Вы находитесь в разделе Типовых решений систем безопасности

Ах ты, камбала - не вобла...

.смотри в оба, смотри в оба, и когда сказал четыре- получил синяк под глаз....


Думаю, многим знаком этот замечательный фантастический роман Альфреда Бестера - Человек без лица. События развиваются в недалёком будущем - общество пополнилось телепатами, которые запросто беседуют друг с другом без слов, а заодно и залезают в подсознание обыкновенным трудящимся. Главный герой романа не обладает телепатическими способностями, что не мешает ему, однако, уверенно продвигаться в своём бизнесе. Но постоянное внедрение в собственную голову - надоедает. Обратившись к друзьям, он ставит себе суперблокировку, в виде разухабистой зацикленной песенки – телепаты отдыхают. Большая такая камбала в мозгах – и всё тут!

Увы – фантастика обрела реальные черты. Не знаю, как там в других областях, но в моей – компьютерное охранное видеонаблюдение, ситуация именно такая. Десятки компаний ежедневно забуриваются в наше подсознание: Даёшь архив на века, писать всё подряд, информация лишней не бывает, жать до упора, рожать в воду..., пардон, что-то меня занесло, но и так всё ясно. Короче, как противостоять этому тупому напору. В принципе, у нас тоже своя песенка-чудесенка имеется: У попа была собака..., однако она как бы с разоблачительно-атеистическим уклоном на тему соблюдения поста. А в чём собственно проблема?

А проблема очень серьёзная! Этап экстенсивного развития систем видеонаблюдения, в виде наращивания скоростей, числа каналов и разрешения - завершается. Неминуемо грядёт новая идеология – системы должны становиться умными, активными, анализировать видеоданные и вырабатывать тревоги, тем самым, привлекая внимание оператора. Ключевым звеном такой архитектуры являются видеодетекторы. Короче, каковы видеодетекторы – такова и система. Готовы ли наши производители к прорыву в светлое будущее? Ответ – отрицательный! Три года назад мне уже посчастливилось написать статью на данную тему. С тех пор – ничего не изменилось. Однако все поголовно рванули в некое соцсоревнование на тему: Интеллектуальщина, выстраивая грандиозную пирамиду чудес по забуриванию в мозги потребителя. С учётом народной мудрости: Обещанного три года ждать, следует готовиться к глобальному обвалу всей этой конструкции - в самое ближайшее время. Надо что-то делать.

Ладно - лечить будем, пока не шибко больно! Начнём с фактов – одно издание недавно опубликовало тесты видеодетекторов. Уж и не знаю – кто их там сочинял, но изложенный материал вызывает, мягко говоря, гомерические эмоции! Даю прямым текстом:

Принцип действия детектора заключается в распознавании по видеосигналу динамических объектов.

Во как! Это что ж, за распознавание такое? Может, хватит жонглировать известными терминами, имеющими конкретное значение. Думаю слово кумекать в данном варианте было бы боле уместным. Дальше – больше. Оказывается, реакция на выхлопные газы автомобиля - является ложным срабатыванием. Ой, какие системы-то умные пошли – могут отличить авто от его же пуков! А с другой стороны - почему ложные? Мне, например, всегда казалось, что если из стога сена-соломы выскочил выхлоп – значит, там танк притаился.

Результаты тестов тоже ошеломили. Оказалось, что минимальный размер детектирумых объектов, для проверенных систем, находится в диапазоне 1-5% от площади экрана. Сие означает, что для кадра 768х576 пиксел этот самый процент соответствует объекту аж в 64х64 пиксела. О какой, более-менее избирательной детекции, можно тогда говорить.

Захотелось досконально проанализировать и проверить существующие видеодетекторы. Изучение технических описаний и живых систем – позволило сделать следующий вывод. В подавляющем большинстве в них используется принцип локальной обработки межкадровой разности. Из текущего кадра вычитается предыдущий, далее результирующее изображение разбивается на блоки (соты, фасеты), в которых подсчитываются некие средне-статистические характеристики, обычно яркость. Если их изменения (по времени) превышают заданный порог – объявляется тревога. Ни о какой полосовой фильтрации, которая присутствует в зрительной системе человека, и говорить не приходится. Налицо примитивные детекторы активности, хотя они почему-то называются интеллектуальными детекторами движения.

Есть и другая проблема – детекция исчезает, когда объект (соизмеримый с размером блока) находится на границах анализируемых участков изображения. Фактически, это исключает возможность использования таких видеодетекторов для уменьшения записываемого архива – слишком много пропусков. Тогда ситуация выруливается путём добавления пред/пост буферов, но это уже означает - сплошную писанину. А иногда разработчики просто морочат потребителям головы. Недавно читал пассаж о том, что не следует путать величину локально анализируемой зоны с минимальным размером области движения. Якобы, как показывает практика, достаточно изменений на 10-50%, что при блоках 16х16, позволяет детектировать объекты размером 2х2 пиксела. Видимо у товарища как-то с арифметикой плохо, поскольку это соответствует лишь 1.5%. А тут ещё другая напасть – этакие детектороы движения начали появляться даже в некоторых чипах видеодекодеров. Боже вас упаси, родные мои, эту функцию использовать – сусаниновщина в чистом виде. Не пейте из копытца… - сами знаете, что может случиться!

А теперь, наши тесты – от могучей кучки N Прежде всего – работаем только по шумам. Любые помехи, в виде: снега, дождя, листвы, веток, мошкары, пчёл на пасеке и т.д. – пока исключаются, с ними потом разберёмся. Смею заверить – даже этого будет достаточно, чтобы ощутить весь ужас момента. Итак, берём, да закрываем объектив камеры крышкой - одни шумы на выходе, именно их и генерирует любая камера. Есть и более сильный шум – фотонный. Это когда смотрим на яркие сцены, в данном случае – на белый лист бумаги. Отстраиваем испытываемый видеодетектор от ложных срабатываний, далее добавляем тестовую фигуру (в нашем случае квадрат) и гоним её по экрану, уменьшая с каждым проходом. Задача следующая – определить минимальный (по размерам) детектируемый объект при заданном соотношении сигнал/шум. Его легко получить, зная среднеквадратическую амплитуду шума, путём добавления соответствующей дельты яркости тестовой фигуры.

Итак, тесты готовы, а именно: сгенерированы в цифровом виде серии последовательностей кадров. Эти материалы будут абсолютно бесплатно предоставлены всем желающим, для тренировки, так сказать. Однако не скрою, скоро станет очень весело – грузите видеодетекторы бочками!

А пока, примите от меня спасительный дар – блокировочку в стиле РЕП (по репе значит):

Надо видеодетектор применять - это пять!
Не indoor, что для квартиры - тянет, в общем, на четыре!
А компрессор аппаратный, не бери – только три!
С интеллектом, вот беда – точно два!
Тот, кто всё это прошёл, знает – кол!
Вновь из шкафа лезет моль – полный ноль!

Надо видеодетектор применять…




Читайте далее:
Как измерять разрешающую способность ,попытка осмысления,
Британские системы видеонаблюдения - не только для закоренелых преступников
3.2. объективы телевизионных камер
Новый видеосервер axis 250s преобразует аналоговый видеосигнал
Новая телевизионная камера на поворотном устройстве cyberscout
Помещение охраны
Некоторые проблемы при создании систем охранного телевидения
Цифровой видеорегистратор proxima le
Журнал cctv фокус назвал лучшим видеосервер dx-vs1ue mitsubishi electric
Новая жизнь аналогового мультиплексора robot/sensormatic в цифровых системах видеонаблюдения
Новый цифровой видеорегистратор dx-nt400e компании mitsubishi electric
Ежегодный анализ тайваньского рынка безопасности. cctv расширение экспорта
Армо-системы представляет новые видеокамеры tk-c920e jvc с функцией super lolux
Противодействуем внутренним it-угрозам
Метод сжатия видеопотока в системах охранного телевидения ,метод декораций,