Видео с камеры тормозит на компьютере

Обновлено: 07.07.2024

Форум по системам видеонаблюдения, безопасности, пожарным и охранным сигнализациям, контролю доступа.

Видео с камер тормозит

Как построить, что использовать, почему не работает и т.п. Не знаете куда писать? Пишите сюда!

Видео с камер тормозит

Добрый день.
Система: комп, плата захвата, бп для камер 13v 33a, 6 камер.
При подключении одной камеры все отлично, при подключении второй видео онлаин тормозит, а при просмотре видеофайла минуту укладывает в секунд 10, как при ускоренном просмотре.
Чем больше подключаешь камер, тем больше глючит.

intel core i3\4gd ddr3\120gb ssd\ geforce 9400gt
платы: geovision gv600 из китая за 30$ и gv650 оригинальная.

питание пробовал кидать и от компа, тот же эффект.
Менять уже все пробовал, комп тоже, камер тоже 2 вида.
Есть мысли?

"Общая скорость записи при разрешении 320 X 240 30 к/с (NTSC), 25 к/с (PAL)
Скорость отображения 30 к/с (NTSC), 25 к/с (PAL)"

Это на все каналы, делите на число камер - мне кажется, отсюда ноги у проблемы растут. Ну и из их замечательного geocodec, который часто выдаёт разные сюрпризы.

ALEX_SE писал(а): дохлый комп или неоптимальные настройки 1 комп: intel Atom 1,66ghz\1gb ddr2 533mhz\500wd\intel video
2 комп: Intel core i3-4130 3,4ghz\4gb ddr3

1000mhz\120gb ssd\gefforse 9400gt

На обоих компах симптомы в идеале одинаковы, прога ставилась и старая и последней версии, винда и хп и 7, дело не в железе и не в настройках.
Сам долго на это грешил)

kostyanessi писал(а): "Общая скорость записи при разрешении 320 X 240 30 к/с (NTSC), 25 к/с (PAL)
Скорость отображения 30 к/с (NTSC), 25 к/с (PAL)"

1. Я в этом деле новичек, пропускную способность чего(и как ее максимальную проверить?) делить на число камер?
2. geocodec каким образом проверятся или настраивается и как если можно, то можно его заменить на другой кодек? Тут все такие? лишь бы пи***нуть что-нибудь, а на конкретные вопросы никто ничего незнает.
Первый про дохлый комп х**ню нес.
Второй про кадры.
В идеале заработала 650 карта на 8 ПО. Что вы вообще тут делаете. х** пойми.

Вот почему подобным типам нужно всё объяснять? Хамят и думают, что других дел, кроме решения ИХ проблем у всех нет.
Твой "идеал", без понимания того, в чём была проблема на самом деле, при подключении 12ти камер опять превратится в то, что у тебя было сначала, на каком-нибудь другом объекте

Характеристики твоей 650ой платы:
Общая скорость записи при разрешении 320 X 240 60 к/с (NTSC), 50 к/с (PAL).
Скорость отображения 60 к/с (NTSC), 50 к/с (PAL).

Характеристики твоей 600й платы:
Общая скорость записи при разрешении 320 X 240 30 к/с (NTSC), 25 к/с (PAL).
Скорость отображения 30 к/с (NTSC), 25 к/с (PAL).

Если ты из этих 2х моментов не можешь сделать выводы, даже не имея опыта в видеонаблюдении, то. ну не знаю, попробуй разлить литр воды поровну в 6 кружек, потом сделай тоже самое с двумя литрами воды, сравни результаты. Можно соль подкрашенную ещё попробывать попересыпать, вместо воды, для большей наглядности, а то стекло прозрачное, вода прозрачная, может погрешность большая получиться.

В процессе эксплуатации оборудования для видеонаблюдения происходят различные казусы. Например, появляется задержка изображения с IP-камеры. В лучшем случае это будет заметно на этапе настройки системы видеоконтроля. Тогда специалисты на месте сделают все необходимое для решения данной проблемы. Но чаще всего камеры начинают тормозить гораздо позже. Неопытному пользователю трудно понять, как действовать. Именно для этого создан наш материал.

Дешевый коммутатор

Сама IP-камера не способна задерживать картинку. Обычно причина торможения кроется в чем-то другом. Первое, на что стоит обратить внимание – это стоимость и функциональные возможности коммутатора. Чем дешевле оборудование, тем дольше задержка. Не рекомендуется покупать бюджетное оборудование для ведения контроля в таких локациях, как магазины, торговые центры и казино. Слабый коммутатор подойдет разве что для домашнего использования.

Ошибочный расчет пропускной способности видеокамер в системе

Торможение изображения также возможно в том случае, если изначальная система видеоконтроля была модернизирована (то есть, к имеющимся камерам были добавлены дополнительные устройства). На старте всё работало без погрешностей, а теперь оборудование не выдерживает повышенных нагрузок.

Как решить текущую проблему? Для этого существует два альтернативных способа:

Нужно уменьшить разрешение видео на всех используемых цифровых устройствах.
Нужно заменить старую модель коммутатора на более мощное оборудование. Скорость свитча должна быть не менее 1 Гигабит/с, при условии, что к нему присоединены от 4-5 сетевых устройств.

Выбор способа остается за самим пользователем, но обычно зависит от места применения IP-камер. Если потеря в качестве не является большой проблемой, можно снизить показатели расширения видео. Основная загвоздка заключается в том, что дорогостоящее оборудовании больше не сможет работать на максимум своих возможностей. А значит, изначально не стоило покупать навороченные гаджеты. Если качество изображения слишком весомо, придется потратиться на обновление коммутатора.

Неправильная настройка видеопотоков

Современные IP-камеры способны поддерживать сразу несколько потоков передачи информации. Это придумано специально для того, чтобы не было задержек. Подбирая устройства для создания системы безопасности, нужно всегда учитывать этот параметр. Все используемые IP-камеры должны поддерживать несколько видеопотоков. После выявления подобной причины нужно обратиться за помощью к опытным мастерам. Специалисты внесут нужные коррективы в настройки.

Инфракрасная подсветка

Видеосъемка в ночном режиме требует немало ресурсов. Цифровые камеры стремительно совершенствуются, но это не решает проблемы с торможением картинки в ночное время суток. Наличие в устройстве инфракрасной подсветки лишь усугубляет ситуацию, поэтому пользователям остается лишь смириться с этой недоработкой (касается тех случаев, когда с настройками всё в порядке). Возможно, производители придут к этому чуточку позже.

Если настройки выставлены неправильно, нужно еще раз проверить параметры работы камер в ночное время суток. Если и это не помогло, придется прибегать к некоторым хитростям. Например, позаботиться о том, чтобы охраняемый объект был хорошо освещен. Добавив искусственные источники света, можно минимизировать задержку изображения в дальнейшем.

IP-камера не способна надлежаще поддерживать ONVIF протокол

Дешевые цифровые устройства могут преподнести своему владельцу различные неприятные сюрпризы. К примеру, выбранная модель бюджетной IP-камеры имеет недоработку, связанную с полноценной поддержкой протокола ONVIF. Некоторые производители просто не указывают данную информацию в инструкции к устройству. А особо недобропорядочные поставщики и консультанты специально обманывают своих покупателей, стараясь продать им жалкое подобие цифровой видеокамеры.

При выборе камер рекомендуется отдавать предпочтение проверенным брендам. В ином случае такая экономия вылезет боком. Последующие расходы окажутся значительно выше, поэтому не стоит так доверять заманчивым ценникам и предложениям.

Закономерно, что с развитием продукта повышается и внимание к его качеству. Причем не только по части функционирования, но и в отношении пользовательской эстетики.

Несколько лет и версий назад мы столкнулись с недостаточным качеством отображения видео в Macroscop. Присутствовали “рывки”, из-за которых страдала плавность отображения, что в итоге ухудшало общее визуальное восприятие.

Когда пользователь видит, что изображение не экране “дергается”, его мало волнует, чем это обусловлено. Причин же тому может быть много, так как видеосистема состоит из многих компонент, и софт — лишь одна из них. Но мы должны были сделать все, чтобы Macroscop со своей стороны отображал максимально плавно.

А для этого разработчикам необходимо было четко понимать задачу с измеряемыми требованиями, а группе качества — иметь инструмент для оценки. В этой статье мы расскажем, какую метрику используем для измерения плавности и с помощью какого инструмента ее оцениваем.

Что сходу приходит в голову? — сравнить то, что мы видим в клиентском приложении с “родным” отображением ip-камеры.

И первое решение — оценка группой экспертов: выбираем несколько человек, показываем им видео и просим оценить его на предмет рывков.

Это решение “в лоб”. В определенной степени действенное, но очень времязатраное и слишком субъективное для практического использования. Собирать экспертов каждый раз, когда группа качества получает от разработчиков очередной прототип, совершенно нецелесообразно.

Вместо субъективной оценки “нравится- не нравится” надо было найти критерий плавности или ожидаемое поведение продукта, которое можно зафиксировать.

Этот критерий был сформулирован так: для плавного отображения достаточно, чтобы каждый кадр выводился на экран монитора.

В соответствии с ним появилось второе решение. Новый метод измерения “неплавности” состоял в следующем: создаем и выводим на монитор видеоролик с последовательностью цифр (каждая цифра в отведенной для нее части кадра) или секундомером, снимаем отображаемое видео на IP-камеру, прогоняем через Macroscop, снова отображаем и снова снимаем уже с помощью другой камеры (камеры смартфона, go pro и т.д.).

Ожидание. Результирующее видео покадрово разбираем: считаем количество задержавшихся или пропущенных кадров (цифр) и получаем, сколько было рывков. Способ трудозатратный (попробуйте покадрово разобрать ролик со стандартной для IP-камеры частотой в 25 fps! за минуту это без малого 1500 кадров), но, казалось бы, объективный.

Реальность. На практике все получилось не совсем так. Стандартная ip-камера выдает поток с частотой

60fps, камера смартфона

30fps. Оказалось, что кроме того что частоты кадров не кратны, камеры и мониторы не работают синхронно. Поэтому иногда в момент считывания видео любой из камер на мониторе происходила смена кадра. В результате он “смазывался” и цифру на изображении было невозможно разобрать.
Таким образом, второй метод тоже не подошел.

Были еще варианты программного захвата или сбора статистики самим клиентским приложением, которое отображает видеопоток, но и их мы отбросили. Хотелось оценивать только внешнюю составляющую — ровно то что видит пользователь, для которого вся система является “чёрным ящиком”.

Итогом наших поисков стало аппаратное решение — стенд на основе микроконтроллера.

Он включает в себя полотно с 12 светодиодами, которое снимает видеокамера, и полотно с 12 фотодатчиками, которые накладываются на монитор, отображающий видеопоток с этой камеры, и фиксируют световые сигналы. Все устройство помещено в светонепроницаемый короб, чтобы исключить влияние внешних источников света.

Устройство выводит на светодиоды определенную последовательность паттернов, считывает результат и записывает его в отдельную строку отчёта.

Светодиоды отображают определенный узор световых сигналов с некоторой частотой. Так, например, для камеры с частотой 25 fps смена происходила раз в 1 кадр или в 40 мc (на 20 мс загорался паттерн, на 20 мс потухал, затем загорался следующий и т.д.)

Мы ожидали, что камера захватит именно то, что видит глаз, или даже собственные фотодатчики стенда. Вот как, по нашим ожиданиям, должна была выглядеть зафиксированная последовательность из 8 паттернов:

Каждый раз светодиоды воспроизводили одну и ту же последовательность сигналов, но в отчетах эта последовательность иногда нарушалась: присутствовали кадры, которых не должны было быть (на них активными были светодиоды из двух соседних паттернов).

Мы экспериментировали с разными IP-видеокамерами и оказалось, что наиболее четкие кадры давала камера 25 fps с прогрессивной разверткой (в отличие, например, от варианта с 50 fps с чересстрочной разверткой), при этом она минимально нарушала последовательность кадров при передаче по сети.

Так или иначе, избавиться от артефактов полностью нам не удалось- часть кадров приходила с запозданием или сливалась с другими, но на самом деле рывками это не являлось.

На помощь пришла теорема Котельникова, согласно которой для восстановления аналогового сигнала частоты f требуется частота отсчета не менее 2f. То есть восстановить сигнал со светодиодов в нашем случае можно надёжно только для частоты 12,5 fps, что соответствует 80мс.

В результате

В результате реализованное нами аппаратное решение позволило фиксировать рывки, соответствующие задержке кадров от 80мс и выше, которые как раз существенно ухудшают восприятие отображаемого видео.

Метод результативен, решает задачу обнаружения рывков, а также благодаря автоматизации он требует минимальных затрат времени и сил группы качества. По настоящий момент мы регулярно применяем его при регрессионном тестировании каждого нового релиза.

В итоге (хоть и потратив много времени) для субъективных критериев плавности/неплавности мы получили вполне объективный метод измерения. Собранный стенд позволил быстро оценивать плавность отображения при любых параметрах системы (разной пропускной способности сети, разной производительности оборудования для обработки и отображения). К тому же, он не имеет привязки к приложению Macroscop, поэтому с его помощью мы тестируем и десктопный, и мобильный, и веб — клиенты.

Наверняка многие из Вас сталкивались с неприятной ситуацией, когда видео тормозит на компьютере во время просмотра, или же подобное случается даже на телефоне, при подключении USB-флешки к телевизору и т.д. Далее рассмотрим причины и возможные решения.

Почему видео тормозит?

Первое и самое очевидное - Ваш ПК не справляется с нагрузкой, "железо" не способно обработать поток данных в реальном времени. При этом изменение параметров буферизации в медиа-плеере также не помогает, начинает отставать звук от картинки.

Как показывает практика, использование разных наборов audio/video кодеков также не устраняет проблему.

Подобное характерно как для стационарных систем, так и для "слабых" ноутбуков, нетбуков с интегрированным видеоадаптером. Процессор начинает работать на износ, перегревается. Кроме того, чтение с жёсткого диска также приводит к усиленному потреблению ресурсов ОС.

Если нет возможности повысить производительность путём модернизации оборудования, то могут сработать некоторые программные средства. К примеру, в случае с Youtube, можно установить специальное расширение для браузера, которое будет принудительно менять способ кодирования роликов. Но качество при этому может сильно ухудшиться.

Достаточно установить приложение на русском языке, добавить в окно программы свой видео-файл и выбрать один из готовых шаблонов конвертации или же задать индивидуальные параметры (нажмите на изображение для увеличения):

Кликнув на кнопку с указанием размера итогового объекта, можно изменить некоторые опции - битрейт, количество занимаемой памяти, и даже произвести тестовую конвертацию. Это актуально, если длительность ролика большая и не хотите ждать окончания процесса, а потом разочароваться в результате и переделывать всё заново. Можно преобразовать короткий фрагмент видео (по умолчанию - 30 секунд) и этого будет достаточно для оценки:

В результате быстрой конвертации получаем файл, который будет соответствовать требованиям компьютерного "железа", и видео больше не будет тормозить.

Простой пример. У Вас ноутбук со встроенным графическим ускорителем Intel GMA, дисплей с разрешением 1366 на 768 пикселей (самая распространенная конфигурация на сегодняшний день). Но Вы скачали с интернета ролик с красочными тропическими пейзажами в расширении 4K, чтобы насладиться максимально сочной картинкой.

Однако, стоит понимать, что Ваш монитор физически не сможет передать всё это, а процессор будет пытаться обрабатывать контент, но эта задача окажется для него непосильной. В итоге - тормоза, испорченное настроение от неоправданных ожиданий.

Но можно добавить файл в приложение-конвертер, выбрать шаблон "HD 720p" и после окончания обработки получите клип, который будет без проблем воспроизводиться на ноутбуке.

Аналогично поступаем в случаях, когда нужно просмотреть видео на телефоне (iOS, Android), игровой консоли PlayStation, телевизоре, планшете и т.д. Просто выбираем одну из многочисленных "заготовок", и не придется тратить время на детальную настройку.

Читайте также: