Центр внимания – улица
Помехозащищенный видеодетектор 4-го поколения
В подавляющем большинстве случаев охранная запись производится по алгоритму видеодетекции. И в зависимости от того, как качественно организован видеодетектор, перераспределяются вычислительные мощности всей системы, т.к. это, как правило, самый наукоемкий процесс.
Существует множество реализаций этого алгоритма. Наиболее простые дают массу ложных сработок, реагируя на неравномерности видео, электромагнитные помехи, освещенность, природные явления (дождь, снег) и т.д. Это приводит к записи лишней информации, к необоснованным реакциям на отсутствующее движение, и, как следствие, к неоправданным расходам. Наиболее мощные системы защищены от помех и отслеживают массу физико-логических показателей, благодаря чему вычисляют истинное движение объектов. Наиболее продвинутые видеодетекторы, кроме того, могут производить логический анализ поведения объектов в кадре.
Даже в стерильных условиях, при почти полном отсутствии помех все равно требуются различные настройки на медленные и быстрые движения, в результате чего приходится выбирать что-то одно или среднее. Под каждую помеховую обстановку нужны собственные настройки, но обычные детекторы имеют только один вариант настройки, и он един для всех режимов видеообстановки. Не зря в последнее время приходится все чаще слышать, что от видеозаписи нет никакого толку. Простой расчет показывает, что толку и не может быть: если перед камерой, установленной на обычной городской улице, не ходить и не ездить, то в среднем она запишет видеоданных на 3 часа в сутки. В редкую хорошую погоду эта цифра может быть меньше, в частую пасмурную и особенно в снег она может достигать до 20 часов. И кто, спрашивается, все это будет просматривать? Многие только поначалу пытаются контролировать ситуацию, а поняв бесперспективность этого занятия, используют видеорегистраторы только для разбора происшествия, которое уже поправить нельзя.
Бесполезные записи помех, которых бывает очень много при наружном видеонаблюдении, отнимают массу дорогого времени при просмотре архивов. Поэтому нужно позаботиться о качественной фильтрации так, чтобы у пользователя оставалась только полезная информация.
Для борьбы с видеоспамом НИИ СпецЛаб разработал специальный алгоритм, который перестраивает настройки видеодетекции по видеообстановке. Видеодетектор «Snack-II» имеет вторую программную ветку, которая постоянно изучает окружающую обстановку и подстраивает настройки основной детекции по сложившейся ситуации. Сложный алгоритм анализирует большой спектр параметров, выставляя под каждый оптимальный режим. Если помеха настолько сложна (например, поступательное движение) и ее трудно отличить от реального человека, при длительном ее проявлении уменьшается чувствительность видеодетекции, а при исчезновении вновь увеличивается. При этом сама запись все равно ведется (на случай, если машина ошиблась), но пользователю на ежедневный просмотр предлагается только профильтрованная информация, которая классифицируется низким уровнем избыточности.
Зрение компьютера работает не так, как привык воспринимать глаз человека. А потому детектор может не брать кадры, естественные для разумного существа, или брать много кадров, которые совсем неинтересны. Комфортный просмотр предполагает именно то видео, которое привык видеть человек как в жизни, так и на экранах телевизоров. Естественно, это добавляет избыточности и требует большего времени. Видеодетектор может не реагировать на шевеление губ при разговоре, мелкие движения рук или ног и даже на медленную ходьбу. Поэтому в записи по детекции может оказаться всего лишь десяток кадров из получасового нахождения человека перед камерой. В связи с этим мы можем совсем неправильно оценить записанную ситуацию. Вот для более привычного и комфортного просмотра и существует такой алгоритм – приращение записи. Он добавляет плотность кадров в детектируемый интервал времени, внося некоторую избыточность для комфортного просмотра.
Для еще большей комфортности существует и буфер предзаписи. Если наблюдение ведется за крайне мелкими объектами с низкой контрастностью по отношению к фону, то видеодетектор может и не заметить появления какого-либо объекта сразу. При активной настройке периода предзаписи на диск будет писаться даже то, что было до появления первого кадра с детекцией.
Для работы с отдаленными частями местности, мелкими объектами или особо сложными формами, сливающимися с местностью применяется система "След".
Гипотетически по сети кадры с детекцией могут не приходить вовсе. Например, человек делает только одно движение, занимающее всего один кадр в секунде. И этот кадр ввиду сложных условий может теряться в сети. И так каждую секунду. Мы можем получать 24 кадра в секунду, и в них не будет ни одного кадра с детекцией. И так 10 минут подряд. Т.е. в сети мы рискуем вообще не получить сигнала о детекции. Чтобы этого избежать, в GOALcity введена дополнительная технология избыточной детекции, которая встраивает данные о детекции не только в тот кадр, в котором обнаружена реальная детекция, но и в ряд последующих. Избыточность определяется специальным алгоритмом, поэтому пользователь может не бояться выставлять низкую скорость детекции на сервере, этот алгоритм заботится, чтобы не было пробелов в получении таких важных кадров, которые несут информацию о детекции.
Видеодетектор в GOALcity находится на серверной стороне. Это дает возможность управлять трафиком из пункта наблюдения, фильтруя статические повторяющиеся кадры. Такая архитектура значительно снижает загрузку сети. При этом весь анализ самой детекции производится на приемной - клиентской стороне за счет развитого протокола обмена технической информацией. Таким образом удаленные клиенты могут отрабатывать свои задачи, даже не получая самих тяжеловесных видеокадров.
Если предыдущий многозоновый видеодетектор «Raspberry» от GOALv9 завоевал звание высокоточного, то новый «Snake» отличается ультрасовременным функционалом и системой автоподстройки под погодные условия.
Если раньше для каждой зоны (из 32, на которые был поделен кадр) назначался датчик, тому в свою очередь свой алгоритм поведения, и все это было не увязано между собой, то GOALcity постоянно выдает точные координаты зон детекции, позволяя в режиме реального времени производить слежение за объектом, например, с помощью поворотных камер, отрабатывать и моментально задействовать различные алгоритмы.
GOALcity включает в себя четыре основных типа детектора: контрастный, фоновый детектор (ДОП-детектор), детектор объектов и фильтр-детектор поступательного движения.
Кроме того, в модуле видеоаналитики содержится большое число статистических видеодетекторов. Также существуют специализированные видеодетекторы: детектор лиц, видеодетектор автомобильного номера, видеодетектор скорости движения, видеодетектор направления и проч.
Видеодетктор GOALcity настраивается под объект по следующим параметрам:
•Скорость видеодетекции.
•Чувствительность видеодетекции.
•Точность видеодетекции.
•Ограничение по площади детекции как по минимальному, так и по максимальному размерам.
•По углу обзора. Параметр «История движения» выставляется на максимум для широкоуголной камеры и на минимум для узконаправленной.
•По уровню бликовых помех в кадре – «Фильтр шумов».
•По зонам детекции и участкам нереакции.
Всепогодность обеспечивает алгоритм автоматической подстройки чувствительности, а также алгоритмы защиты от помех. В условиях сильных помех, кроме того, при наличии модуля видеоаналитики может включаться фильтр-детектор поступательного движения.
Есть настройка угла обзора камеры, пожалуй, мало кто ввобще учитывать такую важную составляющую, как параметры объектива.
Самый помехоустойчивый видеодетектор на базе тепловизора.
Модуль видеодетекции имеет развитую систему индикации и предупреждений, а также собственную запись, независимую от основного архива.
В кадре разными цветами могут отображаться области контрастного движения, области перекрытия фона, оставленные и (или) унесенные предметы.
Продетектированные кадры контрастного видеодетектора могут складываться в отдельную папку. Продетектированные кадры, в которых зарегистрированы новые привнесенные или пропавшие старые унесенные предметы, также могут складываться в свою отдельную папку.
По сработке любого типа видеодетекции может выдаваться звуковой сигнал через встроенный динамик компьютера или с выхода звуковой карты.
Особый вид видеодетекции есть в системе GOALcity – температурный.