ниже показан скриншот системы видеоаналитики в торговом центре. На кадре распознаны нестандартное поведение (Loitering), поскользнувшийся и упавший человек (Slip&Fall), оставленный в толпе объект (Object Detection in a Crowd), разрисованная стена (Graffiti Detection), а также распознанное лицо покупателя (Facial Detection), который находится в каком-то особом списке (подозрительных лиц, или наоборот, важных клиентов).

Рис. 4 - 22. Пример видеоаналитики нестандартного поведения в ритейле (источник: https://www.nvscanada.ca/).

Интеграция систем видеонаблюдения с POS-терминалами

Интеграция систем видеонаблюдения с POS-терминалами служит для повышения эффективности бизнеса путём синергии двух процессов: расчёта за товар на кассовом аппарата и контроля при помощи системы видеонаблюдения. Такая комбинация двух функций служит для полноценного анализа поступающих данных с POS-терминала вместе с алгоритмами определения подозрительного поведения.

Например, кассир-злоумышленник приобретает дисконтную карту и использует её при расчётах с покупателями, у которых нет этой карты, тем самым, предоставляет им нелегитимную скидку, но накапливает бонусные баллы для себя лично. Скидка снижает прибыль собственника магазина и, фактически, такой недобросовестный сотрудник обкрадывает своего работодателя.

Система видеоаналитики нестандартного поведения распознаёт слишком частое прикладывание бонусной карты к терминалу на кассе, и извещает об этом соответствующий персонал. Синергетическая работа таких функций придаёт новые сферы применения видеоаналитики, как в розничной торговле, так в других областях.

Доля мошеннических действий в различных отраслях в США на основе 400 тыс. случаев страховой фирмы Hiscox показан на рисунке ниже^[26].

Рис. 4 - 23. Доля мошеннических действий в различных отраслях экономики США (источник: CBS MONEYWATCH, 2017).

Средний размер потерь от одного факта мошенничества показан на рисунке ниже, откуда понятно, что средства вложенные в видеоаналитику, достаточно быстро окупаются.

Рис. 4 - 24. Средний размер потерь от одного факта мошенничества в различных отраслях экономики США (источник: CBS MONEYWATCH, 2017).

Один из главных экономических эффектов видеоаналитики – это снижение ущерба от мошенничества и воровства. Исследование страховой компании Hiscox показало, что в США средний ущерб от мошеннических действий одного недобросовестного работника за пять лет составляет 2,2 млн долл. ^[27]

Эксперты аналитической компании Lexis Nexis Risk Solutions посчитали, что на каждый украденный у бизнеса доллар приходится 2,66 доллара, затраченных на сопутствующие краже одного доллара расходы (вместе с заменой утраченного товара)^[28].

Транспорт

В сегменте транспорта нейросети используются для распознавания нестандартного стиля вождения (опасного вождения или нарушений ПДД), статистического анализа транспортных потоков, подсчёта количества пассажиров для контроля оплаты проезда, для контроля времени и правильности парковки.

Автоматическое распознавание номерных знаков

Автоматическое распознавание номерного знака или Automatic License Plate Recognition (ALPR) – функция видеоаналитики, предназначенная для контроля нарушений ПДД, а также обслуживания парковок. Так, например, ALPR позволяет отслеживать количество пустых мест на парковке, это эффективнее ультразвуковых и магнитных датчиков.

ALPR можно интегрировать с платёжными системами: время парковки фиксируется ALPR; списание денежных средств за парковку происходит в автоматическом режиме с прикреплённой банковской карты или другого платёжного средства. ALPR повышает качество обслуживания клиентов: например, система считывает номер подъезжающей машины, и, если он зарегистрирован, сразу открывает шлагбаум.

Распознавание лиц

Распознавание лиц в видеоаналитике используется в двух режимах: простое определение лица человека и распознавание черт лица для определения личности человека.

Определение лица
Определение лица используется, например, в розничной торговле для определения числа покупателей проходящий через определённую границу, например, пересекающих границу входа в торговый зал, или задерживающихся у определённого торгового стенда. При этом возможно отслеживание взгляда, чтобы определить, на какие товары больше всего смотрят покупатели, и какие эмоции выражают при этом их лица. По лицу может отслеживаться маршрут конкретного человека в зоне наблюдения. Продвинутые системы видеоаналитики способны определить эмоции, которые может выражать лицо покупателя, который смотрит на определённый товар: удивление, восхищение, скепсис, отвращение и пр. Количественный анализ таких данных помогает принятию адекватных маркетинговых решений руководством торгового предприятия.
Определение личности
Под определением личности человека подразумевается однозначная аутентификация человека, с частичным использованием персональных данных. Для этого человек должен быть зарегистрирован в какой-либо базе данных. Разрабатываются системы анализа эмоций по лицевой мимике, и анализа интереса по направлению взгляда.

Все эти функции получили возможность реализации благодаря нейросетям с глубоким обучением^[29].