9 aspectos a tener en cuenta para elegir tecnología más adecuada para cada entorno.
El uso de la analítica de video se ha convertido en algo fundamental debido a los grandes beneficios que esta aporta pero ¿Qué tipo de analítica hay que implementar dentro de nuestra arquitectura técnica?
Existen principalmente dos grandes formas de implementación del software de análisis de video: dentro de la propia cámara (Edge) o en un servidor centralizado o basado en el servidor.
A pesar de que las cámaras analógicas carecen de la potencia CPU/GPU para ejecutar analítica integrada también es posible utilizar una derivada del enfoque (on the edge/en el borde) a través de la instalación de software de análisis de video en codificadores de video situados al borde de la red.
Aunque ambas vías ofrecen una gran eficacia, existen ventajas y desventajas en el uso de analíticas de video en cámara (Edge) o en el servidor. Comprender el entorno, conocer los requisitos específicos del cliente y el lugar en el que se almacenará el video capturado son algunos de los factores que hay que considerar para elegir una de ellas o la combinación de ambas.
A lo largo de este artículo comprenderemos las diferencias entre ambos enfoques para elegir el más adecuado para cada tipo de escenario.
Análisis de video en cámara (Edge)
Cuando procesamos directamente en la cámara (Edge), el video analizado está compuesto por imágenes en bruto, sin comprimir, lo que supone que el video dispone de todo el detalle original capturado por el sensor siendo un proceso más rápido y menos costoso que la alternativa de análisis de video en un servidor dedicado.
Al no depender de servidores o software de terceros se reducen los requisitos de ancho de banda de la red manteniendo el rendimiento al máximo nivel. Cuando el fabricante de tecnología ofrece una solución completa de análisis de la cámara y de gestión del video, los clientes se benefician de una solución única e integral minimizando la probabilidad de fallos.
Este enfoque es particularmente ventajoso para instalaciones que necesitan monitorizar grandes perímetros (campus, espacios abiertos, etc.) o instalaciones remotas con ancho de banda limitado (grandes redes de oficinas bancarias/tiendas, o el transporte (carretera/ferrocarril), ya que el video de alta resolución se almacena en la cámara y sólo los metadatos son enviados a la nube.
Analítica de video en servidor
Además de verificar anomalías y generar alarmas, el análisis de video avanzado también registra resúmenes de los resultados durante un periodo de tiempo configurable ofreciendo información que permite detectar conductas habituales y por tanto predecir el comportamiento de los individuos.
Para almacenar las imágenes y la información relacionada con las propias imágenes (metadatos) como la velocidad, la trayectoria, el reconocimiento facial o la lectura de matrículas es necesario contar con un servidor (NVR) que disponga de un interfaz VMS para consultarlo.
Este enfoque permite aprovechar al máximo todas las funcionalidades que la analítica de video ofrece, sin embargo es un proceso más costoso ya que para minimizar los fallos es imprescindible que el servidor de análisis de video (metadatos) se asocie y sincronice estrechamente con el NVR (imágenes).
En ocasiones una combinación de ambas opciones puede permitir obtener resultados superiores. Este método es especialmente adecuado y aplicable en proyectos con escenarios diversos, como es el entorno bancario. Se trata de organizaciones en las que conviven instalaciones de considerable tamaño (como edificios corporativos), con centros de cálculo (con ancho de banda garantizado y con relativo bajo coste), y múltiples ubicaciones dispersas geográficamente (como oficinas en la que existe un ancho de banda limitado).
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Raquel Elias
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