비디오 분석을 위한 새로운 시대

'분석'은 현재 보안 및 감시 부문의 모든 사람들의 입에 오르내리는 단어인 것 같습니다. 하지만 그 이유를 알아보기 전에 Axis와 분석에 대한 간략한 역사를 알려주실 수 있습니까?

물론입니다. Axis는 1996년에 최초의 네트워크 감시 카메라를 만든 이후로 지금까지 최고 품질의 감시 카메라를 설계 및 제조하는 회사라는 사실은 누구나 알고 있습니다. 고객의 요구 사항과 감시에 대한 사용 사례를 해결하는 데 중점을 두고 있는 우리는 최초의 네트워크 카메라를 만든 지 얼마 되지 않아 카메라에 분석 기능을 추가할 기회를 파악했습니다. 카메라에서 제공하는 영상 정보를 분석하고 결과에 따라 일종의 조치 또는 경고를 생성하는 능력은, 즉각적으로 고객의 보안 및 감시 작업을 더 효율적으로 만들 것이라는 것은 분명했습니다.

2000년에는 우리는 카메라에 비디오 모션 감지 기능을 추가하여, 정적인 장면에서 모션이 감지되면 운영자에게 경고하고 비디오 녹화를 트리거할 수 있도록 했습니다. 몇 년 후, AXIS 242S 비디오 엔코더의 출시를 통해 분석을 카메라의 비디오 피드에 직접 적용하고 파트너 애플리케이션 개발 기회를 창출할 수 있도록 하는 혁신적 결과를 달성했습니다. 2009년에는 AXIS Camera Application Platform(ACAP)을 마련하여 더 많은 구조와 더 많은 파트너가 Axis의 카메라용 분석 애플리케이션을 개발할 수 있는 기회를 제공했습니다.

오늘날 점점 더 머신 러닝 및 딥 러닝을 가능하게 하는 카메라의 처리 능력은 분석 기능을 변화시켰습니다. 효과적인 비디오 분석의 기반은 고성능 처리 기능을 갖춘 고품질 카메라입니다. 그리고 이는 우리의 독자적 칩인 ARTPEC을 설계하는 것의 이점에서 출발합니다.

독자적 칩을 설계하는 것이 분석에 왜 그렇게 중요합니까?

간단히 말해서, 우리는 네트워크 비디오에 100% 최적화된 칩을 설계할 수 있으며, 이는 다른 많은 이점을 갖고 있을 뿐만 아니라 비디오 분석에 이상적으로 적합한 하드웨어 플랫폼을 의미합니다.

1999년에 첫 번째 ARTPEC 칩이 출시된 이후, Axis의 칩은 Axis Lightfinder, Axis 광역역광보정(WDR), Axis Zipstream 등과 같은 Axis가 업계에 제공한 많은 혁신과 개선의 기반이 되었습니다. 본질적으로 ARTPEC은 고품질 분석에 중요한 고품질 비디오를 제공하기 위한 플랫폼을 제공합니다.

자체 칩 설계를 통해, Axis는 믿을 수 없을 정도로 강력한 처리 장치인 감시 카메라를 만들었으며, 이를 통해 네트워크의 '에지', 즉 카메라 내에 점점 더 지능화되는 분석을 배치하는 이점을 최대한 활용할 수 있습니다.

비디오 캡처 지점에 가까운 카메라 자체 내의 분석은, 몇 가지 이점을 제공합니다. 이를 통해 지연 없이 더 빠른 경고, 결정 및 대응이 가능합니다. 더 적은 대역폭, 스토리지 및 서버 인프라가 사용됩니다. 따라서 더 잘 확장됩니다. 전송되는 데이터를 제한할 수 있으므로, 민감한 데이터를 안전하게 할 수도 있습니다. 그리고 에지에서 압축되지 않은 비디오에 대한 분석을 실행하면, 압축으로 인한 정보 소실이 없습니다.

에지에서의 분석은 시스템에서 더 큰 효율과 효과를 의미합니다. 이와 함께 최신 개발 도구는 하이브리드 아키텍처를 가능하게 하여 에지, 클라우드 및 온프레미스 기반 서버 환경을 최대한 활용합니다. 즉, 에지 장치가 분석의 가장 큰 부분을 수행할 수 있으며, 결과를 다른 소스의 데이터와 결합하고 클라우드 서버 또는 온프레미스 서버에서 추가로 분석할 수 있습니다. 시스템 전체에 처리를 분산하면 비용이 절감되고 더 나은 사용자 경험을 제공하여 더 큰 고객 가치를 실현할 수 있습니다.

Axis는 수년 동안 분석 애플리케이션을 제공했는데, 이 영역의 성장이 조직으로서 Axis의 성격을 변화시키고 있습니까?

저는 그것이 우리의 성격을 변화시키거나, 더 스마트하고 더 안전한 세상을 위한 혁신에 대한 우리의 비전을 전혀 바꾸지 않는다고 생각합니다. ARTPEC 칩에 기반한 카메라 플랫폼의 지속적인 개선을 통해, 더 많은 그리고 더 향상된 고유한 임베디드 분석을 개발하고 개선할 수 있을 뿐만 아니라 우리가 파트너가 더 많은 애플리케이션을 만들도록 할 수 있습니다. 다시 말하지만, 이는 보안, 안전 및 운영 효율 측면에서 고객의 요구와 사용 사례를 해결하려는 우리의 목표를 지원합니다.

우리의 개발 엔지니어는 우리 플랫폼의 분석 기능을 확장하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 이는 우리의 에지 분석을 향상 및 확장하는 것과 비디오가 캡처된 후 비디오를 검색 및 분석하는 기능이 크게 개선된 것과 관련이 있습니다. 두 영역 모두 가까운 장래에 큰 진전을 보여줄 것입니다. 이 중 대부분은 비디오 자체와 함께 에지에서 더 많은 메타데이터를 생성하는 것에서 비롯됩니다.

아, 네, '메타데이터'. 최근에 많이 듣는 또 다른 용어입니다. 그것이 무엇인지 그리고 왜 그렇게 유용한지 알려주시겠습니까?

간단히 말해서 메타데이터는 다른 데이터에 대한 데이터입니다. 영상 감시에서 메타데이터는 영상에서 보고 있는 내용에 대한 정보를 설명합니다. 그러한 정보에는 차량과 사람을 포함한 장면의 개체 분류와 차량 및 의복 색상 또는 이동 방향과 같은 객체와 관련된 속성 등이 포함됩니다.

이것은 방대한 양의 비디오를 검색하는 데 매우 중요할 수 있으며, 잠재적으로 운영자가 "3월 25일 수요일 18:00에서 22:00 사이에 빨간 차가 포함된 비즈니스 지구의 모든 비디오를 찾아줘"와 같은 질문을 사용하여 검색할 수 있도록 합니다. 앞으로는 조직 계획에서 중요해질 패턴과 추세를 파악하는 데도 중심이 될 것입니다.

비즈니스 인텔리전스의 잠재력은 거의 무한하며, 우리는 파트너가 이 영역을 탐색하고 고객의 효율 개선으로 이어질 상당한 수의 애플리케이션을 개발할 것으로 예상합니다.

앞으로 분석을 발전시키기 위해서 어떤 방향으로 발전이 이루어질 것이라고 보십니까?

저는 매우 밀접하게 연관된 두 가지 요인이 혁신을 주도하고 있다고 보고 있습니다. 하나는 에지에서의 처리 기능의 추가 개선과 새로운 분석 애플리케이션을 생성할 수 있는 기회입니다. 또 다른 하나는 분석의 이점이 완전히 실현되도록 하기 위해 유용성에 중점을 두는 것입니다.

우리는 이미 딥 러닝 기반 분석 또는 더 넓은 용어로 '인공 지능'의 이점을 활용하는 많은 카메라를 보유하고 있습니다. ARTPEC 칩의 다음 버전을 통해, 딥 러닝을 위한 하드웨어 가속 지원이 훨씬 더 많은 카메라에 적용될 것입니다. 그 결과, 카메라가 이미지 처리, 압축 및 분석 측면에서 훨씬 더 높은 처리량을 더 적은 전력으로 처리할 수 있게 될 것입니다.

고객의 감시 솔루션은 일반적으로 혼합된 환경(에지, 온프레미스 서버, 클라우드 서버)을 특징으로 하는 가운데, 에지의 고성능 딥 러닝 분석이 보편화될 것입니다. 물론, 우리는 여전히 인간과 같은 수준의 지능에 근접하지 못했으며 분석에 여전히 한계가 있을 것임을 주의해야 합니다. 그러나 딥 러닝 기반 분석의 더 정확한 감지와 풍부한 데이터 출력은 인간 운영자에게 훨씬 더 중요한 도구가 될 것입니다. 간단히 말해, 안전과 보안이 향상되고 운영 효율이 개선될 것입니다.

즉, 분석은 효과적으로 구현되고 사용되는 경우에만 가치를 제공할 것이며, 고객과 시스템 통합자의 작업을 최대한 간소화하는 것이 항상 우리의 목표입니다. 이것의 핵심은 분석을 최대한 빠르고 쉽게 구성 및 사용하고 개방형 인터페이스와 지원 도구를 제공하는 것입니다.

Axis 자체는 분명히 Axis 카메라가 제공하는 분석 플랫폼을 최대한 활용하려 할 것이지만, 분석 혁신의 진정한 증식자가 되는 것은 우리의 소프트웨어 개발 파트너의 글로벌 네트워크입니다. 실제로 ACAP의 혁신은 Axis 카메라 플랫폼을 그 어느 때보다 더 많은 개발자가 사용할 수 있게 만들 것입니다. Axis 플랫폼을 기반으로 하는 컴퓨터 비전 애플리케이션의 잠재력은 거의 무한합니다. 우리가 파트너 커뮤니티의 상상력이 무엇을 만들어낼지 기대가 크기 때문입니다.