В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Вполне естественно, что с появлением первых аналоговых видеокамер мы начали сравнивать их с человеческим глазом. Ведь рассматривая видеокамеру и глаз человека, мы пользуемся одними и теми же терминами - фокус, светочувствительность, диафрагма, линза, фокусное расстояние и апертура. Видеокамеры, применяемые в системах видеонаблюдения, созданы, чтобы видеть то, что не в состоянии разглядеть человеческий глаз. Если речь об аналоговой системе видеонаблюдения, то сравнение ограничивается только этим.
В сетевой системе видеонаблюдения камеры скорее представляются в виде компьютеров, способных видеть. Когда мы говорим о компьютерах, мы имеем в виду искусственный интеллект. Мы говорим о памяти. Современную сетевую систему видеонаблюдения можно сравнить с мозгом и глазами человека.
Уже сегодня есть области, где возможности сетевых видеокамер ощутимо превосходят человеческие возможности, однако в некоторых ситуациях никакая система видеонаблюдения не сможет заменить интуицию или мыслительные способности человека. Возникают закономерные вопросы: насколько сопоставимы функции сетевых систем видеонаблюдения с возможностями человека и где мы, люди, проиграем им в будущем?
Давайте начнем с наиболее очевидного сравнения: сетевой видеокамеры и человеческого глаза.
Разрешение
По приблизительным данным, суммарное разрешение человеческого глаза превышает 100 Мпкс, однако такому огромному разрешению сложно найти реальное применение в видеонаблюдении, и потом, человеческий мозг на самом деле не обрабатывает такое разрешение. Эффективное разрешение роговицы глаза, которое обрабатывается мозгом в определенный момент времени, может сильно отличаться от общего. Фактически оно будет в диапазоне от 5 до 10 Мпкс в зависимости от зрения конкретного человека.
И тем не менее, учитывая, что технология объективов не сопоставима с более высокими разрешениями видеокамер наблюдения (максимум порядка 5 Мпкс для профессионального видеонаблюдения), а также что большинство видеокамер с разрешением 10-20 Мпкс теряют в частоте кадров и качестве изображения по периферии кадра, однозначная победа остается за человеческим глазом. Главная причина, по которой объективы не успевают за развитием матриц и сетевых видеокамер, а значит, и отстают от человеческого глаза, - закон Мура. В отличие от сетевых компонентов внутри видеокамеры на оптические элементы (в частности, объектив) закон Мура не распространяется. Поэтому развитие объективов идет более медленными темпами, и разработчики сетевых видеокамер используют все большие вычислительные мощности, чтобы компенсировать недостаточное разрешение и улучшить общую детализацию изображения наряду с повышением светочувствительности.
Светочувствительность
Большинство людей плохо видят в темноте. Но в отличие от человеческого глаза видеокамеры способны использовать инфракрасный диапазон и выдавать черно-белое изображение даже в условиях низкой освещенности. С точки зрения светочувствительности аналоговые камеры имели преимущество перед сетевыми, однако ни аналоговые, ни сетевые видеокамеры (до недавнего времени) не способны выдавать цветное изображение при съемке в условиях недостаточной освещенности.
Но благодаря недавно разработанной технологии Lightfinder, позволяющей получить цветное изображение в этих условиях, обе проблемы были успешно решены. Теперь закон Мура может очень сильно стимулировать развитие матриц, и мы ожидаем сильного прогресса в качестве видеоизображения, получаемого в условиях низкой освещенности. Кроме того, по мере развития CMOS-матриц мы можем рассчитывать на практически полное равенство по светочувствительности человеческого глаза и 5-мегапиксельных IP-камер, а при разрешениях уровня HTDV и VGA светочувствительность человеческого глаза будет даже ниже.
Наши глаза не способны видеть в полной темноте. Поэтому созданы профессиональные, полностью цифровые тепловизионные камеры, которые легко интегрируются в сетевые системы видеонаблюдения. Тепловизионные камеры способны обнаруживать людей и объекты в полной темноте и в условиях плохой видимости. Теперь они используются не только в военных, но и в гражданских целях.
Динамический диапазон
Широкий динамический диапазон - еще один важный момент, когда речь идет об обработке изображения и о матрице. Считается, что человеческий глаз поддерживает контрастность до 1 20 дБ и по этому результату сопоставим с лучшими представителями сетевых камер, имеющими расширенный динамический диапазон Однако при постоянном контрасте наши глаза сильно устают, начинает болеть голова. Если такие условия видимости сохраняются длительное время, особенно под прямыми солнечными лучами, то видеокамера обеспечит лучший результат, чем человеческий глаз, и без необходимости применения солнцезащитных очков.
Поле зрения и скорость
Поле зрения человеческого глаза составляет примерно 75-95 град., а скорость поворота глаза по вертикали и горизонтали - порядка 900 град/с. В сравнении с современными PTZ-видеокамерами человеческий глаз быстрее большинства из них, да и алгоритмы автоматической фокусировки как правило покажут худшие результаты Поэтому улучшение фокусировки камер станет приоритетной задачей на ближайшие годы.
Однако поскольку человеческий глаз не имеет оптического увеличения, IP-видеокамеры получают здесь значительное преимущество. Поэтому мы будем продолжать наблюдать активное развитие оптики и моторчиков, используемых в PTZ-видеокамерах.
Защищенность
И человеческому глазу, и видеокамере могут мешать различные преграды. Пыль, туман, грязь и даже паутина ухудшают возможности видеокамер в той же степени, как и снижают зрительную способность человека. Поэтому ожидаем дальнейшего развития техники установки камер и качества корпусов.
Еще одно огромное преимущество видеокамер - им не нужен отдых и сон.
Обнаружение и распознавание
Функция видеоанализа позволяет вести круглосуточное наблюдение, освобождая операторов от однообразной и утомительной работы (например, подсчет людей, контроль целостности периметра, распознавание автомобильных номеров). Каким терпением и внимательностью нужно было бы обладать, чтобы вручную записывать номерные знаки всех проезжающих транспортных средств. А когда дело доходит до решения более серьезных задач, на первый план выходят ум и интуиция человека - по этим параметрам видеокамеры проигрывают практически всегда.
Об уверенном распознавании видеокамерами лиц в толпе людей пока приходится только мечтать. Зато в условиях контролируемой среды современные функции видеоанализа справляются очень хорошо. Видеоаналитика играет важную роль не только в системах контроля и управления доступом, но и в других, более узкоспециализированных областях, например в программах поощрения покупателей.
В ситуациях, когда требуется определить потенциальную опасность и правильно оценить подозрительное поведение людей, лучше всего справляется оператор или охранник. Несмотря на развитие специальных алгоритмов анализа поведения, человеческий фактор будет иметь решающее значение еще многие годы.
Анализ
Главная задача на будущее - брать максимум от высококачественного видеоматериала, предоставляемого сетевыми видеокамерами, и искать новые пути его применения.
Следует ожидать роста спроса на видеоаналитику со стороны предприятий розничной торговли. Аналитические алгоритмы будут продолжать совершенствоваться, особенно с учетом того, что различные разработчики программного обеспечения заинтересованы в развитии софта, работающего на борту камер. Тем не менее обойтись без человека не получится практически никогда.
Когда мы рассуждаем об аналитических алгоритмах и программном обеспечении, встает вопрос о возникновении судебных процессов по теме авторских прав, запрещающих использование определенных алгоритмов. Подобные иски имеют место и в других сферах, включая рынок мобильных телефонов. Одним из решений представляется введение объединенных патентных пошлин для всех владельцев патентов, чтобы можно было использовать инновации по всему миру без повышения стоимости продукта для конечного потребителя. До тех пор мы, люди, будем иметь преимущество перед системами видеонаблюдения еще многие годы - ведь патентовать людей невозможно (ксчастью!).
Каждый человек имеет воспоминания, к которым может вернуться в любой момент. Я неспециалист в неврологии, поэтому для меня удивительно, как мозг способен анализировать изображения/видеоряд из прошлого и хранить их многие годы. Здесь даже самые современные компьютеры полностью проигрывают людям. Такое свойство мозга прекрасно используют полицейские при снятии свидетельских показаний (хотя они и не всегда оказываются достоверными).
У людей есть долговременная и кратковременная память. У систем видеонаблюдения тоже. Долговременной памятью обладают системы, имеющие сервер или сетевой видеорегистратор, позволяющие создавать видеоархивы и сохранять их в течение долгого времени. Кратковременной памятью можно считать хранение видеозаписей на локальных накопителях, и ее улучшение осуществляется согласно закону Мура.
Локальное хранение
Возможность локального хранения данных в небольших системах видеонаблюдения дает ощутимые преимущества и поэтому активно развивается. На сегодня стандартом для современной системы видеонаблюдения считается изображение высокой четкости (HDTV), и при условии правильной конфигурации ни один кадр никогда не потеряется. При помощи карт памяти SD, которые имеют размер 64 и 1 28 Гбайт (скоро появятся еще более емкие карты) мы сможем легко хранить высококачественные видеозаписи, сделанные в течение нескольких недель, прямо внутри видеокамеры или на видеосервере.
Видеохостинг
Наряду с увеличением емкости локальных накопителей повышается скорость и доступность интернет-каналов. Широко используются такие современные сервисы, как Gmail, интернет-банки, просмотр видео через Интернет, передача файлов и различные облачные сервисы. Набирает популярность услуга удаленного доступа к видеоархиву из любой точки мира. Такая услуга называется видеохостинг.
Использование локальных средств хранения видео удобно для небольших систем видеонаблюдения, а для мощных систем, контролирующих несколько географически разнесенных объектов, лучше всего подойдет видеохостинг Когда я рассказываю о растущей популярности локальных накопителей и сервиса видеохостинга, меня постоянно спрашивают, означает ли эта популярность закат систем типа VMS. Мой ответ прост: видеокамерами все равно нужно управлять, и лучше всего с этим справляется VMS!
Несмотря на нашу возможность помнить яркие моменты жизни, сетевая система видеонаблюдения имеет более надежную долговременную память, а кратковременная память также скоро получит существенное развитие.
Если мы будем сравнивать человека с машиной в области видеонаблюдения, одно можно сказать наверняка - чтобы добиться максимальной эффективности сегодня и в будущем, нужно работать вместе.
Закон Мура продолжает работать и дает нам большие вычислительные мощности и эффективное разрешение, а судя по последним тенденциям, люди становятся более высокими, большими и широкими - как и наши старые аналоговые телевизоры.
Сетевое видеонаблюдение будет продолжать развиваться и совершенствоваться, и людям нужно адаптироваться, чтобы максимально эффективно использовать эти технологии. Очевидно, что господин Мур гораздо быстрее господина Дарвина.
Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #2, 2013
Посещений: 10205
Автор
| |||
В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
