Видеоаналитика в видеонаблюдении становится обыденной повседневностью. Она решает множество задач по охране объектов, позволяя отслеживать ситуацию на подконтрольной территории, распознавать лица людей и проверять их по специальным базам, фиксировать номера автомобилей и многое другое.

Видеоаналитика стремительно развивается, как и оборудование и програмное обеспечение для нее. Постепенно уходит в прошлое серверная аналитика, когда видеосервера осуществляли функцию анализа видеоизображения с помощью специального ПО.

Сегодня все чаше применяется видеоаналитика, встроенная в камеру — это, по сути, новый тренд в развитии IP-видеонаблюдения. В отличие от привычных аппаратных решений, аналитика в IP-камерах обычно не работает сама по себе, а лишь решает локальную задачу. Она востребована в серверных приложениях в рамках общей системы видеонаблюдения. Возникает закономерный вопрос, почему же видеоаналитика в камерах вытесняет серверную? Все давно налажено и успешно работает, но вот появляется аналитика в IP камерах и начинаются изменения всей системы видеонаблюдения.

Все достаточно просто — рост вычислительных мощностей сегодня позволяют встраивать в камеру весьма мощные процессоры. Но их мощность избыточна, по причине того, что разрешение видеокамер отстаёт от мощности процессора. Вот и было решено производителями видеокамер задействовать процессоры еще и для аналитики.

Конкуренция среди производителей оборудования для видеонаблюдения, а также стремление получить большую прибыль сподвигли компании создавать новые типы IP камер с функциями видеоаналитики.

 

Мало того, из-за конкуренции многие функции аналитики стали бесплатными. Функции детекции движения, захвата лиц, и многие другие — сегодня воспринимаются как само собой разумеющееся.

Конечно не все функции аналитики бесплатны и, порой стоят достаточно приличных денег. Но именно аналитика в самих видеокамерах снижает ее стоимость по сравнению с аналитикой в видеосервере. Да и качество работы видеоаналитики на камерах выше, так как она осуществляется на несжатом видеоизображении.

К тому же аналитика в IP камерах дает возможность разгрузить сервер и без того загруженный другой работой — записью архива, передачей данных для удаленного доступа и тд. Да и видеокамеры теперь не просто передают видеопоток на сервер, а лишь определенные события, метаданные, отдельные изображения, или начинают передачу только в момент нестандартной ситуации, проникновения посторонних и т.д. Благодаря этому экономятся ресурсы видеосервера. Правда, если требуется постоянная запись с видеокамер — то об экономии речи нет.

Камеры с видеоаналитикой по сути выполняют роль автономных датчиков, обрабатывающих и передающих на сервер лишь важную информацию.  Так как аналитика осуществляется не на сжатом видеоизображении, то на нем отсутствуют артефакты, а значит и точность математических методов обработки информации становится выше.

Впрочем, если на сервер приходит качественное изображение, то смысла в аналитеке на камере нет.  Однако при условии передачи некачественного видеопотока на сервер в режиме реального времени, камерная аналитика становится приоритетом. А коль так, то можно сказать, что у видеоаналитики в камерах большое будущее