Ist Ihre Videolösung in Überwachungskameras integriert??

Die Entwicklung integrierter Lösungen in Videoüberwachungskameras und deren Beitrag zur Schaffung nachhaltiger innovativer Systeme stehen im Mittelpunkt dieser Analyse von Uri Guterman, Produkt- und Marketingleiter Hanwha Techwin Europe.

In den Zeiten, als es nur analoge Videoüberwachung gab, wäre ein lokaler Videorekorder mit Videobändern erforderlich gewesen. (VIDEOREKORDER) aufbewahrung von Beweismitteln, die von Überwachungskameras erfasst wurden. 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.

Als Ergebnis, das 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.

Zweifellos, 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 des Unternehmens.

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

Jedoch, se necesitaba un fabricante para liderar el camino mediante el desarrollo de un conjunto de chips con suficiente potencia de procesamiento, und ermöglichen die Erfassung und Speicherung von Daten in In Kameras integrierte SD-Karten, statt teurer auf einem NVR oder Server.

Kameras mit zwei SD-Kartensteckplätzen, die zusammen eine Kapazität von Lagerung bis zu 512 Gb, kann dem Sicherheitspersonal die Gewissheit geben, dass die möglicherweise entscheidenden Beweise sicher in der Kamera selbst gespeichert werden..

Bei maximaler Bildrate, las imágenes capturadas continuamente por cámaras de alta definición de 2 Mp, Zum Beispiel, 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 Und, dabei, 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) 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.

In diesem Sinne, 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.

Zum Beispiel, ¿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, Als Heatmaps, Menschen zählen Und Verwaltung von Warteschlangen, así como soluciones relacionadas con la pandemia, wie detección de mascarillas, medición de distancia física y supervisión de ocupación.

Con la capacidad de procesamiento para hacerlo, tiene sentido extraer la información capturada en la propia cámara y así evitar transmitir grandes cantidades de datos a través de la red.

Mientras que fabricantes como Hanwha Techwin ya suministran cámaras precargadas con estas aplicaciones, Sowie analítica de vídeo inteligente (Mwst) para detección manipulación, Direktionale, de desenfoque y de movimiento, Etc; la opción de embeber analíticas ofrece la oportunidad perfecta para que los desarrolladores de software de terceros puedan innovar en soluciones sin servidor que satisfagan las necesidades específicas de los mercados verticales.

Soluciones económicas y escalables

A modo de ejemplo, existe una solución de lectura automática de matrículas sin servidor para ‘pequeñas instalaciones’ que controla automáticamente el acceso de los coches, incluidos en una lista blanca, mediante barreras, usando las salidas de relé de la cámara, además de dar información valiosa sobre la gestión del aparcamiento, como el ‘tiempo empleado’ y tasas de ocupación.

Esto se hace sin que los usuarios tengan que incurrir en el coste de instalar y ejecutar la aplicación en un servidor, ya que hasta cuatro cámaras (una maestra y tres esclavas) pueden capturar y transmitir simultáneamente datos de análisis de vídeo a una cómoda interfaz de usuario.

das soluciones embebidas en la propia cámara, Serverlos, son escalables y, Daher, 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, das ist nicht nur ein Sicherheitssystem, das hilft, verdächtige Aktivitäten zu überwachen und zu erkennen, eine smarte Lösung mit mehr Möglichkeiten zu werden.

Die jüngste Einführung erschwinglicher Kameras mit Videoanalyse mit künstliche Intelligenz aufgrund Deep Learning (Deep Learning) hat seine Fähigkeit, als Detektionsgeräte verwendet zu werden, weiter verbessert.

Videoanalyse mit KI basierend auf Deep Learning ignoriert Videogeräusche, die Blätter der Bäume, die sich bewegen, Wolken bewegen und Tiere.

All dies könnte die Ursache für Fehlalarme sein, wenn Sensoren oder Standard-Bewegungserkennungstechnologie verwendet werden, um Aktivitäten zu erkennen., da sie nicht für diesen Zweck konzipiert wurden.

Dieses höhere Leistungsniveau der Videoanalyse mit künstlicher Intelligenz basiert auf Deep Learning bedeutet, dass sich Leitstandbediener und Sicherheitspersonal auf die Reaktion auf reale Vorfälle und Notfälle konzentrieren können und keine Zeit und Mühe mit Fehlalarmen verschwenden.

Neben extremer Präzision, Deep Learning Es ermöglicht Betreibern auch, nach bestimmten Features und Attributen zu suchen, einschließlich Altersgruppe und Geschlecht einer Person, wenn Sie eine Brille tragen, Hut oder eine Geldbörse.

Retail- und Traffic-Anwendungen

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.

Zum Beispiel, ermöglicht es Unternehmen, Business Intelligence für Alter und Geschlecht der Menschen zu erfassen und anzuwenden, lo que facilita analizar de forma individualizada la demografía de los clientes y, dabei, obtener una mayor comprensión de su comportamiento y patrones de compra.

Los planificadores de carreteras, Verkehrsüberwachungsbehörden und Polizei können jetzt KI-basierte Kameras nutzen, um die Marke zu identifizieren, Modell und Farbe der Fahrzeuge, zusätzlich zur Erkennung der Nummernschilder von Autos.

Die intelligente Verkehrsmanagement-Lösung Wisenet Road KI in die Kamera integriert, wird demnächst dem Markt vorgestellt, Videoanalyse mit künstlicher Intelligenz basierend auf Deep Learning mehr als siebenhundert Modelle von Fahrzeugen zu identifizieren, die unter siebzig Marken hergestellt werden.

Daten können verwendet werden, um Studien durchzuführen und ein besseres Verständnis der Straßennutzung zu erlangen, sowie zur genauen Identifizierung von Fahrzeugen, die an Verkehrsverstößen beteiligt sind.

Systemintegratoren werden feststellen, dass lösungen, die in die Kammer selbst eingebettet sind, die Möglichkeit bieten, ihren Kunden innovative und nachhaltige Systeme zur Verfügung zu stellen.. Zum Beispiel, autonome intelligente Geräte, die sogar mit Sonnenkollektoren arbeiten könnten.

Uri Guterman

Produkt- und Marketingleiter von Hanwha Techwin Europe

 

 

 

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