Rosną możliwości analityki wideo na krawędzi sieci, czyli w samych kamerach. Natychmiastowy wynik pracy analityki na krawędzi sieci to duży potencjał korzyści dla biznesu, w porównaniu do analityki serwerowej. Jeśli przetwarzanie odbywa się na miejscu, w kamerze – oznacza to, że tylko niezbędna ilość danych będzie przetransferowana do operatora.

Gdyby ten proces miał odbywać się na serwerze, oznaczałby, że wszystkie dane do analizy musza być z kamery przesłane na serwer w centrum danych, podnosząc niepotrzebnie koszty wynikające z transferu.

Ponadto analiza obrazu bezpośrednio w kamerze gwarantuje, że uchwycone przez nią obrazy będą analizowane w ich najwyższej jakości, nie tracą bowiem w procesie kompresji – wymaganej często przy transferze, a powodowanej, o ironio, koniecznością wysyłania danych poza kamerę.

Rozpoznawanie obiektów – precyzja na krawędzi

Podstawę analizy brzegowej opartej na głębokim uczeniu stanowi znacznie dokładniejsze rozpoznawanie obiektów. Weźmy przykład z zarządzania ruchem drogowym, gdzie jednym z problemów związanych z tradycyjną analizą jest liczba fałszywych alarmów płynących z monitoringu, mylącego kałuże lub cienie z pojazdami biorącymi udział w ruchu.

Większa dokładność wynikająca z przetwarzania na miejscu znacząco zredukuje podobne pomyłki, ale może też więcej. Przynosi możliwość rozróżniania typów obiektów – ciężarówek, autobusów, samochodów osobowych czy motocykli, otwierając tym samym nowe możliwości w zarządzaniu efektywnością ruchu.

To tylko początek możliwości rozwiązań skupiających się dziś na analityce sceny w czasie rzeczywistym i odpowiedzi na przebieg sytuacji, jak emitowanie ostrzeżeń drogowych czy świateł kierujących ruchem.

Więcej procesowania danych – więcej informacji

Monitoring wideo dawno już nie jest tylko przeglądaniem nagrań przez operatora. Analitykę przeprowadzają procesory, które otrzymują obraz z kamer w formie danych. Inteligentna kamera rozumie obraz samochodu jako zestaw charakterystycznych danych. Nie tylko kreuje te dane, lecz także dane o danych – metadane, takie jak czas powstania obrazu, miejsce, wielkość pakietu i inne. W analityce brzegowej wykorzystuje się oba typy danych, choćby do potrzeb wyszukiwania informacji płynących z obrazu.

Wykorzystanie tych danych w analityce może wesprzeć obsługę dużych zbiorów danych, zbieranych przez dłuższy czas. Taka analiza przyniesie odpowiedzi na pytania odnoszące się do liczby incydentów blokowania buspasów, czy liczby osób przebywających na konkretnej stacji metra w godzinach porannych – na przykład w skali roku, miesiąca, weekendu.

Urządzenia, w szczególności inteligentne rozwiązania wykorzystujące deep learning, są niezwykle skuteczne w rozpoznawaniu wzorców i anomalii. Im więcej danych będą miały wejściowo, tym bardziej dokładne predykcje wyjściowe otrzymają użytkownicy, mogąc zareagować szybciej i dokładniej na występujący problem.

Systemy wspierające monitoring na krawędzi

Kamera będzie w takim przetwarzaniu inteligentnym czujnikiem dla zastosowań dochodzeniowych, badań – obliczeń demograficznych, ochrony perymetrycznej, detekcji dymu, mierzenia poziomu hałasu, zarządzania ruchem, czy monitorowania poziomu cieków wodnych.

Kamera musi jednak być wyposażona w odpowiedni interfejs programistyczny, jak np. VAPIX firmy Axis, wykorzystywany do sterowania i wymiany danych. Istotna pozostaje też kwestia integracji z rozwiązaniami firm trzecich oraz możliwość tworzenia dedykowanego oprogramowania dla kolejnych zastosowań brzegowych – w urządzeniach Axis tę rolę spełnia ACAP, czyli Axis Camera Aplication Platform.

Przyszłość to przetwarzanie na krawędzi

Analityka brzegowa ciągle się rozwija. Czerpanie z niej prawdziwych korzyści będzie rosło proporcjonalnie do liczby inteligentnych urządzeń, podobnie będzie rosła adaptacja technologii brzegowej. Korzyści, które oferują rozwiązania brzegowe, to wykrywanie tego, co się dzieje, decydowanie, co z tym zrobić i podejmowanie adekwatnych działań bezpośrednio na miejscu wydarzeń.

Mamy przekonanie, że dzięki eliminacji stratnej kompresji, redukcji kosztów sieciowych, potencjałowi skalowalności i przetwarzania w czasie rzeczywistym, rozwiązania wykorzystujące analitykę brzegową będą coraz powszechniej stosowane. Więcej o zagadnieniach analityki brzegowej i jej możliwościach wykorzystania w monitoringu znajdziecie Państwo na naszych stronach www oraz dostępnych tam webinariach.