Is your video solution integrated into security cameras?

El desarrollo de soluciones integradas en cámaras de videovigilancia y su aportación para crear sistemas innovadores sostenibles centran este análisis de Uri Guterman, product and marketing director of Hanwha Techwin Europe.

En los días en que solo había CCTV analógico se habría necesitado un videograbador local con cintas de vídeo (VCR) para retener la evidencia que capturaban las cámaras de seguridad. Esto obligaba a comprar una gran cantidad de cintas de vídeo para garantizar que las imágenes pudieran almacenarse durante treinta días o más, ya que cada cinta tenía una capacidad limitada.

Las organizaciones con múltiples sitios también podían optar por supervisar de forma remota las imágenes transmitidas a través de la red telefónica pública conmutada, ASDL o costosas líneas dedicadas, alquiladas a una sala de control central.

Con la llegada de la videovigilancia basada en redes IP, los usuarios tuvieron la opción de almacenar cómodamente grandes cantidades de datos de vídeo en un videograbador IP (NVR) o servidor, y una de sus principales ventajas fue que no se colapsaba la red transmitiendo secuencias de vídeo de escenas en las que no sucedía nada importante.

As a result, the supervisión controlada por eventos, que también se conoce como informe de excepciones, se convirtió en un método aceptado para llamar la atención de los operadores de la sala de control acerca de un incidente. Si era necesario, también podían recuperar, rápida y fácilmente, imágenes previas y posteriores al evento del incidente.

El beneficio de esto se hizo aún más evidente con la introducción de cámaras multi-megapíxel, cuando existía la necesidad de que los datos de vídeo capturados compartieran el ancho de banda disponible con otros datos que se transmitían por la red.

Sin duda, muchos responsables de seguridad habrán recibido el comentario “¡ni lo pienses!” del departamento informático de su organización, que no estaba preparado para correr el riesgo de que se interrumpiera la transmisión de datos críticos of the company.

Aunque es probable que la mayoría de los grandes sistemas de videovigilancia instalados en los últimos años utilicen recursos de red que ya están separados de la infraestructura principal de una empresa, la oportunidad de minimizar los requisitos de ancho de banda y los costes asociados sigue siendo un beneficio importante.

Potencia de procesamiento

However, se necesitaba un fabricante para liderar el camino mediante el desarrollo de un conjunto de chips con suficiente potencia de procesamiento, y permitir que los datos se registren y almacenen en tarjetas SD integradas en las cámaras, en lugar de hacerlo de forma más costosa en un NVR o servidor.

Las cámaras con ranuras para dos tarjetas SD, que ofrecen en conjunto una capacidad de almacenamiento de hasta 512 GB, pueden dar al personal de seguridad la tranquilidad de saber que lo que puede ser una evidencia crucial se almacenará de manera segura en la propia cámara.

A la velocidad máxima de fotogramas, las imágenes capturadas continuamente por cámaras de alta definición de 2 MP, For example, se almacenarán hasta aproximadamente veinte días antes de que se borren con nuevas grabaciones.

El número de días de grabación se puede aumentar si se acepta una velocidad de fotogramas más baja y/o si un fabricante ha desarrollado su propia tecnología de compresión que complemente a H.265 y, in doing so, minimice los requisitos de almacenamiento y mejore la eficiencia del ancho de banda.

Las tarjetas SD también ayudarán a mantener los datos seguros en la cámara en caso de interrupción de la red de datos. La implementación de cámaras con copia de seguridad de recuperación automática (ARB) will ensure that the activity recorded on an SD card, in case a connection is temporarily lost, is automatically transmitted to a remote recording device when the connection is restored.

Embedded applications

Video surveillance cameras are increasingly considered as smart computing devices, equipped with an image sensor and a lens.

In this sense, we are approaching the moment when the excellent quality of images captured with multi-megapixel cameras will be taken for granted, just as we now consider that we can make calls from a mobile phone.

For example, When was the last time you saw an advertisement promoting the functionality or call quality of a new mobile phone?

Many more things can be done with cameras now that they have the ability to run applications with built-in video analytics, as heat maps, people counting y gestión de colas, as well as pandemic-related solutions, such as mask detection, distance measurement physical and occupancy monitoring.

With the processing power to do it, It makes sense to extract the information captured in the camera itself and thus avoid transmitting large amounts of data over the network.

While manufacturers such as Hanwha Techwin already provide cameras preloaded with these applications, as well as intelligent video analytics (IVA) for tampering detection, direccional, blur and motion detection, etc; the option of embedding analytics offers the perfect opportunity for third-party software developers to innovate in serverless solutions that meet the specific needs of vertical markets.

Affordable and scalable solutions

By way of example, there is a serverless automatic license plate reading solution for 'small installations'’ which automatically controls car access, included in a whitelist, through barriers, using the camera's relay outputs, in addition to providing valuable information on parking management, such as 'time spent'’ and occupancy rates.

This is done without users having to incur the cost of installing and running the application on a server, as up to four cameras (one master and three slaves) can simultaneously capture and transmit video analytics data to a convenient user interface.

Las solutions embedded in the camera itself, without a server, are scalable and, therefore, give users the flexibility to gradually expand their systems at any time, without having to purchase an expensive server.

Video analytics based on 'deep learning'’

These applications enhance video surveillance, which goes from being just a security system that helps monitor and detect suspicious activities, to becoming an intelligent solution with more possibilities.

La reciente introducción de cámaras asequibles que disponen de analíticas de vídeo con artificial intelligence based on deep learning (deep learning) ha mejorado aún más su capacidad para utilizarse como dispositivos de detección.

El análisis de vídeo con IA basada en deep learning ignores video noise, leaves of trees moving, clouds moving, and animals.

Todo ello podría ser la causa de falsas alarmas cuando se utilizan sensores o tecnología de detección de movimiento estándar para detectar actividad, since they have not been designed for that purpose.

Este mayor nivel de rendimiento del análisis de vídeo con inteligencia artificial basada en Deep Learning significa que los operadores de la sala de control y el personal de seguridad pueden centrarse en responder a incidentes y emergencias reales y no perder tiempo y esfuerzo en falsas alarmas.

In addition to extreme accuracy, deep learning it also allows operators to search for specific features and attributes, including a person's age group and gender, if they are wearing glasses, a hat or carrying a bag.

Aplicaciones de comercios minoristas y tráfico

Las cámaras que disponen de inteligencia artificial con deep learning son particularmente apropiadas para aplicaciones que requieren un mayor grado de sofisticación que el que ofrece la analítica de vídeo tradicional.

For example, allows businesses to capture and apply business intelligence for people's age and gender, which facilitates analyzing customers' demographics individually and, in doing so, obtaining a greater understanding of their behavior and purchasing patterns.

Road planners, traffic enforcement authorities and the police can now leverage AI cameras to identify the brand, the make and color of vehicles, as well as recognize car license plates.

The intelligent traffic management solution Wisenet Road AI integrated into the camera, which will be soon introduced to the market, will use video analytics with AI-based deep learning para identificar más de setecientos modelos de vehículos fabricados bajo setenta marcas.

Los datos se pueden utilizar para realizar estudios y obtener una mayor comprensión del uso de la carretera, así como para ayudar a identificar con precisión los vehículos involucrados en infracciones de tráfico.

Los integradores de sistemas encontrarán que las soluciones embebidas en la propia cámara ofrecen la oportunidad de proporcionar a sus clientes sistemas innovadores y sostenibles. For example, dispositivos inteligentes autónomos que incluso podrían funcionar con paneles solares.

Uri Guterman

Director de producto y marketing de Hanwha Techwin Europe