Периферийное видеонаблюдение: плюсы и минусы

Вначале существовало аналоговое видеонаблюдение, где компьютерной видеоаналитики еще не было и в помине, и людям, следящим за видео-потоками, важно было не упустить малейшее событие. Затем появились IP камеры видеонаблюдения, которые изменили системы безопасности, позволив передавать видео по сетевому кабелю, и обеспечивая легкое подключение к сети.

Теперь, когда видеонаблюдение было по существу оцифровано, разработчики вскоре поняли, что цифровое видео можно анализировать автоматически с помощью разумного использования алгоритмов. Это стало растущей особенностью все более сложного ПО для видеонаблюдения (VMS), которое в пределах конкретных параметров способно выполнять такие задачи, как обнаружение движения или подсчет количества людей и прочее. Первоначально вся эта аналитика проводилась в центре системы видеонаблюдения на сервере или видеорегистраторе, загруженном с VMS. Однако весомым недостатком была дорогостоящая полоса пропускания, которая требовалась для передачи больших объемов видео на VMS, прежде чем данные могли быть обработаны и проанализированы.

Однако сегодня появилась тенденция к увеличению объема аналитики на стороне камеры видеонаблюдения, также известной как “edge” или “граница сети”. У этого подхода есть непосредственное преимущество, заключающееся в способности анализировать изображения с видеокамеры локально, без необходимости отправлять запись, требующую повышенной пропускной способности, по сети. Вместо этого результаты анализа отправляются в программное обеспечение VMS, в виде упрощенных данных. На практике это означает, что IP камера, оснащенная опцией обнаружения движения, начнет отправлять изображения только в том случае, если будет обнаружена активность. Преимущество состоит в сокращении необходимой полосы пропускания и объема хранилища, а также в избавлении человека от необходимости контролировать видео, когда ничего не происходит.

Еще одно преимущество этой распределенной сетевой архитектуры — запись на стороне видеокамеры. Это дает просматривать видео в текущем времени с относительно низким разрешением, что дает экономить полосу пропускания, в то время как записи производятся с более высоким разрешением для анализа после события и получения нужных доказательств. Конечно, фактическое записывающее устройство не обязательно должно быть в камере — IP видеорегистраторы можно использовать для записи на границе, для группы локальных камер. И если периферийное устройство выйдет из строя, это затронет только эту часть сети. Благодаря распределенной архитектуре запись на периферии также используется в мобильных или беспроводных приложениях, где полоса пропускания считается еще более высокой.

Периферийные решения также могут быть менее дорогостоящими, поскольку в отличие от серверных решений нет необходимости в обслуживании серверов, не требуется приобретать лицензии на проприетарное программное обеспечение и, возможно, нет ограничений на масштабирование комплектов видеонаблюдения.

Edge и централизованное хранилище

Но недостатком записи и анализа на периферии считается цена камер видеонаблюдения с достаточной вычислительной мощностью, в то время как более упрощенные камеры могут быть дешевле, а обработка данных должна выполняться на сервере. Поскольку большинство решений видеонаблюдения не зависят от камеры, предусмотрен также расширенный выбор моделей. Хотя серверным вариантам на самом деле требуется большая пропускная способность, у них есть то преимущество, что они могут решать, какие конкретно аналитические данные назначены конкретным устройствам. Также следует учитывать, что запись и анализ на периферии могут сделать данные более уязвимыми для хакеров и вандалов, по сравнению с относительной безопасностью централизованного хранилища.

Как известно, ИТ не стоят на месте, и уже есть третий способ реализации видеоаналитики — через облако. Этот метод предлагает преимущества серверных решений, таких как централизованное управление сверху вниз и мощная аналитика искусственного интеллекта, но без затрат и потребностей в обслуживании серверов. Как правило, облако предоставляется в варианте «видеонаблюдение как услуга» (VSaaS), что устраняет необходимость в предварительных затратах — и может охватывать запись видео, хранение, удаленный просмотр, оповещения об управлении и кибербезопасность.

Искусственный интеллект в облаке больше всего предлагает улучшения в аналитике, поддерживает технологии, связанные с доступностью полосы пропускания, и более надежной инфраструктурой. И хотя сегодня ИИ и облако пока еще остаются нишами в сегменте видеонаблюдения, ожидается, что они станут драйверами разработки новых продуктов в 2020-х годах.

Если спросить у экспертов по безопасности, предпочитают ли они периферийные или централизованные решения, нет однозначных ответов. Выбор между периферийным или централизованным видеонаблюдением зависит от ряда факторов. Первостепенными моментами считаются стремления, требования и отношение пользователя к рискам и устойчивости, а также стоимость и соотношение цены и качества. Нет универсального решения.

Также многое зависит от того, какие функции требуются — например, для видеоаналитики нужна большая вычислительная мощность и ИТ-инфраструктура для поддержки, которая требует тщательного обдумывания. Необходимо учитывать географию установки, а также правовые юрисдикции, если технология охватывает несколько объектов. Гибридное решение часто считается подходящим вариантом, поскольку технология может быть спроектирована в точном соответствии с конкретными требованиями пользователя. Какой бы вариант ни выбрали пользователи, предусмотрен ряд альтернативных способов разработки сложного сетевого видеонаблюдения, так что в данном вопросе следует думать скорее о персональном, чем о нестандартном.