Nell’ultimo decennio, le analitiche a bordo di una telecamera hanno vissuto una trasformazione silenziosa ma radicale. Le telecamere sono diventate infatti dispositivi intelligenti capaci di trasformare i dati visivi in informazioni strategiche e azioni automatizzate. Una trasformazione che sta aprendo scenari applicativi prima impensabili; un campo oggi maturo e innovativo alimentato da dispositivi sempre più potenti e dotati di capacità di elaborazione basate su AI
Il passaggio dal server all’edge: un’evoluzione necessaria
Fino a pochi anni fa, le telecamere di videosorveglianza non disponevano della potenza di elaborazione e calcolo necessaria per eseguire analisi avanzate a bordo, il che rendeva le analisi basate su server la scelta predefinita. Questo approccio, sebbene ancora diffuso, presenta tuttavia diverse sfide. La compressione e la codifica del video prima della trasmissione, ad esempio, possono ridurre significativamente la qualità delle immagini da analizzare, compromettendo l’accuratezza dei risultati. Inoltre, scalare un sistema basato unicamente su server (o cloud) può comportare costi importanti, specialmente con l’aumento delle richieste di sistema.
L’AI a bordo telecamera: efficienza e precisione senza precedenti
L’analisi basata su AI è un processo che richiede un’enorme potenza di calcolo. In un’architettura puramente centralizzata, il video deve infatti essere codificato a bordo telecamera, trasmesso e poi decodificato dal server prima di poter essere analizzato. Gestire decine di flussi video ad alta risoluzione richiede risorse di elaborazione non trascurabili.
Oggi, la potenza di elaborazione dei dispositivi edge, insieme alle loro funzionalità avanzate, ha raggiunto un punto in cui sofisticate analisi AI possono essere integrate nelle telecamere stesse. Questo spostamento verso l’edge analytics offre un duplice vantaggio: da un lato, riduce drasticamente il carico sui server e sul cloud, poiché l’analisi avviene direttamente alla fonte; dall’altro, garantisce un’accuratezza di gran lunga superiore, in quanto l’algoritmo opera sul flusso video originale (prima della compressione e della codifica), preservando la massima qualità dell’immagine.
Il potere dei metadati: il video si trasforma in informazione
Uno dei risultati più potenti dell’analisi a bordo telecamera è la generazione dei metadati. Questi permettono di contrassegnare con descrittori gli elementi chiave di una scena, in modo da indicizzare rapidamente eventi specifici (movimento, tipologia di oggetto – ad esempio “persona”, “veicolo”, “targa”, “colore” –, orario), ridurre falsi allarmi, alleggerire il carico su server centrali e aumentare la sicurezza, l’efficienza operativa e la conformità normativa.
Ciò permette ai software di gestione video (video management software, VMS) di eseguire ricerche mirate post-evento in pochi secondi (ad esempio: “trova tutte le auto rosse passate da questo varco”) o di attivare azioni in tempo reale. L’analisi dei metadati, anziché del video grezzo, accelera l’elaborazione, migliora la precisione e riduce i costi, dando vita a un potenziale informativo prima inaccessibile.
L’approccio ibrido e la scalabilità del sistema
L’analisi a bordo telecamera non sostituisce però completamente quella lato server. La strategia più efficace è spesso data da un approccio ibrido, dove le diverse tecnologie collaborano dividendosi i compiti. In questa architettura, l’analisi a bordo telecamera si rivela ideale per il rilevamento e la classificazione di oggetti in tempo reale e la generazione di allarmi con la massima immediatezza. Al contempo, l’analisi lato server o cloud diventa fondamentale per aggregare e processare grandi quantità di dati e metadati raccolti nel tempo allo scopo di identificare trend, schemi e correlazioni complesse utili alla business intelligence. Un’architettura ibrida che sfrutta i punti di forza di entrambi i mondi, garantendo reattività, efficienza e una profonda capacità di analisi strategica, specialmente in sistemi complessi.
Privacy by design: la protezione dei dati alla fonte
L’analisi a bordo telecamera offre anche strumenti avanzati per la protezione della privacy. Grazie a funzioni di mascheramento intelligente, è possibile oscurare in tempo reale e direttamente alla fonte dettagli sensibili come i volti delle persone o le targhe dei veicoli. Il flusso video privo di mascheramento può rimanere accessibile, ma solo a personale autorizzato e in circostanze specifiche (ad esempio in caso di incidenti), garantendo così il rispetto delle normative sulla privacy fin dal momento della cattura delle immagini.
Ecosistemi aperti: il motore dell’innovazione futura
La spinta verso l’innovazione è oggi alimentata da piattaforme applicative aperte che danno la possibilità di creare soluzioni analitiche personalizzate e altamente performanti. Nello specifico, per garantire l’interoperabilità tra prodotti di diversi vendor, permettendo la creazione di architetture ibride e integrate, è cruciale supportare gli standard di settore, come ad esempio le specifiche sui metadati ONVIF (Open Network Video Interface Forum, l’organizzazione nata per favorire la compatibilità tra le apparecchiature impiegate nella videosorveglianza basate sul protocollo di comunicazione IP e, in particolare, per rendere interoperabili sistemi realizzati da aziende differenti).
In definitiva, elaborando i dati dove vengono generati, l’analisi a bordo telecamera sta favorendo nuove opportunità di creare sistemi più reattivi, efficienti e intelligenti in innumerevoli settori. Grazie a questa evoluzione, le telecamere del futuro non si limiteranno a distinguere una persona da un’auto, ma saranno in grado di contestualizzare la scena e raggiungere una segmentazione semantica tale da migliorare ulteriormente la precisione delle analisi e aprire le porte a sistemi ancora più robusti e intelligenti
