當客戶(hù)想要實(shí)現監控視頻AI識別…

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本文從采集、傳輸、存儲、應用角度總結了監控系統的組成,說(shuō)明了監控視頻實(shí)現AI識別的五種方法,希望對你有用呀。

客戶(hù)說(shuō),“我想要實(shí)現視頻AI識別,你給我出個(gè)方案”

“好好好,沒(méi)問(wèn)題”

“現在有安裝的監控設備嗎”

“現在已經(jīng)安裝了多少監控設備?需要加裝嗎?”

“已經(jīng)安裝的監控設備是什么配置,有AI算法嗎?”

“想要實(shí)現哪些AI算法?”

當然,首先,一個(gè)最小化標配的監控設備由哪些組成呢?

一、監控設備的核心組件

我們試想一下,視頻監控設備的底層是視頻數據。

既然是數據,那都要經(jīng)歷采集、傳輸、存儲、應用(查看)四個(gè)環(huán)節。

對應四個(gè)環(huán)節視頻監控需要具備的設備有:

  1. 攝像機(采集):這是監控系統的基礎,用于捕捉視頻圖像。根據不同的監控需求,可以選擇固定式、半球型、槍機、紅外線(xiàn)、高清或超高清等各種類(lèi)型的攝像機。
  2. 交換機(傳輸):連接攝像機和錄像存儲設備,有時(shí)候也連接到網(wǎng)絡(luò )中其他設備,確保視頻數據在系統內部以及與外部網(wǎng)絡(luò )之間的有效傳輸。
  3. 錄像機(存儲):常見(jiàn)的是硬盤(pán)錄像機(DVR),用于模擬攝像機系統,還有網(wǎng)絡(luò )視頻錄像機(NVR),用于IP攝像機系統。它們負責接收攝像機傳來(lái)的視頻信號,進(jìn)行編碼壓縮,并存儲到硬盤(pán)中以便日后查看和回放。
  4. 顯示器(查看):實(shí)時(shí)顯示監控畫(huà)面,可以是單獨的電腦顯示器或專(zhuān)門(mén)的視頻監視器,供人員查看和回放。

這就是視頻監控系統的四個(gè)核心組件,除了這些,為了讓視頻監控系統運行起來(lái),還需要考慮配件如電源供應、線(xiàn)纜(同軸電纜、網(wǎng)線(xiàn)等)、安裝支架等,以及系統可能需要的軟件配置和網(wǎng)絡(luò )設置。

二、監控設備的更多可能

這個(gè)時(shí)候,客戶(hù)說(shuō),“我不僅想要看到畫(huà)面,還想要實(shí)現遠程喊話(huà)”

沒(méi)問(wèn)題,加個(gè)拾音器+音響。

客戶(hù)又說(shuō),“我想看到監控畫(huà)面的同時(shí),還要監測火災”

沒(méi)問(wèn)題,加個(gè)煙感傳感器。

客戶(hù)還說(shuō),“火災了得報警”

好的,加個(gè)聲光報警器。

二、監控設備的AI識別

于是,客戶(hù)又說(shuō)了:

“我想看下每天進(jìn)了有多少人,有多少車(chē)”

“如果監控里有人翻墻,要自動(dòng)報警”

“如果監控里有人沒(méi)帶安全帽,要自動(dòng)報警”

“如果加油站有人抽煙,要自動(dòng)報警”

“車(chē)輛占道、車(chē)輛違停,火光煙霧、可疑人員、重點(diǎn)車(chē)輛…”

同理,都可以加,加在哪?怎么加?

從視頻數據采集、傳輸、存儲、應用四個(gè)環(huán)節拆解一下,視頻監控如何升級AI算法。

1. 【采集】攝像頭內置AI算法

這是最直接的方式,使用已經(jīng)集成了AI算法的監控攝像頭。

這類(lèi)攝像頭通常自帶AI芯片,在攝像頭內部計算。

【缺點(diǎn)】

很明顯,由于攝像頭硬件局限性,算力不高,也因此攝像頭內置算法計算的精準度不高,一般都會(huì )配合云端做二次計算,所以這種攝像頭一般適用于輕量計算的場(chǎng)景,比如家用監控中的人員寵物移動(dòng)識別、基本的人員車(chē)輛出入識別等。

【優(yōu)點(diǎn)】

這種攝像頭價(jià)格便宜,部署設備的成本不高,基本滿(mǎn)足大多數需求。

【Tips】

此外,攝像頭的內置算法,可以升級嗎?

較早時(shí)期的內置AI攝像頭采用固定的算法,購買(mǎi)時(shí)預裝的AI功能和識別模型在出廠(chǎng)后是無(wú)法更新的。

后來(lái)隨著(zhù)越來(lái)越多的高端或新一代內置AI攝像頭設計,能夠支持算法升級,升級的方式包括固件更新、云連接更新、可插拔模塊或擴展槽。

2. 【采集】攝像頭外加AI邊緣計算單元

我們可以把邊緣計算設備理解為在攝像頭旁邊再安裝一個(gè)設備,目的是在數據傳輸到云端或數據中心之前,就地進(jìn)行數據處理、分析和決策,對監控數據進(jìn)行匯聚之后,初步分析處理和過(guò)濾,然后再上傳到云端或中心管理系統。

【優(yōu)點(diǎn)】

  • 低延遲:由于數據處理發(fā)生在靠近數據源的邊緣位置,能夠顯著(zhù)減少數據傳輸延遲,對于實(shí)時(shí)性要求高的應用(如自動(dòng)駕駛、智能制造)至關(guān)重要。
  • 提高響應速度:本地化處理能力使得AI邊緣計算網(wǎng)關(guān)能快速響應,提升系統整體的運行效率和用戶(hù)體驗。
  • 減少帶寬需求:通過(guò)在邊緣端對數據進(jìn)行篩選、壓縮和預處理,減少需要上傳至云端的數據量,節省網(wǎng)絡(luò )帶寬資源。

【缺點(diǎn)】

  • 成本高:邊緣計算網(wǎng)關(guān)需要專(zhuān)門(mén)的硬件設備,購買(mǎi)和維護成本較高,尤其是在大規模部署時(shí)。
  • 管理和維護復雜:分布式特性使得管理和維護工作較為復雜,需要專(zhuān)業(yè)的技術(shù)團隊進(jìn)行監控和維護。
  • 技術(shù)與標準不統一:邊緣計算領(lǐng)域技術(shù)快速發(fā)展,但缺乏統一的標準和協(xié)議,可能導致兼容性和互操作性問(wèn)題。

3. 【采集】攝像頭外加AI盒子

AI盒子是一種專(zhuān)門(mén)用來(lái)增強已有監控系統或其他設備的人工智能處理能力的小型設備。它集成了AI處理器,專(zhuān)為運行特定的AI算法(如人臉識別、物體識別)而設計。

AI盒子和邊緣計算設備不同的在于,更多強調的是對AI算法的支持和執行能力,可能更多地應用于視頻監控的智能分析、智能家居的智能控制等場(chǎng)景,通過(guò)連接現有攝像頭或其他數據源,為這些設備添加智能分析功能。

【缺點(diǎn)】

  • 計算能力限制:雖然AI盒子增加了智能分析能力,但其算力相比云端或專(zhuān)業(yè)AI攝像頭可能有限,處理復雜任務(wù)或高并發(fā)場(chǎng)景時(shí)可能受限。

【優(yōu)點(diǎn)】

  • 成本效益:相較于更換整套智能攝像頭系統,外加AI盒子的成本更低,尤其是對于已大規模部署的傳統攝像頭環(huán)境,可以有效利用現有基礎設施。
  • 靈活性和升級性:AI盒子可以根據需要靈活部署,且容易替換或升級,當有新的AI算法或技術(shù)推出時(shí),只需更新或更換AI盒子即可,無(wú)需改動(dòng)攝像頭本身。
  • 易于安裝和維護:多數AI盒子設計為即插即用,通過(guò)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )配置即可與攝像頭對接,維護起來(lái)也相對簡(jiǎn)便。

4. 【存儲】更換支持AI功能的錄像機(NVR/DVR)

這類(lèi)錄像機通常內置高性能處理器或與AI芯片集成,能夠運行復雜的算法,直接對視頻流進(jìn)行分析。它們可以在視頻數據被存儲前或存儲后進(jìn)行處理,識別像人臉、車(chē)牌、特定行為等信息。同時(shí)AI錄像機也能不斷優(yōu)化其識別精度,并根據預設規則報警。

【優(yōu)點(diǎn)】

智能分析精度高,支持報警,支持收集和分析數據,與現有監控系統無(wú)縫集成,不需要大規模改造,便于升級。

【缺點(diǎn)】

升級依賴(lài)制造商的軟件更新和算法升級,如果廠(chǎng)家支持不到位,可能影響長(cháng)期性能和功能的更新。

5. 【應用】后端搭載AI識別服務(wù)平臺

已有的監控系統,把視頻數據傳輸到云端或數據中心之后,在那里搭載計算資源運行AI算法,然后將識別結果反饋給用戶(hù)或觸發(fā)相應警報。

【優(yōu)點(diǎn)】

  • 強大的計算能力:云端或數據中心擁有強大的計算資源,可以運行復雜的AI模型,處理大量的視頻數據,適合處理高分辨率視頻流和進(jìn)行深度學(xué)習分析。
  • 算法升級便捷:算法模型和軟件更新可以在云端集中進(jìn)行,無(wú)需對每個(gè)前端設備進(jìn)行修改,易于維護和升級。

【缺點(diǎn)】

  • 網(wǎng)絡(luò )依賴(lài)性:依賴(lài)穩定高速的網(wǎng)絡(luò )連接,網(wǎng)絡(luò )延遲或不穩定會(huì )影響視頻數據的實(shí)時(shí)傳輸和處理速度,可能導致識別延遲。
  • 帶寬成本:大量視頻數據上傳會(huì )消耗大量網(wǎng)絡(luò )帶寬,可能產(chǎn)生較高網(wǎng)絡(luò )費用。
  • 響應時(shí)間:相比于邊緣計算,云端處理的往返時(shí)間較長(cháng),對于需要即時(shí)反應的場(chǎng)景(如緊急安全事件)可能不夠迅速。

以上就是根據客戶(hù)的情況可以選擇的幾種視頻AI識別的方法了,希望對你有用呀。

關(guān)于視頻監控的還有哪些疑問(wèn),歡迎留言,我們一起探索~

本文由 @思睿 原創(chuàng )發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉載。

題圖來(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議。

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  1. 監控設備的核心組件:介紹了視頻監控系統的基礎設備,包括攝像機(采集)、交換機(傳輸)、錄像機(存儲)、顯示器(查看)等。

    監控設備的更多可能:討論了如何通過(guò)增加配件如拾音器、音響、煙感傳感器、聲光報警器等來(lái)擴展監控系統的功能。

    監控設備的AI識別:客戶(hù)對AI識別的需求,如人數車(chē)輛統計、翻墻報警、未帶安全帽報警、禁煙區域報警等。

    實(shí)現AI識別的五種方法:

    攝像頭內置AI算法:直接使用集成AI算法的攝像頭,適用于輕量計算場(chǎng)景,但算力和精準度有限。
    攝像頭外加AI邊緣計算單元:在攝像頭旁安裝邊緣計算設備,進(jìn)行就地數據處理,具有低延遲、提高響應速度等優(yōu)點(diǎn),但成本較高。
    攝像頭外加AI盒子:AI盒子增強現有監控系統的AI處理能力,具有成本效益高、靈活性好等優(yōu)點(diǎn),但計算能力有限。
    更換支持AI功能的錄像機(NVR/DVR):內置高性能處理器,能直接對視頻流進(jìn)行智能分析,升級依賴(lài)制造商支持。
    后端搭載AI識別服務(wù)平臺:在云端或數據中心運行AI算法,具有強大的計算能力和便捷的算法升級,但依賴(lài)網(wǎng)絡(luò )且可能產(chǎn)生高帶寬成本。

    來(lái)自四川 回復