Функция AutoTrack в управляемых камерах AutoDome
Функция AutoTrack в управляемых камерах AutoDome
(наиболее часто задаваемые вопросы)
В. Что такое AutoTrack?
О. AutoTrack в переводе с английского означает «Автосопровождение». Данная функция по сути является видеодетектором движения, но который не только определяет факт движения в кадре, но и управляет поворотным устройством камеры и ее объективом так, чтобы движущийся объект постоянно находился в центре поля зрения камеры.
В. Как реализуется функция AutoTrack?
О. Функция AutoTrack реализуется с помощью специального электронного модуля (AutoTracker), встроенного в кронштейн камеры AutoDome или коробку с блоком питания камеры и соединяемого с камерным модулем через порт RS232.
В. Присутствует ли функция AutoTrack во всех камерах AutoDome?
О. Нет, модуль AutoTracker в базовые комплект камеры не входит и поставляется как опция. Комплекты камер AutoDome, имеющие в составе этот модуль и, соответственно, функцию AutoTrack, имеют в конце своего обозначения букву «Т».
В. В каких случаях целесообразно применение функции AutoTrack?
О. В тех же, в каких применяется обычный видеодетектор движения. Так как система чувствительна к любому движению, эта функция должна использоваться там, где в нормальной ситуации в кадре практически нет или очень мало какого-либо движения, но должны предприниматься меры, если движение обнаружено. Функция AutoTrack применяется, когда камера находится в статическом положении. Она может также эффективно применяться в сочетании с автоматической последовательностью предустановок камеры, или с автоматическим воспроизведением записанной траектории обзора, в которой есть паузы не менее 2 сек.
В. Какова должна быть минимальная высота обнаруживаемого движущегося объекта?
О. Работа функции AutoTrack зависит не от высоты объекта, а от характеристик его движения. Как только изменение положения объекта достигает величины 50 точек, система определяет положение / относительное расстояние и выдает соответствующие сигналы управления на поворотное устройство и Zoom-объектив. При этом поле зрения камеры автоматически меняется таким образом, чтобы высота сопровождаемого объекта составляла 10…20% высоты экрана. Таким образом, обнаружение движения и автосопровождение работают нормально, даже если размер объекта составляет 1% от высоты экрана, однако при условии достаточного движения объекта.
В. Есть ли ограничения по скорости движения сопровождаемого объекта?
О. Это зависит от расстояния до объекта, его высоты и увеличения (величины Zoom). Например, когда высота изображения человека ростом 1,8 м составляет 10%….20% высоты экрана, максимальная скорость сопровождаемого человека составляет 27…36 м/с. При размерах изображения человека менее 10% его максимальная скорость может быть до 60 м/с.
В. Вся ли площадь кадра является чувствительной к движению?
О. Чувствительной является приблизительно 90% площади кадра (нечувствительной является часть кадра по его периметру).
В. Можно ли задавать в кадре специфические зоны обнаружения для функции AutoTrack?
О. Нет, функция AutoTrack использует для обнаружения движения фиксированную часть кадра (см. предыдущий вопрос).
В. Что происходит, если в поле зрения камеры попадают два движущихся объекта?
О. Система будет сопровождать объект с большей скоростью перемещения на изображении.
В. Может ли функция AutoTrack использоваться для наружных сцен?
О. Может, однако в поле зрения камеры должно быть как можно меньше посторонних движущихся объектов, которые бы мешали сопровождению необходимого объекта или вызывали ложные срабатывания (деревья, животные и т. п.).
В. Может ли функция AutoTrack использоваться со всеми типами (сериями) камер AutoDome?
О. Функция AutoTrack используется с серией AutoDome (внутренние, обозначение G3A) и с серией EnviroDome (наружные, обозначение ENV) и не используется с серией Basic (экономичные внутренние, обозначение G3B).
В. Что происходит при использовании функции AutoTrack вместе с «зонами приватности» (зоны на изображении, где видеосигнал блокируется)?
О. При перемещении движущегося объета в эти зоны функция AutoTrack временно блокируется.
В. Влияет ли контраст и отношение с/ш в изображении на работу функции AutoTrack?
О. В общем случае вероятность обнаружения и устойчивость сопровождения увеличиваются при увеличении контраста и отношения с/ш.
В. Использует ли функция AutoTrack цветовую информацию изображения или только яркостную?
О. Используется только яркостная составляющая видеосигнала.
В. Может ли функция AutoTrack использоваться при автоматическом воспроизведении записанной траектории обзора?
О. Да, при условии что, в записанной траектории есть паузы длительностью не менее 2 сек.
В. Что происходит, когда во время работы функции AutoTrack оператор начинает самостоятельно управлять джойстиком?
О. Функция AutoTrack автоматически прерывается и камера управляется вручную. Если был запрограммирован соответствующий режим, то после заданного времени неактивности (отстуствия каких-либо действий оператора) функция AutoTrack снова включится автоматически.
В. Возможно ли использовать функцию AutoTrack в старых версиях камер AutoDome?
О. Нет, эта функция совместима только в с камерами, выпущенных начиная с июня 2003 года (с индексом “С” в обозначении камерного модуля).
В. Можно ли использовать порт RS232/485 для управления камерой с функцией AutoTrack?
О. Нет, так как порт RS232/485 камеры используется для подключения модуля AutoTracker. Поэтому для управления камерой в этом случае можно использовать только бифазный порт управления.
В. Может ли функция AutoTrack автоматически включаться и выключаться в заданное время?
О. Нет, автоматическое включение / выключение по таймеру не предусмотрено.
В. Можно ли включать функцию AutoTrack с помощью релейного входа?
О. Да, каждый из 4-х тревожных входов камеры AutoDome может быть запрограммирован для инициализации функции AutoTrack.
В. Выдается ли релейный сигнал тревоги при обнаружении движущегося объекта камерой с функцией AutoTrack?
О. Да, специальный релейный выход на камере активируестя при обнаружении движения и деактивируется после прекращении движения.
Интеллектуализация купольной поворотной камеры: автоматическое патрулирование, выбор целей и слежение
Автоматизация системы управления купольной поворотной камеры (PTZ-камеры) – интересная и актуальная задача. По мере концентрации ситуационных центров и внедрения видеоаналитики возникает потребность в интеллектуальных алгоритмах, позволяющих не только анализировать видео со стационарных (неподвижных) камер, но и наводить роботизированную камеру на цель без участия оператора. Задержка, вносимая цифровой подсистемой кодирования и декодирования видео, ограничивает возможности дистанционного слежения за целью при помощи поворотной камеры и усиливает необходимость локальной автоматизации слежения. Наш пост Хабру содержит обзор основных задач по интеллектуализации PTZ-камер, подходов к их решению и предложений на рынке.
 |  |
| Рис. 1. Экспериментальная установка для автономного PTZ-слежения: видеоаналитическое устройство MagicBox, PTZ-камера Pelco и обзорная камера CNB. | Рис. 2.Предпозиции PTZ-камеры, управляемые зональным детектором движения. |
Задачи автоматизации
Рассмотрим основные задачи, решаемые при автоматизации системы управления PTZ-камерой:
1. Автоматическое патрулирование
В рамках функции патрулирования, PTZ-камера циклически «обходит» предпозиции наблюдения, заданные оператором, останавливается в каждой позиции на заданное время и транслирует видео с выбранным увеличением. Данная функция является стандартной и встроена практически во все модели купольных поворотных камер. Преимуществом патрулирования по предпозициям является возможность охватить большую территорию и получить изображения в каждой позиции с хорошей детализацией. Недостатки функции – наличие слепой зоны во всех позициях кроме текущей и постоянное изменение фона сцены, что затрудняет анализ видео аналитикой и оператором. В режиме патрулирования сложно распознать медленные изменения сцены за короткий интервал нахождения камеры в каждой позиции. Если оператор направляет камеру в некоторую позицию, то события, происходящие в других позициях, не регистрируются в видеоархив.
Перечисленные недостатки могут быть устранены установкой обзорных неподвижных камер, полностью закрывающих охраняемую территорию. Тогда PTZ-камера используется исключительно для получения детализированного изображения целей, обнаруживаемых при помощи обзорных камер. Так же увеличивается срок службы PTZ-камеры за счет того, что уменьшается ее механическая нагрузка.
2. Автоматический выбор цели для PTZ-слежения
Источниками сигнала для автоматического выбора цели могу быть: а) обзорная неподвижная камера, используемая параллельно с купольной; б) купольная камера в режиме патрулирования; в) другие сенсоры, например, радиоволновые или вибрационные датчики периметральной системы. Видеосигнал с телевизионной или тепловизионной камеры обрабатывается видеоаналитикой, которая детектирует цели и определяет их местонахождения для наведения PTZ-камеры без участия оператора. Пример установки, реализуемый данных подход представлен на рис. 1. Если используется несколько обзорных камер с перекрывающимися зонами действия, то желательно многоканальная (мнокамерной) видеоаналитика. Особенно важна многоканальная видеоаналитика при частом появлении целей. Повторное детектирование цели каждой камерой будет приводить к неэффективному использованию PTZ-камер и срывам слежения, что затруднит ретроспективный анализ архива.
3. Автоматическая расстановка приоритетов для детализации и слежения
В случае, когда в поле зрения системы наблюдения находится несколько целей, а число PTZ-камер ограничено, требуется распределять задачи между PTZ-камерами оптимальным образом с точки зрения их важности. Алгоритм может вычислять приоритет цели с учетом нескольких критериев, таких как: а) местонахождения цели (близость к охраняемому рубежу или наиболее важному объекту); б) время слежения за объектом (например, каждая цель может должна сопровождаться PTZ-камерой не менее 10 секунд, после чего возможно переключение на другую цель); в) классификации поведения человека (например, поведение «праздношатание в зоне» может иметь более высокий приоритет, чем «вход в зону»). Все найденные цели ставятся в приоритезированную очередь для последующей обработки интеллектуальной системой видеонаблюдения.
4. Автоматический выбор PTZ-камеры
Алгоритм должен забирать цели из приоритезированной очереди в порядке их важности и распределять цели между доступными PTZ-камерами с учетом взаимного расположения целей и доступных камер. В работу алгоритма может вмешаться оператор, подающий команды на PTZ-камеру с помощью джойстика или программного интерфейса (рис. 4). В этом случае, алгоритм должен задействовать другие PTZ-камеры для слежения за целями, оставшимися без внимания оператора. На сложных объектах необходимо применение трехмерных моделей охраняемого объекта и зон действия камер.
5. Автоматическое наведение PTZ-камеры
В простейшем случае, алгоритм наведения может быть реализован при помощи многозонного детектора движения обзорной камеры: кадр разбивается на множество зон, каждая из которых ассоциируются с препозициями PTZ-камеры. При срабатывании детектора движения в зоне (рис. 2), PTZ-камера переводится в соответствующую предпозицию (риc. 4). Чем больше зон задается при настройке, тем большее увеличение можно получить на PTZ-камере. Недостатком данного подхода являются неустойчивая работа при наличии нескольких целей и ограничения точности наведения, связанными с выбранными предпозициями PTZ-камеры.
На объекте с большим пространством наблюдения и большим числом камер рекомендуется аналитическое преобразование координат обзорной камеры в систему координаты поворотной камеры без разделения кадров на зоны (рис. 3,4).
Более качественное наведение может быть получено при помощи профессиональной видеоаналитики. Связь обзорной и управляемой камерой устанавливается через глобальную систему координат реального мира, к которой привязываются все камеры. Точность преобразования из двумерной системы координат кадра в трехмерное пространство реального мира ограничивает приближение PTZ-камеры, т.к. в случае ошибки преобразования, на сильном увеличении объект может оказаться вне поля зрения. Поэтому особенные требования предъявляются к видеоаналитики обзорной камеры: необходима качественная локализация (сегментирование) цели и качественная калибровка для связи его координат с поворотной камерой.
6. Автоматическое слежение за целью
После того как PTZ-камера наведена на цель, желательно применение алгоритмов слежения для отображения и записи целостного фрагмента видео цели, сопровождаемой PTZ-камерой. В процессе настройки алгоритма слежения приходиться искать компромисс между степенью увеличения (и, следовательно, детализацией) цели и частотой смещений PTZ-камеры. Чем сильнее увеличение, тем чаще приходиться передвигать камеру.
Распространенные PTZ-камеры не позволяют плавно поворачивать камеру с переменно скоростью. При шаговом смещении положение PTZ-камеры изображение «дергается» и смазывается. Поэтому хороший алгоритм слежения должен минимизировать количество смещений камеры для заданного увеличения. Алгоритм слежения должен корректно работать в случае временного взаимного перекрытия целей, например, если люди идут навстречу друг-другу (см. видеодемострацию и слайды про алгоритм).
PTZ-cлежение за целью может осуществляться тремя способами: а) при помощи PTZ-камеры (самослежение); б) при помощи обзорной камеры (внешнее слежение) и в) гибридными образом. Каждый из способов имеет свои преимущества и недостатки, которые мы сравним в отдельной публикации. Алгоритм самослежения удобен в случае, когда оператор задает цель в ручную, а обзорная камера отсутствуют или не видит цель. Алгоритм внешнего слежения более устойчиво работает при наличии нескольких целей. Для объектов одинокого видимого размера, алгоритмы слежения на подвижной камере работают хуже, чем на неподвижной камере, т.к. в последнем случае алгоритм может лучше адаптироваться к неподвижному фону. В теории, гибридный способ должен обеспечить наиболее устойчивое слежение во всех ситуациях, но в известных нам системах он пока не реализован
Влияние задержки
Слежение за целью при помощи привода PTZ – задача реального масштаба времени, чувствительная к задержке. Если общая задержка видео в IP-сети превышает 500 мс (половина секунды), то эффективно управлять камерой не может ни оператор, ни серверная видеоаналитика. Как правило, около 300 мс вносится передающим устройством (камерой или кодером) и около 100 мс вносится VMS-системой, декодирующей видео.
Качественное слежение за объектом может быть реализовано при локальной обработке видео до компрессии. В этом случае координаты цели могут быть рассчитаны по данным обзорной или PTZ-камеры за 20-40 мс. Такая система может сопровождать быстродвижущиеся цели, такие как бегущий человек и транспортное средство, на хорошем увеличении.
Поддержка стандартов
Начиная с версии 1.02, международный стандарт ONVIF позволяет строить унифицированные решения для автоматического и ручного управления PTZ-камерами. В частности, стандарт описывает команды управления и считывания положения PTZ-камеры, системы координат, а так же формат передачи метаданных о подвижных объектов с обзорной камеры в систему управления видео (VMS) и/или иные устройства для управления PTZ-камерой.
Оживленные сцены
Применение интеллектуальных функций PTZ в общественных местах ограничено возможностями видеоаналитики слежения. Сегодня на рынке не существует видеоаналитики, способной сопровождать человека в толпе без применения детектора лиц на обзорной камере. Если разрешающая способность и угол наблюдения обзорной камеры позволяет использовать детектор лиц, то возможно автоматизация наведения PTZ-камеры для более точного распознавания лиц и записи детализированного изображения. При этом необходима реализация системы слежения по данным детектора лиц, чтобы оптимизировать работу PTZ-камеры для нужного сценария, например, для слежения за одним человеком или для быстрого сканирования всех лиц в поле зрения.
Специальные требования к PTZ-камере
Большинство PTZ-камер, представленных на рынке, с интерфейсами Pelco D (для последовательного интерфейса RS422/485) или ONVIF (для IP-сети) не имеют обратной связи системой управления, в частности, невозможно запросить текущую позицию камеры и установить камеру по абсолютным координатам. Это ограничение не позволяет использовать PTZ-камеру для слежения по координатам обзорной камеры.
Обзор решений на рынке
В модуле Trassir ActiveDome компании DSSL реализована функция PTZ-слежения с аналитическим преобразованием координат. В кадре обзорной камеры задается область, которая путем процедуры калибровки создает связь координат с поворотной видеокамерой. По информации от разработчика, количество обзорных камер в системе видеонаблюдения может быть неограниченно и связано с размером контролируемой зоны. Например, чтобы обеспечить обзор в 360°, рекомендуется установить 4 обзорные и одну поворотную камеру.
В продукте Интеллект компании iTV может быть реализовано PTZ-слежение при помощи многозонного детектора движения обзорной камеры без автоматизации процесса калибровки. Для этого необходимо выполнить шаги: 1) разбить кадр обзорной камеры на множество зон детектирования движения; 2) запрограммировать соответствующие предпозиции на PTZ-камере; 3) написать скрипт, который будет устанавливать PTZ-камеру в предпозицию, соответствующую зоне движения. Для PTZ-слежения в условиях движения двух и более целей, необходима реализация более сложной логики, при помощи скрипта или компонента ActiveX.
Наша компания работает над реализацией PTZ-слежения с многозонным детектором движения и аналитическим преобразованием координат в IP-видеосервере MagicBox. В текущей версии прошивки устройства, передача метаданных с координатами целей и управления приводом PTZ осуществляется в рамках международного стандарта ONVIF, что позволяет реализовать внешнюю логику управления PTZ-камеры. Приложение Менеджер устройств ONVIF, с которым Хабр уже знаком, иллюстрируют взаимодействие клиента ONVIF с PTZ-камерой и видеоаналитическим сервисом (рис. 4).
Рис. 3. Слежение за целью при помощи встроенной видеоаналитики. Передача 2D и 3D координат цели в метаданных ONVIF для автоматического наведения PTZ-камеры. Буква M означает, что цель двигается (moving). Буква S означает, что цель остановилась. Фон цели подвижный (листья деревьев шевелятся).
Рис. 4. Ручное и автоматическое управление PTZ-камерой по протоколу ONVIF через Менеджер устройств ONVIF.
Монтаж видеонаблюдения
Что такое детекция движения
Детекция наличия движения – функция, решающая задачу оперативного визуального обнаружения тревожных событий на охраняемом объекте. Без неё сотрудники службы безопасности вынуждены были бы неотрывно следить за множеством изображений с камер на множестве мониторов. Автоматическое же обнаружения движения позволяет исключить человеческий фактор из процесса обработки тревожных событий, тем самым повышая общую эффективность всей системы видеонаблюдения и безопасности.
Типы детекторов движения
Детекторы движения (по изображению) принято делить на т.н. программные и встроенные в IP-камеры. Под программной понимают функцию детектирования, присутствующую в ПО видеонаблюдения. Встроенной называют функцию детектирования движения, реализованную в «прошивке» IP-камеры. На самом деле и то, и другое – детекция программная, т.к. она происходит по некоему математическому алгоритму обработки изображения, и термин «встроенный» следует понимать как «с помощью ПО, работающего в самой камере».
Конечно, детекторы можно классифицировать и по типам применяемых алгоритмов и по каким-то другим признакам, но такие классификации вряд ли принесут пользу специалистам-практикам, занятым проектированием и наладкой систем видеонаблюдения.
Какая же разница между детекторами в камерах и детекторами в ПО? Разница заключается в следующем:
в камерах работа происходит с «сырым», необработанным, несжатым изображением. Детекторы в ПО имеют дело с дважды преобразованным (сжатие в камере –> декодирование в «софте») изображением;
детектору в ПО требуется минимум два кадра чтобы «увидеть» наличие движения. Детектору в камере вообще необязательно работать с кадрами – он может оценивать изменение освещенности непосредственно светочувствительных элементов матрицы;
детекторам в ПО в принципе не важен источник изображения – они работают со стандартным видеопотоком, который можно получать с любого видеоустройства. Детекторы в камерах работают только с теми самыми конкретными камерами, в которые они «зашиты».
Т.к. в силу специализации мы имеем дело прежде всего с детекцией в ПО видеонаблюдения, то дальше мы немного поговорим об особенностях программной детекции движения.
Особенности программной детекции движения
Ещё раз уточним, что речь идёт о функции детектирования движения в ПО видеонаблюдения, работающим на видеосервере. Теперь по порядку:
Детекция движения всегда производится на преобразованном изображении
Да, очевидно, что для работы с «картинкой» эту самую картинку надо получить, распаковав приходящий с камеры сжатый видеопоток. Т.к. при сжатии всегда происходит ухудшение качества изображения (пусть даже и незаметно для глаза), то и эффективность работы детектора должна быть ниже (по сравнению с детектором в камере). На практике, впрочем, разница редко заметна.
Детекция движения значительно нагружает платформу видеосервера
Прежде всего нагрузка ложится на центральный процессор видеосервера. В основе детекции движения по видеоизображению довольно сложный алгоритм со множеством операций. В дополнении к этому изображение обязательно нужно распаковать (в отличие, например, от процесса записи в архив, при котором распаковка не требуется).
Часто, с целью снижения нагрузки на платформу, в ПО видеонаблюдения для работы детектора используются не все приходящие от камеры кадры, а только опорные, т.н. I-кадры. Положительный эффект от этого действительно есть и сильная зависимость эффективности детекторов движения от параметров входящего видеопотока.
ПО оценивает изменения контрастности, но могут использоваться и другие методы
Утверждение, честно говоря, нельзя считать проверенным т.к. производители не спешат заявлять о подробностях, объявляя их коммерческой тайной. Остаётся надеяться, что кто-нибудь из разработчиков ПО приоткроет тайну и расскажет о своих «нестандартных» методах хотя бы в комментариях к этой статье.
ПО может использовать «камерный» детектор
Да, действительно, многие ПО видеонаблюдения, даже имея собственные функции детектирования, могут уметь работать напрямую с собственными детекторами движения камер. Считается, что при этом повышается точность и оперативность обнаружения детектора (почему – рассказано выше в разделе «Типы детекторов движения»). Возможно даже одновременно использовать и «камерный», и встроенный в ПО детектор. Вряд ли кому-то такое потребуется на практике, но сама по себе такая возможность интересна.
В разных ПО — разные алгоритмы работы детекторов
К сожалению, мало что известно о принципах работы программных детекторов, т.к. производители считают эти принципы коммерческой тайной. Но наши тесты показывают, что разные ПО по-разному нагружают платформу (при сходных требованиях к функции обнаружения движения) — и это косвенно говорит о разнице в алгоритмах.
Итак, мы рассмотрели теоретические моменты – и далее перейдём к моментам практическим и более интересным.
Проблематика детекторов движения
Детекторы движения работают неидеально. И это нередко становится неприятным открытием для начинающих специалистов охранного видеонаблюдения. Все недостатки, «подводные» камни» и нарекания на работу детекции движения можно поделить на две категории:
Давайте разберём их по порядку.
Детектор плохо обнаруживает движение
Как мы уже сказали, в основе детекции лежит поиск изменений на изображении, поиск изменения контрастности на соседних пикселях. Очевидно, что чем больше два разных кадра отличаются друг от друга, тем вероятнее сработает детектор. Но и наоборот — если изменения незначительны, то реакции детектора не будет. Неужели возможно такое, что движение объекта на самом деле есть, а изменений на изображении нет? Да, возможно по следующим причинам:
Объект по цвету, освещенности и прочим свойствам не отличается от обстановки, в которой он движется. Белый медведь на снегу, человек в зеленой одежде на траве, чёрная кошка в тёмной комнате — против них программный детектор будет бессилен.
Объект движется медленно, очень медленно. Настолько, что изменения контрастности пикселов сопоставимы с цветовым и яркостным «шумом», вызванным колебаниями освещённости, тепловыми процессами в матрице камеры и т.п. Если детектор не реагирует на эти шумы – не среагирует и на объект. Поэтому не стоит использовать детекторы движения для обнаружения весеннего половодья или движения ледников в горах.
В этих условиях возникает риск пропуска цели. При известной настойчивости всё-таки есть шанс настроить оборудование на обнаружение движения в этих условиях — понизив пороговые значения критериев, по которым определяется факт наличия/отсутствия движения. Но при этом возрастёт риск столкнуться со следующей, рассмотренной ниже проблемой.
Детектор обнаруживает слишком много движения
Иногда говорят, что «реагирует на всё подряд» или «срабатывает постоянно». То есть нарушителей и злоумышленников в поле зрения нет – а уведомления о движении идут непрерывным потоком. Да, конечно, при наступлении тревожного события детектор отреагирует – но его реакция растворится среди множества прочих уведомлений и останется незамеченной. Почему такое может происходить? Причина в итоге всего одна:
Хорошо, если возможно убрать постоянно «шевелящийся» объект из поля зрения камеры или повернуть камеру так, чтобы колеблющаяся ветка, кусок окна или постоянно работающий рекламный экран вышли из поля зрения камеры. Если такой возможности нет — надо смотреть на возможность как-нибудь настроить параметры детектора. Далее об этом и поговорим.
Возможности настроек детекторов движения
Даже самые простые детекторы имеют возможность регулировать параметры их работы. Смысл этих регулировок: максимально снизить количество ненужных, «ложных» срабатываний. Разные производители ПО видеонаблюдения предлагают разные наборы параметров, доступные пользователю для настройки. Но все эти параметры в итоге можно поделить на следующие типы:
Расскажем о каждом параметре для настройки подробнее.
Настройки чувствительности
В большинстве ПО имеется возможность установки определенного значения степени изменения контрастности, фактическое превышение которого детектор будет считать движением. Конкретный смысл и механизм влияния этого параметра производители раскрывают крайне редко (ссылаясь на коммерческую тайну), предоставляя пользователю задавать чувствительность в процентах или условных единицах. При установке нулевого значения детектор практически ни на что не будет реагировать – при выборе 100-процентного значения детектор будет реагировать на малейшие, порой не различимые взглядом изменения «картинки». Подразумевается, что подходящее значения будет подбираться опытным путём.
Высокая чувствительность программного детектора движения. Детектор реагирует на все подряд.
Настройка размера
Здесь уже и проще, и понятнее. Пользователь задаёт размер области изображения (в пикселах или процентах от размера кадра) – и, если, количество пикселей, у которых изменилась контрастность меньше, чем заданное количество (как правило в %), то детектор проигнорирует это изменение. Таким образом можно исключить срабатывания на всякую «мелочь» вроде листвы, бликов, капель дождя, травы и т.п.
Настройки зоны
«зона детекции»
Зона, в которой программный детектор движения следит за наличием движения. Все, что происходит вне этой зоны не будет вызывать срабатывание детектора. Зоны детекции полезны прежде всего в случаях, когда по факту движения требуется подавать уведомление оператору, т.к. позволяет следить за каким-то конкретным объектом.
«зона исключения»/«маска детектора»
Зоны, или даже зоны, в которых детектор будет игнорировать движение, реагируя только на события вне заданной области. Зоны исключения чаще всего используются для настройки ведения записи по срабатываниям детектора, т.к. даёт возможность исключить запись архива по заведомо ненужным событиям.
Зона детекции движения в ПО видеонаблюдения.
Зона исключения детектирования движения в ПО видеонаблюдения.
Пример использования маски детектора:
Детекция производится по всему кадру.
В зоне исключения детекция движения не производится.
Настройки перемещения
Довольно редко встречаемая категория настроек. Здесь имеется в виду возможность указать скорость перемещения и/или направление движения объекта. В теории это должно позволять исключить срабатывание детектора на слишком медленные или слишком быстрые перемещения либо наоборот – заставить детектор реагировать на эти перемещения. Настройки направления должны в результате давать возможность реагировать (или наоборот – не реагировать) на перемещения объектов в указанных направления.
По факту такие возможности используются довольно редко, т.к. если на объекте реально требуется следить за перемещениями объектов, то используется на порядок более эффективная и «продвинутая» видеоналитика трекинга объектов.
Как мы уже сказали выше – разные производители ПО предлагают разные возможности настроек детекторов движения. Настало время посмотреть конкретно: что именно будет доступно при выборе того или иного ПО.
Возможности работы с детекторами в ПО разных производителей
Дальше мы посмотрим, что предлагают производители ПО в плане настроек детекторов движения в базовой поставке ПО (т.е. без учета возможностей дополнительных модулей аналитики). Т.к. все существующие на рынке программные продукты в пределах одной статьи рассмотреть невозможно, мы остановились на наиболее известных и распространённых продуктах.
Контраст, размер, зоны исключения.
Возможности настройки параметров детектора движения в ПО Axxon Next
Контраст, размер, скорость и направление движения, зоны детекции*, зоны исключения. Индивидуальная настройка зон
Возможности настройки параметров базового детектора движения в ПО Интеллект
Возможности настройки параметров зоны детектора движения в ПО Интеллект
Контраст, количество изменившихся в кадре пикселов, зоны исключения
Возможности настройки параметров детектора движения в ПО Milestone Xprotect
Размер, зоны исключения. Индивидуальная настройка зон.
Возможности настройки параметров детектора движения в ПО Macroscop
Размер, зоны детекции. Индивидуальная настройка зон.
Возможности настройки параметров детектора движения в ПО Trassir
* в ПО Интеллект понятие зоны отличается от общепринятого: зона – не выделяемый регион изображения, а набор условий для выполнения особых реакций, которые всегда работают со всей областью изображения (подробнее см. документацию к ПО Интеллект).
Как используются детекторы движения
Задача любого детектора движения – дать уведомления о возникновении движения в наблюдаемой зоне. Как и где использовать полученное уведомление – определяется возможностями конкретного ПО. В базовый набор возможностей обычно входит:
Фиксация уведомления в журнале событий;
Включение видеозаписи по срабатыванию детектора;
Вывод уведомления оператору на экран.
Не всегда, но очень часто присутствуют и другие возможности:
Отправка уведомления по e-mail;
Вывод камеры, с которой пришло уведомление, на тревожный монитор;
Включение видеозаписи с улучшенными параметрами изображения (скорость, разрешение и пр.), предустановленными именно для тревожных видеозаписей (пример — в нашем справочном пособии);
Замыкание тревожных выходов для управления внешними устройствами.
Однако применение детекторов этим не ограничивается. Существующая видеоаналитика в массе своей использует для работы именно детекторы движения. Детекторы оставленных, унесённых предметов, межкамерный трекинг, распознавание номеров, подсчёт количества объектов – всем этим аналитическим функциям в той или иной мере требуются сведения о факте перемещения объектов в кадре, которые предоставляют детекторы движения.
По этой причине нельзя построить видеосервер с аналитикой, но без функции детектирования изображения. Требования высокой производительности серверов для видеоаналитики вызваны в том числе и нагрузкой от программного детектора движения.
Заключение
Обойтись без детекции движения в системе видеонаблюдения невозможно, их роль сложно переоценить. При этом детекторы нельзя просто поделить на два разных типа («камерный» или программный) – следует учитывать принципы работы детекторов в каждом конкретном ПО видеонаблюдения, дабы в итоге получить систему, оптимально подходящую для каждой конкретной задачи и конкретного объекта.
Именно поэтому в нашем автоматизированном сервисе расчёта не только учитываются особенности программных детекторов в разных ПО, но и присутствует опция выбора потока для детектирования и даже вариант использования встроенных детекторов IP-камер.
И, как обычно, наши советы и рекомендации:
Сомневаетесь в качестве интеграции камер? Требуется аналитика? В системе камеры разных марок и хочется удобно и единообразно настраивать детекцию?
Тогда очевиден выбор варианта с программным детектором движения.
Подобрали камеры и рассчитали видеосервер, но заказчик просит заменить ПО?
Обязательно рассчитайте видеосервер заново — разница в работе детекторов существенно влияет на требования к платформе.
Не хотите зависеть от параметров потока детекции движения?
Рассмотрите вариант использования «камерных» детекторов. Но не забудьте уточнить их поддержку в выбранном ПО.
Хотите знать что предшествовало тревоге, и что было после?
Для этого существуют функции пред- и постзаписи. Первая означает наличие программного буфера, с помощью которого записанное «по движению» видео начинается не с момента регистрации движения, а за несколько секунд до него. Вторая позволяет закончить запись спустя несколько секунд уже после прекращения срабатывания детектора. В результате — при анализе архива — можно увидеть как само тревожное событие, так и ситуацию до и после него.
