Интегрировано ли ваше видеорешений в камеры видеонаблюдения??

Разработка комплексных решений в камерах видеонаблюдения и их вклад в создание устойчивых инновационных систем фокусируют этот анализ Ури Гутермана, директор по продукту и маркетингу Хануха Техвин Европа.

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.

В результате, тем 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.

Без сомнений, 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 компания.

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

Однако, 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 Гб, 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, Например, 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 Н.265 И, Таким образом,, 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 (Арб) garantizará que la actividad registrada en una tarjeta SD, en caso de perder temporalmente una conexión, se transmita automáticamente a un dispositivo de grabación remoto cuando se restablezca la conexión.

Aplicaciones embebidas

Las cámaras de videovigilancia se consideran cada vez más como dispositivos informáticos inteligentes, equipados con un sensor de imágenes y una lente.

В этом смысле, nos acercamos al momento en que se dará por sentada la excelente calidad de las imágenes capturadas con cámaras multi-megapíxel, de la misma manera que ahora consideramos que podemos realizar llamadas desde un teléfono móvil.

Например, ¿cuándo fue la última vez que vio un anuncio que promocionaba la funcionalidad o la calidad de las llamadas de un nuevo teléfono móvil?

Se pueden hacer muchas más cosas con las cámaras ahora que tienen la capacidad de ejecutar aplicaciones con analíticas de vídeo integradas, как тепловые карты, люди считают, И gestión de colas, а также решения, связанные с пандемией, как обнаружение маски, измерение расстояния физика и мониторинг заполняемости.

С вычислительной мощностью для этого, имеет смысл извлекать информацию, захваченную в самой камере и таким образом избегать передачи больших объемов данных по сети.

В то время как производителям нравится Хануха Техвин они уже поставляют предустановленные камеры с этими приложениями, а также интеллектуальная видеоаналитика (Ндс) для обнаружения несанкционированного доступа, направленный, размытие и движение, Др; Возможность встраивания аналитики предлагает сторонним разработчикам программного обеспечения прекрасную возможность внедрять инновации в бессерверные решения, отвечающие конкретным потребностям вертикальных рынков.

Экономичные и масштабируемые решения

В качестве примера, Существует автоматическое бессерверное решение для считывания номерных знаков для #8216 небольших установок’ который автоматически контролирует доступ автомобилей, белый список, через барьеры, использование релейных выходов камеры, в дополнение к предоставлению ценной информации об управлении парковкой, как ‘затраченного времени’ и заполняемость.

Это делается без необходимости нести расходы на установку и запуск приложения на сервере, как до четырех камер (один учитель и три раба) может одновременно захватывать и передавать данные анализа видео в удобный пользовательский интерфейс.

Teh решения, встроенные в саму камеру, бессерверный, являются масштабируемыми и, Поэтому, dan a los usuarios la flexibilidad de expandir gradualmente sus sistemas en cualquier momento, sin tener que adquirir un servidor costoso.

Analíticas de vídeo basadas en ‘deep learning’

Estas aplicaciones mejoran la videovigilancia, que pasa de ser solo un sistema de seguridad que ayuda a supervisar y detectar actividades sospechosas, a convertirse en una solución inteligente con más posibilidades.

La reciente introducción de cámaras asequibles que disponen de analíticas de vídeo con искусственный интеллект на основе глубокое обучение (глубокое обучение) ha mejorado aún más su capacidad para utilizarse como dispositivos de detección.

El análisis de vídeo con IA basada en глубокое обучение ignora el ruido de vídeo, las hojas de árboles moviéndose, las nubes desplazándose y los animales.

Todo ello podría ser la causa de falsas alarmas cuando se utilizan sensores o tecnología de detección de movimiento estándar para detectar actividad, ya que no han sido diseñadas para tal fin.

Este mayor nivel de rendimiento del análisis de vídeo con inteligencia artificial basada en Глубокое обучение 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.

Además de una precisión extrema, глубокое обучение también permite a los operadores buscar características y atributos específicos, incluido el grupo de edad y el sexo de una persona, si lleva gafas, sombrero o un bolso.

Aplicaciones de comercios minoristas y tráfico

Las cámaras que disponen de inteligencia artificial con глубокое обучение особенно подходят для приложений, требующих более высокой степени сложности, чем традиционные предложения видеоаналитики.

Например, позволяет продавцам собирать и применять бизнес-аналитику для людей по возрасту и полу, упрощая анализ демографии клиентов по отдельности и, Таким образом,, получить более глубокое понимание вашего покупательского поведения и моделей.

Планировщики дорог, las autoridades encargadas de hacer cumplir las normas de tráfico y la policía pueden ahora aprovechar las cámaras con IA para identificar la marca, модель и цвет транспортных средств, además de reconocer las matrículas de los automóviles.

La solución de gestión de tráfico inteligente Wisenet Road AI интегрирован в камеру, que se presentará próximamente al mercado, utilizará análisis de vídeo con inteligencia artificial basada en глубокое обучение 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. Например, dispositivos inteligentes autónomos que incluso podrían funcionar con paneles solares.

Ури Гутерман

Директор по продуктам и маркетингу Хануха Техвин Европа

 

 

 

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