Ao longo da última década, com base em anos de evolução, os avanços em análises analíticas executadas em câmeras de monitoramento expandiram significativamente as possibilidades de transformar dados em informações acionáveis e ação automatizada. Os dados analíticos de borda amadureceram em um campo altamente versátil e inovador, impulsionado por câmeras robustas equipadas com capacidades de processamento de IA.
Essa evolução abriu caminho para um novo desempenho analítico. Para aprofundar os benefícios atuais e explorar seu potencial, falamos com Mats Thulin, Diretor de IA e Soluções Analíticas, da Axis Communications.
A introdução do ARTPEC-9, nosso sistema em chip (SoC) de última geração, marca um salto significativo para a frente nos dados analíticos de borda baseados em IA. O ARTPEC-9 melhora a detecção de objeto e a análise de evento e ainda permite vídeos de alta qualidade com uma codificação AV1 eficiente e recursos robustos de segurança cibernética.
Ao obter uma classificação de objeto avançada e em tempo real diretamente na câmera, estamos nos baseando em mais de 20 anos de experiência no desenvolvimento de soluções de dados analíticos de borda. Embora a análise na câmera não seja nova, a combinação de qualidade da imagem excepcional e aprendizado profundo cria uma excelente plataforma para aumentar o desempenho e os recursos analíticos.
Reduzir a necessidade de serviços analíticos baseados em servidor
"Há poucos anos, as câmeras de monitoramento por vídeo não tinham a potência de processamento necessária para fazer análises avançadas na borda da rede, tornando os dados analíticos baseados em servidores a escolha padrão", diz Mats Thulin. "Embora a potência de processamento do servidor ainda esteja amplamente disponível, vários desafios permanecem. Por exemplo, comprimir o vídeo antes da transmissão pode diminuir a qualidade das imagens que estão sendo analisadas. Além disso, confiar somente em serviços analíticos baseados em servidor ou em nuvem ao dimensionar as soluções pode gerar custos significativos, especialmente à medida que as demandas do sistema aumentam."
Redefinir os dados analíticos com IA para eficiência e precisão inigualáveis
Os dados analíticos baseados em IA são um processo altamente computacional. Mats explica: "Quando os dados analíticos são executados exclusivamente em servidores, o vídeo deve ser codificado na borda e, em seguida, decodificado antes de poder ser analisado, o que exige grandes recursos de processamento. Gerenciar vários streams de vídeo — mesmo em um sistema relativamente pequeno com 20 a 30 câmeras funcionando em alta resolução e 20 ou 30 quadros por segundo — exige uma potência de processamento considerável." Ele continua: "A potência de processamento dos nossos dispositivos de borda, juntamente com suas capacidades avançadas, atingiu um ponto em que os dados analíticos sofisticados podem ser integrados nas próprias câmeras. Essa mudança para dados analíticos baseados na borda reduz a dependência de soluções baseadas em servidor e em nuvem, permitindo que as análises ocorram no ponto de captura e preservando a mais alta qualidade da imagem: um fator crucial para análises precisas."
O poder de processamento dos nossos dispositivos de borda, juntamente com suas capacidades avançadas, atingiu um ponto em que os dados analíticos sofisticados podem ser integrados nas próprias câmeras.
Imagens otimizadas para máquinas e humanos
Os avanços na qualidade da imagem levam em consideração o fato de que as imagens estão sendo cada vez mais "visualizadas" por máquinas em vez de operadores humanos. Essa distinção é significativa, porque as máquinas processam as imagens de modo diferente dos humanos.
"Agora podemos 'sintonizar' imagens de vídeo especificamente para análise baseada em IA para alcançar melhores resultados analíticos", explica Mats. "Por exemplo, ao ajustar uma imagem para o olho humano", muitas vezes, o objetivo é reduzir o ruído para obter uma melhor visibilidade. No entanto, para os dados analíticos de IA, a redução de ruído é menos importante.
Maior escalabilidade do sistema com soluções híbridas
Além disso, dados analíticos de borda podem, às vezes, reduzir significativamente a quantidade de dados enviados pela rede, resultando em maior eficiência no uso da largura de banda, armazenamento e capacidade do servidor. Contudo, os dados analíticos baseados em servidor ainda desempenham um papel importante. Abordagens híbridas que combinam os pontos fortes dos dados analíticos de borda com soluções baseadas em servidor e nuvem são, muitas vezes, a estratégia mais eficaz.
Os sistemas autônomos baseados na borda continuarão sendo valiosos para gerar eventos baseados em regra em tempo real a partir da detecção e classificação do objeto. No entanto, Mats enfatiza que, à medida que os sistemas ficam mais complexos, as soluções híbridas, que alavancam tanto os dados analíticos de borda quanto os de servidor, provavelmente passarão a ser a escolha preferida para sistemas avançados.
Obter o poder dos metadados
Essencialmente, os metadados — no contexto do vídeo — marcam elementos-chave dentro de uma cena, adicionando descritores ou inteligência sobre o que está acontecendo, em vez de apenas capturar imagens brutas. Essa camada adicional de informações permite que o software de gerenciamento de vídeo (VMS) acione ações em tempo real ou pesquisas direcionadas pós-evento e também revele tendências e padrões ao longo do tempo.
Com os dados analíticos de borda, o fluxo de metadados funciona perfeitamente ao lado do feed de vídeo, otimizando a eficiência do sistema. Em vez de processar todo o vídeo centralmente, somente os metadados relevantes são analisados. Essa abordagem acelera o processamento, melhora a precisão e reduz os custos, desbloqueando informações mais profundas sem sobrecarregar o sistema.
Proteção da privacidade com dados analíticos de borda
Os dados analíticos de borda também podem ajudar a proteger a privacidade. O mascaramento inteligente garante que detalhes sensíveis sejam obscurecidos na fonte. "Os rostos em uma cena podem ser desfocados, e o mesmo se aplica à placas de licença ou a outros recursos de identificação", explica Mats. "Se for necessário, ainda será possível acessar o vídeo não mascarado, mas apenas por pessoal autorizado com alta autorização de segurança e somente em casos específicos, como um incidente."
Expandir os limites da tecnologia de borda
Nós, na Axis, estamos redefinindo as possibilidades da tecnologia de borda com nossa inovadora Plataforma de Aplicativo da Câmera (ACAP). Projetada para capacitar os desenvolvedores, a ACAP fornece APIs abertas, estruturas robustas e suporte para linguagens de programação de alto nível, transformando os dispositivos Axis em plataformas versáteis para maior segurança, inteligência de negócios avançada e soluções sob medida. "Isso permite que os desenvolvedores criem soluções personalizadas que ofereçam desempenho e escalabilidade excepcionais", explica Mats.
E à medida que a tecnologia evolui, Mats destaca: "A Axis permanecerá na vanguarda, equipando os desenvolvedores para moldar o futuro das aplicações SMART Edge em setores como varejo, saúde, planejamento urbano e muitos outros."
Além disso, a Axis é oferece suporte a especificações de metadados ONVIF para promover um ecossistema aberto. Essa abordagem permite que os desenvolvedores criem arquiteturas híbridas com produtos compatíveis com a ONVIF, garantindo uma integração perfeita do sistema e a interoperabilidade em diversos ambientes.
Criar sistemas mais inteligentes e robustos em todos os setores
A evolução da detecção e classificação está transformando os setores em todo o mundo. "Os avanços na detecção e reconhecimento de objetos, com as câmeras ganhando um entendimento mais profundo dos seu entorno — distinguindo entre uma rua, um gramado ou um estacionamento — ativam dados analíticos mais precisos, explica Mats. "Esse nível de segmentação semântica melhora a compreensão da cena, impulsiona a inovação e promove sistemas mais robustos."
Os dados analíticos de borda estão remodelando os setores, trazendo análises com IA diretamente para a fonte, o que desbloqueia um novo nível de eficiência e inovação. Com melhorias na detecção, integração de metadados e escalabilidade, é nítido o seu potencial para transformar operações em uma ampla variedade de domínios. Mats Thulin explica: "Os dados analíticos de borda processam os dados onde eles são gerados, abrindo um novo caminho para sistemas mais inteligentes e responsivos em diversos campos."
