DUBOKO UČENJE TOP TREND U KINI

Godine dvocifrenog rasta broja isporučenih kamera za video-nadzor u Kini su okončane, dok je budući rast prepušten video-analitici oslonjenoj na duboko učenje

Prema poslednjem izveštaju kuće IHS Markit o video-nadzoru, broj isporučenih kamera za video-nadzor tokom 2016. godine u Kini porastao je za svega 2,3 odsto u odnosu na prethodnu godinu, što je, sa 58,2 miliona uređaja, daleko manji rast nego rast zabeležen 2015. (34,6 odsto), 2014 (38,5 odsto) i 2013. (29,6 odsto) u odnosu na prethodne godine. Niža stopa rasta u oblasti bezbednosnih kamera reflektuje veliku bazu instaliranih kamera u Kini. Potražnja za kamerama će se u budućnosti pretežno odnositi na zamene starih, pre nego na nove instalacije.

I pored toga, još uvek se previđa rast prihoda sa kineskog tržišta video‑nadzora složenom godišnjom stopom rasta od 12,4 odsto u periodu od 2016. do 2021, sa 6,4 na 11,4 milijarde dolara. Glavni generator ovog rasta je duboko učenje i video-analitika. A za veliki deo budućeg rasta će, prema prognozama, biti aktuelniji snimači, pre nego kamere. Tržište snimača će podsticati potražnja za serverima za video- analitiku zasnovanoj na dubokom učenju i platformama za video-menadžment sa integrisanom video-analitikom. Time se takođe objašnjava zbog čega se predviđa viša cena snimača u Kini.

Zbog mnogobrojnih velikih projekata instalacija kamera za nadzor i ogromnih količina video-podataka, krajnji korisnici (naročito saobraćajna policija) u Kini željno traže načine da interpretiraju ove podatke pomoću video-analitike. Duboko učenje je unelo revolucionarne promene u industriju video-nadzora i podiglo video-analitiku na viši nivo. Grafički procesori su trenutno rešenja koja proizvođači u oblasti video-nadzora najčešće koriste za izvršavanje video-analitičkih aplikacija. Prepoznavanje lica i vozila su, na primer, aplikacije koje primenjuju tehniku dubokog učenja.

Ne samo da duboko učenje povećava preciznost senzora za prepoznavanje lica i vozila, već omogućava identifikovanje lica i vozila na lokacijama sa većim grupama ljudi. Godine 2017, prepoznavanje lica počelo je da postaje obavezan preduslov u novim projektima gradskog nadzora u Kini. Ova funkcija često je među specifikacijama u tenderskoj dokumentaciji za bezbednosne gradske projekte, što ukazuje na to da je u Kini već dobro odmakla faza prelaska na video‑analitiku sa dubokim učenjem.

Postoji i veliki potencijal za primenu video-analitike zasnovane na dubokom učenju u kineskom maloprodajnom sektoru, kako bi se poboljšala poslovna efikasnost i upoznali kupci. Ova tehnologija se takođe može primeniti u maloprodajnim radnjama bez kasa i na punktovima za plaćanje. U ovakvim radnjama kupci imaju mogućnost da uđu, izaberu proizvode i izađu iz radnje bez potrebe da čekaju u redovima na kasi. Amazon je krajem 2016. pokrenuo prodavnicu bez kasa pod nazivom Amazon Go. Alibaba grupa je nedavno otvorila i eksperimentalni bezgotovinski supermarket u Kini, pod nazivom Tao Cafe. Tao Cafe koristi prepoznavanje lica i tehnologije fuzije senzora za kupovine bez kasa.

Duboko učenje je tehnologija u povoju u industriji video-nadzora. Međutim, prema nalazima IHS-a, potražnja u Kini će brzo rasti, što će biti generator budućeg rasta ovog tržišta.

Dodajte novi komentar