Темпы использования IP видеосистем растут очень быстро, и в этом сегменте индустрии безопасности мы видим более высокий спрос на мегапиксельные видеокамеры наблюдения с качеством высокой четкости (HD), чем на IP видеокамеры наблюдения с изображениями стандартной четкости. И, действительно, в прошлом году 60% проектов, связанных с установкой IP видеокамер наблюдения, включали мегапиксельные модели. Тем не менее, сетевые решения HD видеонаблюдения предусматривают определенную оптимизацию в целях сокращения потенциальных опасений относительно стоимости системы.
Производители лихорадочно работают над тем, чтобы улучшить и увеличить уровень технологий обработки разрешения изображений. Например, в недавнем прошлом, проекты со сложными условиями освещения для достижения наилучшего качества изображения требовали использования IP-видеокамер наблюдения стандартного разрешения. Тем не менее, новые мегапиксельные HD видеокамеры наблюдения с широким динамическим диапазоном (функция WDR) и способностью работать в условиях низкой освещенности являются достаточно жизнеспособным и часто востребованным вариантом. HD или мегапиксельные видеокамеры наблюдения становятся подходящими устройствами для почти любого проекта видеонаблюдения. Имеющиеся варианты снижения затрат также делают эти видеокамеры наблюдения более доступными для малых и средних организаций.
В любых условиях HD или мегапиксельные видеокамеры обеспечивают более подробные изображения с более полезной информацией, такой как мелкие детали - черты лица, буквы, цифры, но это может сказаться на их стоимости. С увеличением качества изображения, объем данных, которые передаются и хранятся, также значительно возрастает. Пропускная способность требует значительного увеличения общих затрат на поддержку функционирования системы IP видеонаблюдения, так как дисковое пространство является одним из самых дорогих компонентов IP систем.
Лучший способ уменьшить эти затраты находится в самих видеокамерах наблюдения, и достигается за счет снижения скорости передачи битов. Скорость может быть снижена, в частности, за счет снижения шума. Некоторая степень шумов всегда присутствует в любом электронном устройстве, которое передает и принимает сигнал. Это нежелательный побочный продукт получения изображения. Шум можно интерпретировать как результат движения, которое делает его наиболее вредным фактором засорения процесса кодирования. Это приводит непосредственно к повышению битов данного изображения. HD и мегапиксельные видеокамеры наблюдения более восприимчивы к шуму, так как пиксели на датчике меньше, и они не в состоянии собрать большое количество света. Съемка в условиях низкой освещенности также способствует увеличению уровня шума.
Давайте внимательнее посмотрим, как можно снизить требования к хранению, и за счет снижения шума изображения, а также изменения уровней компрессии конкретных участков сцены, добиться снижения скорости передачи без ущерба для качества видео.
Снижение шумов на изображении
Классическое подавление шума может принимать две формы: пространственное шумоподавление и временное уменьшение шума. Временное шумоподавление очень эффективно для статичных изображений, но может привести к проблемам, когда в изображении есть движение. Если временное шумоподавление применяется для движущихся объектов, на картинке может быть видно двоение, объекты станут более размытыми и нечеткими.
Комбинируя пространственные и временные способы снижения уровня шума с возможностью динамически регулировать их в зависимости от уровня освещенности и идентификации движущихся объектов, можно получить изображения с наименьшим количеством шума, наибольшим количеством деталей и низкой скоростью передачи (количество бит, которое передается в секунду). Видеокамера наблюдения определяет рамки, в которых есть движение, и передает эту информацию обратно на цифровой сигнальный процессор. Временное уменьшение шума в этих кадрах используется для того, чтобы избежать ореолов.
Когда нет движения, битовые скорости сведены к минимуму. Когда важный объект обнаружен, они увеличиваются, чтобы получить максимум деталей. Общий результат заключается в том, что требования к ширине полосы сети останутся на более низком уровне до тех пор, пока не начнет происходит что-то важное. Пропускная способность потребляется только на более высоких уровнях, когда может быть необходима большая детализация.
Сокращение битовых потоков
Некоторые HD и мегапиксельные видеокамеры наблюдения ограничивают скорость потока по умолчанию. Часто это делается с помощью установки постоянной скорости передачи битов. Постоянная скорость передачи данных является способом кодирования, который сохраняет скорость передачи битов на произвольном, фиксированном уровне. Переменная скорость передачи в битах создает предопределенный уровень качества изображения, который поддерживается независимо от того, есть движение в кадре или его нет. Скорость будет колебаться в зависимости от наличия движения в кадре.
Динамическое шумоподавление (DNR) работает по тому же принципу, что и переменный битрейт, но с использованием интеллекта для принятия важных решений на основании наличия или отсутствия движения в кадре. Эта функция может обеспечить до 50% уменьшения скорости передачи битов по сравнению со стандартной передачей видео без обнаружения движения.
Определение приоритетной степени сжатия
На охраняемом объекте определяется несколько зон, каждой из которых назначаются конкретные параметры уровня сжатия. Наименее важным областям можно установить большее сжатие и, следовательно, уменьшить скорость передачи, в то время как важным областям можно назначить более низкую степень сжатия, чтобы показывать их более подробно.
Возьмем типичную ситуацию, например, видеонаблюдение у входа в здание. Области, показывающие небо или верхние этажи здания, могут быть установлены как несущественные для более эффективного сжатия. Территория вокруг входа в здание может быть установлена как важная с низким коэффициентом сжатия для обеспечения получения деталей черт лица и других идентифицирующих людей деталей. А для мониторинга подъезда к входу можно задать условия нормального сжатия.
С помощью выбора важных, неважных и нормальных областей съемки и определения различной соответствующей степени сжатия может быть достигнута более низкая скорость передачи данных. Помните, что всегда можно уменьшить скорость передачи битов путем установления высокого уровня сжатия или низкого уровня битов для каждой видеокамеры наблюдения, но, как правило, это отрицательно скажется на качестве изображения и деталях, которые могут быть необходимы для идентификации человека или объекта.
Балансировка всех переменных, направленная на сокращение затрат
Сочетание снижения уровня шума и определения приоритетности зон съемки несомненно позволит достичь определенных результатов. Основное преимущество этой комбинации в том, что вы получите значительно более низкие скорости передачи без потери качества изображения. Используя эти технологии, можно снизить скорость передачи до 50%. Низкая скорость потока, в свою очередь, снижает полосы пропускания и требования к емкости устройств для хранения, всего этого можно достичь без отрицательного влияния на качество вашего видео. Для систем среднего и крупного масштаба снижение требований к хранению приведет к значительной экономии расходов на систему видеонаблюдения.
Помимо простой экономии, сокращение требуемой полосы пропускания для видеосистемы - также важный момент продажи при разговоре с ИТ-персоналом заказчика или его консультантом. Снижение скорости передачи данных означает более высокую производительность сети конечного пользователя.
В конечном счете, решение, которое обеспечивает высокое качество видео с самой низкой полосой пропускания и памяти и будет наиболее приемлемым выбором для потенциального клиента.
Источник www.securitysales.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко
