В настоящее время существуют 2 основных типа систем видеонаблюдения: аналоговые и IP-системы. Вначале рассмотрим аналоговые системы AHD/TVI//CVI. Аналоговые системы применяют 3 основных стандарта обработки видеосигнала AHD/TVI//CVI. Эти стандарты были разработаны 3 разными фирмами, чтобы уйти от стандартного разрешения в 575 ТВЛ, возможными в классических системах NTSC/PAL/SECAM. Эти стандарты позволили увеличить разрешение до 2 и более Мп, и сделали конкурентными аналоговый парк видеокамер и оборудования. Главное – появилась возможность использования существующих кабельных линий, коаксиальных и однопарных на витых парах на базе телефонии (кабели ТПП), проложенных ранее на объекте. Еще одно достоинство этих систем – реальное время обработки видеоконтента, и отсутствие задержек при передаче от камер. Обработка происходит на аналогово цифровых преобразователях, процессоры обеспечивают только управление, но не загружают блоки видеопотока в ОЗУ. Поэтому процессор не тормозит и не зависает в ожидании циклов загрузки/выгрузки.

Все хорошо, но вот беда- для работы с нужны гибридные видеорегистраторы, либо платы видеозахвата. А такая плата захвата для сервера полностью делает цену системы намного выше, можете посчитать.

Это все приводит к проблеме раздачи контента на несколько точек видеоконтроля.

На обычный ноутбук прием не организовать, нужен регистратор. Инсталляторы понимают, как это усложняет настройку системы.

Хороший сравнительный анализ и ссылки на стандарты обработки видео приведены в статье уважаемого коллеги.

Аналоговые системы высокого разрешения AHD/ТVI/CVI постепенно уходят в прошлое и используются крайне редко, в основном, при ограниченном бюджете. Либо применяются в случаях усовершенствования существующих систем с целью использования коаксиальных и витых пар кабельных линий, проложенных ранее на объекте.

Современные системы видеонаблюдения реализуются на основе цифровой обработки видеоинформации и IP-систем передачи данных.

Новые возможности цифровой обработки изображения

В области видеонаблюдения цифровая обработка изображения позволяет избежать тотальной записи и передачи всего массива видеоконтента.

Видеоконтент – термин в телевидении, означающий объем видеоматериала, в нашем случае – цифровых данных в определенном стандарте кодировки, например, Н-264, МPEG4.

Обычный детектор движения дает ложные срабатывания, передает ложные тревоги и пишет фоновое видео, которое загружает тракты передачи, занимает объем хранилищ.

При цифровой обработке изображения становится возможен анализ видеоизображения на основе интеллектуальных модулей.

Это позволяет избежать хранения и передачи кадров с движением качающихся деревьев, дождя и снега, пролетающих мух и птиц, который обычный детектор движения воспринимает как тревогу.

В итоге в несколько раз уменьшается объем хранилищ, перегрузка трактов передачи данных и необходимость человеческого участия в просмотре часов видеозаписей со множества камер.

Даже при постоянной записи, которую любят делать некоторые сотрудники службы безопасности, использование интеллектуальных модулей позволяет в несколько раз ускорить поиск в архивах определенных событий, и даже обнаружить их, задав исходные данные автоматически. Например, найти людей, укравших материальные ценности.

В онлайн режиме срабатывание на конкретное событие (например, проезд автомобиля, появление человека) позволяет подать тревогу и привлечь внимание охраны к просмотру нужной камеры, автоматически включающей тревожный монитор, с подачей звукового сигнала для пробуждения охраны от сна.

Состав многосерверной системы

Как правило, в составе крупной системы видеонаблюдения присутствуют следующие компоненты:

• Видеокамеры;
• Кабельные трассы и магистрали с коммутационными узлами;
• Центральный или Главный Сервер с хранилищем или без;
• Резервный Сервер в качестве сервера репликации в горячем резерве;
• Отдельное видеохранилище;
• Удаленные рабочие места (УРМ) и посты видеоконтроля (АРМ);
• Распределенные по территории объекта или географическим областям подчиненные или локальные сервера и регистраторы;
• Системы бесперебойного питания.

Большинство проектировщиков и инсталляторов скажут, что обходятся всего одним сервером и даже простым регистратором.

Я тоже езжу не только на автомобиле, но и на мотоцикле и велосипеде, когда это рационально.

И тоже устанавливаю простые регистраторы в садоводстве.

Но Сервер репликации под ОС Линукс также вносил в проект СВН и собственноручно настраивал с помощью «самбы».

Поэтому простые решения не всегда возможны и не отрицают сложные. Весь вопрос в том, что способны мы предложить Заказчику, и какие у него запросы.

Еще вчера заказчик ограничивался квадратором, потом мультиплексором с черно-белыми камерами в 300 твл, и все писал на аналоговый регистратор по датчику движения, в лучшем случае.

Сегодня Заказчик уже осведомлен про нейросети, смарт камеры и интеллектуальные модули. Он читает много подобных статей и общается с профессионалами.

Поэтому он хочет иметь современную систему с защитой от хакеров и просмотром из дома на смартфон. И если с нейросетью пока только начало пути, и ее трудно обучить, и цена в разы дороже интеллектуальных модулей, то все остальное отработано и доступно.

Ну а мы должны быть в курсе этих наработок. Для этого и создана серия данных статей.

Я не буду рассказывать очевидное, о чем много написано. Например, про выбор камер, стандарты IP и AHD/ТVI/CVI, кабельные трассы, узлы коммутации. Будем затрагивать только те вопросы, которые не на поверхности, но сильно влияют на полезность, надежность, себестоимость современных систем наблюдения, например, отличия H265 от Н264, смарт подсветку, особенности и эффективность применения каналов WiFi и GSM.

Будем обсуждать только сложные вопросы.

Часто начинающим проектировщикам не хватает практики, а инсталлятором знаний о новом софте и «железе», которое появилось.

Этот разрыв мы попытаемся сократить, поскольку опыт показывает, что пока вы не настроите новую систему, вы ее не познаете, какими бы подробными не были описания производителей и продавцов.

Именно поэтому и возникают площадки, где мы обсуждаем реальные свойства современных продуктов.

Применение видеосерверов

В настоящее время всё более востребованы современные видеосерверы с программным обеспечением, позволяющим записывать до ста камер и вести архивы. Видеозаписи можно обрабатывать как в архивах, так и в онлайн режиме с целью принятия решения о целесообразности видеозаписи и оповещения оператора о событии.

Видеокамеры со встроенными детекторами движения и классические видеорегистраторы с жестко прописанными зонами обнаружения пересечения линий и стандартными детекторами движения постепенно уходят в прошлое.

Какие интеллектуальные функции может сегодня выполнять современная видеосистема?

• Обнаружение лиц, распознавание лиц с их идентификацией;
• Обнаружение предметов по заложенным признакам: человеческих фигур, предметов, описанных заранее по форме (автомобилей, оборудования, предметов быта и производства – например, надетых на голову касок на стройке, украденных бухт с кабелем);
• Обнаружение и распознавание автономеров;
• Обнаружение дыма и пламени;
• Контроль оставленных предметов (в метро, магазинах и т.д.)
• Контроль исчезновения предметов особой важности (произведений искусства, сейфов, документов);
• Комплекс интеллектуальных модулей для сфер обслуживания (электронные очереди, контроль активных зон, кассовые модули аналитики).

Все эти модули должны обладать возможностью обрабатывать информацию как в архиве, так и в онлайн режиме.

Работа в онлайн режиме приобретает особое значение, так как ускоряет принятие решения оператором, разгружает оператора и тракты передачи видео от балласта информации, экономит ресурсы видеохранилищ и удешевляет в итоге систему.

Выбор архитектуры серверной системы

При использовании вышеописанных интеллектуальных модулей увеличивается вычислительная нагрузка на сервер и возрастают требования к быстродействию процессоров ядер.

Нагрузка может увеличиться в 3 раза. Поэтому, при обработке информации на центральном сервере и большом количестве камер (от 10 до 100), сервер не справляется с нагрузкой, особенно в режиме онлайн (реального времени).

При этом аппаратное наращивание его производительности, во-первых, имеет разумный предел (не более 12-16 ядер), и во-вторых, делает сервер очень дорогим (до 1-2 млн. рублей).

Сегодня возникла явная необходимость перехода к многосерверным распределенным системам, как наиболее перспективным и гибким алгоритмически.

Многосерверные распределенные системы

В таких системах видеоинформация обрабатывается не только на центральном сервере, но и на локальных серверах, находящихся в зоне размещения групп видеокамер (от 1 до 16 шт.), так называемых «кустов», привязанных к определенному локальному телекоммуникационному узлу.

При таком построении локальный сервер начинает обработку видеоинформации на самом узле. Причём на этом сервере имеется свое локальное хранилище видеозаписей. Используя интеллектуальные модули сервер решает, что необходимо записывать, что передавать на центральный сервер и что является событием, о котором необходимо оповестить оператора на центральном посту.

В результате высвобождаются ресурсы центрального сервера, который получает не потоковое видео от всех камер со сработавшими детекторами, а обработанные фрагменты, сигналы обнаружения и тревоги для оператора. Далее сам оператор при необходимости перекачивает видео из локального хранилища или принимает другие решения на основе просмотра журнала событий (тревог).

Кроме того, оказывается намного выгодней строить такие системы, чем односерверные по финансам, так как несколько обычных ПК (по 15-20 тыс.руб) и средний сервер (30-120-400 т.р.) окажутся дешевле одного самого мощного и дорогого (600-1200 т. р.). Коммутаторы и линии связи до камер тоже будут стоить дешевле, поскольку линии до камер от локальных серверов будут работать в сетях до 100 Мб/с.

При распределенной системе так же дешевле обеспечить бесперебойное питание всей системы, включая видеокамеры. Нам не надо ставить 10 киловатный УПС на 220 В, достаточно поставить киловатный УПС на центральный сервер, а в локальных узлах разместить низковольтные аккумуляторы для аварийного питания видеокамер и самого узла.

Сейчас на рынке видеонаблюдения имеется все необходимое для построения таких систем, за небольшим исключением.

Итак, вывод.

Для чего нужны локальные сервера?

Для выполнения перечисленных выше задач по аналитике непосредственно на объекте в зоне размещения групп видеокамер.

Почему на объекте? Для того, чтобы снизить нагрузку на тракт передачи данных (СПД), особенно если он беспроводной.

Эта структура уже широко используется в видеонаблюдении.

В следующей статье мы рассмотрим подробно такие сервера, обсудим:

• тонкости их подбора;
• условия эксплуатации и монтажа;
• особенности настройки;
• их недостатки;
• варианты их проводного и беспроводного подключения по Wi-Fi и GSM.

А пока затронем ещё одну актуальную тему.

Прогресс видеорегистраторов

На сегодняшний день появились бюджетные регистраторы, которые в своем ПО обнаруживают и запоминают лица и прямоугольные объекты, которые похожи на людей (так называемое «гуманоидное обнаружение»). Для этого данные функции делятся между камерами, соответствующего типа, и регистраторами. Это новое направление, и оно стремительно развивается.

Да, есть недостатки. Например, при обнаружении лиц камера должна висеть на уровне 1 этажа (2м), при этом дальность обнаружения не более 10-15 м.

Далее, в инфракрасном режиме подсветки обнаружения не происходит. Только при цветном режиме.

Но еще 3 года назад регистраторы с камерами вообще не обнаруживали лица, это «умели» только сервера с интеллектуальными модулями.

Однако всё стремительно развивается, сегодня любой смартфон обнаруживает лица и сравнивает их с имевшимися ранее, т.е. идентифицирует, в правильной терминологии- «распознает».

Камеры уже способны в момент обнаружения тревожного объекта самостоятельно переходить с инфракрасной подсветки на подсветку белого света в ночном режиме, называется это «смарт подсветка».

Это позволяет получить высококачественное цветное изображение в 5 Мп (стандарт подобных систем), а не низкое разрешение и черно-белое изображение в ИК-лучах подсветки с известными проблемами переотражений, засветок и переконтрастов от препятствий в ближней зоне (например, веток деревьев).

Таким образом камеры, совместно с подобными регистраторами, закрывают проблему низкого разрешения изображения в ночное время, долгое время не имевшую решения при классической инфракрасной подсветке.

Конечно пока эти регистраторы имеют свои недостатки, но производители стремительно совершенствуют ПО и расширяют функционал (например, чтение автономеров).

Подобные регистраторы создают конкуренцию серверам в небольших системах видеонаблюдения своей простотой, ценой, габаритами.

В следующей части мы затронем конкретные модели таких камер и регистраторов, подробнее обсудим их возможности в распределенных системах, обсудим тонкости их инсталляции и подбора.

Заключение

Сложность применения современных систем видеонаблюдения порождается следующими проблемами:

• Отсутствием полного и ясного представления об их возможностях;
• Отсутствием полных комплектов узлов и оборудования для них в одной фирме;
• Отсутствием полноценной техподдержки продавцов;
• Нехваткой у проектировщиков и менеджеров проектов практического опыта инсталляции сложных систем видеонаблюдения;
• Опасением, что вдруг не заработает, не сможем настроить (самбу под Линуксом ).

Поэтому мы начали изложение материала последовательно и системно, чтобы последующие материалы были понятны проектировщикам, менеджерам и инсталляторам систем видеонаблюдения 2021.

Будем благодарны за обратную связь, вопросы и критику по данной теме. В зависимости от отзывов мы скорректируем формат и язык изложения материала, откроем новые темы, в которых считаем себя компетентными.

Автор статьи – разработчик и проектировщик радиотехнических устройств и систем с опытом постановки монтажных бригад, ПНР и сдачи объектов с 30 летним суммарным опытом работы в упомянутых направлениях.

Автор: Петров Роман Владимирович
Источник: https://habr.com/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!