Журнал ТЗ № 2 2019 |
  бюро находок  
  Где искать        
наши издания
наши анонсы






2019
№ 2
статьи



Журнал ТЗ № 2 2019



Раздел: Стоп-кадр
Тема: CCTV (системы видеонаблюдения)
Автор:

Что нужно знать о видеоаналитике до ее внедрения


Сегодня большинство производителей представляет одну или несколько систем видеоаналитики как часть своих решений. Более того, некоторые компании специализируются на разработке продуктов в области видеоаналитики. Однако не все аналитические функции разрабатываются одинаково, и, в зависимости от ситуации, определенный тип видеоаналитики может работать лучше, чем другие. В то же время, существуют важные факторы, которые могут поддержать или снизить производительность систем видеоаналитики.

Как работает видеоаналитика

Независимо от типа решения по видеоаналитике, все они следуют схожей процедуре. Видеоаналитика использует видеозаписи в качестве входных данных для сравнения с условиями или правилами, определенными в ядре программного обеспечения. В зависимости от типа аналитики механизм ПО будет искать на изображении конкретную информацию. Если событие соответствует правилу, система инициирует выходные данные или действие. Представьте, что вы заинтересованы в идентификации всех событий, включающих пересечение объектом виртуального ограждения, определенного в системе. Если событие соответствует условию, оператор должен получить визуальное уведомление во время регистрации системой события на сервере. Как часть выходных данных система видеоаналитики генерирует метаданные, которые представляют собой информацию в форме текста, описывающего произошедшее событие. Метаданные могут использоваться для активации сигнализации, классификации событий, запуска отчетов и поиска информации (то есть, ретроспективного анализа).

Важным моментом является то, что для видеоаналитики требуется период обучения, прежде чем ПО сможет начать распознавать события. Такой период обучения обеспечит системе основу для сбора информации и сравнения ее с заданным условием.

Кроме того, для правильной работы некоторых продуктов в сфере видеоаналитики требуется минимальное разрешение видео, частота кадров не менее x кадров в секунду, для выполнения анализа и, в некоторых случаях, необходимый угол наклона камеры для получения оптимальных результатов.

Какие типы видеоаналитики существуют

Если классифицировать типы видеоаналитики, доступные на рынке, мы можем разделить их на три основные группы. Базовая видеоаналитика, расширенная видеоаналитика и видеоаналитика с глубоким обучением.

Базовая видеоаналитика появилась более 15 лет назад. Эти системы используют изменения пикселей для запуска события. Пример базовой видеоаналитики – простое обнаружение движения. Когда группа пикселей на изображении меняет цвет, механизм ПО будет рассматривать это событие как нечто, движущееся в зоне обзора, что приводит к обнаружению движения.

Недостатком базовой видеоаналитики является количество ложных срабатываний, особенно в сложных сценах, причиной которых является простота механизма ПО. Тени, деревья, животные или погодные условия могут приводить к срабатыванию системы аналитики, что уменьшает преимущества ее использования. Расширенная аналитика была разработана сравнительно недавно.

Системы расширенной аналитики используют большие бинарные объекты (ББО), которые представляют собой группу связанных пикселей. Этот тип анализа ищет формы и снижает количество ложных срабатываний. По сравнению с базовой видеоаналитикой здесь обеспечивается возможность тонкой настройки ядра ПО с использованием дополнительных параметров, таких как перспектива, угол камеры, тип сцены, количество кадров для анализа и т.д. В довершение ко всему, алгоритмы, использующие расширенную аналитику, уменьшают количество ложных срабатываний, сократив количество событий, которые могут запускать аналитику (то есть, классификация объектов).

Искусственный интеллект (ИИ) или видеоаналитика с глубоким обучением – это новейшая технология, используемая для анализа видеоматериалов. Этот тип видеоаналитики использует нейронные сети для обучения системы и получения результата.

Чем больше событий изучено в процессе обучения, тем выше точность обнаружения соответствующих событий. Процесс обучения может быть ручным (вмешательство человека для отметки соответствующих событий) или автоматическим, с использованием библиотеки событий, собранной из разных источников. Аналитика с глубоким обучением обеспечивает более продвинутый анализ, такой как поиск функций или множественные условия. Аналитика с глубоким обучением позволяет быстрее и точнее сопоставлять информацию и сравнивать ее с условиями.

Периферийная, серверная и облачная аналитика

При реализации видеоаналитики необходимо решить, будет ли она размещаться на камере (периферийная аналитика), на сервере или в облаке. Большинство производителей камер предлагает размещенные на камере системы видеоаналитики бесплатно или за дополнительную плату. Производители систем видеоаналитики, напротив, предлагают размещение на сервере или в облаке.

Важно помнить, что для более сложного анализа вам потребуется больше обработки, поэтому не все системы расширенной видеоаналитики или аналитики с глубоким обучением могут работать на периферийных устройствах и должны размещаться на сервере, в облаке или в гибридной среде. Если система видеоаналитики может работать на камере, скорее всего, потребуются высококлассные модели камер, поскольку эти камеры оснащаются самыми мощными процессорами.

Кроме того, еще одним важным фактором является совместимость системы видеоуправления (VMS) с системой видеоаналитики. Не все производители камер или решений в сфере видеоаналитики обеспечивают интеграцию со всеми системами видеоуправления. В некоторых случаях интеграция может ограничиваться отправкой сигналов тревоги в системы видеоуправления вместо передачи метаданных.

Какие еще факторы следует учитывать при реализации систем видеоаналитики

Видеоаналитика может обеспечить достоверный анализ только при условии высокого качества предоставляемых видеоматериалов. Эффект бочки (оптическое искажение) на бюджетном объективе может быть проблемой, когда объекты перемещаются к углам изображения. Камеры без действительно широкого динамического диапазона не обеспечивают изображения высокого качества в случае высокой контрастности сцены, что снижает возможности их распознания системой. Высокая скорость затвора может оказаться ключевой особенностью в тех случаях, когда объекты быстро перемещаются по сцене или требуется увеличение небольшой области объекта (номерной знак автомобиля), так как снизит размытость изображений.

Для видеоаналитики на стороне сервера или в облаке потребуется пропускная способность, достаточная для приема данных с камеры, и вычислительная мощность для выполнения анализа. Преимущество такой архитектуры заключается в том, что вам не требуется определенный чип. Недостатком являются повышенные требования к пропускной способности и скорости соединения. В зависимости от количества решений в области видеоаналитики вам может потребоваться увеличение вычислительной мощности сервера или повышенная пропускная способность интернета при использовании облачной аналитики. Если пропускная способность является проблемой, следует оценить возможность использования периферийной видеоаналитики для вашего проекта.

Оценка точности видеоаналитики – вопрос относительный, особенно учитывая тот факт, что в отрасли не существует соответствующих стандартов. Производитель может повысить точность анализа видео, если выборка ограничена несколькими испытаниями (т.е. 10 испытаний, 9 из них были положительными = точность 90%, или 100 испытаний, 9 из них положительные = точность 9%).

Точность можно измерить только на реальных событиях, исключая из выборки ложные срабатывания, или если статистика получена в идеальных условиях (например, угол камеры, контролируемое освещение, простой фон, низкая активность в зоне обзора, установленное расстояние от камеры, определенный тип объектива или камеры). Единственное чему можно доверять – реальная практика, основанная на конкретных условиях и настройках.

В видеоаналитике существуют важные различия, и использование правильной системы имеет решающее значение для получения наилучших результатов. В большинстве проектов подходящей будет комбинация различных типов видеоаналитики, тогда как в отдельных ситуациях один тип может подходить больше, чем другие.

Сравните и протестируйте системы видеоаналитики, прежде чем выбирать производителя. Несмотря на то, что два производителя утверждают, что обеспечивают один и тот же тип видеоаналитики, результаты в одинаковых сценариях могут значительно отличаться, поскольку точность может измеряться с использованием разных методов. Не все условия идеальны, особенно при использовании систем видеоаналитики вне помещений. Освещение, угол обзора камеры, погодные условия и качество изображения – вот некоторые из факторов, которые обычно влияют на результаты видеоаналитики.

Помните, что все системы потребуют установки параметров и точной настройки. Оцените простоту использования и уровень подготовки, необходимые для внесения изменений и получения результатов.

Важна интеграция между системами видеоуправления и видеоаналитики. Кроме того, интеграция, включающая поддержку метаданных, повысит удобство в эксплуатации и расширит диа пазон применения.

Источник: Pelco by Schneider Electric

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!
Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 0  (голосов: 0)
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».