`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Олег Сивинюк, Incoresoft: «Головна причина нашого успіху в тому, що ми з самого початку пішли в напрямку AI»

+55
голосов

Команда українських розробників Incoresoft, яка створила оригінальне рішення з відеоаналітики «Вежа», досить молода, але вже досягла високих результатів у своєму сегменті. Ми зустрілися з керівником компанії Олегом Сивинюком, щоб обговорити, що цікавого відбувається в цьому напрямі. А наше спілкування почалося з питання про те, як з'явилася ідея зайнятися саме відеоаналітикою.

Ми досить давно працюємо на ІТ-ринку, починали ще у 2002 році з впровадження рішень на базі "1С". Потім у 2010-му перейшли на створення різноманітних онлайн платформ. Багато з них виявилися неперспективними. Однак, гадаю, що це наше занурення у сферу розробки можна вважати першим кроком у напрямі, в якому ми зараз успішно розвиваємося.

Серед цікавих рішень, які були нами створені в той період, хотілося б відмітити систему ідентифікації, розроблену для криптовалютної біржі. Її суть полягала в тому, щоб надійно верифікувати клієнта за кількома фото як його самого, так і його паспорта. Але, мабуть, поворотною подією у нашому розвитку став випадок, про який розповів мій товариш. Він займався здачею в оренду автомобілів у Німеччині. І одного разу став жертвою шахраїв, які за підробленими документами заволоділи авто преміального класу. Страхова не покрила збиток, бо шахрайство не розглядається як страховий випадок. А єдиним підтвердженням цього інциденту було фото того, хто взяв в оренду на тлі самої машини, зроблене камерою смартфона в сутінках, що згущуються. Саме з ним потерпілий і звернувся в поліцію. І яке ж було його здивування, коли за деякий час шахрая було зафіксовано камерами спостереження автобану за кілька сотень кілометрів від міста події. Цей випадок настільки вразив мене, що виникло бажання взятися за створення подібного рішення, але з більш широкою функціональністю.

 

 «Головна причина нашого успіху в тому, що ми з самого початку пішли в напрямку AI»

Наша робота над платформою відеоаналітики почалася у 2017-му, а вже наступного року ми юридично оформили компанію Incoresoft і вийшли на ринок. Одним із перших реалізованих нами проєктів була автоматизована система оцінки трафіку, зроблена на замовлення міської влади Вінниці. Раніше це завдання виконували вручну із залученням студентів. На реалізацію проекту  пішло близько трьох тижнів, причому ми використали нейромережу, яка на той момент була новою технологією. І, мабуть, можна вважати, що це була перша версія нашого продукту - вона побачила світ у вересні 2018 р.

Наступним етапом стало розширення функціональності цього рішення розпізнаванням облич і номерів. Систему з такими можливостями було запущено в січні 2019 року. Утім найбільш викликаним було якраз розпізнавання автономерів. На той момент нам довелося конкурувати з такими відомими платформами, як Milestone та HP Idol. Але за підсумками експлуатації протягом трьох місяців з'ясувалося, що якість визначення номерів, яку ми забезпечуємо, є на порядок кращою, ніж у Milestone, і вдвічі кращою, якщо порівнювати з HP Idol. Зауважу, що відтоді в нашому продукті відбулися такі зміни, що нинішню його версію з тією першою взагалі неможливо порівнювати.

Який сьогодні штат компанії? Чи працюєте ви за межами України?

Зараз у нас 25 спвробітників. Incoresoft має представництво у США та Іспанії.

Наскільки конкурентним є ваш сегмент бізнесу?

Не буду коментувати конкурентів, але без зайвої скромності скажу, що в нашій країні ми є лідерами. Причому для досягнення цієї мети ми не робили якихось особливих маркетингових зусиль. Це результат забезпечуваного нашим рішенням високого рівня якості розпізнавання. І це при тому, що ми відносно молода команда. Для порівняння, наші основні конкуренти присутні на ринку хто з 2003, хто з 2005 років. Думаю, що головна причина нашого успіху полягає в тому, що ми від самого початку пішли в напрямку AI, а вони продовжили гратися з математикою.

Під час виходу на якийсь новий ринок, звісно, складно конкурувати з тими, хто вже давно присутній на ньому, нехай наша якість і набагато вища. Але ми зараз активно працюємо в Латинській Америці, розвиваємося на Близькому Сході. Намагаємося братися за великі проєкти корпоративного рівня, де нашими суперниками є досить сильні гравці.

Наша партнерська мережа як в Україні, так і за кордоном будується через дистриб'юторів і OEM-партнерів, які продають наш продукт у складі свого рішення під власною торговою маркою.

У просуванні нам допомагають різні заходи, де ми знайомимо з нашим продуктом потенційних партнерів і замовників. Крім того, ми є технологічним партнером Milestone, тому можемо йти в проєкти на базі цієї VMS.

Які тенденції визначають розвиток ринку відеоаналітики сьогодні?

Думаю, що ключовою проблемою є наявність обчислювальних ресурсів. Нашою основною проблемою на старті була дуже висока вартість обладнання. Річ у тім, що наша платформа оптимізована під відеокарти Nvidia. І на них ми спочатку забезпечували паралельну роботу чотирьох каналів розпізнавання, потім збільшили їхню кількість до 10 і вважали це великим успіхом. А сьогодні ми можемо запускати на відеокарті 150 каналів розпізнавання номерних знаків. Як бачите, різниця значна. І основною рушійною силою для нас стала поява нових відеокарт Nvidia, оптимізованих під нейромережі. Це призвело до значного збільшення якості відеоаналітики на такому, здавалося б, невеликому відрізку часу.

Ще один важливий тренд - відеоаналітика здобула ширшу популярність у кінцевих замовників. Скажімо, ще зовсім недавно вони приходили до інтеграторів із запитом на встановлення відеокамер, інформація з яких буде кудись записуватися. Сьогодні ситуація змінилася докорінно. Замовник ставить конкретні завдання: необхідно визначати автономери або, скажімо, фіксувати середню швидкість машин. І це дає нам імпульс до розвитку.

Та і якість розпізнавання, що значно зросла, теж зіграла свою роль. Тому якщо п'ять років тому відеоаналітика була радше іграшкою, яка насилу визначала обличчя і номери, то сьогодні її сприймають як серйозний інструмент.

Як позначилося на вашому бізнесі повномасштабне вторгнення?

Спочатку було дуже неоднозначно й незрозуміло, всі ми пережили стрес. Але зізнаюся, я був морально готовий до початку повномасштабної війни, тому очікував, що бізнес може повністю встати на період близько року. І справді перший місяць став у нас повним затишшям. Здавалося б, гаразд немає ніякої бізнес-активності в Україні, але чому наші закордонні партнери припинили роботу з нами? Мабуть, злякалися ризикувати, тому перестали закладати наше рішення у свої проєкти приблизно на пів року. Але із середини вересня минулого року ситуація докорінно змінилася, після того, як ЗСУ просунулися на харківському напрямку. І у закордонних партнерів зміцніла впевненість в Incoresoft.

Але найголовніше, що у нас самих не зникала така впевненість. Річ у тім, що ми вирішили скористатися цією ситуацією і взялися за повне переписування всієї платформи практично з нуля, з урахуванням усіх виявлених нами раніше архітектурних недоліків. На це пішло близько року. У результаті з'явилося принципово нове рішення. Можна сказати, що ми провели повне перезавантаження. Причому зробили це в найстисліші терміни, оскільки нас майже ніщо не відривало, оскільки підтримка наявних рішень не вимагала багато ресурсів. В інших умовах на таке знадобилося б не менше двох-трьох років.

А яка ситуація з продажами в нашій країні?

Приємно спостерігати, що наш бізнес в Україні попри війну має позитивну динаміку. Усе ж вирішення завдань категорії public security не тільки не втрачає своєї актуальності, а й виходить на перший план. Зауважу, що з початком повномасштабного вторгнення ми запропонували всім охочим безоплатні ліцензії на своє рішення в будь-якому необхідному обсязі, тому що розуміли всю важливість забезпечення безпеки. І досі багато муніципалітетів, які мають необхідні для цього обчислювальні ресурси, використовують нашу платформу. При цьому обумовлювалося, що за можливості наші замовники будуть розплачуватися за надані ліцензії.

Але головне, що останнім часом ми взяли участь у кількох досить великих проєктах. Серед них - модернізація системи відеоспостереження в Києві. Хоча цей проєкт ще не завершено, зараз триває перехідний період. Очікується, що він завершиться до кінця поточного року. Зазначу, що перед тим близько року проходило вивчення можливостей нашого рішення, і замовник виявився вельми задоволеним якістю розпізнавання і облич, і номерних знаків.

Чи немає у вас побоювання, що з дедалі ширшим впровадженням розумних відеокамер відпаде потреба в зовнішніх системах відеоаналітики?

Сьогодні про це ще не доводиться говорити. Якісне розпізнавання поки що не під силу навіть найпросунутішим камерам відеоспостереження. Але, думаю, що приблизно до 2025 року ситуація може змінитися докорінно. Однак у рамках великих проєктів такий підхід не дасть істотного виграшу через проблему керованості. У міру зростання кількості розумних камер, які здатні самостійно проводити аналіз відеопотоку, значно ускладнюється завдання координації їхніх дій. Тоді як управління сервером, із запущеними на ньому 200-300 каналами аналітики, набагато простіше і зрозуміліше. Тому навряд чи навіть за кілька років будуть відмовлятися від розгортання відеоаналітики на центральному сервері.

Зізнаюся, ще 2019 року ми були першими у світі, хто розгорнув нейромережу на борту відеокамери Axis. Тоді таким чином вирішувалося завдання розпізнавання номерів і визначення об'єктів. Але цей проєкт було згорнуто через кілька років через його неперспективність для нашої компанії.

 «Головна причина нашого успіху в тому, що ми з самого початку пішли в напрямку AI»

Ви орієнтуєтеся виключно на платформу Nvidia?

Так і це навіть змусило нас внести суттєві зміни в організацію розробок. Приблизно три роки тому ми перейшли з Python на C++. Здавалося б, більша частина спільноти стартапів віддає перевагу Python через його простоту і популярність серед AI-спільноти. Але ми побачили, що C++ дає змогу оптимізувати код для виконання на борту відеокарт Nvidia. І це стало ключовою причиною зміни інструментарію. Втім, перехід відбувався не швидко. Приблизно пів року паралельно працювало дві команди: одна на Python, а друга на C++.

Статус технологічних партнерів Nvidia ми отримали зокрема й за наші унікальні розробки для цієї платформи. Так, наприклад, у нашому рішенні все оброблення відеопотоку йде на борту відеокарти без обміну з CPU. Ми колись поцікавилися у виробника, чи можливо подібне в принципі, і отримали позитивну відповідь. На реалізацію цієї ідеї пішло приблизно три місяці. І виявилося, що до нас ні в кого нічого подібного не виходило. Але ж це значно прискорює розв'язання задачі, оскільки не потрібно пересилати дані між GPU і CPU.

Зараз у нас реалізовані проєкти, де відеокарти одночасно обробляють 300 каналів розпізнавання номерів. Однак на останніх картах Nvidia це число можна збільшити до 600, а за великого бажання - навіть до 1000. Для порівняння, за традиційного підходу Milestone рекомендує використання 60 серверів на базі процесорів Intel Dual Xeon Platinum для такого об'єму каналів. У нас же достатньо тільки трьох. Це можливо завдяки якісній оптимізації. Також, у нашій системі вбудований автоматичний менеджер балансування навантаження та відмовостійкості, що забезпечує безперервну роботу, особливо в режимі 24/7, незалежно від продуктивності обладнання. Повертаючись до питання про виконання аналітики на борту камери, за такого підходу в принципі не вийде забезпечити таку саму відмовостійкість, як у разі її централізованого розміщення на сервері.

Як би ви оцінили розподіл компетенцій у ланцюжку виробник - дистриб'ютор - інтегратор?

Це досить складне питання. Річ у тім, що специфіка роботи дистриб'юторів у різних регіонах дуже відрізняється. Скажімо, в Латинській Америці або США дистриб'ютори беруть на себе функції складу і кредитної організації, яка дає можливість відтермінування платежів, якщо це потрібно в рамках якогось тендера. А в нашій країні дистриб'ютор виконує ще й функції проєктного менеджменту. По суті, він є представником нашої компанії. Наявні в нього компетенції дають змогу відігравати роль першого рівня технічної підтримки. І це суттєво полегшує нам роботу на ринку. Аналогічно йде взаємодія і в інших країнах нашого регіону - в Казахстані та Молдові - де ми працюємо через Softprom. У недружніх країнах ми не представлені. В інших же регіонах ми більше спілкуємося з інтеграторами.

Підкажіть, хто в основному замовляє сьогодні відеоаналітику?

В Україні приблизно 90% впроваджень нашої платформи припадає на сферу public security, куди входять і замовники силових відомств, і тільки 10% - це корпоративний сектор. Приблизно так само виглядає розподіл наших впроваджень і за кордоном. Це й не дивно, оскільки турбота про безпеку в основному покладається на державні органи.

Чи потрібні у ваших проєктах якісь адаптації під місцеві умови? Чи відрізняється робота платформи в Україні та інших країнах?

Жодних локальних відмінностей між країнами немає. Головне - якість, яку забезпечує рішення. А вона топова як для номерних знаків, так і для облич. Висока якість і за визначенням об'єктів. Загалом у нас налічується 10 типів відеоаналітики, з яких 3-4 є ключовими. І ми успішно конкуруємо з провідними гравцями цього напряму.

Останнім часом у всіх на вустах хмарні середовища. Наскільки успішно проникає ця технологія у вашу сферу?

На нинішньому етапі хмари абсолютно не підходять для нашого напряму, і на те є дві причини. По-перше, оскільки основним замовником є державні органи, вони категорично проти розміщення своїх даних у хмарах з міркувань безпеки. І тим більше цього побоюються силові структури. Друга причина пов'язана з тим, що на хмарних майданчиках розміщуються переважно сервери без потужних відеокарт, які необхідні нам для оперативного аналізу відеопотоків. А якщо такі конфігурації є, то вони дуже дорогі. Тому поки що ми не працюємо в хмарах, хоча в нас є один партнер, який намагається реалізувати цей підхід. Можливо, з часом вартість хмарних послуг з використанням потужних відеокарт знизиться до прийнятного рівня. А поки що набагато вигідніше розміщувати необхідне для відеоаналітики серверне обладнання на власних майданчиках.

Думаю, що наш напрямок потребує не стільки технологічних змін, скільки здатності адаптуватися під запити замовника. За моїми спостереженнями, сегмент відеоаналітики, по суті, залишається незмінним щонайменше п'ять років. А коли я запитую про це дистриб'юторів, вони кажуть що все майже не змінюється ось уже років десять. Ну хіба що апаратні платформи стали потужнішими. У результаті, на них можна вже не 50 потоків обробляти, а 100 або навіть 200. Але функціональність і бачення залишаються тими самими. А будь-який корпоративний замовник запитує адаптацію. Його не влаштовує рішення з коробки. Він завжди хоче щось доопрацювати, доповнити та вивести все в єдине вікно. І поки що, на жаль, ніхто цього не може запропонувати. Однак ми над цим працюємо і розраховуємо незабаром представити своє бачення.

А чи можна очікувати подальшого розширення лінійки ваших рішень на суміжні галузі?

Поки що не буду ділитися подробицями, але такі плани у нас є. Зараз у розробці комплексний продукт, пов'язаний із системами відеоспостереження, де відеоаналітика займатиме певну частину. Одразу зазначу, що ми як були, так і залишимося розробником програмного забезпечення, тому не йдеться про вихід у сегмент якихось апаратних платформ, на кшталт камер. Плануємо представити наше нове рішення вже наступного року.

Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора

+55
голосов

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT