Журнал ТЗ № 1 2013 | Использование метрики «Плотность пикселей» для проектирования систем видеонаблюдения
  бюро находок  
  Где искать        
наши издания
наши анонсы






2013
№ 1
статьи



Журнал ТЗ № 1 2013



Раздел: Стоп-кадр
Тема: IP камеры видеонаблюдения
Автор: Максим ШУМЕЙКО, технический директор ООО «Айпика»

Использование метрики «Плотность пикселей» для проектирования систем видеонаблюдения

Одним из популярных параметров, используемых при проектировании систем видеонаблюдения, является плотность пикселей на определенном целевом расстоянии от камеры.

Пиксель – это минимальный по размеру различимый блок цифрового изображения. Чем больше пикселей содержится в кадре, тем больше деталей можно рассмотреть на изображении. Помимо названия «Плотность пикселей» (Pixeldensity) в западной литературе можно встретить также такой вариант названия, как «количество пикселей на цели» (Pixelsontarget).
Плотность пикселей может измеряться в таких единицах, как количество пикселей на метр (PPM) или количество пикселей на фут (PPF). Чаще всего плотность пикселей измеряют по вертикали, так как в большинстве случаев разрешающая способность камеры по вертикали ниже разрешающей способности по горизонтали. Но возможно также измерение плотности пикселей и по горизонтали. Значение данного параметра зависит не только от разрешающей способности ip камеры, но и от размера зоны обзора и от того, насколько удален объект интереса от видеокамеры.
Для расчета плотности пикселей может быть использована следующая формула: плотность пикселей = количество пикселей / ширина зоны обзора

Рис. 1. Лицо при плотности пикселей 266, 200, 130, 100 пикселей на метр по вертикали

Иногда используются такие варианты, как количество пикселей, приходящихся на ширину лица стандартного человека. Чаще всего в качестве стандартной ширины лица берется значение 17 см.
Используя расчет плотности пикселей, проектировщик системы видеонаблюдения может оценить, на каком расстоянии от камеры будет возможно произвести детектирование присутствия человека в кадре, распознавание известного оператору человека, или получить изображение, достаточное для последующей идентификации нарушителя.
Также расчет плотности пикселей поможет определить, подойдет ли данная камера и объектив для распознавания номеров автомобиля.
При использовании параметра «Плотность пикселей» надо понимать, что, несмотря на простоту данного показателя, он не полностью описывает качество получаемого изображения. Данный параметр не учитывает искажения от видеокомпрессии, условия освещенности наблюдаемого объекта в момент времени наблюдения, не учитывает также качества изготовления камеры и объектива. Но несмотря на перечисленные ограничения, использование метрики «Плотность пикселей» при проектировании дает реальную практическую выгоду – привести главные параметры, влияющие на качество изображения, к единственному числовому параметру, удобному в использовании.
Для того чтобы понять, какие возможности обеспечит устанавливаемая видеокамера, проектировщик может задать для себя соответствие между задачей, которая должна быть решена, и необходимой плотностью пикселей


На основании этих данных и имея план объекта, проектировщик может рассчитать необходимую разрешающую способность камеры и фокусное расстояние объектива.
Для решения этой задачи в настоящее время существует множество калькуляторов для систем видеонаблюдения, рассчитывающих плотность пикселей.
Помимо калькуляторов есть и комплексные программные пакеты, позволяющие не только рассчитать плотность пикселей, но и отобразить расположение зон идентификации, распознавания, детекции и мониторинга на плане помещения или карте местности.

Рис. 2. Зоны идентификации, распознавания, детекции и мониторинга на плане помещений, рассчитанные на основе метрики «Плотность пикселей»

Такие программные продукты для визуального проектирования позволяют после загрузки плана помещения добавить препятствия, тестовые объекты и камеры и подобрать оптимальное расположение камер, используя двухмерное и трехмерное моделирование.

Рис. 3. Пример программы для проектирования систем видеонаблюдения

Использование метрики «Плотность пикселей» в совокупности со средствами трехмерного моделирования позволяет не только повысить эффективность системы видеонаблюдения и избежать ошибок при проектировании, но и получить макеты изображения с камеры, что позволяет заранее согласовать результат с заказчиком и избежать необходимости перестановки камер, объективов или замены оборудования после монтажа системы.




Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru

Рады сообщить нашим читателям, что теперь нашем сайте работает модуль обратной связи. Нам важна ваша оценка наших публикаций! Также вы можете задавать свои вопросы.Наши авторы обязательно ответят на них.
Ждем ваших оценок, вопросов и комментариев!

Комментарии:
Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 4.17  (голосов: 6)
Ваша оценка:

назад
|

Axis представляет сетевой радар для точного обнаружения вторжений в контролируемых зонах
Компания Axis дополняет свой обширный портфель продукции сетевыми радарами. Радарные датчики вторжения не реагируют на многие распространенные сигналы, которые приводят к ложным срабатываниям, и легко устанавливаются и интегрируются в существующие системы.



Новинка от компании IDIS: 5Мп IP-видеокамера DC-T3533HRX
Тенденции развития индустрии IP-видеонаблюдения демонстрируют погоню производителей за увеличением разрешающей способности видеокамер. При этом часто оказывается так, что озвучиваемые цифры в 4, 9, 12 и даже 20 мегапикселей оказываются несопоставимыми с физическими размерами сенсоров, используемых в этих камерах. Поэтому подобные разрешения реализуются лишь на уровне соответствующих цифр в настройках камеры и не приводят к какому-либо улучшению изображения.



IBM меняет представление о передаче и хранении видео. Впервые на All-over-IP 2017!
Сравните ваш взгляд на интеллектуальное видеонаблюдение с мнением руководителей корпорации IBM на 10-м форуме All-over-IP 2017.



Реклама
Подписка на новости
Имя
E-mail
Анти-спам код
Copyright © 2008 —2017 «Технологии защиты».