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物联网在物理安全方面的过去、现在和未来
2021年09月14日    阅读量:371    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

当 Axis Communications 在 1996 年亚特兰大奥运会后发布第一台互联网协议 (IP) 摄像机时,最初出现了一些混乱。联网相机并不是市场一直在呼吁的东西,许多专家甚至质疑它们是否有必要。

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今天,当然,传统的模拟摄像机几乎完全被淘汰,因为组织已经认识到物联网设备可以提供的巨大优势,但在早期,该技术感觉像是一个巨大的风险中国机械网okmao.com


要说从那时起事情发生了变化,那将是一种戏剧性的轻描淡写。物联网 (IoT) 的发展代表了物理安全发展的方式之一。连接设备已成为常态,开辟了远远超出录制视频的令人兴奋的新可能性。进一步的发展,例如 IP 摄像机的改进和广泛接受,有助于推动其他突破,包括改进的分析、增强的处理能力和开放式架构技术的发展。在 IP 摄像机首次推出 25 周年之际,值得反思该行业已经走了多远——以及它可能从这里走向何方。


技术进步预示着 IP 摄像机的兴起

将当今的 IP 摄像机与 1996 年可用的摄像机进行比较几乎是可笑的。虽然它们在当时无疑是开创性的,但那些早期的相机每 17 秒只能记录一帧——与今天的相机相比,这是一个很大的变化。


但尽管有这个缺点,那些处于物理安全前沿的人明白 IP 摄像机可能代表的巨大突破。毕竟,创建一个摄像头网络可以实现更有效的远程监控,如果技术可以扩展的话,这将使他们能够部署更大的系统,将不同的摄像头组捆绑在一起。早期应用可能包括观察油田、机场着陆跑道或远程手机信号塔。更妙的是,该技术有可能开创一个全新的分析能力世界。


当然,需要更好的芯片组来实现无限的潜力。无论是否具有开创性,早期摄像机的有限帧速率永远不会有效地推动传统监控应用程序的广泛采用。解决这个问题需要大量的资源投资,但不久这些改进的芯片组将 IP 摄像机从每 17 秒一帧提高到每秒 30 帧。低帧率不能再被列为避开 IP 摄像机以支持其模拟同类产品的理由,开发人员可以开始探索设备的分析潜力。


也许最重要的技术飞跃是嵌入式 Linux 的引入,从开发人员的角度来看,它使 IP 摄像机更加实用。在 1990 年代,大多数设备使用专有操作系统,这使得它们难以开发。


即使在公司内部,专有系统也意味着开发人员必须接受特定技术的培训,这会给公司带来时间和金钱。业内曾有一些标准化尝试,例如风河操作系统,但最终都失败了。它们太小了,背后的资源有限——此外,一个更好的解决方案已经存在:Linux。


Linux 提供了广泛的好处,其中最重要的是能够与开源社区中的其他开发人员协作。这是一条两条路。由于大多数 IP 摄像机缺少运行 Linux 所需的硬盘,因此开发了称为 JFFS 的硬件,允许设备将闪存芯片用作硬盘。该技术是为开源社区做出的贡献,虽然它目前处于第三次迭代,但它今天仍在广泛使用。


压缩技术代表了类似的挑战,90 年代末和 2000 年代初更为突出的数据压缩模型不适用于视频。当时,视频存储涉及逐个存储单个帧——这是数据存储的噩梦。幸运的是,专为视频而设计的 H.264 压缩格式在 2009 年变得更加普遍。


到那年年底,超过 90% 的 IP 摄像机和大多数视频管理系统使用 H.264 压缩格式。值得注意的是,压缩功能的改进也使制造商能够提高他们的视频分辨率。在新的压缩格式出现之前,自 60 年代使用 NTSC/PAL 以来,视频分辨率一直没有改变。今天,大多数摄像机都能够以高清晰度 (HD) 进行录制。


1996 年:发布第一台 IP 摄像机。

2001 年:具有视频运动检测功能的基于边缘的分析问世。

2006 年:第一个可下载的、基于边缘的分析可用。

2009年:全高清成为标准视频分辨率;H.264 压缩成为主流。

2015 年:智能压缩彻底改变了视频存储。


分析的增长

分析并不完全是一种“新”技术——即使在 IP 摄像机的早期,客户也需要各种分析功能——但它已经有了显着的改进。尽管按照今天的高标准,它可能看起来很古怪,但视频运动检测是最早加载到 IP 摄像机上的分析之一。


客户需要一种方法来检测特定参数内的运动,以避免树木在风中摇摆或松鼠跑过而触发误报。此类检测和识别技术的进一步改进有助于实现物理安全的许多方面的自动化,在检测到潜在可疑活动时触发警报并确保引起人们的注意。通过排除人为错误,分析已将视频监控从被动工具转变为主动工具。


可靠的运动检测仍然是最广泛使用的分析方法之一,虽然永远无法完全消除误报,但现代改进使其成为检测潜在入侵者的可靠方法。物体检测也越来越受欢迎,并且越来越能够对汽车、人、动物和其他物体进行分类。


车牌识别在许多国家/地区都很流行(尽管在美国不太流行),不仅用于识别参与犯罪活动的车辆,还用于像停车识别一样简单的用途。汽车型号、衬衫颜色或车牌号等细节很容易被人眼忽略或无法注意到——但由于现代分析,这些数据被编目和存储以供参考。像深度学习这样的技术的出现,通过改进的标签和分类来实现更好的模式识别和对象分类,将推动这一分析领域的进一步发展。


分析的兴起也有助于凸显安全行业采用开放式架构技术的原因。简而言之,单个制造商不可能跟上其客户可能需要的每个应用程序。通过使用开放式架构技术,他们可以让这些客户找到适合他们的解决方案,而无需针对某些用例专门定制设备。医院可能会考虑添加音频分析来检测患者痛苦的迹象;零售店可能专注于人数统计或盗窃检测;执法部门可能会专注于枪击检测——所有这些应用程序都安装在同一设备模型中。


同样重要的是要注意,COVID-19 大流行为物理安全设备和分析带来了有趣的新用途——尽管一些应用程序,例如使用热像仪进行发烧测量,被证明难以高精度实施。在医疗保健行业,相机的使用量显着增加——这一点不太可能改变。医院已经看到了病房内摄像头的好处,视频和对讲技术使医疗保健专业人员能够在保持安全环境的同时监控患者并与患者沟通。


如果有跌倒风险的患者试图离开指定区域,即使是像跨线检测这样的简单分析也可以生成警报,从而有可能减少事故和整体责任。像这样的分析在今天只被提及,这一事实突显了自 IP 摄像机的早期以来物理安全已经走了多远。


展望安全的未来

也就是说,对当今趋势的考察可以让我们一窥安防行业的未来。例如,视频分辨率肯定会继续提高。


十年前,视频监控的标准分辨率是 720p(1 兆像素),而在 10 年前,它是 572×488 或 0.3 兆像素的模拟 NTSC/PAL 分辨率。今天,标准分辨率是 1080p(2 兆像素),摩尔定律的健康应用表明,10 年后它将是 4K(8 兆像素)。


与以往一样,更高分辨率视频产生的存储量是限制因素,而 Zipstream 等智能存储技术的发展在最近几年提供了巨大帮助。我们可能会看到智能存储和视频压缩方面的进一步改进,这将有助于实现更高分辨率的视频。


网络安全也将成为制造商和最终用户日益关注的问题。


最近,瑞典最大的零售商之一因黑客入侵而关闭了一周,其他零售商如果继续使用安全性较差的设备,也将面临同样的命运。任何软件都可能包含错误,但只有致力于识别和修复这些潜在漏洞的开发人员和制造商才能被视为可靠的合作伙伴。全球各国政府可能会通过强制改进网络安全的新法规,加利福尼亚州最近的物联网保护法可作为行业预期的早期指标。


最后,道德行为将继续变得更加重要。越来越多的公司已经开始突出他们的道德政策,发布他们期望如何使用面部识别等技术的指导方针,而不是被滥用。


虽然新法规即将出台,但重要的是要记住,法规总是滞后的,希望获得良好声誉的公司需要遵守自己的道德准则。现在,越来越多的消费者将道德考虑列为他们的主要关注点——尤其是在 COVID-19 大流行之后——今天的企业将需要强烈考虑如何宣传和强制使用负责任的产品。


改变总是在拐角处

自从引入 IP 摄像机以来,物理安全已经取得了长足的进步,但重要的是要记住,这些变化虽然意义重大,但已经发生了二十多年。改变需要时间——通常比你想象的要多。尽管如此,如果不留下深刻印象,就无法将当今行业的状况与 25 年前的状况进行比较。技术不断发展,终端用户的需求发生了变化,甚至行业的主要参与者也根据他们与时俱进的能力来来去去。


变化是不可避免的,但仔细观察当今的趋势以及它们如何适应当今不断变化的安全需求,可以帮助当今的开发人员和设备制造商了解如何为未来定位。大流行突显了这样一个事实,即当今的安全设备可以以短短几年前没人能预料到的方式提供附加值,进一步强调了开放式沟通、可靠的客户支持和道德行为的重要性。


随着我们迈向未来,继续优先考虑这些核心价值观的组织将是最成功的组织之一。


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