Видеоаналитика стала полезным инструментом для служб безопасности и эксплуатации некоторых предприятий. Благодаря мгновенным точным предупреждениям, полезной информации и повышенной легкости управления данными, видеоаналитика произвела революцию в способах использования систем видеонаблюдения.
Технологические достижения также предоставили клиентам больше возможностей в отношении того, где использовать программное обеспечение с видеоаналитикой. То, что раньше работало на серверах, теперь может работать и на периферии, или в облаке. Некоторым клиентам будет даже выгоднее использовать комбинацию как периферийной, так и облачной аналитики. Но такие достижения заставили пользователей задаться вопросом, где лучше всего использовать видеоаналитику для конкретных целей. Сегодня предусмотрено так много разных применений, и настраиваемость — самое весомое преимущество видеоаналитики. В этой статье рассматривается, когда следует использовать видеоаналитику на видеокамере (периферии).
В каком случае стоит выбрать периферийную видеоаналитику?
Традиционно видеоаналитика выполнялась локально. А для этого требовались полноценные серверы с видеокартами и прочие дорогостоящие решения. С появлением более усовершенствованных технологий заметна тенденция к отходу видеоаналитики от пределов и к переходу на периферию, при этом камеры видеонаблюдения получают все больше и больше функций искусственного интеллекта.
Когда нужны обновления в текущем времени. Один из наиболее очевидных способов решить, нужно ли использовать периферийную видеоаналитику — это рассмотреть цель. Нужны ли оповещения в режиме текущего времени с использованием подсчета людей? Важно ли отслеживать поведение клиентов и получать мгновенные уведомления? Необходимо ли получать оповещения системы безопасности об обнаружении вторжений? Вот некоторые из ситуаций, когда периферийная аналитика работает лучше. Проще говоря, если вам нужно что-то “из коробки”, а также что-то отдельное — может быть достаточно периферийного решения на основе IP камеры видеонаблюдения.
Когда подключение к Интернету вызывает беспокойство. Для облачной аналитики требуется доступ в Интернет. Если по какой-либо причине у пользователя нет необходимой полосы пропускания, стоит рассмотреть вариант использования периферийной аналитики или локальной серверной аналитики. Этот вопрос актуален, в частности если объект расположен в удаленном месте, где предусмотрено подключение к Интернету.
Когда на объекте слишком много камер видеонаблюдения. Также стоит выбрать периферийную видеоаналитику, если установлено много комплектов видеонаблюдения, и нет смысла загружать все видео в облако. Количество видеокамер во всем мире продолжает расти ускоренными темпами из-за большей доступности, легкости и действенных методов интеграции. Однако пользователю может не потребоваться запускать отснятый материал со всех камер видеонаблюдения через аналитическое решение. В некоторых областях просто необходимо видеонаблюдение, которое можно использовать для расследования проблемы позже. Более разумно использовать периферийную аналитику для нескольких камер видеонаблюдения, размещенных в областях, где это необходимо.
Когда беспокоит вопрос кибербезопасности. Четвертая причина заключается в том, что пользователь не желает, чтобы данные покидали его территорию. В таком сценарии можно запустить интеллектуальное ПО для видеонаблюдения на периферии или на локальных серверах. Некоторые поставщики аналитических решений выбирают общедоступные облака, такие как AWS. Как правило, эти провайдеры принимают впечатляюще строгие меры кибербезопасности.
Выбор периферийной видеоаналитики по сравнению с облачной предоставляет несколько преимуществ. Но это не значит, что современные решения видеонаблюдения обходятся без облачной видеоаналитики. Для некоторых пользователей правильным выбором будет сочетание облачной и локальной периферийной аналитики.
