RTSP'den Edge GPU'ya: Görüntü Analitiği Sistem Mimarisi

Görüntü analitiği sistem mimarisi: RTSP akışı, GPU'da donanım hızlandırmalı çözümleme, edge çıkarım, olay yönetimi ve sunucu boyutlandırması katman katman.

Yazar: CX Teknoloji Uzman Ekibi

Bir görüntü analitiği sistemi dört katmandan oluşur: kamera akışı, çözümleme, çıkarım ve olay yönetimi. IP kamera H.264/H.265 kodlanmış RTSP akışını verir; edge sunucudaki GPU akışı donanım hızlandırmalı çözer, kareleri tespit ve takip modellerinden geçirir; olay yönetimi katmanı kuralları uygular, uyarıyı gönderir ve olay klibini saklar. Çoğu tesiste kamera değişmez.

Görüntü analitiği sistemi hangi katmanlardan oluşur?

İlk katman mevcut IP/CCTV kameranızdır: H.264 veya H.265 ile kodlanmış RTSP akışı sistemin tek girdisidir. İkinci katman çözümlemedir; sıkıştırılmış akış, modelin okuyabileceği ham karelere açılır. Üçüncü katman çıkarımdır: tespit, takip, mekânsal kural ve zamansal doğrulama art arda çalışır. Dördüncü katman olay yönetimidir; doğrulanan olay kaydedilir, klibi arşivlenir ve ilgili kişiye, kurumsal sistemlere iletilir. Sorunun hangi katmanda olduğunu bilmek, “sistem çalışmıyor” şikâyetini “akış kopuyor” ya da “eşik yanlış” gibi çözülebilir bir teşhise çevirir.

Katman 1: RTSP akışı analitik sunucuya nasıl alınır?

RTSP, gerçek zamanlı veri iletiminin kurulması ve kontrolü için tanımlanmış bir uygulama katmanı protokolüdür; görüntü paketleri RTP ile UDP, TCP ya da doğrudan RTSP bağlantısı içinde taşınır. UDP daha az ek yük getirir, ancak yoğun veya kayıplı ağda paket kaybı karede bozulma olarak görünür; bozuk kare modele hatalı girdi demektir. Bu yüzden analitik bağlantılarda çoğu zaman TCP tercih edilir. ONVIF ise kameranın keşfi, akış adreslerinin öğrenilmesi ve temel yapılandırma için ortak arayüzdür; farklı marka kameraları tek sistemde toplamayı kolaylaştırır.

Çoğu kamera iki akış sunar: yüksek çözünürlüklü ana akış ve düşük çözünürlüklü alt akış. Geniş bir sahada uzaktaki bir kişiyi ya da kaskı ayırt etmek gerekiyorsa ana akış gerekir; yakın plan bir istasyonda alt akış çoğu zaman yeterlidir ve sunucu yükünü belirgin azaltır. Akış doğrudan kameradan ya da NVR/VMS'ten alınabilir. Kameraların eşzamanlı oturum kapasitesi sınırlıdır; kayıt cihazı, izleme istemcileri ve analitik sunucu aynı kameraya ayrı ayrı bağlandığında akış kararsızlaşabilir, böyle sahalarda akışı VMS'ten yeniden yayınlatmak daha güvenlidir. Bu katmandaki sorunların çoğu sahadan gelir: zayıf ağ bağlantısı, hareketli sahnede görüntüyü bozan düşük bit hızı ayarı, yetersiz gece IR aydınlatması.

Katman 2: Video çözümleme neden GPU'da yapılır?

H.264 ve H.265 kareler arasındaki farkı kodlayarak yer kazanır; bir kareyi açmak için önceki referans kareleri de çözmek gerekir. Sıkıştırılmış videoyu açmak çoğu zaman modelin kendisinden fazla işlem ister; bu iş işlemciye bırakılırsa sunucu, GPU'nun kapasitesi dolmadan tıkanır. GPU'nun donanım video çözücüsü bu işi ayrı bir birimde yapar ve kareyi doğrudan GPU belleğine bırakır; yeniden boyutlandırma ve renk dönüşümü de orada yapılır, kare işlemci belleğine gidip gelmeden modele girer.

H.265 aynı görüntüyü daha düşük bant genişliğiyle taşır ama çözmesi daha fazla işlem ister; çözücü kapasitesi hesaplanırken kodek ve çözünürlük birlikte değerlendirilmelidir. Anahtar kare aralığı uzadıkça paket kaybından sonra görüntünün toparlanması gecikir. Bant genişliğini düşürmek için akış yapısını sahneye göre değiştiren akıllı kodek modlarını analitiğe giden akışta kapatmak genellikle daha öngörülebilir sonuç verir.

Katman 3: Edge GPU üzerinde çıkarım nasıl çalışır?

Çözülen kare dört aşamalı bir hattan geçer. Önce evrişimli sinir ağı tabanlı tespit modeli kişi, araç ve ekipmanı sınıf ve konum bilgisiyle bulur. Ardından takip katmanı tespitleri kareler arasında eşleştirip her nesneye geçici bir iz numarası verir; hız, yön ve kalış süresi bu izden hesaplanır. Üçüncü aşamada mekânsal kural sorulur: tespit, çizilmiş poligon bölgeyle kesişiyor mu? Son aşama zamansal doğrulamadır: gölge, yansıma ya da anlık örtüşme ancak ardışık karelerde tekrar ederse olaya dönüşür. Model tarafını YOLO ile nesne tespiti, eşik ayarını yanlış alarmı azaltma yazısında anlattık.

Görüntü saniyede 25 kareye kadar analiz edilir; kare başına çıkarım süresi 40 milisaniyenin altındadır. Birden fazla kameradan gelen kareler toplu işlenerek GPU'nun paralel kapasitesi verimli kullanılır. Her kare analiz edilmek zorunda da değildir: yavaş değişen bir sahnede saniyede birkaç kare yeterliyken forklift–yaya mesafesi gibi hızlı olaylarda daha sık örnekleme gerekir.

Katman 4: Olay yönetimi katmanı ne yapar?

Model yalnız ne gördüğünü söyler; olay yönetimi katmanı bunun ne anlama geldiğine karar verir. Bölge, süre, sayı ve makine durumu kuralları burada uygulanır; doğrulanan olay zaman damgası, kamera, bölge, olay tipi ve güven skoruyla kayda geçer. Sunucu her kamera için kısa bir tampon tutar, böylece klip tetiklenme anından öncesini de içerir: alan ihlali tespitinde her olay için 10 sn öncesi görüntü kaydedilir, düşme algılamada olay öncesi 10 sn ve sonrası 30 sn otomatik arşivlenir. Ham kayıt tutulmaz ya da mevcut kayıt sisteminde kalır; klipler tanımlı saklama süresi sonunda otomatik silinir.

Uyarı saha sireni, IoT röle, web panel, e-posta/SMS, WhatsApp ya da telefon bildirimi olarak gider. Olaylar REST API ve MQTT üzerinden yayınlandığı için mevcut MES, ERP, VMS ve alarm altyapısına bağlanır; üretim tarafını MES entegrasyonu yazısında inceledik. Bağlantı koptuğunda olaylar yerelde kuyruğa alınıp sonra iletilmelidir. Katman ayrıca kimin hangi olayı onayladığını ya da yanlış alarm olarak işaretlediğini kaydeder; bu işaretler hem denetim izi hem de modelin sonraki eğitimi için değerli veridir. Klibin kanıt değeri için kamera ve sunucu saatleri aynı zaman kaynağına bağlanmalıdır.

Kameradan bildirime gecikme ne kadar sürer?

Uçtan uca gecikme tek bir sayı değildir; ağ aktarımı, çözümleme, çıkarım, zamansal doğrulama penceresi ve bildirim kanalının toplamıdır. Çıkarım 40 ms'nin altında kaldığı için toplamı çoğunlukla bilinçli seçilen doğrulama penceresi belirler. KKD takibinde ihlalden bildirime süre 2 saniyenin, yangın ve duman tespitinde tespitten bildirime 10 saniyenin altındadır. Düşme 5 saniyenin altında tespit edilip ilk uyarı olarak iletilir; kişi 30 saniye hareketsiz kalırsa olay acil seviyesine yükselir (hareketsizlik süresi 10–120 sn arasında yapılandırılabilir). Plaka tanımada okuma ve karar 1 saniyenin altındadır. Doğru cevap senaryoya göre verilir ve pilotta ölçülür.

Bir GPU sunucu kaç kamerayı işleyebilir?

GPU'lu tek sunucu tipik olarak 8–16 kamerayı gerçek zamanlı işler. Güvenli davranış ve poz analizi gibi ağır modellerde bu sayı 6–10 kameraya iner; poz modeli her kişi için 17 eklem noktası hesapladığından kişi başına iş yükü artar. Kesin sayıyı çözünürlük, analiz edilen kare hızı, modelin ağırlığı ve aynı kamerada çalışan senaryo sayısı birlikte belirler; alt akışla çalışılabilen senaryolar sunucuya çok daha az yük bindirir. Kapasite bu yüzden keşifte sahadaki gerçek akışlarla hesaplanır.

Boyutlandırmada iki ayrı darboğaz vardır: video çözücü ve çıkarım. Yüksek çözünürlüklü H.265 akışlarda önce çözücü, çok modelli senaryolarda önce çıkarım dolar. Takip edilen nesne sayısı arttıkça takip ve kural aşamaları da daha fazla iş yapar. Sağlıklı tasarım sunucuyu ortalama yüke göre değil, vardiya değişimi gibi yoğun anlara ve eklenecek kameralara pay bırakarak boyutlandırır; çok kameralı tesislerde kamera grupları birden fazla sunucuya paylaştırılır. Donanım seçeneklerini yeni nesil edge AI donanımı yazısında ele aldık.

Neden edge? Bulut ve hibrit ne zaman uygun?

Görüntünün tesiste işlenmesi üç sorunu birden çözer: bant genişliği (buluta ham video gitmez), gecikme (karar yerinde verilir) ve veri koruma (görüntü sahayı terk etmez). Dışarıya yalnız olay meta verisi ve isteğe bağlı kısa klipler çıkar; yerel sunucudaki analiz internet kesintisinde de sürer. Varsayılan kurulum tesis içidir, istenirse işleme bulutta da yapılabilir; pratikte sık görülen yapı, çıkarımın sahada, çok tesisli panoların ve model güncellemelerinin merkezde olduğu hibrittir.

Edge mimaride ana maliyet kalemi başlangıçtaki sunucu ve GPU donanımıdır; buna karşılık sürekli video yükleme ve bulutta işlem maliyeti oluşmaz. Donanımın bakımı, yazılım güncellemesi ve modellerin periyodik yeniden eğitimi işletme tarafında planlanır. Veri koruma boyutunu KVKK ve görüntü işleme yazısında anlattık.

İşletme: sistem kendisini nasıl izler?

Sahada çalışan sistem kendi sağlığını da raporlamalıdır. Bir kameranın akışı kesildiğinde, görüntü karardığında, odak kaybolduğunda ya da kamera yönü değiştirildiğinde bu durum ayrı bir olay olarak bildirilir; aksi hâlde uyarı gelmemesi yanlışlıkla “ihlal yok” diye okunur. Edge sunucuda GPU kullanımı, sıcaklık, disk doluluğu ve her kameranın işlenen kare hızı izlenir. Koşullar da zamanla değişir: yeni bir makine eklenir, aydınlatma değişir, iş kıyafeti rengi farklılaşır. Periyodik doğruluk raporu ve gerektiğinde yeniden eğitim ilk günkü performansı korur; güncellemeler önce tek kamerada denenir, sonra yaygınlaştırılır.

Sahada sık yapılan mimari hatalar nelerdir?

• Sunucuyu yalnız çıkarım hızına göre seçip video çözümleme yükünü hesaba katmamak.
• Aynı kameraya birden çok istemcinin ayrı ayrı bağlanmasıyla oturum sınırını aşmak.
• Kamera trafiğini üretim veya ofis ağıyla aynı segmentte taşımak ve varsayılan şifreleri değiştirmemek; ayrıntılar video sistemlerinde siber güvenlik yazısında.
• Gündüz iyi çalışan modeli, renk bilgisini kaybeden gece IR görüntüsüyle ayrıca test etmeden devreye almak.
• Akış sağlığını izlemeyip kör kalan kamerayı fark etmemek.

Hazır çözüm mü, özel model mi?

Dört katman her projede aynıdır; değişen, çıkarım katmanındaki modeldir. KKD, alan ihlali veya düşme gibi hazır çözümlerde model önceden eğitilmiştir ve sahaya kalibre edilir; kurulum tipik olarak bir hafta içinde tamamlanır, ardından 30 günlük pilot gelir. Yalnız o hatta görülen bir kusur tipi ya da o tesiste anlamı olan bir hareket söz konusuysa projeye özel video analitik devreye girer: fizibilite, veri, eğitim, test ve canlıya alma aşamalarıyla tipik bir özel proje 12–14 haftada devreye alınır ve aynı edge sunucuda, aynı olay yönetimi katmanının altında çalışır. CX Teknoloji kurulum öncesinde mevcut kameralarınızın uygunluğunu ücretsiz değerlendirir.

Sık sorulan sorular

RTSP nedir, görüntü analitiğinde neden kullanılır?

RTSP, gerçek zamanlı video iletimini kuran ve kontrol eden standart bir uygulama katmanı protokolüdür; görüntü paketleri RTP ile UDP ya da TCP üzerinden taşınır. Kamera markasından bağımsız bir erişim yolu sunduğu için analitik sunucu mevcut IP/CCTV kameraların H.264/H.265 akışını doğrudan veya NVR/VMS üzerinden alabilir. ONVIF ise akış adreslerinin ve profillerin standart yoldan keşfedilmesini sağlar.

Görüntü analitiği için mevcut IP kameralarımızı değiştirmemiz gerekir mi?

Genellikle hayır; ek kamera yatırımı gerekmez, işleme için tesise GPU'lu bir sunucu kurulur. H.264/H.265 RTSP akışı veren ve ONVIF uyumlu kameralar doğrudan kullanılır. Belirleyici olan marka değil; açı, çözünürlük, bit hızı ve gece aydınlatmasıdır. Keşifte her kamera için senaryo bazında uygunluk raporu çıkarılır, yön değişikliği ya da ek kamera gerekiyorsa gerekçesiyle yazılır.

Tek bir GPU sunucu kaç kamerayı gerçek zamanlı analiz edebilir?

GPU'lu tek sunucu tipik olarak 8–16 kamerayı gerçek zamanlı işler; poz analizi gibi ağır modellerde bu sayı 6–10 kameraya iner. Kare başına çıkarım 40 ms'nin altındadır. Kesin sayıyı akışın çözünürlüğü, işlenen kare hızı, modelin ağırlığı ve aynı kamerada çalışan senaryo sayısı belirler; bu yüzden kapasite keşifte sahadaki gerçek akışlarla hesaplanır.

Kameradan uyarıya gecikme ne kadar sürer?

Senaryoya göre değişir, çünkü toplamı çoğunlukla zamansal doğrulama penceresi belirler; çıkarımın kendisi kare başına 40 ms'nin altındadır. KKD ihlalinden bildirime süre 2 saniyenin, yangın ve duman için tespitten bildirime süre 10 saniyenin altındadır. Düşme 5 saniyenin altında tespit edilip ilk uyarı olarak iletilir. Plaka tanımada okuma ve karar 1 saniyenin altında tamamlanır.

Analitik sunucusu mevcut NVR veya VMS kayıtlarını etkiler mi?

Etkilememesi için akış mimarisi baştan planlanır. Analitik sunucu akışı kameradan ya da kayıt sisteminden alabilir; kameranın eşzamanlı oturum kapasitesi ve ağ yükü buna göre değerlendirilir. Olaylar REST API ve MQTT üzerinden yayınlandığı için VMS'e olay olarak da aktarılabilir. Kayıt sistemi mevcut görevine aynen devam eder.

Edge kurulumda veriler tesisin dışına çıkıyor mu?

Varsayılan kurulumda görüntü tesis içindeki edge sunucuda işlenir, buluta ham video gönderilmez; istenirse işleme bulutta da yapılabilir. Dışarıya yalnız olay meta verisi ve istenirse kısa olay klipleri gider; yüz tanıma kullanılmaz. Bu yapı KVKK'daki ölçülülük ilkesini destekler, ancak aydınlatma ve saklama süresi gibi yükümlülükler veri sorumlusunda kalır; bu genel bilgidir, hukuki danışmanlık değildir.