Immer mehr Unternehmen setzen branchenübergreifend auf die Cloud für KI-gestützte Videoanalysen. Das Versprechen ist stark: präzisere Erkenntnisse, die Möglichkeit, fortgeschrittene KI-Modelle im großen Maßstab auszuführen, sowie Daten aus vielen Quellen zu kombinieren und zu analysieren.
Immer mehr Unternehmen setzen branchenübergreifend auf die Cloud für KI-gestützte Videoanalysen. Das Versprechen ist stark: präzisere Erkenntnisse, die Möglichkeit, fortgeschrittene KI-Modelle im großen Maßstab auszuführen, sowie Daten aus vielen Quellen zu kombinieren und zu analysieren.
Doch es gibt eine Herausforderung: Cloud-Analysen hängen von der Qualität des Videos ab, das sie erhalten – und dieses Video mit allen Details zu übertragen, auf die Analysen angewiesen sind, ist leichter gesagt als getan.
Um diese Herausforderung besser zu verstehen, sprachen wir mit Mats Thulin, Director of AI and Analytics Solutions bei Axis, und Stefan Lundberg, Senior Expert Engineer bei Axis.
Mats bringt die Perspektive der Analytik ein und zeigt, wie Detailtiefe und Qualität bessere Ergebnisse in der Cloud ermöglichen. Stefan war seit der ersten Netzwerkkamera eine treibende Kraft hinter technologischen Fortschritten bei Axis. Er spielte eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung der ARTPEC-Chipfamilie, Zipstream und anderer Kerntechnologien, die Videoanwendungen und Analysen bis heute prägen. Gemeinsam erklären sie, warum der AV1-Codec für cloudbasierte Analysen entscheidend ist.
Die Verwaltung von Bandbreite und Datenvolumen ist eine der größten Hürden bei Cloud-Analysen. Hier macht AV1 den Unterschied. Als Codec der nächsten Generation kann er die Bitrate drastisch senken, ohne die visuellen Details zu beeinträchtigen, auf die Analysen angewiesen sind. So wird großskalige Cloud-Analyse möglich, ohne die Infrastruktur zu überlasten.
Der Preis verlorener Details
„Analysen leben von reichhaltigen visuellen Informationen“, erklärt Mats. „Je klarer der Input, desto besser arbeiten die Algorithmen. UHD, hohe Bildraten und HDR erzeugen jedoch enorme Datenmengen. Mit älteren Codecs steigen entweder die Bandbreitenkosten ins Unermessliche oder die Bildqualität leidet – beides schränkt die Nützlichkeit von Analysen ein.“
Dies wird besonders kritisch in anspruchsvollen Szenarien wie großflächigen forensischen Suchen, dem Training maßgeschneiderter KI-Modelle für seltene Ereignisse oder der Qualitätsüberwachung in komplexen Industrieumgebungen.
H.264, noch immer der am weitesten verbreitete Codec, benötigt deutlich höhere Bitraten, um die Bildschärfe zu erhalten. Bei Hunderten oder Tausenden Kameras werden diese Anforderungen schnell zum Engpass.
Vom Edge zur Cloud: warum Kompression zählt
Axis setzt seit langem auf Edge-Analysen, bei denen Roh- oder leicht verarbeitete Videos direkt im Gerät analysiert werden. So bleiben Details erhalten und Latenz wird vermieden.
„Doch wenn Ergebnisse aggregiert, angereichert oder komplexere KI-Modelle in der Cloud ausgeführt werden sollen, wird die Videoqualität auf dem Weg dorthin entscheidend“, betont Mats. „Man braucht eine effiziente Kompression, die Details bewahrt – sonst geht ein Großteil der Information verloren, bevor sie die Cloud erreicht.“
Warum AV1 die Gleichung verändert
„Als Ingenieur konzentriere ich mich auf Effizienz und Qualität“, sagt Stefan. „Mit AV1 sind die Vorteile klar: typischerweise 40 % geringere Bitraten im Vergleich zu H.264. Praktisch bedeutet das: gleiche Qualität zu deutlich geringeren Kosten oder wesentlich mehr Detailtreue bei gleicher Bandbreite.
Bei H.265 hängen die Werte stärker von der Szene und dem Encoder ab. Eine Reduktion um 25 % gegenüber unserer vorherigen Generation ist typisch, auch wenn sie auf ARTPEC-9 ungefähr die gleiche Bitrate nutzen.“
Der Erhalt von Details macht den entscheidenden Unterschied für Analysen. „Mit H.264 bricht das Bild schnell auseinander, wenn man die Bitrate senkt“, erklärt Stefan. „Schärfe geht verloren, kleine Objekte verschwimmen, Text oder Nummernschilder sind nicht mehr lesbar. AV1 hält diese Informationen viel besser intakt – selbst bei begrenzter Bandbreite.“
AV1 in der Praxis
Mats betont: „AV1 macht einen echten Unterschied in Szenarien, in denen fortgeschrittene Analysen jedes Detail benötigen – etwa beim Einsatz maßgeschneiderter KI-Modelle in Logistik oder Fabrikumgebungen oder bei granularen forensischen Suchen in großen Videoarchiven.
Edge-Analysen bleiben wichtig für Aufgaben wie Echtzeiterkennung, Zählungen oder Standardsuchen. Doch wenn Workloads in die Cloud verlagert werden, sorgt AV1 dafür, dass die nötigen Details erhalten bleiben, ohne die Infrastruktur zu überlasten.“
AV1 ist zudem praxisreif: „Das ist keine Theorie. AV1 läuft bereits im großen Maßstab. Seine breite Unterstützung und das Open-Source-Modell geben Unternehmen die Sicherheit, ihn heute und in Zukunft für Analysen einzusetzen.“
Den Wert großartiger Bildqualität bewahren
Axis-Kameras sind darauf ausgelegt, selbst unter schwierigen Bedingungen bestmögliche Klarheit zu liefern. AV1 stellt sicher, dass diese Informationen auf dem Weg in die Cloud nicht verloren gehen. Stefan fasst es so: „Es geht darum, die Nutzbarkeit der Bilder zu bewahren – sicherzustellen, dass die feinen Details unserer Kameras auch später für Analysen verfügbar bleiben.“
Gemeinsam mit Innovationen wie fortschrittlicher Bildgebung, Zipstream und offenen Integrationsplattformen stärkt AV1 die Basis für cloudbasierte Lösungen. Ziel ist es, Analysen überall bestmöglich zu unterstützen.
Blick nach vorn
Stefan hebt das Potenzial von AV1 hervor: „Selbst bei sehr hohen Auflösungen wie 8K kann AV1 den Bandbreitenbedarf senken, ohne Bildqualität zu verlieren. 8K ist heute noch selten, aber es kommt – und mit AV1 wird die Verarbeitung solcher Streams in der Cloud realistisch.“
Stefan hebt das Potenzial von AV1 hervor: „Selbst bei sehr hohen Auflösungen wie 8K kann AV1 den Bandbreitenbedarf senken, ohne Bildqualität zu verlieren. 8K ist heute noch selten, aber es kommt – und mit AV1 wird die Verarbeitung solcher Streams in der Cloud realistisch.“
Mats schließt: „Für Analysen ist der Vorteil klar – mehr der visuellen Details, die Kameras erfassen, gelangen in die Cloud, ohne die Infrastruktur zu überlasten. Das ermöglicht bessere Erkenntnisse im großen Maßstab.“
Zusammengefasst: Cloud-Analysen hängen von der Qualität des Inputs ab. Mit AV1 können Unternehmen die Detailtiefe von Videos bewahren und KI-gestützte Analysen effizient skalieren.
Erfahren Sie mehr darüber, wie AV1 eine effiziente Videoübertragung für Cloud-Analysen ermöglicht, unter axis.com/de-de/solutions/av1-codec.
Wenn Sie die Bandbreitennutzung durch Edge-Verarbeitung reduzieren möchten, finden Sie unter axis.com/de-de/analytics eine Übersicht über die Edge-Analyselösungen von Axis.
