З огляду на вагомий обсяг відеоданих, що генеруються кожен день з наростального числа камер відеоспостереження, оптимізація сховища сьогодні має важливе значення. Вибіркове стиснення — один з найбільш бажаних методів для цього. Простіше кажучи, це процес, при якому програмне забезпечення з підтримкою ШІ «вибирає» області, які важливі в відео, і стискає їх менше, ніж інші неважливі області. Але як же ПЗ для відеоспостереження визначає важливі і неважливі області? Що, якщо користувачеві потрібна деталь із, здавалося б, неважливої області? Які вертикалі повинні вибрати цей метод для оптимізації зберігання? Відповіді на ці питання вказані нижче.
Як працює вибіркове стиснення?
Селективне стиснення слідує за стандартною логікою. Розширена відеоаналітика, вбудована в IP камери відеоспостереження, динамічно переглядає «блоки» в зображенні в залежності від двох властивостей — чи передбачена в блоці «структура» (наприклад, лінії, вугли, візерунки та інше) та чи є рух. В результаті виходить матриця з чотирьох можливих комбінацій — без структури та руху, зі структурою та без руху, без структури і без руху, а також зі структурою та рухом. Залежно від відповідної комбінації в будь-який час динамічне програмне забезпечення автоматично оцінює і вирішує, чи можна стискати блок далі, або це призведе до втрати потрібних деталей, які можуть мати відношення до користувачів.
Найбільш цінними блоками зображення вважаються ті, що містять як рух, так і структуру. Людина, що проходить повз, буде наочним прикладом. Блоки, що представляють людину, повинні бути збережені в високій якості, і тому стиснення зображення не збільшується за межі цього значення стиснення за замовчуванням для відеокамери або потоку.
На іншому кінці спектра є статичні частини зображення без структури — наприклад, глуха стіна збоку від найвищої будівлі. Ці частини зображення можуть бути сильно стиснуті, оскільки не містять ніякої корисної інформації. Проте динамічний характер програмного забезпечення означає, що якщо в такій області відбувається рух, рівні стиснення автоматично змінюються, щоб можна було отримати докладні зображення.
Що робити, якщо в невиділених областях є корисна деталь?
Це серйозна проблема. Динамічний характер ПЗ для відеоспостереження означає, що відеокамери весь час автоматично реагують на зміни в сцені. Якщо в області, в якій раніше не було руху і яка містить невелику структуру, раптово з'являється одне або інше (або і те, і інше) — камера відеоспостереження відреагує меншим стисненням відповідних частин зображення.
Як приклад уявіть, що відеокамера сфокусована на порожній стіні. Без руху в сцені і без структури зображення будуть сильно стиснуті, щоб знизити бітрейт. Якщо хтось з'явиться в сцені, камера знизить ступінь стиснення, щоб вловити криміналістичні деталі. Якщо ця людина потім почне розпорошувати графіті на стіні, це не тільки буде детально зафіксовано, але і коли вона піде, сцена тепер буде включати структуру (графіті) і, отже, стискати частину зображення з графіті менше, ніж раніше.
Де найкраще працює вибіркове стиснення відео?
Природа сцен грає важливу роль у визначенні продуктивності вибіркового стиснення відео. Чим більше деталей змінюється від одного кадру до іншого, тим в цілому працює менш продуктивне стиснення зображення.
Фактично, якщо сцена постійно переповнена (наприклад, в аеропорті) — стиснення відео не застосовуватиметься взагалі, оскільки є постійний рух і структура. Якщо, з іншого боку, вулична камера відстежує міську площу, де пристрій також захоплює одну частину неба, відеокамера може стискати блоки зображення (які показують небо), одночасно фіксуючи всі деталі жвавої міської площі.
Передбачені методи, що дозволяють підтримувати низький бітрейт навіть для складних сцен з великою кількістю рухів. Але ці методи (наприклад, обмеження максимального або постійного бітрейта, MBR або CBR) жертвують деталями, щоб підтримувати низький бітрейт. Це може бути нормально для веб-камери, але камера відеоспостереження в системі безпеки служить іншій цілі. Отже, бітрейт повинен регулюватися в залежності від рівня складності записуваної сцени.
Вибіркове стиснення відео: чи правильний це варіант?
Найважливішою частиною для інтеграторів вважаються дослідження. Для більшості інтеграторів кращим варіантом була б співпраця з виробниками, щоб надати різні методи і опції для економії пам'яті. При виборі системи відеоспостереження важливі гнучкість та варіанти налаштування в реальних умовах.
Зберігання (на яке безпосередньо впливає бітрейт зображення) коштує дорого. Таким чином, загальний підхід деяких виробників в галузі полягає в тому, щоб знизити бітрейт за допомогою обмежень максимального бітрейта (MBR), які накладають жорстке обмеження на бітрейт. Деякі виробники змушують камери не перевищувати цю межу швидкості передачі даних, що дає більш точно розрахувати обсяг пам'яті при плануванні рішення. Однак це також означає, що різниця між встановленою межею та фактичним бітрейтом, використовуваним для захоплення зображень, змусить камери стискати відзнятий матеріал, навіть якщо це означає погіршену якість зображення, ніж могло б бути потрібно.
Криміналістичні дані, необхідні для розслідування, можуть бути втрачені виключно через обмеження швидкості передачі даних, встановленого на камері відеоспостереження. Отже, інтегратори повинні дотримуватися рішень, які включають інтелектуальне та динамічне стиснення, що підлаштовується під ситуацію та захоплює все, зберігаючи при цьому низький бітрейт.
Як правило, рекомендується оцінювати якість зображення комплектів відеоспостереження під час запису складної сцени, а не при зніманні в тихі періоди. Відмінності в якості зображення, що лежать в основі підходів виробників до бітрейта, можуть бути вагомими. Лімітований бітрейт вважається допустимим варіантом, але не за замовчуванням і без ретельного аналізу наслідків для кожної сцени або встановлення.
