Votre solution vidéo est-elle intégrée dans les caméras de sécurité?

Le développement de solutions intégrées dans les caméras de vidéosurveillance et leur contribution à la création de systèmes innovants durables concentrent cette analyse d’Uri Guterman, directeur des produits et du marketing de Hanwha Techwin Europe.

À l’époque où il n’y avait que la vidéosurveillance analogique, il aurait fallu un magnétoscope local avec des bandes vidéo (Magnétoscope) pour retenir les preuves qui captaient les caméras de sécurité. Cela obligeait à acheter une grande quantité de bandes vidéo pour s’assurer que les images pouvaient être stockées pendant trente jours ou plus., car chaque bande avait une capacité limitée.

Les organisations disposant de plusieurs sites pouvaient également choisir de surveiller à distance les images transmises sur le réseau téléphonique public commuté., ASDL ou lignes dédiées coûteuses, louées à une salle de contrôle centrale.

Avec l’arrivée de la vidéosurveillance basée sur les réseaux IP, les utilisateurs ont eu la possibilité de stocker confortablement de grandes quantités de données vidéo sur un magnétoscope IP (Nvr) ou serveur, et l’un de ses principaux avantages était qu’il n’a pas effondré le réseau en diffusant des séquences vidéo de scènes où rien de majeur ne s’est passé.

Par conséquent,, Lla surveillance contrôlée par événements, qui est également connu sous le nom de rapport d’exception, est devenu une méthode acceptée pour attirer l’attention des opérateurs de la salle de contrôle sur un incident. Si nécessaire, ils pouvaient aussi récupérer, rapidement et facilement, images avant et après l’incident.

L’avantage de cela est devenu encore plus évident avec l’introduction de caméras multi-mégapixels, lorsqu’il était nécessaire que les données vidéo capturées partagent la bande passante disponible avec d’autres données transmises sur le réseau.

Certainement, de nombreux responsables de la sécurité auront reçu le commentaire “n’y pensez pas!” du département informatique de votre organisation, qu’il n’était pas prêt à prendre le risque d’une interruption de la transmission de données critiques Société.

Bien que la plupart des grands systèmes de vidéosurveillance installés ces dernières années sont susceptibles d’utiliser des ressources réseau qui sont déjà séparés de l’infrastructure principale d’une entreprise, la possibilité de minimiser les exigences en matière de bande passante et les coûts associés demeurent un avantage important.

Puissance de traitement

Cependant, un fabricant était nécessaire pour montrer la voie en développant un ensemble de puces avec suffisamment de puissance de traitement, et permettre aux données d’être enregistrées et stockées dans cartes SD intégrées dans les caméras, plutôt que de le faire plus coûteux sur un NVR ou un serveur.

Les caméras avec fentes pour deux cartes SD, qui offrent ensemble une capacité de stockage jusqu’à 512 Go, peuvent donner au personnel de sécurité l’assurance de savoir que ce qui peut être une preuve cruciale sera stocké en toute sécurité dans la caméra elle-même.

À la vitesse d’image maximale, les images capturées en continu par des caméras haute définition de 2 Député, Par exemple,, seront stockés jusqu’à environ vingt jours avant d’être effacés avec de nouveaux enregistrements.

Le nombre de jours d’enregistrement peut être augmenté si un taux d’image plus faible est accepté et/ou si un fabricant a développé sa propre technologie de compression qui complète H.265 H.265 Et, ce faisant, réduire au minimum les besoins de stockage et améliorer l’efficacité de la bande passante.

Les cartes SD aideront également à protéger les données de l’appareil photo en cas de panne du réseau de données. Le déploiement de caméras avec sauvegarde de récupération automatique (Arb) veille à ce que l’activité enregistrée sur une carte SD, en cas de perte temporaire d’une connexion, est automatiquement transmis à un dispositif d’enregistrement à distance lorsque la connexion est rétablie.

Applications intégrées

Les caméras de vidéosurveillance sont de plus en plus considérées comme des appareils informatiques intelligents, équipés d’un capteur d’imagerie et d’une lentille.

En ce sens,, nous approchons du moment où l’excellente qualité des images capturées avec des caméras multi-mégapixels sera tenue pour acquise, de la même manière que nous considérons maintenant que nous pouvons passer des appels à partir d’un téléphone mobile.

Par exemple,, quand avez-vous vu pour la dernière fois une annonce vantant la fonctionnalité ou la qualité des appels d’un nouveau téléphone mobile?

Beaucoup plus de choses peuvent être faites avec les caméras maintenant qu’ils ont la capacité d’exécuter des applications avec analyse vidéo intégrée, comment cartes thermiques, les gens comptent Et gestion des files d’attente, ainsi que des solutions liées à la pandémie, tels que détection des masques, mesure de distance physique et surveillance de l’occupation.

Avec la capacité de traitement pour le faire, il est logique d’extraire les informations capturées sur la caméra elle-même et ainsi éviter de transmettre de grandes quantités de données sur le réseau.

Alors que les fabricants comme Hanwha Techwin fournissent déjà des caméras préchargées avec ces applications, ainsi que analyse vidéo intelligente (Tva) pour détection de manipulation, Directionnelle, de flou et de mouvement, Etc; l’option d’embeber analytique offre l’occasion idéale pour les développeurs de logiciels tiers d’innover dans des solutions sans serveur qui répondent aux besoins spécifiques des marchés verticaux.

Solutions économiques et évolutives

À titre d’exemple, il existe une solution de lecture automatique des plaques d’immatriculation sans serveur pour ‘petites installations’ qui contrôle automatiquement l’accès des voitures, figurant sur une liste blanche, par des barrières, en utilisant les sorties relais de la caméra, en plus de donner des informations précieuses sur la gestion du parking, comme le ‘temps passé’ et taux d’occupation.

Cela se fait sans que les utilisateurs aient à supporter le coût d’installation et d’exécution de l’application sur un serveur, puisque jusqu’à quatre chambres (une enseignante et trois esclaves) peuvent capturer et transmettre simultanément des données d’analyse vidéo à une interface utilisateur pratique.

Lla solutions intégrées dans la chambre elle-même, pas de serveur, sont évolutifs et, Donc, donnent aux utilisateurs la flexibilité d’étendre progressivement leurs systèmes à tout moment, sans avoir à acquérir un serveur coûteux.

Analyse vidéo basée sur ‘deep learning’

Ces applications améliorent la vidéosurveillance, qui passe d’un système de sécurité qui aide à surveiller et à détecter les activités suspectes, à devenir une solution intelligente avec plus de chances.

L’introduction récente de caméras abordables dotées d’analyses vidéo avec intelligence artificielle basée sur l’apprentissage profond (l’apprentissage profond) a encore amélioré sa capacité à être utilisé comme dispositifs de détection.

L’analyse vidéo avec AI basée sur l’apprentissage profond ignore le bruit vidéo, les feuilles d’arbres se déplaçant, les nuages qui se déplacent et les animaux.

Tout cela pourrait être la cause de fausses alarmes lorsque des capteurs ou une technologie de détection de mouvement standard sont utilisés pour détecter l’activité, car ils n’ont pas été conçus à cette fin.

Ce niveau plus élevé de performance de l’analyse vidéo avec intelligence artificielle basée sur Apprentissage profond signifie que les opérateurs de la salle de contrôle et le personnel de sécurité peuvent se concentrer sur la réponse aux incidents et aux urgences réels et ne pas perdre de temps et d’efforts sur les fausses alarmes.

Plus une extrême précision, l’apprentissage profond permet également aux opérateurs de rechercher des caractéristiques et des attributs spécifiques, y compris le groupe d’âge et le sexe d’une personne, si vous portez des lunettes, chapeau ou sac à main.

Applications de commerce de détail et trafic

Les caméras dotées d’une intelligence artificielle avec l’apprentissage profond sont particulièrement adaptées aux applications nécessitant un degré de sophistication plus élevé que celui offert par l’analyse vidéo traditionnelle.

Par exemple,, permet aux commerces de capturer et d’appliquer l’intelligence d’affaires pour l’âge et le sexe des personnes, ce qui facilite l’analyse individualisée de la démographie des clients et, ce faisant, mieux comprendre leur comportement et leurs habitudes d’achat.

Les planificateurs routiers, les autorités chargées de l’application des règles de la circulation et la police peuvent maintenant utiliser les caméras avec AI pour identifier la marque, le modèle et la couleur des véhicules, en plus de reconnaître les plaques d’immatriculation des voitures.

La solution intelligente de gestion du trafic Wisenet Road IA intégré dans la caméra, qui sera bientôt présenté au marché, utilisera l’analyse vidéo avec l’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage profond pour identifier plus de sept cents modèles de véhicules fabriqués sous soixante-dix marques.

Les données peuvent être utilisées pour mener des études et mieux comprendre l’utilisation de la route, ainsi que pour aider à identifier avec précision les véhicules impliqués dans des infractions au code de la route.

Les intégrateurs de systèmes constateront que les solutions intégrées dans la caméra offrent la possibilité de fournir à leurs clients des systèmes innovants et durables. Par exemple,, dispositifs intelligents autonomes qui pourraient même fonctionner avec des panneaux solaires.

Uri Guterman

Directeur des produits et du marketing de Hanwha Techwin Europe

 

 

 

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