Что такое детекция камеры

Детекция движения в системах видеонаблюдения.

Детектор движения кажется удобным и простым средством просмотра событий, а так же позволяет компактно хранить записи, поскольку, обычно, нас не интересует статичная картинка, где ничего не происходит. Но все не так просто, как кажется на первый взгляд и все моменты различных систем записи по движению мы рассмотрим в этой статье.

Теория.

Многие ошибочно думают, что IP камеры или регистраторы в аналоговых системах, имеют на борту мощную аналитику, которая анализирует каждый пиксель в каждом кадре и выдают точный результат. На такой алгоритм требуется чрезвычайно большие ресурсы, на которые не способны процессоры камер и регистраторов. Все происходит значительно проще!
Для оптимального сжатия в кодеке H.264 используется алгоритм последовательности I-P-B кадров, в котором только в I-кадре сохраняется полное изображение в JPEG формате, остальные кадры это фиксация изменений в процессе времени.

Параметр периодичности I-кадра настраивается в кодеке и может иметь параметры «через сколько секунд будет выставляться I-кадр» и «через сколько кадров будет выставляться I-кадр». В наших камерах устанавливается первый параметр и минимальное его значение это 1 кадр за 2 секунды. Чем больше период выставления кадра, тем меньше занимает место хранимое видео, но с другой стороны, в случае проблем с передачей данных, изображение восстанавливается только со следующим I-кадром, визуально мы видим это как рассыпание видео на кубики.
А теперь перейдем к «аппаратному» определению движения. Оно определяется очень просто, побитным сравнением I-кадров. При отклонении на заданное значение процентов между кадрами выдается сигнал о фиксации движения. Значение выставляется в настройках детектора и обычно имеет 6 значений, для оптимальной работы детектора, его чувствительность подбирается экспериментально.

Минусы аппаратного детектора движения.

1. Большой период между I-кадрами. Даже если мы выставляем минимальное значение, 2 секунды это очень много. Если мы снимаем автомобиль, проезжающий мимо ворот или снимаем общий коридор, движение интересующего нас объекта может попасть в промежуток и его движение даже не зафиксируется. И даже если зафиксируется, то сигнал записи на регистратор поступит тогда, когда объект уже будет уходить из кадра и его идентификация будет вызывать затруднения. Этот минус самый важный и ситуация самая распространенная. При проектировании системы видеонаблюдения этот факт надо обязательно учитывать.

2. Низкая чувствительность к мелким изменениям. Допустим у Вас есть камера, которая обозревает двор, до парковочного места от камеры 30 метров и объектив 3.6мм. Даже если Вы выделите на детекторе место Вашего автомобиля и выставите максимальную чувствительность, человек, подошедший к автомобилю не зафиксируется детектором движения, поскольку для камеры такой размер не существенен.

3. Помехи естественного происхождения. К ним относятся ветки деревьев, двигающиеся от ветра, пролетающие птицы, обильные осадки , все это вызывает ложные срабатывание детектора. Можно конечно убрать ветки из зоны деткции, но это только частично сократит ложные срабатывания и уменьшит период реагирования интересующего нас движения (см. пункт 1).

4. Ночная дектекция при включенной ИК подсветки. Это очень больная тема. Поскольку подсветка у камер расположена в непосредственной близости от объектива, любой мелкий объект пролетающий мимо объектива засвечивается подсветкой и вызывает срабатывание детектора. Зимой это даже самый слабый снегопад или метель, летом дождь, пыль, мошкара, паутина и т.д. По факту получается сплошная детекция движения, а темное время суток для нас это обычно самое важное время и мы лишаемся возможности оперативного реагирования на движение. Есть несколько выходов из этой ситуации — отключение встроенной подсветки и установка дополнительных ИК фонарей на удалении от камеры и использование камер с высокой чувствительностью при работе в цвете и минимальное дополнительное освещение.

Как видите из выше озвученных минусов, встроенный детектор не панацея и для многих реальных случаев не является надежным средством сохранения видеоинформации о происходящих событиях. В регистраторах Xiongmai имеется функция одновременно постоянной записи с фиксацией отрезков, вызванных детектором движения, мы рекомендуем именно этот метод записи, поскольку всегда можно просмотреть интересующий нас момент записи, которых не будет на детекторе в ситуациях пункта 1 или 2. С другой стороны ускоренный просмотр записей по детектору движения позволяют быстро просмотреть события, произошедшие за последние сутки.

Тревожный вход в камерах наблюдения.

Наша компания одна из немногих, которые серийно выпускают камеры с опцией тревожного входа и, наверно, единственная компания среди выпускающих такие бюджетные камеры. Для сборки камеры с тревожным входом, Вам необходимо выбрать «Кабель со входом микрофона» и в комментарии указать, что разъем «тюльпан» подключить к тревожному входу. Тревожный вход IP камеры это момент пересечения двух близких направлений систем безопасности — охранного наблюдения и охранной сигнализации. В камере мы имеем стандартные 12 вольт, от которых питаются различные датчики и вход, который принимает сигнал от датчика. При использовании тревожного входя мы снимаем все описанные минусы, но с другой стороны при большом выборе охранных датчиков мы получаем увеличение затрат как по оборудованию, так и по монтажу датчиков, которые обычно имеют малый радиус действия. При поступлении тревожного сигнала моментально начинается запись, в отличии от пункта 1, датчики обычно не реагируют на мелкие помехи и имеют минимум ложных срабатываний.

СВЧ датчик движения собственного производства.

Для максимального закрытия потребностей клиентов, нашей компанией был разработан датчик движения, работающий на основе эффекта Доплера. СВЧ датчик излучает высокочастотный сигнал и ловит отражение этого сигнала от окружающих объектов. В случае появления объектов в контролируемом объеме, отражающая картина изменяется, что является событием для отправки сигнала датчиком на приемное устройство. В нашем случае это IP камера. Некоторые крупные бренды выпускают внутренние камеры со встроенным ИК датчиком, но ИК (тепловые) датчики имеют ряд минусов и такие камеры не имеют купольных корпусов и не могут работать в условиях улицы. Наш СВЧ датчик более универсален и более качественно отрабатывает интересующие нас события. Во первых, датчик не обязательно должен быть на самом видном месте, Высокочастотному сигналу тонкие препятствия не помеха, его можно убрать под потолок типа Амстронг, за гипсокартоновую стену, в монтажную коробку и т.д. Даже кирпичная стена не помеха датчику, она только немного снизит чувствительность. Единственным изолятором сигнала является металл. СВЧ датчик может реагировать на предметы, близкие к температуре окружающей среды, в отличии от ИК датчиков. Не реагирует на тепловые потоки, вызванные нагревательными приборами или локальным нагревом солнца. Угол обзора СВЧ датчика 180 градусов с увеличением чувствительности по центру. Наш СВЧ датчик начинает реагировать на объекты размером с человека от 7 метров при условии отсутствия помех. На транспорт дальность действия увеличивается.

Запись только по движению.

При написании статьи о детекции, нельзя пройти мимо проблем. связанных с записью на жесткий диск. Если запись осуществляется только по детектору движения и эти движения достаточно редки на всех камерах регистратора, то некоторые жесткие диски в период простоя «засыпают». При появлении движения диск начинает раскручиваться и только после этого начинается запись. Мы имеем два негативных момента — частое засыпание и раскручивание диска негативно влияют на надежность диска. В таких условиях диски живут полгода-год в зависимости от условий эксплуатации. Во время раскрутки диска запись не производится, соответственно кроме пункта 1 мы еще теряем запись на это время, обычно это 2-3 секунды.

Мы надеемся, что с помощью наших статей Вы научитесь строить правильные системы видеонаблюдения, а их эффективность будет максимальной!

Источник

Какие виды детекции полезны в видеонаблюдении. Механизмы и функции

Сигнал извещения при обнаружении движения (детекция) в поле зрения камеры – это базовая функция, без которой невозможно представить современную систему видеонаблюдения. Однако даже у этой простой и понятной для пользователя функции есть множество нюансов, влияющих на стоимость и качество работы всей системы.

Сегодня мы познакомим вас с различными видами детекции, используемых в камерах видеонаблюдения, расскажем об их преимуществах и недостатках, подробно сравним устройства, интегрированные с облаком, и с аналитикой «на борту».

Мы предлагаем несколько решений, которые построены на алгоритмах определения объекта и движения в кадре:

• детекция пересечения линии (Ivideon Counter 3D);
• детекция движения;
• детекция очередей;
• детекциия лиц.

Из этого списка только Ivideon Counter 3D представлен отдельным устройством, которое позволяет подсчитывать посетителей магазина и создавать аналитические отчеты: по посещаемости (недельная и суммарная) и по почасовой загруженности, а также отмечать большой поток посетителей на таймлайне под видео.

Детектор движения — это часть системы видеоаналитики, доступной для всех камер сервиса Ivideon. Он определяет движение в выбранной области, а если пользователь её не задал, то детектор работает по всей зоне кадра. В основе детектора лежит алгоритм, создающий фоновое изображение и сравнивающий последующие кадры с фоном. Таким образом удается избежать ложных срабатываний при небольшом изменении кадра. Например, детектор не сработает, если за окном пролетит птица. Но сработает, если неподвижно сидящий человек начнет двигать рукой. Кроме сравнения кадров с фоном применяются дополнительные алгоритмы обнаружения движения, повышающие качество работы.

Детектор очередей — это модуль видеоаналитики, который используется для обнаружения очереди на основе подсчёта голов в кадре. Детектор разрабатывался с использованием машинного обучения, то есть его точность увеличивалась по мере использования.

Детектор полезен для владельцев среднего бизнеса или сетевых ритейлеров, где существует высокий риск образования очередей. Аналитический модуль создаёт отчеты, группирует очереди по зонам возникновения и показывает отрезки видео с камер, на которых виден момент образования очереди. Отчёты доступны для просмотра в личном кабинете, и могут быть экспортированы в формате .csv.

Распознавание лиц — технология видеоаналитики, которая чаще всего необходима крупным компаниям банковского и страхового сектора, где существуют высокие требования к безопасности и соблюдению служебной тайны. Подробнее о ней мы писали здесь (ссылка на статью про эмоции).

Все эти технологии появились после долгой эволюции, начало которой положили аналоговые детекторы.

Аналоговый внешний детектор движения

Пассивный инфракрасный датчик пироэлектриком фиксирует уровни инфракрасного излучения

Ранее на рынке систем видеонаблюдения господствовали аналоговые камеры со стандартным разрешением, как правило, 576р. Для активации записи при обнаружении движения использовались отдельные внешние датчики.

В них устанавливались чувствительные к теплу инфракрасные сенсоры, которые реагировали на появление в зоне контроля источника тепла (человека) и определяли факт его передвижения. Сигнал с датчика активировал запись изображения с камеры на кассету видеомагнитофона или срабатывание сигнала тревоги в системе безопасности.

Стандартный ИР-датчик движения

Такая технология применяется и сегодня благодаря низкой стоимости, высокой чувствительности и возможности работы с дешевыми аналоговыми камерами, но все плюсы нивелируются серьезными проблемами использования аналогового детектора.

Во-первых, его датчик охватывает своим «недремлющим оком» всю охраняемую площадь. У вас нет возможности закрыть от детектора определенный сектор, в котором может быть, например, движение теплых воздушных масс. В этом случае вы столкнётесь с периодическими ложными срабатываниями, а охрана объекта получит головную боль.

Конечно, можно попытаться минимизировать ложные срабатывания, регулируя чувствительность детектора и меняя угол наблюдения, но это не всегда лучшее решение.

Во-вторых, к ложным срабатываниям датчика могут привести различные атмосферные явления: снег, дождь или пыль. Он также довольно чувствителен к искусственным помехам.

Определяем активность в кадре

Мультиплексор для работы с аналоговыми камерами (с)

С развитием цифровых технологий обработки видеоданных появилась возможность встраивать детекторы активности в мультиплексоры, хотя сами камеры на том этапе еще были аналоговыми.

Задачей мультиплексора является сведение видеопотока от нескольких камер в единый видеоряд для демонстрации на мониторах охраны и записи на Time Lapse-видеомагнитофон.

Именно тот период можно считать переломным моментом в развитии технологии детекции. И здесь нет опечатки: речь идёт о распознавании активности в специально отмеченных зонах кадра – эту операцию и производил мультиплексор.

Его можно было запрограммировать на определение активности в видеоряде, поступающем с одной или нескольких камер. С этой целью кадр разбивался на зоны (как правило, 256 зон 16х16 квадратов), и в процессе настройки системы специалист мог выбрать, в каких зонах нужно анализировать активность, а в каких нет.

В отличие от аналогового датчика движения тревожный сигнал формировался при наличии активности только в выбранных зонах, а не на всей площади кадра. Такой подход обеспечивал большую гибкость и удобство контроля, сводя к минимуму ложные срабатывания системы.

Ещё одним плюсом этой технологии можно считать возможность активации записи со стандартной частотой кадров при наличии активности на камере. В мультиплексоре была возможность настроить запись видеопотока с конкретной камеры в полнокадровом режиме, чтобы потом получить нормальное динамичное видео без рывков и пропуска кадров, с плавной передачей эффекта движения. Видео же с остальных камер продолжало записываться с пониженной частотой кадров.

Технология обладала существенными преимуществами по сравнению с аналоговой детекцией движения. В первую очередь, меньше ложных срабатываний за счет гибкой настройки зон контроля. Такая система практически не была подвержена влиянию атмосферных осадков.

Прогресс не стоит на месте, и на смену аналоговым камерам видеонаблюдения стандартного разрешения пришли цифровые Full HD-камеры, а аналоговые мультиплексоры и Time Lapse-видеомагнитофоны были вытеснены цифровыми регистраторами, а также локальными и облачными видеосерверами. Всё это привело к тому, что пользователи цифровых систем видеонаблюдения получили дополнительные возможности, о которых мы и расскажем вам ниже.

Детектор активности, встроенный в камеру

(с)

Появление мощных DSP (цифровых сигнальных процессоров) для обработки видео дало возможность разработчикам встраивать детекторы движения (и не только их) непосредственно в саму камеру. Мы будем называть такие камеры «умными», или «камерами с аналитикой».

Вы можете выбрать в кадре нужную зону, активность в которой хотите отслеживать, и при этом вы, как правило, не ограничены только квадратами определенного размера. Умные камеры позволяют задавать зоны любого размера и формы и активировать запись, например, на установленный флеш-накопитель. И конечно, они могут передать тревожный сигнал.

Умные камеры не ограничиваются только определением наличия движения в кадре. Более продвинутые модели могут отправлять уведомления о различных событиях на объекте, например, на электронную почту.

У некоторых камер есть возможность настройки временного интервала отслеживания движения. И конечно, большинство современных камер с аналитикой еще и выделяют в кадре подвижные объекты, на которые оператору нужно обратить внимание.

Заметим, что сейчас набирают популярность технологии, недоступные ранее для большинства систем видеонаблюдения:

• распознавание лиц;
• распознавание автомобильных номеров и других объектов;
• распознавание эмоций.

Если вашей системе наблюдения требуется автоматически идентифицировать или распознавать людей и объекты, то нужно большое внимание уделить не только выбору камеры. Очень важную роль играет также ее расположение и освещение на объекте. Например, наличие контрового света может существенно снизить точность распознавания, особенно, если на вашей камере нет компенсатора задней подсветки или он не активен.

Также необходимо учитывать и размер, который занимает в кадре распознаваемый объект. Согласно требованиям европейского стандарта EN 50 132-7, для обнаружения, распознавания и идентификации людей и объектов введено понятие «плотность пикселей», или количество пикселей изображения на 1 м горизонтального расстояния до наблюдаемой цели.

Эти требования приведены в таблице.

Вид активности	Задачи и возможности	Старый параметр (% высоты)	Альтернативный параметр мм/ пикс	Количество пикселей на 1 м по горизонтали (справочно)
Мониторинг	Мониторинг и контроль толпы	5 % от высоты кадра	80	12
Детектирование	Гарантированное обнаружение людей в кадре	10 % от высоты кадра	40	25
Наблюдение	Определение характеристик и особенностей человека, например одежды	25 % от высоты кадра	16	62
Распознавание	Распознавание известных оператору людей	50 % от высоты кадра	8	125
Идентификация	Качество достаточное для идентификации человека	100 % от высоты экрана	4	250
Инспектирование	Возможность 100% идентификации, исключающей сомнения	400 % от высоты экрана	1	1000

Как видите, для уверенного обнаружения людей в кадре тре
Как видите, для уверенного обнаружения людей в кадре требуется плотность не менее 40 мм/пиксель. Понятно, что распознавание людей — это достаточно сложная задача, поэтому требования к качеству изображения здесь предъявляются очень высокие.

А если мы возьмем, например, задачу распознавания автомобильных номеров, то для этого высота номерных знаков и букв должна составлять примерно 15 пикселей, что эквивалентно 200 мм/пиксель.

Помимо качественной картинки самую важную роль в любой детекции играют используемые алгоритмы.
Детекция внешняя и встроенная

Программы детектирования могут быть встроены в камеру или располагаться на удаленном видео- или облачном сервере.

Рассмотрим достоинства и недостатки этих подходов.

Достоинства встроенной детекции:

• пользователь сразу получает готовый комплекс видеонаблюдения с детекцией. Ему не надо задумываться над тем, как это работает и какой алгоритм детекции выбрать, производитель камеры всё сделал за него;
• так что вторым, хоть и спорным, плюсом данного подхода является простота установки и настройки оборудования. Почему этот плюс является спорным мы расскажем в главе, посвященной облачной технологии детекции движения.

На этом преимущества и заканчиваются.

Поговорим о недостатках встроенной детекции.

Любая встроенная в камеру функция повышает её стоимость. Ведь разработчику нужно создать соответствующее ПО и провести его отладку и тестирование. А покупатель должен всё это оплатить.

Как правило, большинство встроенных в камеру алгоритмов детекции являются достаточно упрощенными. Ведь производителю проще написать ПО один раз и продавать его как можно дольше.

Процессор Fullhan 8520 в камере Dahua (c)

Качественные алгоритмы детекции требуют для своей работы мощные DSP, а чем мощнее процессор, тем дороже будет камера. Получается, что покупатель фактически оказывается «привязан» к строго определенному, зашитому в камеру алгоритму детекции, который может быть не слишком эффективным, а производитель не спешит выпускать обновление. Или он не всегда может это сделать в случае со старым «железом». Производителю проще выпустить новую, более дорогую камеру, чем тратить время и деньги на доработку старой.

Планируя покупку камеры, особенно у производителя из низкого ценового сегмента, задумайтесь о том, нужны ли вам «фичи» в виде встроенной детекции. И сейчас объясним, почему.

Достоинства и недостатки внешней детекции

Алгоритмы проанализируют отправленный на облачный или локальный сервер видеопоток и выдадут результат. Именно этот вариант реализован в Ivideon.

В отличие от зашитого в камеру алгоритма детекции движения, работа над улучшением используемых в нашем облаке технологий не прекращается. В частности, мы совсем недавно обновили настройки детектора движения в личном кабинете сервиса.

Все настройки в кабинете пользователь может делать удаленно с ПК или любого гаджета. Теперь мы добавили раздел «Детекция», в котором можно настраивать зону и чувствительность детектора движения. Аналогичные настройки есть и для звукового тракта.

Настройка детектора движения простая и наглядная: пользователю не надо думать, насколько эффективны алгоритмы детекции и как их обновить. Этими вопросами занимаются наши программисты.

Использование сервиса облачного видеонаблюдения позволяет легко организовать любую детекцию, независимо от типа и цены установленных на вашем объекте камер. Вы можете настроить детекцию движения или активировать функцию распознавания лиц. Вам не нужно приобретать новые камеры, достаточно просто выбрать нужную опцию в личном кабинете сервиса.

Источник