Wat is voor u de beste keuze: verwerking van videoanalyses op een server of op de edge?

Videoanalysemogelijkheden kunnen een krachtige toevoeging aan uw beveiligingsinstallatie zijn. U kunt niet alleen mogelijke inbraken en sabotage van camera's detecteren, maar ook voetgangersverkeer en voertuigstromen analyseren – en dat is nog maar het begin! Videoanalysetools worden voortdurend uitgebreid met nieuwe functionaliteit waar u in uw bestaande implementatie profijt van kunt hebben.

Als u een oplossing voor videoanalyse in uw eigen omgeving wilt installeren, zijn er verschillende factoren waar u rekening mee moet houden bij uw beslissing. Het is belangrijk om een helder doel voor ogen te hebben en te weten welke infrastructuur momenteel al aanwezig is. Dat maakt uw keuze gemakkelijker.

Er zijn drie belangrijke systeemarchitecturen voor de implementatie van videoanalysetools: op de edge, op een server en in de cloud. Maar aangezien videoanalyse in de cloud nog altijd een dure oplossing is, zijn vooral implementaties op de edge en op een server populair.

Hieronder leest u meer over het verschil tussen deze twee opties, zodat u beter begrijpt wanneer welke optie het meest geschikt is voor uw situatie.

 

 

De verschillen tussen analyses op een server of op de edge

Voordat we dieper op dit onderwerp ingaan, moeten we eerst de terminologie definiëren:

Analyse op de edge: de software die het algoritme voor videoanalyse uitvoert, bevindt zich op uw videocamera of encoder. Omdat deze apparaten zich aan de rand van uw netwerk bevinden – de edge – en daar beelden verwerken en metadata creëren, wordt dit ook wel edge-based analyse of analyse op randapparatuur genoemd.

Analyse op een server: de software die algoritmen voor uw videoanalysetoepassingen uitvoert, is op een server geïnstalleerd. Dat betekent dat videobewakingsbeelden worden gestreamd naar en verwerkt op een centrale server, die zich op dezelfde locatie of elders kan bevinden.

Het is belangrijk om te benadrukken dat beide opties zowel uitvoerbaar als effectief zijn. Welke optie voor u de beste keuze is, hangt echter af van uw architectuur, omgeving en doelstellingen.

De voor- en nadelen op een rijtje

Analyse op een server

Voordelen

Als u bepaalde videoanalysesoftware hebt aangeschaft, maar niet erg onder de indruk bent van de resultaten, kunt u de software eenvoudigweg vervangen door een alternatief. Daarbij wordt geen apparatuur, tijd of budget verspild.

Omdat de software doorgaans niet afhankelijk is van het type camera, hebt u alle vrijheid om apparaten te kiezen die het beste bij uw toepassing passen. Als u uw beveiligingssysteem wilt upgraden en de kosten wilt beperken door de bestaande randapparatuur te behouden, kan dat. Servergebaseerde analysetools bieden u veel flexibiliteit om aanpassingen door te voeren als dat nodig is.

Servers hebben bovendien voldoende verwerkingskracht om zelfs de meest geavanceerde analysetools te ondersteunen. Dat betekent dat u verschillende soorten analysetools tegelijkertijd kunt uitvoeren en direct resultaten gepresenteerd krijgt.

Analysetools op een server kunnen ook gemakkelijker te configureren en te gebruiken zijn. Als u bijvoorbeeld een beveiligingsplatform met geünificeerde analysetools implementeert, kunt u de analysesoftware configureren via dezelfde interface als uw videomanagementsysteem. Dit biedt uw gebruikers altijd een vertrouwde en consistente ervaring als u verschillende analysetoepassingen naast elkaar gebruikt.

Voor installaties met veel locaties of grote campussen met honderden of zelfs duizenden camera's kan een geünificeerde implementatie van analysetools uw team enorm veel tijd besparen. 

Nadelen

Uiteraard hebben servergebaseerde videoanalysetools ook potentiële tekortkomingen. Ten eerste kunnen servergebaseerde analyses alleen worden gebruikt als de inkomende videostream een minimaal kwaliteitsniveau heeft. Dit wordt bepaald door de resolutie en beeldsnelheid die u voor uw camera's instelt. Camera's met een hogere resolutie zijn meestal duurder dan budgetvriendelijke opties.

En hoe hoger de resolutie, hoe meer bandbreedte u nodig hebt om videobeelden van de camera's naar de server te streamen. Dit kan een uitdaging zijn op locaties met een beperkte bandbreedte.

En aangezien u niet alleen camera's met een behoorlijke resolutie, maar ook serverinfrastructuur en andere netwerkcomponenten van voldoende capaciteit moet aanschaffen en implementeren, kan het totale kostenplaatje ten slotte hoger uitvallen.

Bij omvangrijke implementaties die geavanceerde analysemogelijkheden vereisen, kunnen organisaties deze hogere kosten meestal wel rechtvaardigen, omdat ze de waarde inzien van de uitgebreidere functionaliteit van de software en de hogere efficiëntie die daaruit voortkomt. Met andere woorden: ze krijgen de beschikking over krachtige analysetools waarmee operators beveiligingsprocessen en bedrijfsactiviteiten kunnen stroomlijnen.

Samenvatting: de voor- en nadelen van analyses op een server 

Voordelen

• Als u zich bedenkt, hoeft u alleen de software te vervangen. 

• Servers bieden hoge verwerkingskracht voor geavanceerde analyses.  

• Consistente ervaring bij toezicht op meerdere analysetoepassingen.  

• Bespaart tijd bij de installatie van honderden/duizenden camera's. 

Nadelen

• De videokwaliteit wordt bepaald door uw camera's. 

• Camera's met een hogere resolutie zijn meestal duurder.  

• Hoe hoger de resolutie, des te meer bandbreedte nodig is.  

• Meer installatiewerk, met hogere kosten tot gevolg. 

 

 

Analyse op de edge

Voordelen 

Edge-based analysetools kunnen om tal van redenen een goede keuze zijn. Zo heeft de software op de camera meestal toegang tot de ruwe, ongecomprimeerde videobeelden. Hierdoor is de betrouwbaarheid van de analyses behoorlijk hoog.

Deze analysetools zijn vaak ook eenvoudig te implementeren. Alle camera's met ingebouwde analysefunctionaliteit van dezelfde fabrikant maken doorgaans gebruik van dezelfde software. Dus als u er één kunt configureren, geldt dat ook voor de rest.

Dit is een van de redenen waarom de installatie van analysetools in de edge ideaal is voor externe locaties. Deze liggen vaak afgelegen en beschikken over slechts enkele camera's. Bovendien is er beperkt ruimte beschikbaar voor extra apparatuur en zijn de omstandigheden vaak niet ideaal voor dure servers (bijvoorbeeld erg stoffig of te warm of koud). Als u de analyse rechtstreeks op uw camera's uitvoert, spelen deze uitdagingen geen rol.

In sommige situaties – en niet alleen op afgelegen locaties – hebt u ook met bandbreedtebeperkingen te maken. In zo'n scenario zijn analyses op de randapparatuur zeer geschikt, aangezien alle data op de camera wordt gegenereerd en verwerkt. Er wordt enkel een eenvoudige gebeurtenis of alarmmelding via het netwerk naar de controlekamer verzonden, waarbij nauwelijks bandbreedte wordt verbruikt.  

Nadelen

Op het eerste gezicht lijkt analyse op de edge misschien ideaal, maar er zijn enkele belangrijke zaken waar u rekening mee moet houden. Ten eerste is de verwerkingskracht van camera's met ingebouwde analysefunctionaliteit beperkt, waardoor ze meestal maar één soort analyse tegelijkertijd kunnen uitvoeren. Dit beperkt uw mogelijkheden en kan tot vertraging leiden als u op een dringende situatie moet reageren. 

Er zijn bovendien minder camera-opties om uit te kiezen. Camerafabrikanten hebben doorgaans slechts een klein assortiment apparaten met analyse- of AI-functionaliteit aan boord. Vaak zijn die bovendien vrij duur, wat potentiële kopers die een bepaalde prijsklasse per camera in gedachten hebben, kan afschrikken.

Als u bij de implementatie van verschillende camera's van meerdere leveranciers enige flexibiliteit wenst, is analyse op de edge wellicht niet de juiste oplossing voor u. Er is immers weinig tot geen compatibiliteit tussen analysesoftware van verschillende leveranciers, wat het beheer en onderhoud lastig maakt. Om deze redenen is het vaak het beste om bij één fabrikant te blijven wanneer u voor analyse op de edge kiest.

Dit kan op de langere termijn echter tot een ander groot probleem leiden. Als uw analysetools onverhoopt toch niet zo goed blijken te werken als gedacht, of als u gewoon niet tevreden bent met het resultaat van uw implementatie, bent u gedwongen om alle camera's in één keer te vervangen. Dit kan de flexibiliteit en schaalbaarheid van uw oplossing beperken.

Samenvatting: de voor- en nadelen van analyses op de edge

Voordelen

• Toegang tot ruwe, ongecomprimeerde videobeelden voor hoogwaardige analyses 

• Eenvoudig te configureren 

• Zeer geschikt voor afgelegen locaties waar de omstandigheden niet optimaal zijn  

• Ideaal voor situaties met bandbreedtebeperkingen vanwege datacreatie en -verwerking op de camera 

Nadelen

• Beperkte verwerkingskracht  

• Minder camera-opties om uit te kiezen

• Weinig tot geen compatibiliteit tussen analysesoftware van verschillende leveranciers 

• Kan de flexibiliteit en schaalbaarheid beperken 

Conclusie: denk aan de lange termijn

Het is belangrijk om een weloverwogen beslissing te nemen die ook op lange termijn werkt, rekening houdend met uw omgeving, technologische infrastructuur en doelstellingen.

Als u slechts een paar camera's op een afgelegen locatie met bandbreedtebeperkingen hebt en alleen inbraken wilt detecteren, is analyse op de edge waarschijnlijk de beste keuze.

Als uw organisatie daarentegen meerdere campussen met honderden camera's omvat en u mensen wilt tellen, voertuigbewegingen wilt volgen, inbraken wilt detecteren en na verloop van tijd ook nog andere interessante analysefuncties wilt uitproberen, is een servergebaseerde analyseoplossing geschikter voor u.

Wilt u meer weten over hoe een videoanalysetool uw videobeelden kan omzetten naar slimme, bruikbare informatie?