Hệ thống giám sát video, còn được gọi là Closed Circuit Television (CCTV), được triển khai rộng rãi trong nhiều môi trường khác nhau, bao gồm khu vực công cộng, hạ tầng công cộng, tòa nhà thương mại và nhiều nơi khác. Trong hầu hết các trường hợp, chúng được sử dụng với hai mục đích chính: giám sát theo thời gian thực các tài sản và không gian vật lý, đồng thời xem lại dữ liệu video đã thu thập để nhận diện các dấu hiệu an ninh và lập kế hoạch các biện pháp bảo mật.
Mặc dù hệ thống giám sát video đã là một phần quan trọng của lĩnh vực an ninh và khu vực công trong nhiều thập kỷ, hiện nay sự quan tâm đến chúng cũng gia tăng mạnh mẽ trong nhiều ngành khác. Nguyên nhân chủ yếu là do tỷ lệ tội phạm và các mối đe dọa an ninh gia tăng trên toàn cầu, thúc đẩy sự phát triển liên tục của thị trường giám sát video. Theo một báo cáo gần đây của Mordor Intelligence, thị trường giám sát video được định giá 29,98 tỷ USD vào năm 2016 và dự kiến đạt 72,19 tỷ USD vào năm 2022. Tiềm năng thị trường này còn được thúc đẩy bởi những tiến bộ mới trong công nghệ IT, giúp nâng cao tính thông minh, khả năng mở rộng và độ chính xác của các giải pháp giám sát video. Vậy những yếu tố nào đang thúc đẩy xu hướng công nghệ chính của giám sát video? Và làm thế nào để tận dụng chúng hiệu quả?
Thu Thập Dữ Liệu Video Thông Minh Và Nhận Thức Theo Ngữ Cảnh
Những tiến bộ gần đây trong xử lý tín hiệu đã cho phép phát triển các hệ thống giám sát video thông minh, đặc biệt là các hệ thống có thể linh hoạt điều chỉnh tốc độ thu thập dữ liệu video. Cụ thể, khi phát hiện dấu hiệu của sự cố an ninh, hệ thống sẽ tăng tốc độ thu thập dữ liệu để cung cấp thông tin phong phú hơn, giúp phân tích chính xác và đáng tin cậy hơn.
Hạ Tầng Big Data
Các hạ tầng Big Data hiện đại đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc lưu trữ và truy cập dữ liệu video, vốn được đặc trưng bởi 4 yếu tố của Big Data gồm khối lượng dữ liệu, tốc độ xử lý, sự đa dạng dữ liệu và độ tin cậy dữ liệu. Việc thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều camera, bao gồm dữ liệu truyền phát với tốc độ tiếp nhận cao, hiện nay dễ dàng hơn nhiều so với trước đây. Các hệ thống Big Data cho phép xây dựng kiến trúc giám sát video có khả năng mở rộng linh hoạt và tối ưu chi phí.
Hệ Thống Truyền Phát Dữ Liệu (Data Streaming)
Trong vài năm gần đây, nhiều hệ thống streaming đã xuất hiện, cung cấp các chức năng quản lý luồng dữ liệu và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Đây là thành phần quan trọng trong hệ sinh thái Big Data phục vụ giám sát video.
Phân Tích Dự Đoán Và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)
Giai đoạn 2016–2017 đánh dấu bước tiến quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt với sự xuất hiện của các phương pháp Deep Learning đột phá như công nghệ Alpha AI của Google. Sự phát triển của mạng nơ-ron sâu có thể được ứng dụng trực tiếp vào hệ thống giám sát video, giúp tăng cường trí thông minh và nâng cao hiệu quả giám sát. Ví dụ, AI có thể hỗ trợ phân tích dự đoán, cho phép đội ngũ an ninh dự đoán sự cố và chủ động chuẩn bị phương án xử lý.
Drone Và Internet Of Things (IoT)
Việc kết hợp các thiết bị IoT và các đối tượng thông minh với hệ thống giám sát video sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thế hệ giải pháp giám sát và bảo mật tiếp theo. Trong đó, máy bay không người lái (drone) hiện đang được triển khai nhằm tăng tính linh hoạt trong giám sát video, cung cấp những chức năng mà camera cố định truyền thống khó đáp ứng.
Tích Hợp An Ninh Vật Lý Và An Ninh Mạng
Quá trình chuyển đổi số trong các tài sản và quy trình công nghiệp đang dẫn đến sự hội tụ giữa an ninh vật lý và an ninh mạng. Hệ thống giám sát video đóng vai trò quan trọng trong quá trình này vì chúng là hạ tầng IT có thể giám sát khu vực vật lý và tích hợp linh hoạt với các hệ thống an ninh mạng khác, tạo ra giải pháp bảo mật toàn diện.
Thiết Kế Kiến Trúc Hệ Thống Giám Sát Video
Những công nghệ trên mở ra nhiều cơ hội trong việc phát triển, triển khai và vận hành hệ thống giám sát video thông minh. Tuy nhiên, việc tận dụng tối đa các công nghệ này phụ thuộc vào cách thiết kế kiến trúc hệ thống giám sát.
Các kiến trúc giám sát video hiện đại thường áp dụng mô hình Edge/Fog Computing để xử lý dữ liệu video gần khu vực thu thập dữ liệu hơn. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm băng thông và hỗ trợ giám sát thời gian thực. Camera được triển khai ở lớp biên mạng như các nút Edge có khả năng ghi nhận và xử lý khung hình video. Ngoài ra, các nút này còn có thể điều chỉnh tốc độ khung hình dựa trên bối cảnh an ninh được phát hiện. Dữ liệu từ nhiều camera sẽ được kết nối với hạ tầng Cloud để tổng hợp, phân tích và đánh giá ở quy mô lớn hơn.
Kiến trúc Edge/Fog cũng hỗ trợ hiệu quả việc tích hợp các công nghệ mới. Drone IoT cần được kết nối với các nút Edge phù hợp để hình thành kiến trúc điện toán biên di động. Phân tích streaming thời gian thực thường được thực hiện tại Edge thay vì Cloud. Deep Learning có thể được triển khai ở cả Edge và Cloud. Tại Edge, mạng nơ-ron sâu hỗ trợ nhận diện mẫu an ninh phức tạp theo thời gian thực. Trong khi đó, việc phân tích dữ liệu quy mô lớn từ nhiều khu vực chỉ có thể thực hiện hiệu quả trên Cloud. Việc quyết định triển khai chức năng ở Edge hay Cloud thường phụ thuộc vào việc cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.
Hệ thống giám sát video cũng có thể hưởng lợi từ kiến trúc mở, hỗ trợ thiết bị từ nhiều nhà cung cấp phần cứng khác nhau như camera độ phân giải cao, camera có dây, không dây hoặc camera tích hợp trên drone. Kiến trúc mở mang lại sự linh hoạt, dễ triển khai và khả năng phát triển lâu dài về công nghệ.
Thách Thức Và Các Thực Tiễn Tốt Nhất Khi Triển Khai
Ngoài việc xây dựng kiến trúc Edge Computing phù hợp, việc triển khai hệ thống giám sát video còn đối mặt với nhiều thách thức khác. Một trong những thách thức quan trọng là bảo vệ quyền riêng tư và tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu. Việc triển khai cảm biến giám sát thường chịu sự kiểm soát của các quy định pháp luật, đôi khi hạn chế phạm vi triển khai. Việc sử dụng drone cũng cần tuân thủ các quy định liên quan.
Một thách thức khác là mức độ tự động hóa của hệ thống. Mặc dù tự động hóa giúp giám sát phạm vi rộng hơn mà không cần nhiều nhân lực, việc kiểm tra và can thiệp của con người vẫn rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy. Ngoài ra, hệ thống giám sát video còn đối mặt với các mối đe dọa mới do đặc tính kết hợp giữa môi trường vật lý và môi trường mạng. Một cuộc tấn công vật lý có thể đi kèm với tấn công mạng nhằm làm gián đoạn khả năng phát hiện sự cố.
Việc triển khai trí tuệ dựa trên dữ liệu cũng gặp khó khăn do yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu về sự cố an ninh, vốn không dễ thu thập. AI tại Edge, chẳng hạn như các mạng nơ-ron nhẹ, vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu.
Để giải quyết các thách thức này, các nhà phát triển và triển khai hệ thống giám sát video cần tuân thủ tiêu chuẩn và quy định, đồng thời áp dụng phương pháp triển khai theo từng giai đoạn. Cách tiếp cận này giúp chuyển đổi dần từ hệ thống giám sát thủ công sang hệ thống giám sát tự động dựa trên AI. Việc triển khai trí tuệ dữ liệu cũng nên bắt đầu từ các quy tắc đơn giản trước khi tiến đến các kỹ thuật Machine Learning phức tạp hơn. Ngoài ra, áp dụng kiến trúc mở giúp tận dụng cả thiết bị giám sát hiện đại và thiết bị cũ, tối ưu hiệu quả đầu tư.
Cách Tốt Nhất Để Nâng Cấp Hoặc Triển Khai Hạ Tầng Giám Sát Video
Cách tốt nhất để nâng cấp hoặc triển khai hạ tầng giám sát video là bắt đầu bằng việc xác định chi tiết yêu cầu về bảo mật và hoạt động kinh doanh, đồng thời hợp tác với đối tác công nghệ đáng tin cậy để tích hợp và triển khai hệ thống phù hợp. Khi có nền tảng đúng đắn, khả năng phát triển gần như không có giới hạn.
Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.
