Облачные сервисы: от видеонаблюдения к видеоаналитике

в 15:54, , рубрики: VSaaS, Блог компании Синезис, видеоаналитика, видеонаблюдение, облачная инфраструктура, Работа с видео, Синезис, метки: , , , ,

Видеонаблюдение как сервис (VSaaS, video surveillance as a service) на базе облачной инфраструктуры вляется одной из актуальнейших тенденций отрасли. По мнению агентства IMS Research, Великобритания, глобальный рынок VSaaS составил $500 млн в 2011 году и может превысить $1 млрд в 2014 году, то есть за 3 года может удвоиться.
Одновременно, по оценке агентства ABI Research, США, рынок инструментов видеоаналитики для бизнеса увеличится более чем в 2,5 раза с 2011 года до 2016 года, в котором достигнет $900 млн.
«Видеоаналитика как сервис» находится на пересечении этих двух рынков и подчеркивает фокус на видеоанализе без участия оператора, в то время как термин VSaaS сегодня чаще предполагает лишь возможность удаленного просмотра и записи без какой-либо аналитики.
Наша заметка анализирует состояние рынка и технологий VSaaS, а также рассматривает возможность преодоления основного препятствия развития рынка VSaaS – ограничения исходящего канала абонента – при помощи видеоаналитики.

Как отмечает IMS Research, рост рынка VSaaS обусловлен спросом со стороны индивидуальных пользователей, малого и среднего бизнеса и государства. Для определенных сегментов пользователей услуга VSaaS более привлекательна, чем классические решения на базе сетевых видеорегистраторов (NVR) и систем управления видео (VMS). Так, модель коммерциализации VSaaS предполагает, что вместо стоимости аппаратно-программного решения без гарантий возврата инвестиций потребитель оплачивает конкретную услугу, например, запись видео, автоматический вызов службы охраны, сбор данных и подготовку аналитических отчетов. Услуга VSaaS – хорошо масштабируемая с точки зрения объема хранимого видео, количества точек наблюдения и числа пользователей системы.

В мире заметны около 30 компаний, активно развивающих направление VSaaS, и их количество ежемесячно увеличивается. Целевыми рынками этих компаний являются сети розничных продаж, строители, небольшие офисы и домохозяйства.

Среди крупных игроков стоит отметить компанию Axis, которая разработала инфраструктуру Axis AVHS для предоставления услуг VSaaS через посредников. Ограничением Axis AVHS является то, что сервис VSaaS работает только с сетевыми камерами, производимыми Axis.
В России всего несколько компаний вышли или планируют выход на рынок VSaaS. Например, отечественная компания iVideon предлагает удобный сервис
видеонаблюдения через Интернет, компания Profinegro активно внедряет услуги бизнес аналитики в торговые сети. Компания DSSL недавно анонсировала
сервис Trassir Cloud для автоматического мониторинга систем видеонаблюдения на первом этапе и, види мо, определенными планами развития спек тра облачных услуг,
непосредственно свя занных с видеонаблюдением. Правительство Москвы в
рамках Без опасного города покупает видеонаблюде ние как сервис на
конкурсной основе.

Таким образом, на рынке VSaaS появляются компании следующих типов:

  • молодые компании (стартапы), сфокусированные на определенных сегментах рынка, например, iVideon, Profintegro;
  • производители систем видеонаблюдения (VMS), например, «СателлитИнновация» (торговая марка Mascroscop, DSSL (Трассир);
  • производители камер, например, Axis;
  • операторы связи, например, Мегафон.

Наиболее существенным барьером расширения услуг VSaaS в мире и особенно в России является недостаточная пропускная способность каналов связи за пределами локальной сети. Сравним потоки данных, формируемые камерами, со средними скоростями подключения абонентов.
С одной стороны, даже при использовании современных алгоритмов сжатия, таких как H.264, камеры стандартной четкости (0,4 мегапикселя) формируют поток данных от 0,5 до 4 Мбит/c, а камеры высокой четкости (13 мегапикселя) от 1 до 10 Мбит/c при хороших условиях наблюдения и до 50 Мбит/c – при плохих. Для систем с большим числом камер затраты на передачу, хранение и анализ данных становятся критическими.

С другой стороны, средняя скорость исходящего канала составляет 4 Мбит/с в мире и 13 Мбит/c в России по данным NetIndex за июнь 2012 года. При использовании асимметричных технологий доступа (например, LTE, 4G, ADSL или кабельный модем) исходящий канал от абонента к приложению VSaaS в 410 раз меньше входящего. Таким образом, услуга VSaaS не позволяет реализовать удаленный просмотр и запись видео с большего числа камер, особенно камер высокого разрешения (более 1 мегапикселя).

По нашей оценке, в мире ежегодный рост объемов видеоданных, регистрируемых камерами, составляет более 50%, а рост пропускной способности каналов – только 20%. Таким образом, разрыв между потребностями VSaaS и возможностями каналов связи ежегодно увеличивается на 30% в год.

Видеоаналитика представляется единственной технологией, которая может разрешить проблему исходящего канала абонента, а также проблему хранения видео в облаке. Несмотря на появление экономичных способов хранения видео, таких как LAID (LinearArrayofIdleDisks), хранение больших
объемов видео в облаке является наиболее затратной составляющей услуги VSaaS.

Видеоаналитику можно рассматривать как специализированный кодер, который оставляет в видео только те данные, которые нужны пользователю. Универсальный кодер, такой как H.264, «не понимает» степень важности каждого элемента на изображении и, следовательно, не может эффективно фильтровать избыточные данные для предоставления услуги VSaaS. Например, стандартный кодер не может отличить небольшого человека на заднем плане и многочисленные капельки дождя на переднем плане. Если человек и каждая капелька кодируется содинаковой детализацией, поток будет в существенной степени избыточен для передачи и хранения.
Как правило, универсальный кодер и видеоаналитика используются совместно, что позволяет воспользоваться преимуществами каждого в отдельности.
Очевидно, что для снижения нагрузки на каналы связи, видеоаналитика должна работать на стороне абонента. Кроме этого, для некоторых видов видеоаналитики, таких как распознавание лиц, требуется видеоанализ несжатого потока для достижения максимальных показателей точности. По этим причинам облачная инфраструктура не может быть экономически эффективно использована для первичной обработки видео без какого-либо оборудования на стороне абонента.

С другой стороны, облачная инфраструктура может быть эффективно использована для масштабирования системы видеонаблюдения в следующих измерениях:

  • хранение видео и метаданных видеоаналитики;
  • подключение новых объектов наблюдения (например, торговых точек);
  • реализация новых функций анализа метаданных и поиска в архиве;
  • обслуживание большого числа пользователей.

Чем выше точность видеоаналитики, тем меньше нагрузка на каналы связи и облачное хранилище. Поэтому, если показатели точности видеоаналитики известны, поставщик услуги или потребитель могут легко посчитать экономическую выгоду от использования видеоаналитики.
Рассмотрим пример. Для охраны периметра большой солнечной станции (гелиотермической установки) используется 300 камер высокого разрешения (1,2 Мп). При нормальных погодных условиях суммарный
поток видеоданных составляет 1,8 Гбит/c. При неблагоприятных условиях, то есть при зашумлении сигнала, например, ночью, поток увеличивается почти в два раза до 3,5 Гбит/c. Применение обычного детектора движения позволяет сократить объем видеоданных в среднем на 80%, то есть до 0,40,7 Гбит/c.
К сожалению, пиковая нагрузка иногда многократно превышает этот диапазон из-за того, что детектор движения реагирует на глобальные изменения освещенности и погодных условий сразу на всех камерах.

Применение профессиональной видеоаналитики для обнаружения людей на территории солнечной станции позволило уменьшить среднюю нагрузку до 0,010,02 Гбит/c, а пиковую – до 0,05 Гбит/c. Таким образом, в сравнении с обычным детектором движения, видеоаналитика позволила сократить нагрузку на канал связи и облачное хранилище более чем в 40 раз.

Локальное хранилище видео на флеш-карте в камере или на жестком диске в сервере-шлюзе (gateway) на стороне абонента позволяет более эффективно использовать исходящий канал за счет буферизации данных. При возникновении события видеоаналитики камера или локальный сервер-шлюз записывает видео в локальную память, которая потом передается в облачное хранилище по доступному каналу связи. Для такого режима событийной записи скорость записи может быть выше предельной скорости передачи видеоданных.

Локальное хранилище является также средством обеспечения отказоустойчивости системы видеонаблюдения на случай временного отключения канала связи между камерой (локальным сервером) и облачным приложением.

Примером более сложного способа применения видеоаналитики в составе приложения VSaaS является технология ранжирования видеоданных, разрабатываемая Синезис. Здесь передача видео по каналам связи с ограниченной пропускной способностью происходит не за счет снижения качества видео, как в простых видеорегистраторах, а засчет приоритетной передачи наиболее важной для пользователя информации, причем приоритет фрагментов видео автоматически определяется видеоаналитикой. Такой подход также повышает эффективность использования дискового пространства облака: время хранения видеоданных в локальном хранилище или облаке может зависеть от степени их важности.

В заключение рассмотрим основные отличия между классической системой управления видео (VMS) и облачным приложением для предоставления услуги VSaaS:

  1. VSaaS предполагает использование более сложных технологий для управления каналом связи между объектом наблюдения и облаком, а также между облаком и абонентом. Необходимо учитывать ограничения по скорости передачи, а также наличие сложных топологий с трансляцией адресов (NAT) и сетевыми экранами.
  2. VMS предполагает наличие постоянных операторов перед мониторами охранного телевидения, в то время как абоненты VSaaS чаще всего подключаются к системе через браузер только после поступления тревожного сообщения или для анализа видеоархива (отчетов).
  3. Как следствие пунктов 1 и 2, видеоаналитика играет более важную роль в VSaaS, чем VMS. Видеоаналитика используется для управления передачей данных, формирования тревожных сообщений и отчетов.
  4. Пользовательский интерфейс VSaaS должен быть реализован на базе браузера или мобильного телефона, в то время как VMS чаще использует инсталлируемые приложения.
  5. Поддержка локального хранилища имеет большее значение в приложениях VSaaS, чем VMS.
  6. VSaaS должно обслуживать существенно больше пользователей и камер, чем VMS.
  7. Как правило, приложение VMS настраивают профессиональные системные интеграторы, а приложения VSaaS – конечные пользователи, что предъявляет более высокие требования к простоте интерфейса VSaaS.
  8. Операторы услуги VSaaS и/или их абоненты более чувствительны к стоимости конечного оборудования (камер, локальных видеосерверов), чем пользователи VMS.

В статье предполагается, что для предоставления услуг VSaaS или «Видеоаналитика как сервис» используется облачная инфраструктура. Некоторые категории пользователей предпочтут выделенные сервера. Рассмотренные выводы в равной степени относятся к облачным и выделенным размещениям серверного приложения.

Автор: NikolaiPtitsyn

* - обязательные к заполнению поля