Автор: Максим ШУМЕЙКО, ООО «Айпика»

Первый шаг к эффективному видеонаблюдению

В начале сентября 2014 г. в Подмосковье, среди белого дня была совершена кража в торговом центре. Автомобиль, на котором приехали предполагаемые преступники, был заснят уличной камерой, установленной на улице у входа в торговый центр. Условия освещенности идеальные. Запись с видеорегистратора удалось получить вовремя. Причем, что характерно, автомобиль преступников стоял первым перед камерой (рис. 1).
Но оказалось, что номерной знак автомобиля невозможно разобрать (рис. 2), как невозможно различить и лица предполагаемых преступников. Потерпевшие, получив запись, обратились через знакомых в компанию, которая занимается распознаванием автомобильных номеров, в надежде, что существуют какие-то компьютерные технологии, которые из размытого видео смогут выделить номерной знак. Но и там развели руками, сообщив, что качество видеозаписи не годится для распознавания номерного знака и что нет никакого способа точно узнать номер машины на видеозаписи с таким разрешением.

Рис. 2 Номерной знак невозможно разобрать даже при увеличении

Почему так вышло и что надо было делать, чтобы система видеонаблюдения выполнила свою задачу?


Самая частая проблема видеонаблюдения – установка камер без понимания их цели.
Установка камер без цели и является причиной возникновения таких ситуаций, когда за свои деньги заказчик получает установленные, как придется, камеры с произвольно выбранными объективами и ложное чувство безопасности, которое может длиться до момента, пока видеозаписи однажды не понадобятся.
В данном случае у камеры оказался слишком широкий угол обзора для того количества пикселей, которое обеспечивает камера. При таких углах обзора количество пикселей на расстоянии наблюдения находится ниже уровня, необходимого для распознавания людей или автомобильных номеров.
Это очень широко встречающаяся проблема. Причем во всех странах.
Саймон Ламберт, независимый консультант по видеонаблюдению из Великобритании, говорит так: «Несколько лет назад я работал специалистом по продажам в нескольких компаниях-установщицах, и я представляю, под каким давлением работают те, кто должен подготовить большое количество проектных и коммерческих предложений, в режиме «чем быстрее, тем лучше», так чтобы цели по продажам были достигнуты. Стремительный темп этой работы часто не дает возможности проектировать тщательно.
Если коммерческое предложение превратится в продажу, то предполагается, что сотрудники отдела установки решат все возникшие проблемы. Но часто они этого не делают, так как это вызовет затягивание сдачи проекта и приведет к снижению прибыли.
Все это можно добавить к шокирующему состоянию дел в области безопасности, чья задача – обеспечивать защиту. Я сам бы не поверил, что это правда, если бы не видел своими глазами большое количество плохо установленных систем видеонаблюдения множество раз, из года в год».
Но попытки исправить ситуацию есть.
Опубликованный 31 августа 2013 г. Европейский стандарт EN 50 132-7 определяет следующие задачи видеонаблюдения: мониторинг, детекция (гарантированное определение присутствия человека в кадре), обзор (observation), распознавание известного оператору человека, идентификация неизвестного человека и инспектирование. Отдельно упоминается задача распознавания автомобильных номеров. Причем стандарт определяет в том числе и минимальное количество миллиметров на пиксель для каждой такой задачи. Для удобства проектирования удобно использовать обратную характеристику – количество пикселей на метр, которая называется плотностью пикселей (см. ТЗ № 1 за 2013 г.).

Таблица 1. Плотность пикселей по стандарту EN 50 132-7

Для проектировщика и установщика систем видеонаблюдения очень важно на этапе согласования проекта с заказчиком довести до его сведения, что для каждой камеры следует определить цель установки. И объяснить заказчику, что более широкий угол обзора приводит к тому, что расстояние, на котором обеспечивается распознавание или идентификация, уменьшается. И что реальными способами увеличить область, в которой возможно распознавание людей, является или использование камер с более высокой разрешающей способностью, или установка дополнительных камер с меньшим углом обзора.
В идеале вместо «технического задания» вроде «Мы должны установить 5 камер на парковке» проектировщик должен произвести обследование места установки системы видеонаблюдения, после чего составить и согласовать с заказчиком документ, в котором для каждого предполагаемого места установки камеры указать:
• область покрытия;
• выполняемую камерами задачу;
• расположение на плане местности;
• объекты, которые потенциально могут загораживать зону обзора;
• возможности электропитания камеры;
• общие условия освещенности;
• фотографию или результат 3D моделирования вида с камеры (опционально).

Тут возникает вторая проблема – не разбирающийся в аспектах видеонаблюдения заказчик зачастую не понимает технического языка проектировщика и установщика. В этом случае может помочь моделирование зон обзора камеры и наглядное представление областей идентификации, распознавания и детекции на плане с помощью различных цветов.
Дополнительно заказчику поможет сориентироваться моделирование изображения от устанавливаемых камер в 3D. Это позволит учесть как мертвые зоны под камерами видеонаблюдения и наличие препятствий, так и тот факт, что не все ракурсы бывают удачными, как это произошло в данном случае с камерой у торгового центра.

Рис. 3 Камера установлена слишком высоко и близко к автомобилю

Если целью является идентификация или распознавание людей, то камера должна быть установлена не намного выше высоты головы человека. Камеры, установленные выше, могут не обеспечить удачного снимка лица человека (рисунок 3).
Быстро произвести моделирование зон обзора и поиска мест оптимального размещения видеокамер можно с помощью специализированных программ для проектирования видеонаблюдения. Одна из них представлена на рисунке 4.

Рис. 4 Моделирование в IP Video System Design Tool ситуации на парковке торгового центра

Если при этом удастся привлечь заказчика к процессу выбора мест расстановки камер, то это дополнительно увеличит эффективность взаимодействия между заказчиком и проектировщиком.
Эдди Нортграсс из Progressive Protection Security Systems, Inc так сказал о вовлечении заказчика при использовании программного продукта для проектирования видеонаблюдения: «Когда в процессе проектирования заказчики видят области, которые покрывают камеры, и особенно области, которые камеры не покрывают, им становится понятен процесс поиска баланса между качеством покрытия и бюджетными ограничениями. Это очень здорово, когда заказчики сами просят меня добавить еще камер в проект».
Вернемся к нашему примеру. При моделировании ситуации программой для проектирования систем видеонаблюдения (рис. 4) видно, что в случае применения камер стандартного разрешения автомобили на парковке находятся в зоне детекции (зеленый цвет), а не в зоне распознавания. А для распознавания номеров и лиц следовало установить как минимум 2 камеры с разрешением 1,3 Мп на высоте не более 3 м и углами обзора не более 50–60 градусов (рис. 5). Что обеспечило бы возможность распознавания (желтая зона на рисунке 5) номерных знаков и людей, выходящих из автомобилей на парковке (рис. 6).

Рис. 5 Две камеры обеспечивают распознавание лиц и номеров на парковке перед торговым центром

А установка еще двух камер позволила бы полностью покрыть стоянку и обеспечить идентификацию людей на входе в торговый центр.

Рис. 6 Автомобильный номер и лицо в области распознавания

Подводя итог, хочется еще раз сказать, что для каждой камеры системы видеонабюдения проектировщику и установщику надо четко понимать цель, для которой она будет использоваться, и выбирать место установки, объектив и саму камеру в соответствии с этой целью.



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