AIカメラが従来のIPカメラ向けに設計された太陽光発電予算を破る理由

太陽光発電式の監視トレーラーは、資材置き場で3シーズンにわたり、一度も停電することなく稼働した。屋根には2枚のソーラーパネル、下部のボックスには24Vのリン酸鉄リチウム電池、マストには4台の固定カメラが設置されている。

誰かが4台のカメラを、AI検出機能を内蔵した新型モデルに交換したようだ。メーカーもPoEスイッチもパネルもバッテリーも全て同じだ。

トレーラーは4日目に故障した。

何も故障していなかった。バッテリーバンクは正常で、ソーラーパネルもきれいで、充電コントローラーも設計どおりに動作していた。負荷が変化したが、それは当初の容量計算では予測できなかったものだった。

これはインストールエラーではありません。計算ミスであり、頻繁に発生するため、きちんと解説する価値があります。

機能しなくなった番号

以前にオフグリッドカメラシステムを設計したことがあるなら、いくつか数字を持ち歩いているはずだ。

H.265で動作する固定式の4MPカメラは5～7ワットを消費します。赤外線照明をオンにすると、9～11ワットになります。小型のPoEスイッチとセルラールーターを追加すると、4台のカメラを搭載したトレーラーは、昼間は約35ワット、夜間は約50ワットの消費電力になります。

これらの数値が10年間変わらなかったのは、その背後にある処理が変わらなかったからだ。従来のIPカメラはセンサーを読み取り、画像を固定機能プロセッサに通し、エンコードされたストリームをネットワークに送信する。これら3つの処理はすべて、1つの機能を低コストで実行するために設計された専用シリコン上で実行される。消費電力はほぼ横ばい状態だ。

オンボード検出を行うカメラは、その上にニューラル推論ワークロードを実行します。このワークロードの3つの特性が電力消費に影響を与えます。

カメラは連続的に動作します。動きを検知して判断するのではなく、常にフレームを処理し続けます。そうすることで、それが人なのか、乗り物なのか、ビニール袋なのかを判断するのです。

これにより、フレームレートと解像度も向上します。フレームレートが低いと検出精度が低下し、小さな物体にはピクセルが必要となるため、以前は4MPで10fpsでストリーミングしていたカメラが、8MPで20fpsまたは30fpsで動作するようになります。センサー、エンコーダー、推論エンジンは連動してスケーリングします。

その描画性能は、シーン内で何が起こっているかを追跡します。午前3時の静かな場所と、風が強く枝が揺れる場所では、同じカメラを同じマウントに取り付けても、異なる出力値が得られます。

データシート上では、これらすべてが1行にまとめられています。カメラはPoEクラス3からクラス4に移行しました。

ピークはここでは何の役にも立たない情報しか教えてくれない

クラス3は、給電機器に最大12.95Wの電力を供給します。クラス4は、最大25.5Wの電力を供給します。そのため、シート上の数値は2倍になり、スプレッドシートの数値も2倍にして先に進みたくなるかもしれません。

太陽光発電システムの規模決定は、最大ワット数ではなく、1日あたりのワット時に基づいて行われます。そして、最大ワット数と平均ワット時の差は、2種類のカメラで異なります。

赤外線機能を搭載した固定カメラのピーク対平均比は約1.2で、ほとんどの場合、平均値付近に留まります。

連続推論を実行するカメラの場合、シーンの動きに応じて推論エンジンがスロットリングされるため、1.5または2.0に近い値になります。

つまり、銘板の表示はどちらの方向にも誤りがあるということです。クラス4の定格に基づいてサイズを設定すると、アレイが過剰に構築されてしまいます。一方、従来の平均値に基づいてサイズを設定すると、バンクが不足してしまいます。どちらの数値も、カメラが実際に設置される環境で24時間あたり何ワット時消費するかという、唯一重要な疑問に答えていません。

荷物は暗闇の中へと移動した。

オフグリッド設計は、日中の発電で日中の電力需要を賄い、余剰電力が残るため、バッテリーは夜間の電力供給だけを担えばよいという、都合の良い前提に基づいている。

では、検出処理のワークロードが最も高くなるのはいつかを考えてみましょう。

セキュリティサイトは営業時間中は静かですが、営業時間外は活発になります。午前2時には車両が到着します。午前0時から午前5時の間は、風、ヘッドライト、動物などが分類器を誤作動させます。赤外線照明器は、その間ずっとフル稼働しています。

つまり、最も電力消費量の多い時間帯は、入力電力がゼロの時間帯に重なります。予算の夜間側は日中側よりも速く増加するため、1日の合計電力消費量の増加を考慮する前から、サイクルあたりの負荷が大きくなります。以前は両者の負荷がほぼ同等だったサイトでも、アップグレード後には夜間負荷が日中負荷を30%上回る状態になる可能性があります。

天候は需要を増加させると同時に供給を減少させる

これが、トレーラーが7月には生き残るものの、11月には衰退する理由です。

雨、雪、霧、そして吹き付ける破片は、フレームに動きを与えます。降雪を観測する分類器は、何もない砂利の空き地を観測する分類器よりもはるかに多くの処理を必要とするため、推論デューティサイクルが上昇し、それに伴って描画処理も増加します。

同じような天候でも、収穫量は晴天時のほんの一部にまで減少する。

需要と供給は、同じ理由で、同時に逆方向に動きます。予備力計算では、負荷を定数、発電量を変数として扱うため、この点が考慮されていません。負荷が雲量と相関関係になると、5日間の自給率に基づく計算は成り立たなくなります。

より深いサイクル、より短い銀行

既存のバッテリーをそのまま使用してもシステムは正常に動作します。ただ、毎日少しずつ充電量が増えていくだけです。

LiFePO4 サイクル寿命は放水深度と密接に関係しており、放水深度が30%から60%に上昇した場合の損失は無視できない。浅い放水深度で5年間使用できる設計の貯水池でも、深い放水深度では2～3年しか持たない可能性がある。トレーラーは稼働し続け、顧客は満足するが、交換費用の請求書は誰も予想していなかったほど早く届くことになる。

同じ予告編だが、カメラの世代は2世代。

同じサイト、同じ24Vアーキテクチャ。カメラとコンピューティングのみが変更。以下の数値はCoram社のデータに基づいています。 太陽光監視トレーラー 構築例と仕様はあくまで参考値であり、各サイトの価格設定は異なるため、厳密な仕様ではありません。

レガシービルド

片道12時間： 1日あたり1,056Wh

AIカメラ構築

片道12時間： 1日あたり1,800Wh

これは1.7倍で、すべてを下流に移動させます。使用可能な排水深度の80%で4日間の自律運転を実現するためのサイズ設定：

一番厄介なのは最後の列だ。冬季のソーラーパネルは2枚から5枚に増え、牽引式シャーシでは風荷重、マストクリアランス、舌荷重といった要素を考慮しなければならない。さらに、容量がほぼ2倍になるバッテリーボックスも必要となる。

カメラの交換作業は2時間かかった。その影響はシャーシにも及ぶ。

冬の番号はデザイン番号です

ここでは年間平均値は役に立ちません。システムの真価は、最も悪い月によって決まります。

アメリカ合衆国の北部では、これは11月下旬から1月にかけての時期を意味し、日照時間が2時間から2.5時間にまで短縮され、曇天が続き、日照時間が短くなるため、赤外線照明装置を12時間ではなく15時間稼働させる必要がある。

その月の計算を実行し、次にその上に1週間の曇天を追加して再度実行します。両方の計算をクリアできれば、残りの1年間は自動的に計算されます。

冷間充電トラップ

気温が下がると、2つの現象が起こり、それらは互いに相反する働きをする。

使用可能な容量が低下します。0℃では、LiFePO4バッテリーバンクは定格容量よりも明らかに少ない容量しか使用できないため、4日間分の予備容量がいつの間にか3日間分に減ってしまいます。

さらに重要なことに、標準的なLiFePO4セルは氷点下で充電してはならず、適切に構築された BMS 保護のために充電電流を遮断します。つまり、晴れた寒い朝には、アレイが満杯で、太陽が明るく照り、コントローラーも正常に動作しているのに、全く充電されないという状況が発生する可能性があるということです。これは、すべてのインジケーターが正しく見えるため、人々を騙す原因となります。

解決策は2つあります。1つはヒーターを追加することですが、これは既に予算を圧迫している分、1日の総電力の10～15%を消費します。もう1つは低温充電対応のセルを指定することです。これは初期費用は高くなりますが、ヒーターの負荷と故障箇所を減らすことができます。前機種よりもはるかに負荷の高いシステムの場合、後者の選択肢の方が長期的に見てコストが安くなることが多いです。

3つ目の選択肢は誰もコストをかけない

カメラの負荷に一切手を加えることなく検出機能を追加する方法があります。それは、低消費電力カメラをマストに取り付けたままにして、下流にある機器で推論を実行することです。

この交換条件は、4台のカメラに分散された変動負荷の代わりに、24時間固定負荷を使用することです。どちらが有利かは、機器の消費電力に完全に依存します。

損益分岐点は31W付近です。4チャンネルでそれ以上の消費電力の機器を使用すると、そのメリットがすべて失われてしまうため、これは仮定ではなく計算で確認する必要があります。4台のカメラを使用する場合、通常は機器方式の方が有利になります。チャンネル数が増えるにつれて、その差は縮まります。

それに対する4つの批判点：

デコードコストはチャンネル数と解像度に応じて変動します。機器はストリームを読み込む前にすべてデコードする必要があるため、サイトの規模が大きくなるにつれてそのメリットは縮小します。カメラが8台または12台になると、そのメリットはほぼなくなります。

これは単一障害点です。カメラが故障すれば、監視対象が1つ失われます。機器が故障すれば、あらゆる場所での監視が不可能になります。

古いカメラはモデルへのデータ供給を目的として設計されていません。フレームレートが低く、低照度センサーの性能が劣り、圧縮ノイズも多く発生します。5年前のカメラの検出品質は、専用に設計されたカメラよりも劣る場合があり、後続の処理能力をどれだけ高めても、ノイズの多い10fpsのストリームは改善されません。

機器は密閉された筐体内に十分な熱容量を必要とします。そのため、ファンが必要になる場合があり、ファンは消費電力が増加し、可動部品も増えます。

コンピューティング環境を移動すれば電源も移動するとは限らない。

次に当然浮かぶ疑問は、なぜすべてをクラウドに送信してそこで処理しないのか、ということだ。

正しい場合もあれば、そうでない場合も多い。その理由はモデムにある。

アイドル状態のセルラーモデムは消費電力が非常に少ない。一方、アップリンクを継続的に維持しているモデムは消費電力が大幅に増加し、その消費電力は接続維持に必要な負荷に比例する。電波強度が2本しかない遠隔地では、送信電力だけで推論エンジンの消費電力に匹敵することもある。

エッジ処理は、連続したストリームではなく、メタデータや短いクリップを送信できるようにするために存在します。これは帯域幅の節約になり、バッテリー駆動時には通常、電力の節約にもつながります。

付け加えておくと、適切なタワーに向けて指向性アンテナを設置することは、接続性の向上だけでなく、電力効率の最適化にもつながります。信号品質が向上すれば送信電力が低減し、消費電力も削減できます。

何を変えるか

測定せよ、指定するな。 カメラを電源台に設置し、実際の動きのあるシーンに向けて、24時間を通して消費電力（ワット時）を記録します。この1つの手順で、ほとんどのサイズ測定ミスを検出できます。

2つの負荷プロファイルを作成します。 静かな場所と賑やかな場所。賑やかな場所の方が広さがわかる。静かな場所を見れば、実際の天井高がわかる。

昼と夜を別々のブロックとしてモデル化する。 平均値は使用せず、最も成績が悪かった月の時間帯別の内訳を使用してください。

耐用年数目標に対する排水深度の設計 単に自主性目標にとどまらない。5年満期の銀行は、景気循環が浅く、より多くの供給能力を意味する。

検知ゾーンは、迷惑な警報のためだけでなく、電力供給のためにも調整してください。 画面端の交通量の多い道路をマスキングすることで、推論デューティサイクルを削減できます。ほとんどの人は誤報を減らすためにこれを行いますが、電力節約効果に気づくことはありません。これは最も安価で効果的な対策であり、電力供給が逼迫しているサイトではまず最初に確認すべき点です。

MPPTを使用してください。 PWM方式との収穫量の差は負荷が増加するにつれて広がり、最も収穫量が少ない月である寒冷で日照量の少ない条件下で最も顕著になります。

ラジオとヒーターの予算を明確に設定してください。 どちらもスプレッドシートから常に漏れてしまうが、両者を合わせると1日の消費量の5分の1を占める可能性がある。

やってはいけないことが2つあります。トレーラーがまだ使えるからといって、古いバッテリーバンクを再利用してはいけません。古いバッテリーバンクは充電サイクルが2倍になるため、早期に故障します。また、容量を増やす代わりにパネルを追加してはいけません。パネルの枚数を増やしても晴れた日には効果がありますが、5日間曇りが続くような状況では全く役に立ちません。なぜなら、バッテリーの自律性はバッテリーの問題だからです。

カンニングペーパー

ボトムライン

固定カメラからオンボード検出機能付きカメラへの移行は、一見すると単なる交換のように見えます。しかし、電力の観点から見ると、負荷の種類が異なります。平均的に負荷が高く、シーンの動きに応じて変動し、日照のない時間帯に負荷が集中し、発電量を減らす天候とも相関関係があります。

1日の消費電力の1.5倍から2倍の間を目安にすると良いでしょう。そして、実際に測定してください。なぜなら、シーン内のカメラの消費電力倍率こそが唯一重要な数値だからです。