Les caméras de surveillance génèrent des volumes de données importants. Sans compression, la vidéo à stocker et à transmettre deviendrait rapidement ingérable. La compression réduit ces exigences tout en préservant les détails nécessaires et la capacité d’investigation.
Une fois la compression mise en œuvre, faire fonctionner des dizaines ou des centaines de caméras 24 heures sur 24 devient entièrement faisable. Mais cette ampleur n’est pas sans défi. Même compressée, la vidéo finit par représenter un volume important dans le cadre d’un déploiement à grande échelle, et les coûts de stockage augmentent avec chaque caméra et chaque jour de conservation. Plus la compression est efficace, plus les coûts de fonctionnement diminuent sur la durée de vie du système.
Les premiers systèmes de surveillance compressaient chaque image indépendamment, ce qui entraînait des débits binaires élevés et des coûts de stockage importants. Le changement est intervenu avec des codecs vidéo qui ne compressaient pas seulement des images individuelles, mais analysaient ce qui avait changé entre elles. N’encoder que les différences a fait chuter les débits de manière spectaculaire et a rendu les caméras à haute résolution viables à grande échelle.
Le changement le plus significatif n’est pas venu d’un nouveau codec, mais de l’intelligence appliquée à l’encodage lui-même. Au lieu de compresser chaque composante de chaque image de manière égale, l’encodage intelligent analyse le contenu de la scène en temps réel. Les zones importantes bénéficient de plus de bande passante, tandis que les arrière-plans statiques en reçoivent moins.
La vidéo ne voyage pas de la caméra à l’écran en une seule étape. La caméra capture des données d’image brutes, les encode, les transmet via un réseau et les délivre au stockage ou à un client de visualisation. La compression intervient à l’étape d’encodage. Cela se passe à l’intérieur même de la caméra. C’est le seul point dans la chaîne où l’image originale, non compressée, existe encore, ce qui en fait l’étape la plus importante à réaliser correctement.
Le composant qui effectue le travail s’appelle le codec, abréviation de codeur-décodeur. Il s’agit d’un duo d’algorithmes qui travaillent ensemble : l’un compresse la vidéo dans la caméra, l’autre la décompresse côté réception. Les codecs issus de normes différentes sont incompatibles, de sorte qu’une vidéo compressée en H.264 ne peut pas être décodée par un décodeur H.265. C’est pourquoi les caméras modernes prennent souvent en charge plusieurs codecs.
Les codecs plus avancés nécessitent plus de puissance de calcul, ce qui introduit un petit délai entre la capture et l’affichage. Pour la plupart des cas d’utilisation de surveillance, l’effet est à peine perceptible. Les applications qui reposent sur une interaction en direct, comme le contrôle PTZ, sont généralement plus sensibles à la latence.
Toutes les données d’une image vidéo n’ont pas la même valeur. Un mur statique ou un tronçon de route inchangé n’ont pas besoin d’être réencodés en continu. La compression identifie et supprime cette redondance tout en préservant ce qui est important : le mouvement, les visages, les plaques d’immatriculation, les événements.
La compression fonctionne à deux niveaux :
Les détails que l’œil humain ne peut pas percevoir sont supprimés. L’image apparaît identique. Mais le fichier représente une fraction de la taille.
Seuls les pixels qui ont changé sont encodés. Tout le reste reste inchangé et n’a pas besoin d’être transmis à nouveau. Dans une scène de surveillance typique, une grande partie de l’image reste la même d’une image à l’autre, ce qui réduit considérablement la quantité de données à stocker et à transmettre.
La compression de la vidéosurveillance est, par nature, avec perte. Contrairement à la compression sans perte, qui préserve chaque bit des données originales, la compression avec perte supprime des informations peu susceptibles d’affecter l’utilité de la vidéo. L’alternative générerait des fichiers trop volumineux pour un enregistrement et une transmission continus.
La compression sans perte est principalement utilisée pour le stockage de documents, et n’est normalement pas utilisée pour les applications vidéo, sauf dans la production cinématographique et l’archivage numérique, où la préservation de chaque détail prime sur les exigences de stockage et de bande passante. La réduction du débit binaire sans perte est tout simplement trop faible ; le débit binaire se retrouverait bien supérieur à ce que l’infrastructure réseau ou de stockage peut supporter.
Le codec que vous choisissez façonne tout ce qui intervient en aval : exigences de bande passante, coûts de stockage, compatibilité avec les plateformes de système de gestion vidéo et les dispositifs clients, ainsi que la qualité des données disponibles pour l’analyse IA. Trois normes méritent d’être notées.
Advanced Video Coding (AVC)
H.264 est la colonne vertébrale de la vidéo sur IP depuis plus de 20 ans. Il est fiable, largement compatible et fonctionne avec la quasi-totalité des plateformes de système de gestion vidéo et dispositifs clients du marché.
La limitation est la bande passante. Maintenir une clarté visuelle à haute résolution nécessite des débits binaires élevés, et sur de grands déploiements de caméras, cela finit par représenter un volume conséquent. H.264 ne prend pas non plus en charge la vidéo plus large que l’Ultra HD, une résolution qui devient toujours plus pertinente à mesure que les caméras l’adoptent.
Plus de 20 ans d’utilisation
High Efficiency Video Coding (HEVC)
H.265 a amélioré H.264 en produisant une qualité comparable avec des débits binaires inférieurs de 15 à 40 %. Le défi a toutefois toujours été les licences. Les conditions restrictives des brevets ont rendu pratiquement impossible pour les fournisseurs de navigateurs l’inclusion de décodeurs natifs, obligeant de nombreux utilisateurs à les installer manuellement.
Ces problèmes de compatibilité n’ont pas disparu. Pour les déploiements où la compatibilité client n’est pas un problème, H.265 offre toujours de réels gains d’efficacité. Cependant, pour les nouveaux déploiements, une option plus performante est désormais disponible.
Support limité des navigateurs
Alliance for Open Media (AOM)
AV1 a été développé par Alliance for Open Media, une coalition incluant Google, Amazon, Microsoft et Netflix, et lancé en 2018 en tant que codec open source et libre de droits. Conçu pour le streaming vidéo moderne, il offre une efficacité de compression nettement supérieure aux normes précédentes. Il prend également en charge des fonctionnalités telles que les incrustations activables qui intègrent directement des métadonnées dans le flux vidéo.
Comparé au codec H.264, AV1 réduit généralement le débit binaire d’environ 40 % tout en maintenant une qualité d’image similaire. Il bénéficie également d’un large support sur les navigateurs modernes, les systèmes d’exploitation et les plateformes mobiles, ce qui facilite son adoption et réduit les préoccupations liées aux licences.
Pour la surveillance, cela se traduit par des coûts de stockage réduits et une moindre sollicitation du réseau. La préservation des détails de l’image signifie également que les analyses IA fonctionnent à partir de meilleures données visuelles. Les caméras compatibles AV1 peuvent également exécuter les codecs H.264 et H.265, ce qui facilite la gestion des transitions.
Recommandé pour les nouveaux déploiements
L’encodage sensible au contenu utilise l’IA pour identifier quelles parties d’une scène contiennent des informations importantes. Un débit binaire plus élevé peut alors être alloué à ces zones, tandis que les éléments statiques de l’arrière-plan sont compressés de manière plus intensive. Le résultat est une consommation de bande passante réduite sans perte correspondante de détails utiles.
L’importance de la qualité d’image pour les analyses. La détection d’objets et la reconnaissance de plaques d’immatriculation sont généralement effectuées sur la caméra avant compression, car l’image originale contient plus d’informations que le flux encodé.
L’IA générative adopte une approche fondamentalement différente. Au lieu d’encoder l’image originale, elle reconstruit des parties de la vidéo pendant la lecture. Cette méthode peut être acceptable pour le streaming de divertissement. Les images de vidéosurveillance doivent souvent soutenir les enquêtes et être utilisées comme preuves, ce qui pose des exigences différentes en termes de précision.
Lorsque la compression est correctement configurée, elle réduit considérablement les besoins en bande passante et en stockage, sans compromettre la qualité d’image qui rend la vidéo de surveillance utile. L’impact dépasse le simple cadre des économies de stockage, en affectant l’ensemble des aspects, des durées de conservation à la capacité réseau, en passant par les coûts de maintenance du cloud.
Le débit binaire seul n’est pas une mesure significative des performances de compression. Une caméra peut atteindre un débit binaire plus faible en supprimant davantage d’informations visuelles. Cela peut toutefois réduire la qualité de l’image et limiter l’utilité de la vidéo. Ce qui compte, c’est la quantité de détails préservés à un débit binaire donné. Que permet de voir réellement la vidéo, et conserve-t-elle les détails nécessaires pour des analyses et une utilisation dans un cadre judiciaire ? Cette comparaison peut être difficile. Deux caméras placées côte à côte ne capturent pas des images identiques. Parce que deux scènes ne sont jamais identiques, il est préférable d’évaluer la performance de la compression dans l’environnement dans lequel la caméra sera réellement utilisée.
La compression affecte davantage que le stockage et la bande passante. Les paramètres choisis influencent à la fois l’efficacité du système et la qualité de la vidéo enregistrée.
L’endroit où l’IA s’exécute dans le flux de travail fait une réelle différence. Les analyses basées sur l’IA, telles que la détection d’objets et la reconnaissance de plaques d’immatriculation, doivent s’exécuter sur la caméra avant la compression. La vidéo compressée contient moins d’informations visuelles que l’original, ce qui affecte la fiabilité avec laquelle les analyses peuvent interpréter ce qu’elles voient.
Chaque dispositif de la chaîne doit prendre en charge le même codec, y compris les caméras, le logiciel de gestion vidéo, les serveurs de stockage et les clients de visualisation. Les caméras compatibles avec H.264, H.265 et AV1 offrent une plus grande flexibilité, facilitant le travail avec les systèmes existants tout en supportant les mises à niveau futures.
Les paramètres de compression doivent trouver le juste équilibre entre qualité d’image et exigences de stockage et de bande passante. Une compression insuffisante augmente la consommation de ressources, tandis qu’une compression excessive peut masquer des détails importants pour les enquêtes et les activités quotidiennes.
Le bon réglage dépend de la scène et de la finalité de l’enregistrement. Testez les performances de compression dans votre environnement réel, non dans des conditions idéales. Les outils de conception qui estiment le débit binaire par caméra et par cas peuvent vous aider à planifier.
Le débit binaire détermine à quelle vitesse le stockage se remplit. Avant de déployer ou d’étendre un système, calculez le débit binaire attendu par caméra, puis multipliez-le par le nombre de caméras et la période de conservation requise.
Un système qui semble abordable lors du déploiement peut rapidement devenir coûteux si vous arrivez à court de stockage plus tôt que prévu, ou si des caméras sont ajoutées ultérieurement sans revoir la capacité.
Le support d’AV1 continue de s’étendre sur les plateformes cloud et dans l’écosystème logiciel plus large. À mesure que le support des décodeurs devient monnaie courante, de nombreuses barrières à l’adoption observées avec H.265 commencent à tomber, faisant d’AV1 un choix plus pratique pour les nouveaux déploiements de surveillance.
Le transfert de la vidéo vers le cloud rend l’efficacité de la compression plus importante car les coûts de stockage et de transmission sont proportionnels au débit binaire. Dans les déploiements plus importants, où la vidéo est conservée pendant de longues périodes, même des réductions du débit binaire de faible ampleur peuvent avoir un impact significatif à long terme.
À mesure que la surveillance basée sur le cloud se développe, la qualité d’image seule ne suffira plus comme mesure de la performance de la compression.
Le développement se concentre de plus en plus sur l’optimisation des codecs existants. L’encodage s’adapte dynamiquement au contenu de la scène, au moment de la journée et aux niveaux d’activité. Des fonctionnalités telles que les incrustations activables intègrent directement les métadonnées dans le flux vidéo, en délivrant de manière conjointe la vidéo et des données structurées sans bande passante supplémentaire.
Le stockage est l’une des dépenses continues les plus importantes dans un système de surveillance, et la demande continue de croître à mesure que les résolutions augmentent et que les périodes de conservation s’allongent. Une compression plus efficace aide à compenser cette croissance. Des débits binaires plus faibles réduisent les besoins en stockage et peuvent également diminuer la quantité de matériel nécessaire sur la durée de vie du système.
La compression vidéo est un domaine de développement actif, et de nouvelles normes continueront d’émerger. La migration entre normes prend du temps, et les systèmes existants doivent continuer à fonctionner. Les nouveaux codecs couronnés de succès respectent ce qui est déjà déployé et en conservent la compatibilité.
Toutes les nouvelles normes ne seront pas largement adoptées. L’adoption des codecs dépend autant des licences et de l’élan sectoriel que des performances techniques. Pour la plupart des organisations, la flexibilité à long terme est plus précieuse que de tenter de prédire quel codec dominera dans le futur.
Le secteur explore actuellement l’IA générative comme méthode de compression. Les enregistrements peuvent devoir soutenir des enquêtes ou servir de preuves, il est donc essentiel que la vidéo reflète fidèlement ce que la caméra a capturé.
Un livre blanc sur la manière dont la compression sensible au contenu réduit les besoins de stockage tout en préservant les détails nécessaires aux enquêtes.
Estimer les besoins en stockage et en bande passante avant le déploiement élimine une grande partie des conjectures. AXIS Site Designer vous aide à configurer les dispositifs, à calculer les exigences du système et à générer une facture des matériels complète.
Stefan Lundberg, ingénieur expert senior chez Axis, explique ce que représente AV1 pour la vidéo sur IP et le compare aux normes H.264 et H.265.
L’endroit et la manière dont vous stockez la vidéo déterminent ce que votre système de surveillance peut apporter. La bonne architecture de stockage garantit l’accessibilité des enregistrements vidéo, la prévisibilité des coûts et les possibilité d’étendre le système.
L’analyse vidéo moderne peut identifier automatiquement ce qui se passe dans la vidéo enregistrée. Découvrez comment l’IA et l’apprentissage automatique aident les organisations à tirer davantage de valeur de leurs systèmes vidéo.
L’utilité de la vidéosurveillance dépend du niveau de détail qu'elle permet de capturer. Le caractère exploitable des images détermine si un visage peut être reconnu, une plaque d’immatriculation lue ou un événement compris. Le juste équilibre entre résolution, éclairage et traitement transforme la vidéo en preuve exploitable.