Videokomprimierung für Videosicherheit einfach erklärt

Guard watching surveillance video

Sicherheitskameras erzeugen gewaltige Datenmengen. Ohne Komprimierung würden die zu speichernden und zu übertragenden Videodaten schnell kaum noch zu bewältigen sein. Durch die Komprimierung werden diese Anforderungen reduziert, während die erforderliche Detailgenauigkeit und die Auswertbarkeit der Videoaufzeichnungen erhalten bleiben.

Mit Komprimierung können Dutzende oder sogar Hunderte von Kameras rund um die Uhr betrieben werden. Aber die Skalierung bringt ihre eigene Herausforderung mit sich. Selbst komprimierte Videodaten summieren sich bei großen Installationen schnell, und die Speicherkosten steigen mit jeder zusätzlichen Kamera und jedem weiteren Tag der Aufbewahrungsdauer. Je effizienter die Komprimierung erfolgt, desto niedriger fallen die Betriebskosten über die Lebensdauer des Systems aus.

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Wie die Komprimierung intelligenter wurde

Bei älteren Videosicherheitssystemen wurde jedes Einzelbild separat komprimiert, was zu hohen Bitraten und entsprechend hohen Speicherkosten führte. Der entscheidende Fortschritt kam mit Video-Codecs, die nicht mehr nur einzelne Bilder komprimierten, sondern auch die Veränderungen zwischen aufeinanderfolgenden Bildern berücksichtigten. Da nur die Unterschiede zwischen den einzelnen Bildern codiert wurden, ließen sich die Bitraten deutlich reduzieren und Kameras mit höherer Auflösung auch in größeren Systemen wirtschaftlich einsetzen.

Der noch größere Fortschritt entstand jedoch nicht durch einen neuen Codec, sondern durch den Einsatz intelligenter Verfahren bei der Codierung selbst. Anstatt alle Bereiche eines Bildes gleich stark zu komprimieren, analysiert die intelligente Codierung den Bildinhalt in Echtzeit. Wichtige Bildbereiche erhalten eine höhere Bandbreite, während für statische Hintergrundbereiche weniger Bandbreite benötigt wird.

So funktioniert die Videokomprimierung

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Video gelangt nicht in nur einem Schritt von der Kamera zum Bildschirm. Die Kamera erfasst Rohbilddaten, codiert sie und überträgt sie über ein Netzwerk an einen Speicher oder einen Anzeigeclient. Die Komprimierung erfolgt bereits bei der Codierung, und zwar auf der Kamera selbst. Dies ist die einzige Stelle in der Kette, an der das ursprüngliche Bild noch unkomprimiert vorliegt. Daher ist dies der wichtigste Schritt für das ganze Verfahren.

Die Komponente, die hier die Arbeit erledigt, ist ein Codec oder Coder-Decoder. Es handelt sich um zwei Algorithmen, die zusammenarbeiten: ein Algorithmus dient der Komprimierung von Video in der Kamera, der andere dekomprimiert es am Ziel. Codecs verschiedener Standards sind nicht miteinander kompatibel, sodass ein H.264-komprimiertes Video nicht von einem H.265-Decoder decodiert werden kann. Deshalb unterstützen moderne Kameras oftmals mehrere Codecs.

Fortschrittlichere Codecs benötigen mehr Rechenleistung, was zu einer geringen Verzögerung zwischen Erfassung und Anzeige führt. Bei den meisten Anwendungsfällen für die Videosicherheit ist dieser Effekt jedoch kaum wahrnehmbar. Anwendungen mit Live-Interaktionen, wie z. B. PTZ-Steuerungen, reagieren im Allgemeinen empfindlicher auf Verzögerungen.

Der wahre Nutzen der Komprimierung

Nicht alle Daten in einem Videobild sind von gleichem Wert. Eine statische Mauer oder ein unveränderter Straßenabschnitt braucht nicht ständig neu codiert zu werden. Die Komprimierung identifiziert und entfernt diese Redundanz und behält gleichzeitig Wichtiges bei: Bewegungen, Gesichter, Fahrzeugkennzeichen und Ereignisse.

Komprimierung findet auf zwei Ebenen statt:

  • Innerhalb eines einzelnen Bilds, als Intraframe-Komprimierung bezeichnet

Details, die das menschliche Auge nicht wahrnehmen kann, werden entfernt. Das Bild sieht unverändert aus, aber die Größe der Datei ist erheblich geringer.

  • Zeitlich über mehrere Bilder hinweg, als Interframe-Komprimierung bezeichnet

Es werden nur die Pixel codiert, die sich geändert haben. Alles andere bleibt unverändert und braucht nicht erneut übertragen zu werden. In einer typischen Videosicherheitsszene bleibt ein Großteil des Bildes unverändert, wodurch die Menge der zu speichernden und zu übertragenden Daten erheblich reduziert wird. 

Die Komprimierung von Videomaterial ist grundsätzlich verlustbehaftet. Im Gegensatz zur verlustfreien Komprimierung, bei der jedes Bit der Originaldaten erhalten bleibt, werden bei der verlustbehafteten Komprimierung Informationen entfernt, die die Nützlichkeit eines Videos voraussichtlich nicht beeinträchtigen werden. Anderenfalls würden Dateien erzeugt werden, die für die kontinuierliche Aufzeichnung und Übertragung schlicht zu groß sind. 

Die verlustfreie Komprimierung wird hauptsächlich für die Dokumentenspeicherung verwendet und findet normalerweise bei Video-Anwendungen keinen Einsatz. Ausnahmen hierzu sind die Filmproduktion und die digitale Archivierung, bei denen der Erhalt jedes Details Vorrang vor den Anforderungen an Speicher und Bandbreite hat. Die Reduzierung der Bitrate bei der verlustfreien Komprimierung fällt einfach zu niedrig aus. Die Bitrate würde letztlich weit über dem liegen, was die Netzwerk- oder Speicher-Infrastruktur verarbeiten kann.

Illustration showing how frames change over time Image to the left: Within a single frame, Image to the right: Across frames over time

Komprimierungsstandards: H.264, H.265 und höher

Der Codec, für den Sie sich entscheiden, hat Auswirkung auf alle nachfolgenden Erwägungen: Bandbreitenanforderungen, Speicherkosten, Kompatibilität mit VMS-Plattformen und Client-Geräten sowie die Qualität der für KI-Analysen verfügbaren Daten. Drei Standards verdienen besondere Erwähnung.

H.264

Advanced Video Coding (AVC)

H.264 ist seit über 20 Jahren das Rückgrat von Netzwerk-Video. Dieser Codec ist zuverlässig, weitgehend kompatibel und funktioniert mit praktisch jeder VMS-Plattform und jedem Client-Gerät auf dem Markt.

Die Bandbreite ist hierbei die große Einschränkung. Die Aufrechterhaltung der visuellen Klarheit bei hohen Auflösungen erfordert hohe Bitraten, was sich bei umfassenden Kamerainstallationen aufsummiert. H.264 unterstützt außerdem keine Videos mit einer Breite von mehr als 8K, was mit zunehmenden Kameraauflösungen immer relevanter wird.

Seit über 20 Jahren im Einsatz

H.265

High Efficiency Video Coding (HEVC)

H.265 weist gegenüber H.264 eine vergleichbare Qualität bei 15 bis 40 Prozent niedrigeren Bitraten auf. Das Hauptproblem ist hierbei seit jeher die Lizenzierung. Restriktive Patentbedingungen machten es Browseranbietern praktisch unmöglich, native Decoder einzubinden, sodass viele Benutzer sie manuell installieren mussten.

Diese Kompatibilitätsprobleme sind nicht verschwunden. Bei Bereitstellungen, bei denen die Client-Kompatibilität irrelevant ist, bietet H.265 dennoch spürbare Effizienzsteigerungen. Für neue Bereitstellungen steht mittlerweile eine bessere Option zur Verfügung.

Eingeschränkte Browserunterstützung

AV1

Alliance for Open Media (AOM)

AV1 wurde von der Alliance for Open Media entwickelt, einer Koalition von Google, Amazon, Microsoft und Netflix, und 2018 als lizenzfreier Open-Source-Codec veröffentlicht. Er wurde für modernes Videostreaming konzipiert und bietet eine deutlich höhere Komprimierungseffizienz als frühere Standards. Außerdem unterstützt er Funktionen wie umschaltbare Overlays, die Metadaten direkt in einen Videostream einbetten.

Im Vergleich zu H.264 reduziert AV1 in der Regel die Bitrate um etwa 40 Prozent bei ähnlicher Bildqualität. Außerdem wird er von einer breiten Palette moderner Browser, Betriebssysteme und mobiler Plattformen unterstützt, was die Einführung erleichtert und Lizenzierungsbedenken ausräumt.

Für die Videosicherheit bedeutet dies niedrigere Speicherkosten und eine geringere Netzwerkbelastung. Die Wahrung von Bilddetails bedeutet außerdem, dass KI-Analysen mit besseren visuellen Daten arbeiten können. Kameras, die AV1 unterstützen, können H.264 und H.265 parallel ausführen, was Übergänge erleichtert.

Empfohlen für neue Installationen

Die Rolle der KI bei der Videokomprimierung

Die inhaltsbasierte Codierung nutzt KI, um zu ermitteln, welche Teile einer Szene wichtige Informationen enthalten. Solchen Bereichen kann dann mehr Bitrate zugewiesen werden, während statische Hintergrundelemente stärker komprimiert werden. Das Ergebnis ist eine geringere Bandbreitennutzung ohne entsprechenden Detailverlust.

Die Bildqualität ist für Analysezwecke wichtig. Objekt- und Kennzeichenerkennung erfolgen in der Regel vor der Komprimierung in der Kamera, da das Originalbild mehr Informationen enthält als der codierte Stream.

Generative KI verfolgt einen völlig anderen Ansatz. Anstatt das Originalbild zu codieren, werden Teile des Videobildes während der Wiedergabe rekonstruiert. Das kann für das Streamen zu Unterhaltungszwecken akzeptabel sein. Videomaterial muss oft für Untersuchungen und als Beweismittel genutzt werden können, sodass die Anforderungen an die Genauigkeit höher ausfallen. 

Stefan Lundberg is talking about AV
„Stellen Sie sich eine Einzelhandelskette vor, die an 150 Filialen 2.000 Kameras betreibt, die alle mit 1080p oder höher streamen. Mit H.264 würden dabei täglich mehrere Terabyte an Daten generiert. Die Umstellung dieser Streams auf AV1 könnte den Speicherbedarf um etwa 40 % senken.“ Stefan Lundberg, Senior Expert Engineer bei Axis Communications

Der Wert einer korrekten Videokomprimierung

Bei optimal konfigurierter Komprimierung lassen sich Bandbreiten- und Speicherbedarf deutlich reduzieren, ohne die für die Videosicherheit erforderliche Bildqualität zu beeinträchtigen. Die Vorteile gehen über reine Speichereinsparungen hinaus und betreffen Aufbewahrungszeiten ebenso wie Netzwerkkapazitäten und Cloud-Kosten.

A symbol showing a computer monitor with a cogwheel and a highlighted dollar sign.

Längere Aufbewahrung ohne Zusatzkosten

Eine niedrigere Bitrate bedeutet weniger Speicherverbrauch pro Kamera und Tag. Die gleiche Hardware, die zuvor Platz für 30 Tage Videoaufzeichnungen hatte, kann jetzt 60 Tage unterbringen. Für Unternehmen mit versicherungstechnischen oder forensischen Aufbewahrungsanforderungen bedeutet dies direkte Kosteneinsparungen ohne weitere Investitionen in Netzwerk-Infrastruktur.
AXIS Camera Station Device Compatibility Tool icon

Mehr Kameras im selben Netzwerk

Bandbreite ist eine feste Ressource. Je weniger Bandbreite jede einzelne Kamera benötigt, desto mehr Kameras – oder Kameras mit höherer Auflösung – können über dieselbe Netzwerkinfrastruktur betrieben werden, ohne dass diese erweitert werden muss. Dies ist sowohl für neue Bereitstellungen als auch für die Erweiterung bestehender Systeme nützlich.
A symbol showing a camera connected to a cloud with a play symbol

Geringere Cloud-Kosten

Die Übertragung von Video in die Cloud ist teuer, und die Kosten nehmen proportional zur Bitrate zu. Insbesondere bei größeren Installationen, bei denen selbst minimale Reduzierungen im Laufe der Zeit erhebliche Auswirkungen haben können, hilft eine effiziente Komprimierung dabei, den Speicher- und Bandbreitenbedarf unter Kontrolle zu halten.

Hinweis zum Vergleich der Komprimierungsleistung

Die Bitrate allein ist kein aussagekräftiges Maß für die Komprimierungsleistung. Eine Kamera kann eine niedrigere Bitrate erreichen, indem sie mehr Bildinformationen verwirft. Dies kann wiederum die Bildqualität beeinträchtigen und den Nutzen der Videoaufzeichnungen einschränken. Entscheidend ist, wie viele Details bei einer bestimmten Bitrate erhalten bleiben. Wie sieht das Videomaterial tatsächlich aus, und bleiben die für Analysefunktionen und forensische Auswertungen erforderlichen Details erhalten? Dieser Vergleich kann schwierig sein. Zwei nebeneinander platzierte Kameras erfassen nicht identische Bilder. Da zwei Szenen niemals identisch sind, lässt sich die Komprimierungsleistung am besten in der Umgebung beurteilen, in der die Kamera tatsächlich verwendet wird.

Erkunden von Videokomprimierungslösungen

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Inhaltsbasierte Komprimierungstechnologie, die den Bandbreiten- und Speicherbedarf um 50 Prozent oder noch mehr reduzieren kann und gleichzeitig eine für forensische Zwecke geeignete Bildqualität beibehält.
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AV1-Codec

Der offene, lizenzgebührenfreie Codec ermöglicht eine hohe Videoqualität bei niedrigen Bitraten. Native Unterstützung in Browsern, Betriebssystemen und Cloud-Plattformen – ohne die Lizenzierungsprobleme, die frühere Standards ausgebremst haben.
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Video Management Software

Die Video Management Software ist die Schnittstelle, über die Bediener mit dem Videosicherheitssystem interagieren. Sie bietet von zentraler Stelle aus Zugriff auf Live-Video, Aufzeichnungen und Systemereignisse.

Überlegungen zur Umsetzung

Komprimierung wirkt sich nicht nur auf Speicher und Bandbreite aus. Die gewählten Einstellungen betreffen sowohl die Systemeffizienz als auch die Qualität von Videoaufzeichnungen.

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Führen Sie vor der Komprimierung eine KI-Analyse aus

Der Einsatz von KI an der richtigen Stelle im Verarbeitungsprozess ist entscheidend. KI-gestützte Analysefunktionen wie Objekterkennung und Kennzeichenerkennung sollten vor der Komprimierung in der Kamera ausgeführt werden. Komprimiertes Video enthält weniger visuelle Informationen als das Original, was sich auf die Zuverlässigkeit von Analysen auswirken kann.

Codec-Kompatibilität im gesamten System

Jedes Gerät in der Kette muss denselben Codec unterstützen. Dies schließt Kameras, Video Management Software, Speicherserver und Anzeigeclients ein. Kameras, die H.264, H.265 und AV1 unterstützen, bieten mehr Flexibilität und erleichtern die Arbeit mit bestehenden Systemen, unterstützen darüber hinaus jedoch auch zukünftige Upgrades.

Qualität, Bitrate und Bandbreite

Die Komprimierungseinstellungen müssen die Bildqualität mit den Speicher- und Bandbreitenanforderungen in Einklang bringen. Eine zu geringe Komprimierung erhöht den Ressourcenverbrauch, während eine übermäßige Komprimierung auf Kosten von Details gehen kann, die für Untersuchungen und den täglichen Betrieb wichtig sind.

Die richtige Einstellung hängt von der jeweiligen Szene und dem Aufzeichnungszweck ab. Testen Sie die Komprimierungsleistung unter realen Einsatzbedingungen und nicht unter idealen Testbedingungen. Designtools zur Abschätzung des Bitratenbedarfs pro Kamera und Gehäuse können Ihnen bei der Planung helfen. 

Speicherkapazitätsermittlung

Die Bitrate legt fest, wie schnell ein Speicher voll wird. Bevor Sie ein System bereitstellen oder erweitern, berechnen Sie die erwartete Bitrate pro Kamera und multiplizieren Sie das Ergebnis mit der Anzahl der Kameras und der erforderlichen Aufbewahrungsdauer. 

Ein System, das bei der Bereitstellung erschwinglich zu sein scheint, kann schnell teuer werden, wenn der Speicher früher als erwartet ausgelastet ist oder wenn zu einem späteren Zeitpunkt Kameras hinzugefügt werden, ohne die Kapazität erneut zu betrachten.

AV1 wird zum neuen Standard.

Die Unterstützung für AV1 nimmt auf Cloud-Plattformen und im Software-Ökosystem allgemein weiter zu. Da die Unterstützung durch Decoder zunehmend zum Standard wird, fallen viele der Hürden weg, die die Verbreitung von H.265 gebremst haben. Dadurch wird AV1 für neue Videosicherheitsinstallationen zu einer immer attraktiveren Option.

In der Cloud wird Effizienz groß geschrieben

Durch die Verlagerung von Videodaten in die Cloud gewinnt eine effiziente Komprimierung zusätzlich an Bedeutung, da die Kosten für Speicherung und Übertragung mit der Bitrate steigen. Bei größeren Installationen, in denen Videoaufzeichnungen über längere Zeiträume gespeichert werden, können sich selbst geringe Reduzierungen der Bitrate langfristig deutlich auf den Speicherbedarf und die Kosten auswirken.

Mit der zunehmenden Verbreitung cloudbasierter Videosicherheit reicht die Bildqualität allein nicht mehr aus, um die Leistungsfähigkeit der Komprimierung zu beurteilen.

Intelligentere Codierung, detailliertere Kontrolle

Die Entwicklung konzentriert sich zunehmend darauf, die Leistung bestehender Codecs auszubauen. Die Codierung passt sich dynamisch an Szeneninhalte, Tageszeiten und Aktivitätsniveaus an. Funktionen wie umschaltbare Overlays betten Metadaten direkt in den Videostream ein und stellen ohne zusätzliche Bandbreite Video- und strukturierte Daten gemeinsam bereit.

Speicherkosten bleiben ein entscheidender Aspekt

Die Speicherung stellt eine der größten laufenden Ausgaben in einem Sicherheitssystem dar, und mit immer höheren Auflösungen und längeren Aufbewahrungszeiten nimmt die Nachfrage noch weiter zu. Eine effizientere Komprimierung trägt dazu bei, diesen wachsenden Bedarf auszugleichen. Niedrigere Bitraten senken den Speicherbedarf und können auch den über die Lebensdauer eines Systems benötigten Hardwarebedarf reduzieren.

Es werden immer neue Standards aufkommen

Die Videokomprimierung wird kontinuierlich weiterentwickelt, und auch künftig werden neue Standards hinzukommen. Die Migration zwischen verschiedenen Standards nimmt Zeit in Anspruch, aber bestehende Systeme müssen ihren Betrieb aufrechterhalten können. Neue Codecs haben Erfolg, wenn sie bestehende Bereitstellungen berücksichtigen und die Kompatibilität mit ihnen gewährleisten können.

Nicht alle neuen Standards werden sich durchsetzen. Die Annahme von Codecs hängt ebenso von der Lizenzierungssituation und der Branchendynamik wie von der technischen Leistung ab. Für die meisten Unternehmen ist langfristige Flexibilität wertvoller als der Versuch der Vorhersage, welcher Codec wohl als nächstes dominieren wird.

Hinweis zur Komprimierung mit generativer KI

Die Branche erforscht generative KI als Komprimierungsmethode. Aufzeichnungen werden mitunter für Untersuchungen oder zu Beweiszwecken herangezogen, daher müssen Videos getreu das widergeben, was die Kamera aufgenommen hat.

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Intelligente Komprimierung in der Praxis

Ein Whitepaper, das erläutert, wie die inhaltsbasierte Komprimierung den Speicherbedarf reduziert und gleichzeitig die für Untersuchungen erforderlichen Details bewahrt.

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Die Abschätzung des Speicher- und Bandbreitenbedarfs vor der Bereitstellung räumt viele Unklarheiten aus. AXIS Site Designer bietet Hilfe bei der Konfiguration von Geräten, der Berechnung der Systemanforderungen und der Erstellung einer vollständigen Bestellliste.

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Sicherheitsvideos sind nur so nützlich wie die Details, die sie erfassen. Die Verwertbarkeit eines Bilds ergibt sich daraus, ob ein Gesicht erkannt, ein Fahrzeugkennzeichen gelesen oder ein Ereignis richtig ausgelegt werden kann. Ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Auflösung, Beleuchtung und Verarbeitung macht aus Videos verwertbare Beweismittel.