{"id":13745,"date":"2025-02-10T16:53:00","date_gmt":"2025-02-10T05:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/digifort.global\/como-a-revolucao-industrial-da-ia-vai-afetar-o-setor-de-cftv\/"},"modified":"2026-06-18T00:15:02","modified_gmt":"2026-06-17T14:15:02","slug":"como-a-revolucao-industrial-da-ia-vai-afetar-o-setor-de-cftv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digifort.global\/pt-br\/blog\/como-a-revolucao-industrial-da-ia-vai-afetar-o-setor-de-cftv\/","title":{"rendered":"Como a revolu\u00e7\u00e3o industrial da IA vai afetar o setor de CFTV?"},"content":{"rendered":"\n
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O crescimento global da Intelig\u00eancia Artificial (IA) mudou radicalmente a forma como muitos setores funcionam e est\u00e1 revolucionando o setor de CFTV.<\/p>\n\n

A IA se refere a um tipo de processamento computacional que \u201caprende\u201d a melhorar suas capacidades \u2014 muitas vezes comparado \u00e0 compreens\u00e3o humana. O desenvolvimento da IA est\u00e1 sendo impulsionado por mercados novos e emergentes, de alto crescimento e orientados pela tecnologia, como comunica\u00e7\u00f5es de dados, telecomunica\u00e7\u00f5es, redes, automotivo, jogos, defesa, eletr\u00f4nicos de consumo e muito mais; o setor de CFTV \u00e9 um dos benefici\u00e1rios. <\/p>\n\n

O desenvolvimento da IA \u00e9 fundamental para o desempenho da an\u00e1lise de v\u00eddeo em sistemas de CFTV, melhorando a efic\u00e1cia, a precis\u00e3o e a densidade de canais, al\u00e9m de reduzir custos. No entanto, o desenvolvimento de hardware de HPC (computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho), que permite o aumento da capacidade de processamento exigido pela IA, tamb\u00e9m afetar\u00e1 a capacidade f\u00edsica, o projeto, o layout e o custo dos sistemas de CFTV. <\/p>\n\n

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IA agora<\/strong><\/h2>\n\n

Software<\/strong><\/h3>\n\n

Em aplica\u00e7\u00f5es de CFTV, IA e an\u00e1lise de v\u00eddeo s\u00e3o sin\u00f4nimos. A tecnologia de an\u00e1lise de v\u00eddeo usada em solu\u00e7\u00f5es de CFTV pode ser dividida, de maneira geral, em tr\u00eas categorias: neural, aprendizado profundo e bin\u00e1ria. A Digifort oferece suporte a todos os tr\u00eas tipos, al\u00e9m de se integrar \u00e0s an\u00e1lises em NVRs de terceiros, dispositivos de an\u00e1lise e c\u00e2meras na \u201cperiferia\u201d. Cada uma tem suas vantagens em termos de custo-benef\u00edcio, ent\u00e3o a Digifort trabalha com todas elas para garantir que os clientes tenham flexibilidade; por exemplo, n\u00e3o gastando com an\u00e1lises avan\u00e7adas quando a detec\u00e7\u00e3o de movimento, que \u00e9 mais barata, j\u00e1 d\u00e1 conta do recado. <\/p>\n\n

Os principais tipos de an\u00e1lise usam Aprendizado de M\u00e1quina (ML) para treinar o algoritmo do software a reconhecer e interpretar objetos em uma cena, incluindo padr\u00f5es relevantes de movimento e comportamento. Assim como no reconhecimento humano, \u00e9 poss\u00edvel identificar muitos objetos diferentes, com um \u00edndice de \u201cconfian\u00e7a\u201d, a partir de uma biblioteca armazenada de objetos conhecidos, que o sistema aprendeu ao longo do tempo. Esses objetos podem incluir pessoas, vans, bicicletas, carros, caminh\u00f5es, grupos de pessoas, bolsas, ciclistas e muito mais, incluindo suas cores e dire\u00e7\u00f5es de movimento. <\/p>\n\n

O Deep Learning (DL), que \u00e9 o que h\u00e1 de mais moderno e faz parte do ML, aumenta ainda mais a precis\u00e3o e a efic\u00e1cia. Isso inclui a capacidade de se autocalibrar automaticamente e desconsiderar elementos da cena que n\u00e3o sejam relevantes para a an\u00e1lise, reduzindo assim os alarmes falsos. Outro exemplo \u00e9 sobrepor esqueletos virtuais nas pessoas para rastrear a posi\u00e7\u00e3o e o movimento das m\u00e3os, bra\u00e7os e cabe\u00e7as em rela\u00e7\u00e3o ao tronco, al\u00e9m da velocidade do movimento, a fim de identificar padr\u00f5es de comportamento mais complexos, como agress\u00e3o ou viol\u00eancia. <\/p>\n\n

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Hardware<\/strong><\/h3>\n\n

As aplica\u00e7\u00f5es atuais de sistemas de gerenciamento de v\u00eddeo com an\u00e1lise utilizam servidores com CPU (Unidades Centrais de Processamento) para a opera\u00e7\u00e3o do sistema, com pot\u00eancia suficiente para processar o v\u00eddeo das c\u00e2meras do sistema. Servidores ou PCs com GPU (Unidades de Processamento Gr\u00e1fico ou placas de v\u00eddeo) fornecem a capacidade de processamento necess\u00e1ria para a an\u00e1lise. A Plataforma de Seguran\u00e7a Integrada da Digifort processa facilmente de 100 a 200 c\u00e2meras em um \u00fanico servidor 2U com um processador do tipo Intel Xeon de gama m\u00e9dia, dependendo dos perfis de grava\u00e7\u00e3o das c\u00e2meras. A Digifort, parceira da Nvidia, projeta suas an\u00e1lises para rodarem em GPUs da Nvidia, onde uma placa de v\u00eddeo de gama m\u00e9dia, como a RTX A2000, processa at\u00e9 60 canais de VA, dependendo do tipo. Assim, tanto o processamento do VMS quanto o da VA s\u00e3o feitos usando hardware consagrado e comprovado, para oferecer componentes b\u00e1sicos econ\u00f4micos para sistemas de CFTV. <\/p>\n\n

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Rede, armazenamento e nuvem<\/strong><\/h3>\n\n

Talvez a maior limita\u00e7\u00e3o nas aplica\u00e7\u00f5es de CFTV atualmente, tanto em termos de hardware quanto de conhecimento, seja a largura de banda da rede e o armazenamento; fatores essenciais para a IA e a an\u00e1lise de dados. Se uma c\u00e2mera de 4 MP em um local remoto transmitir a 25 FPS, usando um algoritmo de compress\u00e3o H.265 eficiente, a largura de banda necess\u00e1ria pode ficar em torno de 3 Mbps, s\u00f3 pra dar um exemplo (dependendo da atividade na cena, da qualidade da imagem e do tipo de c\u00e2mera). Quando esse v\u00eddeo for gravado por 31 dias, vai precisar de cerca de 1,0 TB de armazenamento. Um sistema de CFTV de 8 canais, por exemplo, vai precisar de um m\u00faltiplo disso: 24 Mbps e 8 TB. N\u00e3o sei ao certo qual \u00e9 a velocidade m\u00e9dia das conex\u00f5es de banda larga hoje em dia, mas 100 Mbps de download e 20 Mbps de upload s\u00e3o muito melhores do que minha conex\u00e3o residencial atual, e mesmo assim n\u00e3o seria suficiente, j\u00e1 que \u00e9 a velocidade de upload que precisamos ao transmitir de um local remoto para um ponto central. O Digifort oferece op\u00e7\u00f5es de licen\u00e7a por aluguel e suporta a centraliza\u00e7\u00e3o em um servidor remoto ou na nuvem (servidor de terceiros), mas o custo do armazenamento na nuvem e da conex\u00e3o de banda larga necess\u00e1ria para fazer a transmiss\u00e3o de forma eficaz \u00e9 alto. <\/p>\n\n

Sistemas inteligentes de gerenciamento de v\u00eddeo, como o Digifort, t\u00eam taxa de bits vari\u00e1vel, ajustando as taxas de bits das c\u00e2meras em tempo real para direcionar a largura de banda para onde ela \u00e9 mais necess\u00e1ria. No entanto, a menos que a mentalidade mude da grava\u00e7\u00e3o cont\u00ednua para a grava\u00e7\u00e3o por evento, acionada por an\u00e1lises baseadas em IA em tempo real, para sistemas maiores, isso n\u00e3o vai dar certo, como se costuma dizer! E isso sem nem falar na lat\u00eancia. <\/p>\n\n

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IA no futuro<\/strong><\/h2>\n\n

Software<\/strong><\/h3>\n\n

No futuro, a IA vai ajudar a an\u00e1lise de v\u00eddeo a melhorar o desempenho e a an\u00e1lise preditiva, como precis\u00e3o, velocidade, variedade de objetos reconhecidos, padr\u00f5es de comportamento e l\u00f3gica do CFTV, al\u00e9m de uma integra\u00e7\u00e3o eficiente com sistemas de terceiros para aprimorar a gest\u00e3o do local. Isso pode incluir prote\u00e7\u00e3o e monitoramento de ativos, controle de acesso, detec\u00e7\u00e3o de intrusos, intelig\u00eancia empresarial e predial, PSIM e muito mais, mas tamb\u00e9m o processamento em massa de dados da IoT para prever poss\u00edveis amea\u00e7as \u00e0 seguran\u00e7a, analisando padr\u00f5es e tend\u00eancias de comportamento para destacar exce\u00e7\u00f5es. Al\u00e9m disso, o n\u00famero de canais por local vai aumentar, gra\u00e7as \u00e0 velocidade e pot\u00eancia de processamento dos computadores. <\/p>\n\n

A express\u00e3o \u201crevolu\u00e7\u00e3o industrial\u201d aparece no t\u00edtulo deste artigo porque a IA chegou a um ponto cr\u00edtico, bem demonstrado pelo ChatGPT. Esse modelo de IA de linguagem de grande escala, desenvolvido pela OpenAI, escreve textos e encontra imagens, vasculhando a internet em busca de informa\u00e7\u00f5es relevantes e apresentando-as em um formato leg\u00edvel e l\u00f3gico, em quest\u00e3o de segundos. O mesmo tipo de modelo de IA est\u00e1 sendo usado no desenvolvimento de software, onde a IA pode ajudar a se otimizar, por exemplo, para melhorar algoritmos de VA, sem interven\u00e7\u00e3o humana. Da mesma forma, no processamento de VMS e no projeto de hardware de IA, o gargalo humano foi eliminado e a IA est\u00e1 se aprimorando sozinha! <\/p>\n\n

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Hardware - processamento <\/strong><\/h3>\n\n

A gera\u00e7\u00e3o atual de hardware de IA \u00e9 baseada em componentes eletr\u00f4nicos. No entanto, a IA est\u00e1 gerando uma explos\u00e3o na demanda por maior largura de banda, baixa lat\u00eancia e capacidade de processamento mais r\u00e1pida. Isso requer Computa\u00e7\u00e3o de Alto Desempenho (HPC), que atualmente est\u00e1 em desenvolvimento para aplica\u00e7\u00f5es em data centers, mas que, sem d\u00favida, em breve vai se expandir para aplica\u00e7\u00f5es de computa\u00e7\u00e3o mais amplas. Est\u00e3o surgindo conex\u00f5es \u201cfot\u00f4nicas\u201d baseadas em \u00f3ptica, j\u00e1 que a tecnologia Co-Packaged Optics (CPO) busca substituir as conex\u00f5es de cobre por conex\u00f5es \u00f3pticas \u2013 aumentando enormemente a velocidade de processamento, reduzindo o tamanho do sistema, o consumo de energia e os custos operacionais. A Nvidia entrou este ano no clube exclusivo das empresas que valem um trilh\u00e3o de d\u00f3lares, gra\u00e7as aos avan\u00e7os na tecnologia de IA. <\/p>\n\n

Os tamanhos dos \u201cm\u00f3dulos\u201d do sistema de CFTV mencionados anteriormente \u2014 de 100 a 200 canais no Sistema de Gerenciamento de V\u00eddeo e de 40 a 60 canais VA \u2014 se encaixam naturalmente em sistemas de CFTV maiores e, muitas vezes, podem ser implantados no local de forma econ\u00f4mica. No entanto, se a tecnologia HPC permitir que os processadores de SGM e VA da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o processem apenas 10 vezes mais canais nos pr\u00f3ximos 5 anos, o processamento e, possivelmente, o armazenamento ter\u00e3o que ser centralizados em um servidor remoto de um data center (nuvem), com as c\u00e2meras alocadas a um local e pagas por local ou por c\u00e2mera, para que seja vi\u00e1vel. <\/p>\n\n

Os data centers de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o est\u00e3o prevendo um aumento enorme na demanda por processamento em v\u00e1rios setores, chegando \u00e0 mesma conclus\u00e3o, j\u00e1 que a computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho (HPC) est\u00e1 impulsionando um modelo de processamento remoto. \u00c9 claro que os NVRs, as solu\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise em aparelhos dedicados e as c\u00e2meras com an\u00e1lise integrada simplesmente n\u00e3o conseguem acompanhar o ritmo. <\/p>\n\n

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Rede, armazenamento e nuvem<\/strong><\/h3>\n\n

Para centralizar de forma eficaz, as an\u00e1lises baseadas em IA precisam que a rede tenha lat\u00eancia zero, a fim de evitar atrasos entre o v\u00eddeo transmitido e o acionamento dos eventos de an\u00e1lise. As redes 5G e \u00f3pticas devem oferecer lat\u00eancia zero e est\u00e3o nos planos de curto prazo. <\/p>\n\n

Se os integradores e usu\u00e1rios finais aceitarem o sistema de CFTV orientado a eventos para reduzir os custos de largura de banda e armazenamento de dados, as solu\u00e7\u00f5es remotas de armazenamento e processamento anal\u00edtico v\u00e3o prevalecer. Se a grava\u00e7\u00e3o tiver que ser cont\u00ednua, ent\u00e3o podem surgir solu\u00e7\u00f5es h\u00edbridas com armazenamento local e processamento anal\u00edtico centralizado, sendo que a redu\u00e7\u00e3o de custos no armazenamento local pode atrasar a migra\u00e7\u00e3o para o armazenamento na nuvem e o streaming em sistemas maiores. <\/p>\n\n

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Resumo<\/strong><\/h3>\n\n

O desenvolvimento da IA \u00e9 impulsionado por produtos de consumo, smartphones, jogos e muitos outros mercados, e o sistema de CFTV se beneficia disso. Os avan\u00e7os no hardware, com enorme capacidade computacional, v\u00e3o melhorar o desempenho das an\u00e1lises baseadas em IA. No entanto, um grande n\u00famero de canais significa que o processamento ultrapassa o de sistemas comuns, por isso precisa ser distribu\u00eddo por v\u00e1rios locais. Um sistema de CFTV centralizado ou na nuvem permite distribuir os custos, mas a lat\u00eancia da rede e os custos de armazenamento na nuvem, junto com os custos de streaming de banda larga, podem fazer com que o armazenamento continue local por mais tempo. De qualquer forma, vai ser preciso aprimorar as habilidades dos engenheiros de CFTV, com mais conhecimentos em \u00f3ptica e redes. <\/p>\n\n

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