Доступность оборудования для видеонаблюдения делает возможным расширить систему видеоконтроля на объекте путем добавления новых камер. Несомненно, это позволяет повысить уровень безопасности. Однако наращивание масштабов видеонаблюдения значительно усиливает нагрузку на операторов, ведь современные системы могут генерировать огромное количество контента.
При этом увеличить штат сотрудников – не всегда хорошая идея. Во-первых, по причине возможных проблем и упущений, связанных с человеческим фактором. Во-вторых, это экономически не выгодно. Отличной альтернативой является автоматическая обработка видеоданных. Видеаналитика не только способна обрабатывать существенные массивы информации, но и быстро окупается, ведь она может заменить сразу несколько операторов, которым необходимо платить зарплату.
Серверная аналитика и ее слабые стороны
Более распространенная на данный момент классическая серверная видеоаналитика, несомненно, имеет свои плюсы. Однако, как следствие технологического прогресса, увеличивается и число недостатков.
Во-первых, стремительный рост мегапиксельности видеокамер и улучшение пропускной способности каналов оказывает серьезную нагрузку на сервера, а увеличение их мощности или количества отрицательно скажется на бюджете.
Во-вторых, для ситуационной аналитики требуется предварительная настройка моделей потенциальных угроз. Естественно, что учесть все нюансы и переменные невозможно. Как результат – ложные срабатывания или, наоборот, возможность пропустить реальное происшествие. Чтобы ситуационная аналитика работала корректно, необходимы определенные условия и интеграция с другими способами обнаружения.
Преимущества и недостатки видеоаналитики непосредственно на камере
Современные видеокамеры уже давно перестали быть просто записывающим устройством. Существуют многофункциональные модели с встроенными детекторами и множеством других интересных возможностей. Одной из них является и встроенная аналитика.
Использование процессора камеры для обработки данных имеет массу преимуществ. Такое решение позволяет разгрузить сервер и ускорить процесс. Однако и минусы тоже есть:
- Продвинутые модели с трекингом объектов и другими более современными функциями отличаются дороговизной, а камеры с обычной аналитикой имеют такие же ограничения, как и серверный анализ.
- Сложность с обновлением. Заменить оборудование значительно сложнее и дороже, чем программное обеспечение, поэтому приобретая видеокамеру со встроенной аналитикой, придется ограничиться доступными ей функциями на несколько лет.
 Однако эти сложности решаемы. Грамотная организация систем видеонаблюдение, правильный выбор оборудования и софта позволят наладить видеоаналитику на объекте с учетом всех необходимых функций и бюджета. |
Комбинирование возможностей встроенной и серверной аналитики – оптимальное решение
Оборудование Axis, Bosch и Dahua делает возможным трекинг объектов на видеокамере с дальнейшей передачей метаданных на сервер для последующих действий с ними, а именно:
- видеоанализа в режиме реального времени с помощью всех доступных мощностей ситуационной аналитики;
- архивирования для дальнейшего поиска записей по заданным критериям.
Такое решение позволяет снизить загрузку на сервер, ведь информация в формате метаданных меньше весит и быстрее обрабатывается. При этом реализация подобной аналитики возможна даже в низком и среднем ценовом сегменте, благодаря бюджетным моделям видеокамер.
Также нашим клиентам доступны отличные функции при использовании оборудования Hikvision, такие, как распознавания номеров непосредственно на видеокамере с последующей их транспортировкой в программный комплекс «Авто-Интеллект». Это позволяет контролировать проезд, управлять доступом, вести учет и розыск автотранспорта, автоматически фиксировать нарушения правил дорожного движения.
Нейросети, как способ расширить функции и области применения ситуационной аналитики
Использование искусственных нейронных сетей может стать огромным прорывом в видеоанализе. Стремительное развитие этого направления прогнозирует отличные возможности, например, умение оценивать происходящее и предпринимать соответствующие действия.
Уже сейчас нейросети способны идентифицировать объекты (огонь, дым, автомобиль и т.д.) Однако подобная технология требует высоких мощностей оборудования, что собственно немного и тормозит процесс её развития, ограничивает применение.
Поэтому на данный момент выгодной является точечная обработка информации нейросетями (выбор отдельных кадров для анализа). При этом определить и вырезать необходимый фрагмент может видеокамера.
Краткие выводы
- Видеоаналитика открывает великолепные возможности для систем видеонаблюдения, однако и требует соответствующих мощностей, что сказывается на цене.
- Аналитика непосредственно на камере решает вопрос нагрузки на сервер, но продвинутые модели с трекингом имеют высокую стоимость.
- Комбинированное решение совместно созданное разработчиками оборудования и софта позволяет генерировать метаданные с помощью видеокамеры для последующего анализа на сервере. Это решает сразу минусы встроенной и серверной аналитики, а также позволяет организовать интеллектуальный поиск по архиву.
- Нейросети открывают новые возможности классификации объектов, и возможно вскоре смогут самостоятельно охарактеризовать происходящее в кадре. Но на данный момент выгоден лишь анализ отдельных фрагментов, так как для обработки нужны большие мощности.
| Посмотрите схожии статьи: |