За последние 10 лет мы увидели, что камеры видеонаблюдения предоставляют постоянно улучшающееся качество изображения. Современные видеокамеры способны демонстрировать видео с удивительно детальным разрешением при высокой частоте кадров. Технология широкого динамического диапазона дает нынешним комплектам видеонаблюдения получать детальные изображения даже в сценах со сложным освещением, в то время как современные датчики изображения позволяют получать цветное видео высокого разрешения даже в экстремальных условиях слабого освещения.
Эти технологические достижения также неизбежно увеличивают объем создаваемой информации и, соответственно, требования к пропускной способности сети и хранению данных.
Интеллектуальные методы сжатия могут использоваться для уменьшения скорости передачи битов на 50% и даже больше. Критический вопрос, однако, какие же 50% можно потерять. Нет смысла вкладывать деньги в высококачественные IP камеры видеонаблюдения, если нужные детали теряются при уменьшении битрейта для облегчения передачи по сети или для уменьшения необходимой емкости хранилища.
Решением Axis для интеллектуального сжатия видео считается Zipstream — технология, разработанная в 2015 году и постоянно обновляющаяся и улучшающаяся с тех пор, что дает динамически просматривать видеоматериалы, записывать критические детали в высоком разрешении и с полной частотой кадров, в то же время весомо снижая битрейт для частей видео, которые не считаются необходимыми
Захватывать то, что имеет значение
Если место видеонаблюдения никогда не менялось, камеру можно настроить один раз, чтобы получить впечатляющие результаты при оптимальном уровне сжатия изображения. Однако это невозможный сценарий. От пустого вестибюля гостиницы посреди ночи, до вокзала в час пик — каждая ситуация почти постоянно меняется. Поэтому важно иметь систему видеонаблюдения, что гибко адаптируется к этим условиям, оптимизируя как качество изображения, так и битрейт, фиксирующую уровни детализации при необходимости и избегающую периодов бесполезной записи с высоким разрешением.
Возьмите, к примеру, пустой вестибюль отеля рано утром. Хотя это происходит очень редко, и все же камеры могут по-прежнему записывать в высоком разрешении с полной частотой кадров, используя значительную полосу пропускания и объем памяти. В такой ситуации Zipstream сжимает наименее важные данные (в данном случае почти все), весомо снижая битрейт в отдельных случаях практически до нуля, даже если камера все еще обеспечивает постоянное наблюдение.
Даже в ситуациях с большим количеством движения, например, вход в торговый центр во время рождественских покупок — интеллектуальное сжатие будет динамически просматривать видео в текущем времени, сжимая статические части изображения с небольшим значением, сохраняя разрешение на нужных деталях.
Поскольку качество камер видеонаблюдения улучшается в геометрической прогрессии, интеллектуальное сжатие видео быстро перешло от «приятной опции» к необходимости: без него требования к передаче и хранению данных станут практически невозможными. При этом возникает риск потери деталей, критичных для расследований, или невозможности сохранять записанные кадры достаточно долго для полного и всестороннего анализа. Было бы крайне нелепо, если бы качество камер видеонаблюдения приводило к таким повышенным требованиям к данным, что немногие могли бы позволить себе реализовать эти преимущества.
