Видео-детекторы движения в СВН

Видео-детекторы движения давно представлены на рынке охранных систем видеонаблюдения, но лишь в последнее время были развиты до состояния надежных приборов, пригодных для обнаружения движения в уличных условиях. Прежде чем рассматривать применение детекторов движения в системах видеонаблюдения, рассмотрим цели, ставящиеся перед охранными системами видеонаблюдения в целом.

Потенциально, видеосистемы позволяют снизить расходы на персонал охраны, при этом повышая безопасность - они позволяют меньшему количеству служащих контролировать большие области из безопасного места, оставаясь невидимыми и быстро квалифицировать причину тревоги и предпринять соответствующие действия.

На практике, это далеко не всегда так, вследствие плохого расположения камер, неадекватного выбора или установки детекторов, вызывающих тревогу и недостаточное понимание ограничений в восприятии представляемой информации человеком.

Идеальная система

Многие системы охранного видеонаблюдения спроектированы так, чтобы в любое время предоставлять как можно больше информации. Хрестоматийный пример - 20 мониторов, каждый с квадратором и к ним подключены 80 камер. Как правило, такие системы возникают в результате постепенного бессистемного наращивания. Результаты многих исследований человеческого восприятия свидетельствуют, что оператор в такой ситуации неспособен воспринимать большую часть информации.

Идеальная система должна предоставлять оператору как можно меньше излишней информации, но привлекать его внимание от исполнения других обязанностей в случае реальной угрозы безопасности. Например, в центре управления активным может быть только один экран, позволяя оператору выборочно осматривать охраняемые области. Остальные мониторы должны представлять пустой экран в безопасных ситуациях, в случае тревоги переключаясь на изображение с выделенным объектом, вызвавшим тревогу.

Обнаружение и квалификация

Для того, чтобы подобная стратегия “обработки чрезвычайных ситуаций” была эффективной, система должна иметь надежные автоматические датчики, перекрывающие все возможные точки проникновения нарушителей, и подключенные к системе переключения камер с целью отображения области, в которой возник сигнал тревоги. Также весьма желательно иметь средство кратковременного хранения изображения, чтобы быть уверенным, что оператор успел рассмотреть причину тревоги, ибо нарушитель может быстро исчезнуть из поля зрения камеры.

Когда датчик обнаруживает потенциальное нарушение безопасности, идеальная система должна представить оператору изображение с камеры, контролирующей область, в которой обнаружено нарушение, для подтверждения реальности тревоги и выбора соответствующих мер. Установление прямолинейного соответствия между сигналом тревоги датчика и конкретным полем зрения камеры не всегда просто, а представление оператору нескольких камер для выявления причин тревоги увеличивает время его реакции и уменьшает эффективность охраны.

Система видео детектирования движения автоматически привязывает источник тревоги к конкретной камере, в изображении которой и обнаружена подозрительная активность. Именно возможность легко повысить эффективность существующей системы видеонаблюдения, возложив на нее и задачу первичного обнаружения тревоги, привела к быстрому развитию технологии видеодетектирования движения.

Аналоговые системы

Системы ВДД различного уровня сложности и совершенства существовали в течение длительного времени. Простейший ВДД состоял из светочувствительного датчика, прикрепленного к экрану видеомонитора. Если яркость экрана в области, к которой приклеен датчик, изменилась - включается сигнал тревоги.

От простых датчиков-наклеек естесственный логический шаг был к производству аналогичных электронных приборов, контролирующих средний уровень видеосигнала (яркость) на заданных участках изображения. Если изменение этого уровня превышает заданное значение за некоторое время, вызывается тревога. Такие простые системы все еще производятся и доказали свою эффективность в огромном числе приложений внутри помещений. Однако они полностью неприемлемы для внешних приложений, так как не в состоянии обеспечить достаточно низкий уровень ложных тревог.

Эволюция систем ВДД стала возможной за счет усложнения алгоритмов обработки изображений и увеличения вычислительной мощности микропроцессоров. Чтобы понять, как из простых устройств ВДД стали настоящими датчиками, пригодными для уличного применения, рассмотрим недостатки аналоговых систем и методы их преодоления.

Пределы возможностей простых ВДД

Применяя внутренние ВДД к видеосигналу с внешней камеры возникают следующие проблемы:

• ложные тревоги, вызванные изменениями освещенности сцены.

• неоднородная чувствительность в темных и светлых областях.

• в различных погодных условиях необходимы различные установки параметров.

• неразличение размеров приводит к тревогам от мелких животных.

• неоднородная чувствительность по отношению к объектам на различных расстояниях.

• неспособность отличить изменения освещенности от движения.

• чувствительность к вибрации камеры.

• реакция на птиц, пролетающих перед камерой.

• плохая реакция на медленно движущиеся объекты.

• отсутствие обнаружения повреждений.

Действия ВДД системы можно разделить на два этапа:

Первый - измерения - видеосигнал от камеры периодически измеряется с целью определить изменения интенсивности по полю зрения.
Второй - вычисления - результаты измерений обрабатываются с целью определить наличие тревожного события.

Этап измерений Все ВДД в сущности полагаются на измерения изменений интенсивности за указанное время по всему полю зрения или указанной области. Обычно используются три способа измерений: измерения в элементарной точке, в малой ячейке, в большой ячейке. В первом случае - элементарной точки - изображение разбивается на большое количество очень маленьких элементов, их количество может доходить до нескольких сотен тысяч. Интенсивность видеосигнала измеряется в каждой такой точке и полученное значение сохраняется для сравнения с прежним значением.

Измерения в малой ячейке аналогичны, все изображение разбивается на тысячу или более равновеликих областей, интенсивность в каждой из них измеряется и сравнивается со старым значением. При измерениях в больших ячейках, изображение разбивается на несколько сотен или тысяч областей разной формы и размера.

Первые два способа обычно позволяют осуществлять детектирование как по всему полю зрения, так и по части его, в то время как измерения в больших ячейках обычно не предоставляют возможности покрыть весь экран. Глобальные и локальные изменения освещенности

Чтобы на этапе вычислений поднять тревогу только по поводу движения, необходимо отличить локальные изменения видеосигнала, вызванные движением от глобальных изменений освещенности сцены (или вызванных действием диафрагмы камеры).

Простейшее решение - игнорировать изменения, если они зарегистрированы более, чем в предопределенном количестве ячеек. Однако, это помешает обнаружению реальных целей в реальных условиях, когда общая освещенность сцены постоянно меняется.

Более эффективная альтернатива - определить опорную область изображения, в которой, предположительно, никогда не будет никакого движения и использовать измеренные изменения сигнала для компенсации изменений освещенности по всему полю зрения. Такой подход работает достаточно хорошо в некоторых случаях, но накладывает ограничения на размещение камер и требует особой настройки системы.

Более сложные системы способны производить постоянные измерения активности по всему полю зрения и использовать сложные математические методы для компенсации глобальных изменений, продолжая обнаруживать локальные изменения. Такие системы, как правило, способны работать практически без настройки, однако для полной реализации их потенциала необходима тонкая настройка высококвалифицированным специалистом, глубоко разбирающимся в особенностях реализованных в системе алгоритмов.

Темные и светлые области

В большинстве случаев уличная сцена неидеально освещена, интенсивность освещенности варьируется существенно на протяжении контролируемой области. Это означает, что нарушитель, движущийся в темной области сцены, производит меньшие изменения в локальной яркости, чем на более освещенных участках сцены.

Одно из решений проблемы - позволить установщику программировать чувствительность отдельно в различных областях. Это может быть удовлетворительно для ночных сцен, но слабо приемлемо для дневного времени, когда тени движутся по мере перемещения солнца. Лучший подход - вычислять изменения контраста и использовать их для определения движения нарушителя. На однородном фоне изменения контрастности, вызванные нарушителем относительно независимы от локальной освещенности.

Измерения изменений контраста легко могут быть применимы к системам на основе больших ячеек, поскольку количество вычислений невелико. Но для систем, основанных на минимальных точках, такой подход стал реален лишь в последнее время.

Порог обнаружения

В уличных условиях, освещенность может быть однородно хорошей (при легкой облачности), а вскоре появятся резкие перепады освещенности в части сцены или даже по всему кадру. В тяжелых условиях простые ВДД системы будут генерировать спорадические тревоги в различных областях экрана.

Системы с измерениями в элементарных точках требуют большого количества вычислений для сбора статистики, необходимой для адаптации порога чувствительности. Им внутренне присуща повышенная чувствительность к высокочастотному шуму (мелким изменениям картины, как, например, трава на ветру).

Системы, основанные на малых ячейках, требуют меньшей вычислительной работы, и менее чувствительны к высокочастотному шуму. Системы с большими ячейками потенциально относительно нечувствительны к мелкомасштабным вариациям.

Наиболее сложные системы адаптируют критерий обнаружения в соответствии с общей изменчивостью всего изображения, чтобы дать наилучшую вероятность обнаружения вторжения без утомительных ложных тревог.

Малые цели

Дискриминация по размеру движущегося объекта может уменьшить количество ложных тревог, вызванных мелкими животными и шевелящимися на ветру зарослями. Системы, основанные на элементарных точках равно чувствительны и к большим и к маленьким объектам, если не применен какой-либо механизм подсчета точек. Простейшая система считает количество точек, в которых произошло заметное изменение сигнала и включает тревогу, если это количество достигает заданного. Если на экране только один движущийся объект, такой метод определения размера объекта вполне работоспособен.

Эта методика может быть улучшена посредством разбиения изображения на несколько областей и подсчета изменившихся точек в каждой области. Действительно надежное определение размера может быть осуществлено лишь если изменившиеся точки расположены в непосредственном контакте друг с другом, образуя контур цели. Такое определение занимает немалую вычислительную мощность, и в настоящее время не применяется в коммерческих продуктах. Системы с большими и маленькими ячейками равно подвержены тому недостатку, что если объект меньше одной ячейки, определение его размера невозможно. Если же объект больше одной ячейки, то применяется метод подсчета ячеек, подобный методу счета точек. При этом вполне реально и применение методики определения непрерывности объекта. Системы с большими ячейками неспособны различить маленький яркий объект и большой блеклый, если оба они меньше размера ячейки.

Перспектива

Большинство внешних ВДД применяются с камерами, смотрящими вдоль периметра охраняемого объекта. В этом случае, нарушитель в нижней части экрана кажется значительно больше, чем в верхней. Поэтому хорошая система должна уметь корректировать порог срабатывания по размеру в зависимости от расстояния до цели.

Свет и движение

Для выяснения, имело место движение или игра света и тени, необходимо анализировать историю изменений во времени и пространстве. Простые системы требуют лишь, чтобы в течение заданного времени произошло несколько событий. Такие системы не среагируют на случайную вспышку, но несомненно дадут ложную тревогу на мигающий светофор.
Другие системы позволяют пользователю задать предварительную и тревожную зону. Если событие обнаружено в предварительной зоне, а вслед за этим, в течение заданного времени - в тревожной - это хороший признак движения. Однако, подобные системы очень непросты в программировании и могут оказаться совершенно неэффективными при плохой настройке. Более общий, но вычислительно сложный подход - алгоритм слежения, подтверждающий непрерывность траектории движущегося объекта и, дополнительно, постоянство его размера. Таким образом отличаются случайные события от регулярного движения.

Движение или качка

Не всегда возможно закрепить камеры так, чтобы они не качались на ветру. Однако, с точки зрения ВДД, движение камеры относительно сцены - тоже движение. Системы, контролирующие элементарные точки, наиболее чувствительны -малейшее движение камеры приводит к резким изменениям во многих (или даже всех) точках сразу. Это означает, что без сложной системы обработки изображений такие системы неприменимы для уличных камер. Системы, основанные на ячейках, обычно менее чувствительны к незначительному смещению камеры (в пределах половины размера ячейки).
Качающиеся деревья также создают серьезные проблемы. Конечно, хорошая система слежения за многими целями, сможет отличить периодичные колебания от движения. Например, достаточно установить ограничение снизу на размах движения (величину смещения цели).

Летающие птицы

Компенсация перспективы при оценке размера цели основана на предположении, что камера находится над местностью и смотрит слегка вниз. Это хорошо работает за исключением единственного случая: Маленькая птичка, пролетающая вблизи камеры в верхней части поля зрения будет воспринята как большой объект. Способ исключить такие события основан на том, что скорость движения птицы обычно сравнительно велика (если она не движется прямо на камеру или от нее). Задание минимального времени между предварительной тревогой и тревогой в основной области позволяет реализовать этот способ. При наличии системы слежения за целью, ее скорость просто может быть определена.

Медленные цели

Все системы ВДД могут быть обмануты медленно движущимся нарушителем, поскольку всегда регистрируется изменение лишь за конечное время. Чем дольше этот период времени, тем легче обнаружить медленно движущиеся объекты, однако вероятность ложных тревог от движущихся теней или изменения условий освещенности также возрастает. Такие ложные тревоги, впрочем, частично могут быть устранены за счет оценки размеров движущейся цели -тени, как правило, довольно большие.

Саботаж

Чтобы ВДД мог считаться надежным датчиком он должен включать в себя методы самоконтроля и обнаружения попыток его вывода из строя - маскирования камеры, ослепления ее ярким светом или перерезания кабелей.

Выбор ВДД

Поскольку в реальных ВДД-системах применяются самые разнообразные решения и алгоритмы, их очень трудно сравнивать на основании характеристик, приводимых в спецификации. Столь сложные системы могут по разному проявить себя в различных обстоятельствах, так что реальный выбор можно сделать лишь в реальных условиях, установив рядом два разных ВДД и в течение многих месяцев сравнивая их работу. Однодневный тест ничего не может сказать, ибо условия работы в разное время года могут отличаться кардинально, как впрочем, кардинально могут отличаться условия работы камеры, направленной на восток и камеры, направленной на север.

Априори можно лишь утверждать, что хорошая ВДД система обязана иметь как минимум следующие свойства:

• определение размеров целей (с компенсацией перспективы),

• компенсация глобальных изменений освещенности,

• устранение тревог, вызванных птицами (различение целей по скорости),

• обнаружение выхода из строя камеры.

И разумеется, при установке ВДД обязательно следовать рекомендациям производителя, с тем чтобы размеры целей попадали в диапазон уверенно обнаруживаемых.

А.М. Омельянчук, технический директор ЗАО “Компания Безопасность”