Видеоаналитика в камере или на сервере

Основания для развития видеоаналитики в IP-камерах. Есть ли спрос?

Активное развитие технологий и рост вычислительных мощностей позволяют встраивать в камеру всё более мощные процессоры. Эти мощности уже давно стали избыточными, т.к. рост разрешения камер отстаёт от роста производительности, что связано с ограничениями в оптике объективов, размерах пикселей и светочувствительности, пропускной способностью ЛВС и объёмами дисковых массивов. Высвобождённые ресурсы покрыли все возможные потребности в стандартной обработке изображения для получения качественной картинки и могут использоваться для других целей, например, для работы видеоаналитики.

В итоге, видеоаналитика на борту камеры постепенно вышла на передний план в конкурентной борьбе между производителями. Когда все камеры стали одинаковыми, то сохранить добавленную стоимость и нарастить объёмы рынка стало возможным за счёт дополнительных свойств твоего продукта. Одним из таких свойств стали функции по обработке видеоконтента прямо на борту камеры. Конкурентная борьба в этой сфере настолько активна, что многие видеоаналитические функции становятся бесплатными. Уже никого не удивляет, что в камере по умолчанию есть интеллектуальные детекторы движения, захват лиц, детекторы оставленных предметов, и другие. Отдельные производители бесплатно предлагают функцию распознавания номеров и даже лиц. Правда, стоит оговориться, что чаще всего эта возможность доступна только для одноименных NVR (network video recorder).

Но, конечно же, производители камер встраивают видеоаналитику не только, чтобы выделиться среди конкурентов. Этому способствует и спрос.  Вот факторы, которые выделяют производители камер и «камерной» аналитики в обосновании встроенных решений:

• видеоаналитика в камере дешевле, чем на сервере
• качество работы видеоаналитики на несжатом потоке - выше

Если со вторым аргументом сложно поспорить - это нужно проверять, то почему же видеоаналитика на камере должна быть дешевле? За счёт чего достигается экономия? С этого и начнём, а далее приведём результаты исследования видеоаналитики в камере и на сервере, чтобы разобраться с качеством работы.

Экономим на всём, или "С аналитикой на борту - расходы за борт"!

Какие мы знаем эффективные мотивационные факторы в бизнесе? Безусловно, деньги и успех (который, по сути, тоже - деньги). Когда производители камер приводят доводы в пользу встроенной видеоаналитики, то это, как правило, доводы об экономии:

• экономия на стоимости лицензий
  камерная аналитика очень часто дешевле, или вообще бесплатна. Этому способствует конкуренция между производителями камер, либо конкуренция между производителями приложений для камер;
• экономия трафика в ЛВС
  передавать на сервер можно только результат, метаданные, отдельные изображения, тревоги, либо начинать передачу только в момент происшествия и тем самым экономить ресурсы ЛВС;
• экономия на серверных мощностях
  сервер не нагружается декомпрессией потоков H.264 и алгоритмами видеоанализа. В этом случае видеосервер берёт на себя только функции менеджмента системы, записи архива и передачу данных потребителям. Экономия ресурсов сервера налицо.

Экономия на стоимости лицензии в общем случае может быть существенна. Как отмечалось выше, нередко аналитика предоставляется вообще бесплатно. Насколько эту бесплатную аналитику возможно использовать в рамках стороннего ПО видеонаблюдения - это вопрос, который мы также рассмотрим в статье. 

Экономия трафика в ЛВС безусловно существенный фактор для принятия решения в пользу видеоаналитики. Это как раз системы, где камеры фактически выполняют роль автономных датчиков, обрабатывают и передают на сервер, или напрямую потребителю, готовую информацию, сродни тому, о чём мы говорили в самом начале статьи, когда упоминали о технологических автономных приложениях видеоанализа. Но отличия всё же есть, и заключаются они в том, что результаты работы «камерной» аналитики самой камере не нужны, они востребованы в рамках системы. Приведём примеры таких решений:

• комплексы фиксации номеров, в т.ч. для управления работой парковки
• торговая аналитика (подсчёт посетителей, анализ поведения покупателей, очереди)
• половозрастная аналитика для маркетинга и рекламы
• контроль удалённых объектов с нестабильными каналами связи, когда требуется только фиксация тревоги, и постоянная запись не нужна (фиксация лесных пожаров, обнаружение взрывов, нарушений ПДД)

Именно в подобного рода задачах и наблюдается значительный спрос на «камерную» аналитику. Бесспорно, на порядок дешевле установить одну камеру, которая постоянно обозревает пространство и по детекции, скажем, возгорания в лесном массиве, отправляет тревожное сообщение в органы оперативного реагирования. В иных случаях сервер поставить просто не представляется возможным или целесообразным.

Указанные примеры действительно значительно разгружают линии связи с центром мониторинга. В то же время, когда помимо задач анализа изображения нам требуется ещё и постоянная запись, сэкономить на каналах ЛВС уже не получится. Например, при распознавании номеров на парковке заказчика часто интересует не только номер, но и видеозапись проезда автомобиля. В этом случае трафик в сторону сервера не снижается, однако уменьшается нагрузка на сервер. Насколько это может быть существенным?

Экономию на серверных ресурсах покажем на примере одного из самых требовательных к аппаратным мощностям инструментов - трекинге объектов. Возьмём систему на 50 IP-камер с разрешением 2Mpix. Пусть по всем камерам необходимо осуществлять трекинг для интеллектуального поиска в архиве на AxxonNext. И архив нам нужен на 3 недели.

Воспользовавшись калькулятором для расчёта серверов и данными исследования по загрузке аппаратных ресурсов трекингом объектов в AxxonNext, получаем, что для работы аналитики на сервере нам потребуется процессор Xeon. Если видеоаналитика будет работать на борту камеры, то достаточно Intel Core i5. А сколько это в деньгах? Посчитаем разницу стоимости готовых видеосерверов с учётом необходимого ПО.

Расчет данных для таблицы проведен в марте 2017 года

Сервер для работы с камерами, у которых аналитика работает на бору, значительно проще и дешевле. Программное обеспечение для камер несколько нивелировало эту разницу. Стоимость уже сопоставима, но всё же меньше у решения с аналитикой в камере.

Это позволяет делать более бюджетные и эффективные системы и опережать конкурентов, а можно и больше зарабатывать, предлагая клиентам те же решения по стоимости и иметь бо́льшую маржу.

Разобравшись с экономией или дополнительным заработком (кому как больше нравится), давайте перейдём к физике и математике. 

Качество первоисточника или неограниченные вычислительные ресурсы?

Один из основных аргументов в пользу видеоаналитики на борту камеры - это то, что она работает с первоисточником изображения, не подвергнутым обработке, сжатию и т.п. В этом случае на изображении отсутствуют артефакты и точность математических методов обработки становится выше.

Аргументы убедительные и неоспоримые, но настолько ли это значимо и в каких ситуациях требуется такая точность. Для проверки гипотезы о качестве первоисточника специалисты компании Видеомакс провели исследование. Мы взяли алгоритм видеоанализа, у которого имеется реализация как на сервере, так и на камере. Таким алгоритмом стал трекинг в ПО AxxonNext, для которого существует реализация на камерах AXIS. 

В течение месяца эта связка работала без остановки, и накопив достаточную информацию, мы сравнили результаты. Для оценки вводили в систему различного рода поисковые запросы и сравнивали выборку из метаданных полученных с камеры и метаданных полученных от алгоритма, работающего на сервере. За исключением несущественных различий, данные были на 99% сопоставимы.

Какой можно сделать вывод? Если сервер получает качественное изображение, то даже в кодеке H.264 проблем с работой видеоаналитики на сервере не ожидается. Говорить о том, что видеоаналитика лучше работает на борту камеры можно только при условии невозможности передачи полноценного потока на сервер в режиме реального времени.

Подробнее о тестировании видеоаналитики на борту камеры мы рассказываем в нашем видеоролике на канале VIDEOMAX на YouTube:

Так есть ли спрос на «камерную» аналитику и со стороны кого? Безусловно, спрос есть и в первую очередь со стороны компаний-интеграторов, которым нужны надёжные и недорогие решения. В этом смысле видеоаналитика на борту камеры обладает всеми этими характеристиками, и уже во многом доказала свою эффективность.

Что купить: камеру с софтом, или софт для камеры?

Разобравшись со спросом, предпосылками и основаниями для развития, поговорим о конкретике. Нам нужно что-то выбрать и не прогадать. Давайте рассмотрим, какие варианты реализации видеоаналитики на борту существуют в настоящее время. Условно их можно разделить на два противоположных подхода: закрытая и открытая платформа.

Закрытая платформа - это когда производитель камеры разрабатывает собственные или встраивает сторонние решения самостоятельно и часто в рамках только лишь своей системы.

Открытая платформа в виде камеры предполагает возможность широкому кругу разработчиков встраивать свои приложения. У каждого из вариантов есть плюсы и минусы.

Камера с софтом

Яркий пример конкурентной борьбы, возведённой в абсолют - условно бесплатная видеоаналитика в камере. Почему условно? В большинстве случаев это характерно для закрытых систем, когда и камера и NVR или VMS (video management software) должны быть одного производителя. Но бывает и так, что производитель, желая расширить рынок, предлагает интегрировать свою бесплатную видеоаналитику любому желающему. Кажется, что все хорошо - вот они плоды конкуренции, но здесь есть свои нюансы.

Складывается впечатление, что встроенная в камеру аналитика - это удел для новых игроков, желающих любыми путями занять свою нишу на рынке, в т.ч. и бесплатными «плюшками». Однако среди компаний, исповедующих принцип закрытых систем мы найдём и основных тяжеловесов рынка CCTV. Например, Pelco, Bosch, Panasonic, Sony и других. Именно в этой парадигме и развивался рынок CCTV долгие годы до активного внедрения IT.

Профессиональные решения для открытой платформы

В IT-сфере принято оперировать открытыми приложениями, технологиями и стандартами. В авангарде этого подхода идут исторические лидеры рынка IP-видеонаблюдения, предлагая камеру в качестве платформы, для которой производители видеоаналитики создают приложения, и любой желающий может записать их на камеру. Назовем имена героев: AXIS, VIVOTEK.

Условно открытыми стоит назвать Samsung и Hikvision. Они заявляют о том, что готовы предоставлять платформу, но требуют прохождения процедуры авторизации в качестве разработчика приложений, да и примеров с внешними приложениями под эти торговые марки мы пока ещё не видели. Но определённые подвижки в сторону открытых платформ всё же отчетливо прослеживаются у многих брендов.

У интегратора появляется возможность выбрать необходимое приложение, протестировать его работу и использовать в реализации задачи заказчика. Как будто бы все просто. Но посмотрим на плюсы и минусы.

Оказывается, не всё так просто. Необходимо выбрать ПО для установки на камеру на основании описания на сайте иностранного производителя, протестировать его работу, и желательно в реальных условиях, затем приобрести каким-то образом иностранный продукт, обеспечить интеграцию в VMS, что иной раз может оказаться невозможным. Так бывает с VMS, которые только условно можно назвать открытыми. И здесь мы видим самых именитых производителей на российском рынке: ITV, ISS, Macroscop и т.п.

Немного проще с полностью открытым ПО для интеграций, например, продуктами Milestone. Здесь интеграция осуществляется на базе открытых протоколов непосредственно разработчиками приложений видеоаналитики для камеры, либо вы можете это сделать самостоятельно, имея в штате программиста. Однако, это не спасает от необходимости тестирования и дальнейших сложностей с покупкой иностранного ПО на территории России.

Открытая платформа с закрытым ПО

Да, и так тоже бывает! Это третий путь, который можно назвать вариацией открытой платформы с закрытым ПО. В этом случае производитель интеграционной платформы - VMS, самостоятельно выбирает и приобретает необходимый модуль видеоаналитики, или разрабатывает (перерабатывает) свой, выполняет интеграцию этого модуля, и реализует это как готовое решение. 

В результате мы получаем гарантию на стопроцентную совместимость «камерной» аналитики с ПО видеонаблюдения и качество работы от авторитетного производителя VMS, которому мы априори доверяем, ибо выбрали его программное обеспечение. Такое решение часто бывает бесплатным по причине всё той же конкуренции - среди VMS она не менее жёсткая, чем среди производителей камер. Такой вариант можно считать отличным решением для тех, кто желает использовать заранее определённую VMS и ему необходима конкретная видеоаналитика, работающая на камере.

В качестве примера можно привести упомянутый AxxonNext, который позволяет производить запись метаданных от приложения в камере и по ним осуществлять интеллектуальный поиск в архиве. Компания ISS разработала модуль распознавания номеров для камер AXIS, который передает данные о распознанном номере и снижает нагрузку на сервер. И таких примеров становится всё больше.

Сложности и перспективы развития видеоаналитики в камерах

Технических сложностей нет никаких. Процессоры и дальше будут совершенствоваться, вычислительные мощности будут продолжать расти, камеры и дальше будут становиться всё умнее. Поставщики приложений, получив ещё бо́льшие мощности, будут готовы улучшать качество работы алгоритмов, чтобы эффективность внедряемых решений ещё больше повысилась. Дело остаётся только за внедрением.

Поясним последнюю фразу. Именно во внедрении и возникают основные сложности. Столкнувшись с нюансами интеграции трекинга в камере AXIS c ПО AxxonNext мы осознали, что под красивыми лозунгами и обещаниями скрывается пласт проблем и противоречий, для которых ещё только предстоит найти решение.

Производители камер со встроенной аналитикой неохотно делятся возможностями своих камер со сторонним ПО. И даже те, кто готовы делиться, в итоге бегают за разработчиками VMS и уговаривают тех интегрировать их фирменную видеоаналитику. И разработчиков ПО видеонаблюдения можно понять. Они неохотно этим занимаются, т.к. в таком случае теряют возможность продать свою, платную аналитику. Это может привести к тому, что разработчики открытых VMS начнут терять рынок, т.к. закрытые системы (камеры + NVR) уже начинают предлагать функционал, сопоставимый с открытыми VMS, и даже бесплатную аналитику.

Понимая угрозу, разработчики открытых VMS начинают всё активнее интегрировать видеоаналитику в камеры самостоятельно, предлагая готовые решения. Насколько это может стать выходом для них, покажет время. Нам же остаётся наблюдать и, что называется, собирать сливки со всевозрастающей конкуренции технологий и подходов в решении задач. Главное при этом не «обжечься»!

Что можно сказать однозначно, так это то, что у видеоаналитики в камерах большое будущее. Ведь такой прогресс, как это всегда и было, сметает всю «политику» и выводит нас на новый уровень систем безопасности. Важно оставаться на острие развития и внимательно наблюдать за происходящим, чтобы вовремя распознать перспективные и полезные на практике решения. Именно этим и занимается компания Видеомакс, и мы с удовольствием делимся со специалистами рынка актуальной информацией.

Заключение

Эта статья значительно отличается от других наших материалов и содержит меньше всего практических рекомендаций. Почему так получилось? Неужели нам нечего посоветовать?

Статья не нацелена на поиск ответов. Мы сделали срез того, что происходит с одним из самых интересных явлений в сфере видеонаблюдения - переходом аналитических функций на камеру, и порассуждали о проблемах, с этим связанных. А трудностей, как вы могли убедиться, немало, и они все не столько технологические, сколько «политические». Пока нет выраженных трендов, сложно давать рекомендации.

Что же делать простому инсталлятору, перед которым стоит конкретная задача и нужно найти решение, и при этом не «вляпаться»? Для себя и своих партнёров мы избрали тактику оценки целесообразности и способа применения аналитики, встроенной в камеру для каждого конкретного случая, для каждой конкретной задачи и конкретного объекта исходя из того, что на сегодняшний день нам могут предложить производители камер, разработчики видеоаналитики и VMS. Постоянно изучая рынок, исследуя новые технологии, тестируя перспективные решения, мы за счёт своей собственной экспертизы можем предложить своему партнёру лучшее решение стоящей перед ним задачи, будь то на VMS, или на камере, или ещё как-либо.