Điểm Sáng Công Nghệ Giám Sát Video 2025: AI Tích Hợp, Camera Đa Cảm Biến Lên Ngôi

Khảo sát công nghệ giám sát video năm 2025 của asmag.com cho thấy AI tích hợp (Edge AI) và camera đa cảm biến đạt điểm cao về tính phù hợp và độ hoàn thiện. Điều này không gây ngạc nhiên khi cả hai công nghệ đều mang lại nhiều lợi ích cho người dùng và ngày càng trở nên hoàn thiện hơn về mặt kỹ thuật. Một chủ đề khác đang thu hút sự chú ý trong lĩnh vực giám sát video là tìm kiếm video bằng ngôn ngữ tự nhiên, tuy nhiên, lại xếp hạng thấp hơn trong cuộc khảo sát của chúng tôi. Bài viết này sẽ xem xét kỹ hơn kết quả khảo sát.

Edge AI

Edge AI, nơi các phân tích dựa trên AI từ nhận dạng khuôn mặt đến nhận dạng biển số xe được nhúng trực tiếp vào camera, đã nhận được điểm số cao nhất trong cuộc khảo sát. Về tính phù hợp và độ hoàn thiện kỹ thuật, Edge AI lần lượt đạt 4,42 và 4,03 (1 là kém phù hợp/hoàn thiện nhất và 5 là phù hợp/hoàn thiện nhất).

Philippe Henaine, Giám đốc Đối tác Chiến lược tại i-PRO, cho biết: “Edge AI đã đạt đến độ chín muồi thực sự trong ngành an ninh, không chỉ về mặt khái niệm mà còn trong sử dụng hàng ngày. Chúng tôi đã triển khai Edge AI hơn 5 năm và hiện nó đã có mặt trên toàn bộ danh mục camera của chúng tôi, bao gồm cả các mẫu máy có giá cả phải chăng nhất. Điều này có nghĩa là khách hàng không còn cần phải lựa chọn giữa AI hoặc không AI, trí thông minh đơn giản được tích hợp sẵn và sẵn sàng sử dụng.”

Henaine nói thêm: “Điều khiến Edge AI trở nên ‘hot’ hiện nay là tính thiết thực của nó. Nó cung cấp các phân tích tức thì trực tiếp trên thiết bị, giảm băng thông và chi phí máy chủ, đồng thời giữ cho quá trình xử lý dữ liệu hoàn toàn cục bộ để tăng cường quyền riêng tư. Phân tích dựa trên Edge có thể hỗ trợ cả giám sát cảnh báo theo thời gian thực và tìm kiếm pháp y, cho phép người vận hành phát hiện và xem xét các sự kiện với hiệu quả vượt trội. Tóm lại, Edge AI là một công nghệ trưởng thành, đã được chứng minh, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng cho mọi loại dự án an ninh.”

Camera đa cảm biến

Cũng được xếp hạng cao trong cuộc khảo sát là camera đa cảm biến, kết hợp nhiều cảm biến trong một thiết bị. Về tính phù hợp, camera đa cảm biến đạt 4,18 điểm, trong khi về độ hoàn thiện kỹ thuật, chúng đạt 3,91 điểm. Một lần nữa, điều này không có gì đáng ngạc nhiên vì camera đa cảm biến có thể mang lại khá nhiều lợi ích: Thay vì lắp đặt một camera cho mỗi hướng, điều này có thể tốn kém, người dùng chỉ cần một camera và một giấy phép để bao phủ tất cả các hướng. Điều này làm cho camera đa cảm biến có hiệu quả chi phí cao để bao phủ các khu vực rộng lớn như nhà kho và bãi đậu xe. Về độ hoàn thiện kỹ thuật, các cảm biến trong camera hiện dùng chung một hệ thống trên chip (SoC), giảm mức tiêu thụ điện năng và đơn giản hóa việc thiết lập mạng. Việc ghép ảnh, vốn từ lâu đã là một vấn đề khó khăn do các đường nối hiển thị hoặc sự khác biệt về độ phơi sáng, giờ đây đã được cải thiện đáng kể bằng cách sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như pha trộn thời gian thực, đồng bộ hóa HDR và cân bằng độ phơi sáng tự động. Với những tiến bộ này, chúng ta có thể kỳ vọng nhu cầu và sự tăng trưởng của camera đa cảm biến sẽ tiếp tục.

VSaaS

VSaaS hay giám sát video như một dịch vụ được xếp hạng ở mức trung bình trong cuộc khảo sát. Công nghệ này nhận được số điểm 3,98 cho tính phù hợp và 3,63 cho độ hoàn thiện kỹ thuật. Thật vậy, giám sát video dựa trên đám mây có những nhược điểm và hạn chế riêng. Một trong số đó là mức tiêu thụ băng thông cao, trong đó video độ phân giải cao tiêu thụ băng thông tải lên rất lớn – điều này làm cho VSaaS kém lý tưởng hơn cho khu vực vùng sâu vùng xa và các trường hợp sử dụng nhiều camera. Hơn nữa, việc giám sát hoặc xử lý phân tích theo thời gian thực là khó khăn khi các luồng video truyền qua Internet từ trang web của người dùng cuối đến đám mây. Cuối cùng, có vấn đề về chi phí, vì việc ghi liên tục từ hàng tá camera có thể nhanh chóng trở nên đắt đỏ một cách phi lý trong đám mây. Những yếu tố này làm cho VSaaS kém hấp dẫn hơn so với Edge AI, như đã đề cập, đã nhận được điểm số cao hơn nhiều về tính phù hợp và độ hoàn thiện. Tuy nhiên, với những lợi ích của VSaaS, chẳng hạn như khả năng mở rộng, quản lý tập trung và giảm chi phí vốn, chúng ta có thể kỳ vọng công nghệ này sẽ vẫn phổ biến và khả thi. Và việc kết hợp đám mây và Edge để tạo thành các giải pháp kết hợp sẽ mang đến một giải pháp thay thế tốt hơn nữa cho người dùng.

Tìm kiếm cảnh quay bằng ngôn ngữ tự nhiên

Chỉ trong một thời gian ngắn, ChatGPT, trợ lý chatbot có thể cung cấp hầu hết mọi thứ mà người dùng yêu cầu thông qua một lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên và gần như đã khiến Google trở nên không còn phù hợp, đã trở thành một hiện tượng toàn cầu. Và xu hướng này đã lan sang lĩnh vực an ninh, nơi người dùng có thể tìm kiếm cảnh quay bằng cách nhập ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: nhập “Tìm một người mặc áo đỏ và quần jean xanh từ 2 đến 3 giờ chiều”, thay vì chọn từng tiêu chí khác nhau một. Công nghệ này đã thu hút sự chú ý mạnh mẽ trong năm nay và đã được giới thiệu tại nhiều triển lãm thương mại an ninh khác nhau. Tuy nhiên, trong cuộc khảo sát của chúng tôi, tìm kiếm cảnh quay bằng ngôn ngữ tự nhiên được xếp hạng ở mức trung bình, đạt điểm 3,92 kém ấn tượng về tính phù hợp và 3,2 về độ hoàn thiện kỹ thuật.

Henaine cho biết: “Tìm kiếm cảnh quay bằng ngôn ngữ tự nhiên là một đổi mới thú vị, nhưng vì nhiều giải pháp hiện tại phụ thuộc nhiều vào quá trình xử lý dựa trên đám mây, nên nó đã ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ tìm kiếm. Trong ngành an ninh, một số lượng lớn người dùng cuối vẫn thận trọng về việc di chuyển dữ liệu video nhạy cảm lên đám mây vì lý do quyền riêng tư, tuân thủ hoặc cơ sở hạ tầng. Đó là lý do tại sao chúng tôi tập trung vào việc cung cấp tìm kiếm văn bản tự do tại chỗ, chạy hoàn toàn mà không cần kết nối internet. Cách tiếp cận này mang lại cho khách hàng và người dùng của chúng tôi sự an tâm trong các hoạt động hàng ngày của họ. Hơn nữa, công nghệ của chúng tôi đảm bảo rằng các camera Edge AI hiện có có thể được cập nhật để hỗ trợ các khả năng mới này mà không cần thay thế phần cứng tốn kém và rắc rối.”

Phát hiện thuốc lá điện tử

Năm nay, chúng tôi đã thêm vào khảo sát giám sát video của mình tính năng phát hiện thuốc lá điện tử, tính năng này đạt điểm cực kỳ thấp. Về tính phù hợp, nó chỉ đạt 3,49 và về độ hoàn thiện, 3,09. Điều này là dễ hiểu vì chỉ riêng giám sát video là có giới hạn trong việc phát hiện thuốc lá điện tử. Để bắt đầu, độ chính xác của việc phát hiện là một thách thức chính. Phân tích video có thể dễ dàng nhầm lẫn khói, hơi thở và điện thoại với thuốc lá điện tử hoặc thiết bị thuốc lá điện tử, dẫn đến dương tính hoặc âm tính giả. Sau đó, có vấn đề về quyền riêng tư, vì việc triển khai giám sát video AI để phát hiện hút thuốc lá điện tử có thể làm dấy lên mối lo ngại về quyền riêng tư và quyền công dân. Một giải pháp thay thế lý tưởng hơn là triển khai máy dò thuốc lá điện tử/khói có thể được lắp đặt trong phòng tắm của trường học hoặc các khu vực khác nơi cấm hút thuốc lá điện tử nhưng cần bảo vệ quyền riêng tư. Các giải pháp do Verkada và Halo cung cấp có thể khá hữu ích trong vấn đề này.