Источник: Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование» (ИУСМКМ-2024) : сб. материалов XV Междунар. науч.-техн. конф. в рамках X Междунар. Науч. форума ДНР; Т.2 / Ред. кол.: Аноприенко А. Я. (пред.); Васяева Т. А.; Карабчевский В. В. [и др.]; от. ред. Р. В. Мальчева. – Донецк : ДонНТУ, 2024. – С. 354-358.
УДК 004.93
АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ И СТОИМОСТЬ ПРОЕКТА, КОТОРЫЙ ИСПОЛЬЗУЕТ СИСТЕМУ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ
А.Р. Муращенко, А.В. Боднар
ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» (г. Донецк)
кафедра «Программная инженерия им. Л.П.Фельдмана»
e-mail: sasha.mur01@mail.ru, linabykova13@ya.ru
Аннотация:
Муращенко А.Р., Боднар А.В. Анализ факторов, влияющих на эффективность и стоимость проекта, который использует систему распознавания объектов. В работе рассматриваются факторы, которые влияют на создание проекта с использованием системы распознавания объектов. Были составлены рекомендации, которые помогут повысить эффективность создания системы с использованием распознавания объектов, а также снизить стоимость всего проекта.
Annotation:
Murashchenko A.R., Bodnar A.V. Analysing the factors affecting the efficiency and cost of a project that uses an object recognition system. The paper examines the factors that affect the creation of a project using an object recognition system. Recommendations have been made that will help to increase the efficiency of creating a system using object recognition, as well as reduce the cost of the entire project.
Ключевые слова: распознавание, факторы влияния, оптимизация бюджета, программное обеспечение, сети.
Keywords: recognition, influencing factors, budget optimisation, software, networks.
Введение
Системное распознавание помогает людям во многих областях. Многие ситуации склоняют компании пользоваться услугами искусственного интеллекта. Существует множество систем распознавания, таких как распознавание речи, распознавание объектов, распознавание текста.
Самой популярной системой распознавания на данный момент является система распознавания лиц. Объем мирового рынка систем распознавания лиц составил около 5 миллиардов долларов США в 2022 году и, по прогнозам, вырастет до 12.77 миллиардов долларов США к 2030 году при среднегодовом темпе роста около 16.10%[1]. Анализ рынка распознавания с 2022 года до 2030 года представлен на рисунке 1.
Рисунок 1 – Анализ рынка распознавания лиц с 2022 года по 2030
Полную стоимость программного обеспечения для системы распознавания трудно оценить. Компании часто упускают из вида факторы, которые необходимо учитывать при оценке стоимости системы распознавания, в результате чего затраты начинают сильно превышать текущий бюджет.
В этой статье рассмотрены факторы, влияющие на общую эффективность и стоимость проекта, который использует систему распознавания объектов, а также разработаны рекомендации для снижения стоимости и повышения эффективности проекта.
Что такое система распознавания
Система распознавания – это функционально взаимосвязанная совокупность методов и технических средств, осуществляющая процесс синтеза и анализа образов[2]. Любая система распознавания включает и процесс синтеза образов, то есть формирования описаний объектов распознавания и их классов, и анализа образов, то есть сам процесс принятия решений.
Система распознавания состоит из пяти основных частей:
- аппаратное обеспечение, которое состоит из серверов и устройств, отвечающих за захват изображений;
- технология подключения, которая передаёт изображение из аппаратного обеспечения на анализ;
- биометрический инструмент для распознавания, который извлекает признаки из изображений и сопоставляет их с существующей базой данных признаков;
- база данных признаков: коллекция идентификационных данных, например база данных сотрудников или центр изображений в социальных сетях;
- Клиентское приложение: интерфейс, позволяющий пользователям просматривать результаты.
Работа системы распознавания объектов представлена на рисунке 2.
Рисунок 2 – Работа системного распознавания
Прежде чем приступать к построению системы распознавания, необходимо проанализировать всю доступную информацию об объектах исследования и решить следующие вопросы:
- Какими общими характеристиками и свойствами обладают объекты исследования и чем они различаются?
- Если необходимые характеристики могут быть получены в результате измерений, какова точность этих измерений?
- Существует ли подходящая модель (модели) для формального описания и анализа данных характеристик?
Факторы, влияющие на эффективность и стоимость проекта
Существуют факторы, которые влияют на цену программного обеспечения:
- Аппаратное обеспечение. Компании должны с большим старанием подходить к выбору аппаратного обеспечения, чтобы не возлагать больших надежд на программное решение, с которым их устройства не смогут справиться. Но в то же время компаниям не стоит переплачивать за вычислительные ресурсы, которые они не будут использовать. Чтобы создать работающую систему распознавания, необходимо приобрести видеокамеры, сетевые кабели, сервера для сохранения и обработки данных (если не планируется использование облачных технологий). Все эти расходы увеличат стоимость системы распознавания.
- Варианты камер. Тип камеры зависит от желаемого расположения, качества изображения, угла обзора. Например, если устройство должно снимать человека, который стоит на расстоянии около метра, необходимо использовать камеру с объективом 3-8 мм. Необходимо изучить место для установки камеры. В случае плохого освещения необходимо выбрать устройство с дополнительными функциями, которые могут улучшить работу при недостатке света, при этом создавать изображения, с которыми сможет работать программа распознавания.
- Программное обеспечение для распознавания. На рынке представлены различные типы готовых программ для распознавания. Эти инструменты различаются по своим возможностям и ценовым моделям. Поставщики готовых решений для распознавания позволяют компаниям-клиентам использовать свой API, но их все равно придется интегрировать в свою систему. Можно обратиться к поставщикам специализированного программного обеспечения, чтобы они создали приложение, которое позволит вам использовать все преимущества распознавания. Например, интеграция инструмента, который занимается только распознаванием и идентификацией лиц, обойдется вам не менее чем в 3 000 долларов, и эта цифра будет расти по мере расширения сферы применения решения для распознавания.
Если существует риск нарушения передачи данных в облачную систему поставщика, то требуется добавить дополнительные функции, например повышенная безопасность системы, а также хранилище данных для конфиденциальных приложений. Компании, занимающиеся разработкой систем компьютерного зрения, могут создать дополнительные уровни функциональности в дополнение к готовым решениям по распознаванию. Например, в рамках крупного проекта был разработан микросервис для борьбы с подделками в качестве промежуточного ПО между клиентским приложением и API программы распознавания. Стоимость выполнения этой задачи составляет около $10000, включая расходы на разработку, обучение и развертывание.
Непредвиденные расходы могут начаться с технической поддержки, не включенной в стоимость лицензии, и закончиться серьезными ограничениями в работе системы на базе такого ПО при попытке что-то изменить, добавить или удалить[3].
Важно понимать, что от выбора решения зависит успех проекта, и любая неучтенная деталь может привести к провалу. Поэтому необходимо выбирать гибкое и стабильное программное обеспечение, которое с самого начала проектируется с учетом всего спектра решаемых задач и возможных изменений в будущем.
Следовательно, окончательные затраты на ПО для распознавания будут складываться из всего вышеперечисленного. Если смотреть только на цены на лицензионное программное обеспечение, то это может ввести в заблуждение.
Готовые решения - отличный выбор, если необходимо запустить свой продукт в считанные дни, а также не тратить деньги на инфраструктуру. Если же вам нужно решение со специализированными требованиями, то в таком случае лучше вложить средства в создание и обучение пользовательского инструмента распознавания.
В таблице 1 показан пример планового расчёта для проекта, который использует систему распознавания.
Таблица 1 - Пример планового расчёта для проекта, который использует систему распознавания
|
Компонент |
Количество |
Цена за 1 штуку, руб |
Сумма, руб |
|
Программное обеспечение (каналы распознавания) |
3 |
35000 |
105000 |
|
Дополнительные модули (взаимодействие с внешними устройствами, добавление новых условий распознавания, доступ к общей сети) |
3 |
8000 |
24000 |
|
Видеокамеры |
3 |
11000 |
33000 |
|
Модули энергообеспечения и связи |
3 |
1200 |
3600 |
|
Компьютер |
1 |
35000 |
35000 |
Суммарная цена оборудования и ПО на примере составила 200600 рублей. Количество каналов распознавания должно совпадать с количеством приобретенных видеокамер.
При оформлении технического задания могут появляться дополнительные компоненты, например управление автоматикой.
Рекомендации для проекта, который использует систему распознавания
Если компания работает в удаленном месте, где различные объекты связи расположены на большом расстоянии друг от друга, вам потребуется создать надежный канал связи[4]. Такие кабели высокого качества могут стоить даже дороже серверов и камер и составят значительную часть всего бюджета систему распознавания.
Первым советом для снижения требований к пропускной способности соединения - установить сервер, который будет заранее обрабатывать изображение с камеры. В этом случае сервер будет обрабатывать поток, а также извлекать нужные кадры и передавать их на главный сервер, вместо того чтобы транслировать все видео. Такая конфигурация может работать на скорости 1-2 Мбит в секунду даже при наличии нескольких камер, если нет жестких требований к скорости отклика и стабильности.
На стоимость программного обеспечения для распознавания влияет и сложность системы. Вы можете установить инструмент с ограниченной функциональностью за несколько тысяч долларов, в то время как очень сложное и безопасное решение будет стоить до 1 000 000 долларов и даже больше. Место проведения операций также влияет на общую стоимость. Если вам необходимо наблюдать за крупными складами с помощью сотен камер, расходы на оборудование составят большую часть ваших расходов.
Но даже при использовании комплексных решений вы можете заранее спланировать, чтобы выделенный бюджет был потрачен с умом. Не совершайте ошибку, выбирая более дешевый инструмент, чтобы в итоге потратить на штрафы за безопасность больше, чем вы сэкономили на самом программном обеспечении. А штрафы эти могут быть весьма внушительными. Не так давно Clearview AI, известная американская компания по распознаванию лиц, была оштрафована Великобританией на 17 миллионов фунтов стерлингов, поскольку не получила согласия на сбор общедоступных фотографий британских граждан и использование их в обучающих базах данных[5].
Вот несколько советов, которые помогут принять экономически эффективное решение:
- Выбирать готовое решение нужно, если у вас стандартные требования и необходимо, чтобы система была запущена в ближайшие дни без больших затрат на инфраструктуру. Если уникальные и сложные требования, то лучше инвестировать в заказное решение для распознавания.
- Необходимо инвестировать в безопасность системы. Если готовое решение, которое вам подходит, не предлагает надежных вариантов, необходимо нанять разработчика промежуточного ПО для защиты системы. Кроме того, необходимо ознакомиться с законами о защите данных в странах, где будет установлена система.
- Нет необходимости приобретать оборудование, мощность и объем памяти которого едва хватает для удовлетворения текущих потребностей. Нужно оставить запас для ошибок в оценках и возможного расширения бизнеса. Кроме того, по мере обновления программного обеспечения для распознавания оно может стать более требовательным.
Заключение
В данной работе был выполнен анализ факторов, влияющих на эффективность и стоимость проекта, который использует систему распознавания объектов. Был составлен пример планового расчёта для проекта, который использует систему распознавания объектов.
Также были предложены рекомендации для снижения стоимости создания и установки программного обеспечения.
Сумма, необходимая для приобретения программного обеспечения для распознавания, зависит от множества факторов. Если учесть все факторы, то получится реалистичное представление о том, что можно получить в рамках своего бюджета. При специфических требованиях необходимо обратиться с заказом к разработчикам программного обеспечения, чтобы получить индивидуальное решение.
1. Facial Recognition Market Size Report, Industry Share, Analysis, Growth, 2030 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.zionmarketresearch.com/report/facial-recognition-market. – Загл. с экрана.
2. ТЕОРИЯ И АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.miigaik.ru/vtiaoai/tutorials/19.pdf. – Загл. с экрана.
3. What is the cost of a facial recognition project? [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ntechlab.com/blog/2021/01/27/what-is-the-cost-of-a-facial-recognition-project/?ysclid=lwhndirxr6357422197. – Загл. с экрана.
4. Раздел 4. ГЛОБАЛЬНЫЕ СЕТИ [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://books.ifmo.ru/file/pdf/753.pdf. – Загл. с экрана.
5. Clearview AI fined £17 million for breaching UK data protection laws [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.engadget.com/clearview-ai-fined-17-million-for-breaching-uk-data-protection-laws-102806507.html. – Загл. с экрана.