В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
 |
Облачная видеоаналитика: веб-ориентированная архитектура |
Облачное видеонаблюдение через веб-браузер и мобильное устройство постепенно становится массовым.
Тенденция затронула потребителей всех типов:
Важным свойством всех этих решений является клиент – облачная веб-ориентированная архитектура, обеспечивающая масштабируемость, отказоустойчивость и доступность видео на различных клиентских платформах. При этом решение может быть развернуто как в публичной сети Интернет, так и в частной закрытой сети организации (корпорации, города, государственного ведомства). Молодые компании, операторы связи, производители камер развивают облачное видеонаблюдение на основе сервисной бизнес-модели. Главная движущая сила такого бизнеса – удешевление облачной инфраструктуры, каналов связи и сетевых камер. В результате видеонаблюдение как сервис все чаще используется за рамками безопасности, в том числе для сбора данных, необходимых для управления бизнесом, контроля качества услуг и соблюдения регулятивных требований. В сегменте безопасности также появляются мониторинговые (диспетчерские) центры, построенные на веб-технологиях, которые позволяют оператору обрабатывать события и анализировать видео удаленно в различных часовых поясах. Сегодня облачное видеонаблюдение не является "интеллектуальным" в массовом сегменте, то есть даже базовая видеоаналитика недоступна потребителю. В лучшем случае в облачном сервисе может быть реализован детектор движения, но без возможности выбора зон и настройки расписания.
Выделим основные проблемы, которые возникают при адаптации классической системы видеоаналитики к облачному сервису.
Обычные системы, разработанные для выделенного сервера, не имеют функционала для балансировки вычислительной нагрузки внутри кластера. В таких системах видеопотоки физически и логически привязаны к одному конкретному серверу. Для переподключения видеопотока к другому администратор должен заново настроить параметры соединения с камерой и видеоаналитику. При отказе одного из серверов вычислительная нагрузка не распределяется между остальными серверами кластера.
Программные модули видеоаналитики используют аппаратные ключи защиты HASP (особенно для распознавания лиц и номерных знаков автомобилей) и специализированные графические ускорители, что существенно ограничивает их применение в виртуализированной среде, абстрагированной от аппаратной реализации. Любая привязка ПО к физическому оборудованию затрудняет масштабирование системы в облаке.
Практически все системы видеоаналитики работают только с "толстым" клиентом для операционной системы Windows. В лучше случае система предоставляет возможность просмотра видео (без поиска) через браузер Internet Explorer с нестандартными компонентами, использующих технологию ActiveX, Java или SilverLight. Это существенно ограничивает круг пользователей и создает массу проблем службе технической поддержки. Идеальный кроссплатформенный клиент должен быть реализован на базе технологии HTML5. На практике все облачные сервисы видеонаблюдения сегодня опираются на технологию Flash. При этом в существующих Flash-плеерах не хватает возможности отображения метаданных видеоаналитики в виде графической аннотации.
Веб-ориентированная архитектура предполагает, что любой значимый ресурс (отчет или событие видеоаналитики, произвольный момент времени в видеоархиве) имеет уникальную гиперссылку (URI), как видеоролик в YouTube. Большинство классических и даже облачных систем видеонаблюдения не позволяют формировать такие гиперссылки, что существенно затрудняет обмен данными между пользователям. Вместо того, чтобы отправить ссылку на выделенный момент видео по электронной почте, пользователь должен снимать архив и выкладывать его на файлообменник. К тому же, не хватает веб-ориентированных интерфейсов программирования (API) для простой интеграции облачной видеоаналитики в бизнес-аналитикe (BI) и другие информационные системы предприятия.
В настоящий момент видеоаналитика активно развивается в русле глобальных технологических тенденций ИТ и рано или поздно станет частью облачной веб-ориентированной экосистемы. Участники рынка, включая разработчиков видеоаналитики, операторов связи и сервисов видеонаблюдения, активно прорабатывают вопросы внедрения облачной видеоаналитики на перспективных рынках (табл. 1).
Параллельно производители камер исследуют возможность интеграции видеоаналитики "на борту" в облачные сервисы.
Гарантированная запись и обнаружение несанкционированных вмешательств в работу является базовой функцией любой системы видеонаблюдения. Провайдеру услуги (службе эксплуатации) и конечному потребителю услуги важно оперативно определять нарушения работы каналов связи, осветительного оборудования, камер и серверов (рис. 1).
Интеллектуальные инструменты поиска позволят быстро находить в архиве видеоданные с возможностью их фильтрации по типу объекта (например, человек, лицо человека, транспортное средство, регистрационный знак) и по типу движения объекта (например, появление или остановка в заданной области). Такой инструментарий нужен для того, чтоб избежать "ручного" просмотра видео и сократить время поиска событий, прошедших за день, до нескольких минут. Важно, чтобы возможность поиска не требовала априорной настройки правил, а пользователь мог задать правило поиска уже после того, как событие произошло. К примеру, пользователь может выделить место на парковке и мгновенно найти момент времени, когда машину угнали или когда к ней подошли посторонние люди (рис. 2).
Если позволяют ракурс обзора и технические возможности камеры, то объекты могут быть идентифицированы: человек по лицу, а транспортное средство по регистрационному знаку. Эти данные, собранные веб-ориентированной видеоаналитикой, могут быть использованы для решения широкого круга задач от розыска подозреваемых лиц до маркетинговых исследований в масштабах всей страны.
Традиционный диспетчерский центр системы видеонаблюдения предполагает работу группы операторов в зале с видеостеной, множеством мониторов и мощными каналами связи. Такая инфраструктура подойдет по бюджету не каждому заказчику.
Веб-ориентированная архитектура позволяет построить более экономичное решение с распределенным диспетчерским центром, где операторы могут работать в различных часовых поясах. Оператор, например, с ограниченной мобильностью может подключаться с любого компьютера, даже из дома.
На рис. 3 проиллюстрировано рабочее место оператора диспетчерского центра в момент поступления тревожного события "праздношатание".
На рис. 4 представлен интерфейс работы с видеоархивом, индексированным событиями видеоаналитики.
Видеоаналитика может быть использована для сжатия видеоданных во времени и по аналогии с технологией Time Compressor компании ITV, Video Synopsis компании BriefCam или интегрального кадра компании "Синезис" (рис. 5).
Подсчет посетителей, контроль очередей и выкладки товаров, тепловые и кинетические карты (рис. 6) – все эти функции вызывают живой интерес у торговых и банковских сетей, но еще не получили массового распространения. Хочется надеяться, что облачная архитектура сделает сервис видеоаналитики более доступным.
Веб-ориентированная архитектура предоставляет широкие возможности для интеграции облачной видеоаналитики с информационной системой предприятия. Например, в системе видеонаблюдения складирование видео структурируется на основе данных сканера штрих-кода и детектора людей. В системе мониторинга скважин видео размечается контрольными показателями процесса добычи нефти (рис. 7).
Облачная видеоналитика обычно применяется непрерывно на "живом" видеопотоке, поступающем с камеры. Преимуществом такого режима является возможность оперативного уведомления операторов и высокая скорость поиска в архиве за счет индекса. Недостатки – постоянная нагрузка на серверное оборудование и каналы связи.
Для задач безопасного города типовой сервер видеоаналитики с процессором семейства Intel Core E5 V2 обрабатывает 30 – 50 HD-потоков.
В случае использования облачной видеоаналитики на мощном вычислительном кластере появляется возможность быстрой индексации больших объемов видеоданных по запросу пользователя. В обычном режиме видео записывается в архив без декодирования и без анализа (возможна частичная распаковка для контроля качества видео). Если возникает необходимость провести расследование, то пользователь указывает интервал для анализа, и кластер обрабатывает массивы видеоданных, выделяя объекты, траектории и ситуации на заданном интервале времени заданной камеры. Полученный индекс кешируется в базе данных, таким образом, повторные поисковые запросы по фрагменту видео выполняются быстро.
Время выполнения одного запроса индексирования видео продолжительностью 1 час на кластере из 12 серверов с процессором семейства Intel Core E5 V2 может составить 7–12 секунд.
Сервис видеоаналитики по запросу может быть либо интегрирован в облачную систему видеонаблюдения, либо предоставляться независимо. В последнем случае пользователь должен предварительно загрузить видео на сайт провайдера услуги, что занимает дополнительное время.
Недостаток видеоанализа по запросу – невозможность автоматического уведомления оператора о тревожном событии и существенная задержка при поиске на длительном отрезке времени или на большом количестве камер.
Облачная веб-ориентированная видеоаналитика – амбициозный проект для разработчика и провайдера услуги. Адаптация традиционной системы видеоаналитики к облаку не обеспечивает желаемый уровень масштабирования системы. Необходима кардинальная переработка архитектуры, интерфейсов пользователя и интерфейсов программирования (API). Важными качествами облачной видеоаналитики являются балансировка нагрузки между серверами кластера, полная виртуализация и по-настоящему кроссплатформенный клиент. Благодаря доступности сервиса всем категориям пользователей и простой интеграции со внешними приложениями, облачная видеоаналитика может превратить систему видеонаблюдения в инструмент обеспечения безопасности и управления бизнесом нового поколения.
Опубликовано: Спец.приложение "Video & Vision"-2014
Посещений: 8240
Автор
| |||
В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
