Системы видеонаблюдения

         На сегодняшний день используется два сновных типа систем видеонаблюдения:

- Аналоговые

- IP-системы.

Аналоговые системы AHD/TVI//CVI.

Аналоговые системы применяют 3 основных стандарта обработки видеосигнала AHD/TVI//CVI. Эти стандарты были разработаны 3 разными фирмами, чтобы уйти от стандартного разрешения в 575 ТВЛ, возможными в классических системах NTSC/PAL/SECAM.

 Эти стандарты увеличили разрешение до 2 и более Мп и сделали конкурентными аналоговые системы видеокамер и оборудования.

Появилась возможность использования существующих кабельных линий, коаксиальных и однопарных на витых парах на базе телефонии (кабели ТПП), проложенных ранее на объекте.

Еще одно достоинство этих систем - реальное время обработки видеоконтента, и отсутствие задержек при передаче от камер. Обработка происходит на аналогово цифровых преобразователях, процессоры обеспечивают только управление, но не загружают блоки видеопотока в ОЗУ. Поэтому процессор не тормозит и не зависает в ожидании циклов загрузки/выгрузки.

Для работы необходимо использовать гибридные видеорегистраторы, либо платы видеозахвата.  А такая плата захвата для сервера полностью делает цену системы намного выше. Это все приводит к проблеме раздачи контента на несколько точек видеоконтроля. На обычный ноутбук прием не организовать, нужен регистратор. 

Аналоговые системы высокого разрешения AHD/ТVI/CVI постепенно уходят в прошлое и используются крайне редко, в основном, при ограниченном бюджете. Либо применяются в случаях усовершенствования существующих систем с целью использования коаксиальных и витых пар кабельных линий, проложенных ранее на объекте.

Современные системы видеонаблюдения реализуются на основе цифровой обработки видеоинформации и IP-систем передачи данных.

Новые возможности цифровой обработки изображения

          В области видеонаблюдения цифровая обработка изображения позволяет избежать тотальной записи и передачи всего массива видеоконтента.

Видеоконтент - термин в телевидении, означающий объем видеоматериала, в нашем случае - цифровых данных в определенном стандарте кодировки, например, Н-264, МPEG4.

Обычный детектор движения дает ложные срабатывания, передает ложные тревоги и пишет фоновое видео, которое загружает тракты передачи, занимает объем хранилищ.  При цифровой обработке изображения становится возможен анализ видеоизображения на основе интеллектуальных модулей. Это позволяет избежать хранения и передачи кадров с движением качающихся деревьев, дождя и снега, пролетающих мух и птиц, который обычный детектор движения воспринимает как тревогу. В итоге в несколько раз уменьшается объем хранилищ, перегрузка трактов передачи данных и необходимость человеческого участия в просмотре часов видеозаписей со множества камер. Даже при постоянной записи, которую любят делать некоторые сотрудники службы безопасности, использование интеллектуальных модулей позволяет в несколько раз ускорить поиск в архивах определенных событий, и даже обнаружить их, задав исходные данные автоматически. Например, найти людей, укравших материальные ценности.

В онлайн режиме срабатывание на конкретное событие (например, проезд автомобиля, появление человека) позволяет подать тревогу и привлечь внимание охраны к просмотру нужной камеры, автоматически включающей тревожный монитор, с подачей звукового сигнала. 

Многосерверная система:

Как правило, в составе крупной системы видеонаблюдения присутствуют следующие компоненты:

• Видеокамеры;

• Кабельные трассы и магистрали с коммутационными узлами;

• Центральный или Главный Сервер с хранилищем или без;

• Резервный Сервер в качестве сервера репликации в горячем резерве;

• Отдельное видеохранилище;

• Удаленные рабочие места (УРМ) и посты видеоконтроля (АРМ);

• Распределенные по территории объекта или географическим областям подчиненные   или локальные сервера и регистраторы;

• Системы бесперебойного питания.

Наши клиенты хотят видеть у себя современную систему с защитой от хакеров и просмотром из дома на смартфон, а мы готовы предложить/подобрать необходимую систему, все отработано и доступно.

Состав системы:

Применение видеосерверов

В настоящее время всё более востребованы современные видеосерверы с программным обеспечением, позволяющим записывать до ста камер и вести архивы. Видеозаписи можно обрабатывать как в архивах, так и в онлайн режиме с целью принятия решения о целесообразности видеозаписи и оповещения оператора о событии.

Видеокамеры со встроенными детекторами движения и классические видеорегистраторы с жестко прописанными зонами обнаружения пересечения линий и стандартными детекторами движения постепенно уходят в прошлое.

Интеллектуальные функции, которые может сегодня выполнять современная видеосистема:

• Обнаружение лиц, распознавание лиц с их идентификацией;

• Обнаружение предметов по заложенным признакам: человеческих фигур, предметов, описанных заранее по форме (автомобилей, оборудования, предметов быта и производства - например, надетых на голову касок на стройке, украденных бухт с кабелем);

• Обнаружение и распознавание автономеров;

• Обнаружение дыма и пламени;

• Контроль оставленных предметов (в метро, магазинах и т.д.)

• Контроль исчезновения предметов особой важности (произведений искусства, сейфов, документов);

• Комплекс интеллектуальных модулей для сфер обслуживания (электронные очереди, контроль активных зон, кассовые модули аналитики).

Все эти модули должны обладать возможностью обрабатывать информацию как в архиве, так и в онлайн режиме.

Работа в онлайн режиме приобретает особое значение, так как ускоряет принятие решения оператором, разгружает оператора и тракты передачи видео от балласта информации, экономит ресурсы видеохранилищ и удешевляет в итоге систему.

Выбор архитектуры серверной системы

При использовании вышеописанных интеллектуальных модулей увеличивается вычислительная нагрузка на сервер и возрастают требования к быстродействию процессоров ядер. Нагрузка может увеличиться в 3 раза. Поэтому, при обработке информации на центральном сервере и большом количестве камер (от 10 до 100), сервер не справляется с нагрузкой, особенно в режиме онлайн (реального времени). При этом аппаратное наращивание его производительности, во-первых, имеет разумный предел (не более 12-16 ядер), и во-вторых, делает сервер более дорогим.

Сегодня возникла явная необходимость перехода к  многосерверным распределенным системам, как наиболее перспективным и гибким алгоритмически.

Многосерверные распределенные системы

В таких системах видеоинформация обрабатывается не только на центральном сервере, но и на локальных серверах, находящихся в зоне размещения групп видеокамер (от 1 до 16 шт.), так называемых «кустов», привязанных к определенному локальному телекоммуникационному узлу.

При таком построении локальный сервер начинает обработку видеоинформации на самом узле. Причём на этом сервере имеется свое локальное хранилище видеозаписей. Используя интеллектуальные модули сервер решает, что необходимо записывать, что передавать на центральный сервер и что является событием, о котором необходимо оповестить оператора на центральном посту.

В результате высвобождаются ресурсы центрального сервера, который получает не потоковое видео от всех камер со сработавшими детекторами, а обработанные фрагменты, сигналы обнаружения и тревоги для оператора. Далее сам оператор при необходимости перекачивает видео из локального хранилища или принимает другие решения на основе просмотра журнала событий (тревог).

Кроме того, оказывается намного выгодней строить такие системы, чем односерверные. Коммутаторы и линии связи до камер тоже будут стоить дешевле, поскольку линии до камер от локальных серверов будут работать в сетях до 100 Мб/с.

При распределенной системе так же дешевле обеспечить бесперебойное питание всей системы, включая видеокамеры. Нам не надо ставить 10 киловатный УПС на 220 В, достаточно поставить киловатный УПС на центральный сервер, а в локальных узлах разместить низковольтные аккумуляторы для аварийного питания видеокамер и самого узла.

Сейчас на рынке видеонаблюдения имеется все необходимое для построения таких систем, за небольшим исключением.

Для чего нужны локальные сервера

 Для выполнения перечисленных выше задач по аналитике непосредственно на объекте в зоне размещения групп видеокамер. А на объекте, чтобы снизить нагрузку на тракт передачи данных (СПД), особенно если он беспроводной. 

Прогресс видеорегистраторов

На сегодняшний день появились бюджетные   регистраторы, которые в своем ПО обнаруживают и запоминают лица и прямоугольные объекты, которые похожи на людей (так называемое «гуманоидное обнаружение»). Для этого данные функции делятся между камерами, соответствующего типа, и регистраторами. Это новое направление, и оно стремительно развивается. Три года назад регистраторы с камерами вообще не обнаруживали лица, это «умели» только сервера с интеллектуальными модулями.

Однако всё стремительно развивается, сегодня любой смартфон обнаруживает лица и сравнивает их с имевшимися ранее, т.е. идентифицирует, в правильной терминологии- «распознает».    

Камеры уже способны в момент обнаружения тревожного объекта самостоятельно переходить с инфракрасной подсветки на подсветку белого света в ночном режиме, называется это «смарт подсветка».

Это позволяет получить высококачественное цветное изображение в 5 Мп (стандарт подобных систем), а не низкое разрешение и черно-белое изображение в ИК-лучах подсветки с известными проблемами переотражений, засветок и переконтрастов от препятствий в ближней зоне (например, веток деревьев).

Таким образом камеры, совместно с подобными регистраторами, закрывают проблему низкого разрешения изображения в ночное время, долгое время не имевшую решения при классической инфракрасной подсветке.

Конечно пока эти регистраторы имеют свои недостатки, но производители стремительно совершенствуют ПО и расширяют функционал (например, чтение автономеров).  

Подобные регистраторы создают конкуренцию серверам в небольших системах видеонаблюдения своей простотой, ценой, габаритами.