Видеонаблюдение и Аналитика
В 2017 году, сложно чувствовать свою безопасность.Поэтому, стоит слегка задуматься, "как бы себя защитить" от всех опасностей окружающих человека. И конечно же, самые надежный выбор, это Видеонаблюдение!
Системы видеонаблюдения являются очень полезным инструментом общей системы безопасности; с помощью их можно не только следить за тем что происходит на объекте, но также применив системы программирования настроить этот инструмент на конкретную реакцию в случае появления неожиданных или тревожных событий.
Все без исключения системы видеонаблюдения разделяются на цифровые и аналоговые.
Аналоговая версия подойдет компаниям с небольшим количеством помещений и кроме того если вы собираетесь делать запись с помощью видеорегистратора. В свой черед сама концепция аналогового наблюдения предусматривает наблюдение в одном направлении, соответственно только в поле видимости самого регистратора. Если станет вопрос изменения положения или направления камеры осуществить это будет возможно только с помощью демонтажа и переустановки. Поворотные камеры подстраиваются более точно штатными средствами поворота камеры.
Если вам нужно оборудовать видеонаблюдением большой объект с большим количеством помещений, то намного лучше с этой задачей справиться цифровой вариант. Цифровое видеонаблюдение позволяет не только записывать полученную картинку с камер , но и анализировать, фиксировать отдельные события. Так же основой для анализа может быть не только изображения с видеокамеры, но и показатели с датчиков, систем контроля и т.п. Цифровое наблюдения сегодня завоевывает все большую долю рынка вытесняя аналоговое.
Вне зависимости от типа системы, видеонаблюдение сегодня плотно входит в нашу жизнь. Оно используется для охраны складских и подсобных помещений, частных домов и коттеджей, а так же улицы. Нельзя сказать что в этом есть острая необходимость абсолютно во всех случаях, но такая система заметно облегчить и обезопасит любой объект.
Вот, парочку советов для начинающих
1. Место необходимо выбрать таким образом, чтобы на объектив не попадали прямые солнечные лучи. Данный момент часто не учитывают, принимая решение о расположении камер. На кадрах будут появляться блики, и вы не сможете увидеть всю площадь, охватываемую съемкой. Кроме того со временем оптика камеры быстро выйдет из строя.
2. Поскольку рядом с камерой располагается распаячная коробка с соединительными проводами, место должно быть защищено он избыточного попадания осадков, например в непосредственной близости от стоков с крыши.
3. Внутри помещения рекомендуем монтировать камеры на входе и выходе, поскольку в таком случае можно не только отследить, кто заходил и выходил, но и сколько времени пробыл в помещении.
4. Камеры следует располагать на достаточной высоте (минимум 3 метра), чтобы защитить ее от целенаправленного ущерба, вандализма.
5. Непосредственно перед креплением камеры, стоит подключить ее и проверить, обеспечивает ли она в месте крепления необходимую площадь обзора. Не редки случаи, когда камеру после крепления приходится откручивать и сдвигать на небольшое расстояние, а просверленные дырки замазывать, что портит внешний вид фасада.
6. Неправильно ставить камеру в темном месте для наблюдения за хорошо освещенной зоной. Уровень освещения должен быть приблизительно одинаковым.
7. Принимая во внимание последующее обслуживание устройства, лучше избежать труднодоступных мест для установки.
Очень важный технический показатель в камерах видеонаблюдения. Под размером матрицы подразумевается ее диагональ, выраженная в дюймах или долях дюйма. 1/4, 1/3, 1/2.8, 1/2.7 - типичные размеры матриц в современных камерах. Чем больше размер матрицы тем лучше качество изображения, поскольку подразумевает большее количество пикселей или больший размер каждого конкретного пикселя. Пиксель может принять большее количество света, что снижает уровень шумов в изображении. В данном случае разница особенно заметна в условиях плохой видимости, например при сьемке ночью. Матрица размером 1/2.8 лучше нежели 1/3, а последняя, в свою очередь, лучше чем 1/4. Существует прямо пропорциональная зависимость между размером матрицы - кажеством ее изображения - стоимостью камеры видеонаблюдения.
Ниже приведена таблица соотношения размера матрицы, ее диагонали, а также соотношения сторон для разных физических размеров матриц. Чем больше размер ширины, тем бОльший угол обзора будет у камеры по горизонтали. Чем больший размер высоты - тем бОльший угол обзора будет у камеры по вертикали.
Как выбрать лучшие решения для видеонаблюдения:
Человеку организующему видеонаблюдение, купить важно тот вид камеры, которая обладает техническими характеристиками, что соответствуют всем условиям ее эксплуатации. А именно:
- Тип передаваемого изображения (цветное или черно-белое);
- Размер матрицы (в дюймах по диагонали);
- Разрешение матрицы (TVL - телевизионные линии);
- Разрешение в пикселях;
- Место установки (уличные или внутренние);
- Наличие корпуса (бескорпусные или с корпусом купольной, квадратной, прямоугольной формы);
- Тип питания камеры наблюдения (постоянный или переменный ток).
Еще, для готового комплекта видеонаблюдения, покупателю могут понадобиться:
- Видеорегистратор;
- Жесткий диск;
- Дополнительно роутер;
- И источник бесперебойного питания.
Лучшие производители камер видеонаблюдения:
- "Hikvision"
- "Dahua"
- "Beward"
Лучшие типы камер видеонаблюдения:
- Миниатюрная цветная камера;
- Цветная купольная видеокамера стандартного исполнения;
- Уличная видеокамера с ИК-подсветкой с вариофакальным объективом;
- Корпусная видеокамера цветного изображения;
- Миниатюрная цветная камера высокого разрешения;
- Цветная купольная камера сверхвысокого разрешения с ИК-подсветкой;
- Уличная антивандальная видеокамера;
- Уличная видеокамера с функцией ИК-подсветки, сверх высокого разрешения или стандартного разрешения картинки;
- Видеокамера с дистанционно управляемым ZOOM-объективом (линзы объектива меняют фокусное расстояние, изменяя масштаб снимаемого объекта / приближение изображения).
Интелект СИЛА!!!
Современные технологии позволяют найти анализу видео более широкое применение — как в системах охранного видеонаблюдения, так и в других приложениях.
Основные объекты видеоаналитики — люди и автомобили. Именно им разработчики соответствующих решений уделяют основное внимание. Однако современные технологии позволяют найти анализу видео более широкое применение — как в системах охранного видеонаблюдения, так и в других приложениях.
Рынок видеонаблюдения сильно фрагментирован: на нем представлены разнообразные технологии и направления, а поскольку эта фрагментация только усиливается, до окончательного его становления еще далеко. На его формирование оказывают влияние такие глобальные тенденции, как распространение облачных технологий, Большие Данные, мобильные приложения, стандартизация (ONVIF) и, конечно же, продолжающийся переход на IP-системы. Все эти факторы учитываются при разработке новых продуктов.
Однако, с точки зрения оператора системы видеонаблюдения, развитие IP-технологий не привело к значительным изменениям его работы, разве что оно позволило получать изображения с камер, находящихся на большом удалении. Кардинальные перемены может принести развитие видеоаналитики, в том числе встроенной, ведь современные IP-камеры фактически представляют собой компьютер, способный не только сжимать видео, но и реализовывать функции, существенно повышающие эффективность системы.
Видеоаналитика делится на специализированную (решения для сил обеспечения правопорядка, транспортной отрасли и т. д.) и «аналитику для всех» (решения для массового рынка). Соответственно, рыночные игроки фокусируются на разных направлениях.
Прогресс в области видеоаналитики происходит за счет специализированных систем. Это дорогие, не «коробочные» решения, требующие грамотной настройки. Но постепенно передовые технологии видеонаблюдения проникают в массовый сегмент: камеры оснащаются все более мощными процессорами, что позволяет решать достаточно сложные задачи. Например, камера Bosch формирует поток метаданных на основе анализа того, что происходит в поле ее зрения. В конечном счете это позволяет сформировать базу данных всех фиксируемых событий, что должно значительно упростить задачу поиска в видеоархиве и оптимизировать хранение данных.
Это одна из главных тенденций.Например, когда-то детектор движения был отдельным устройством, а сейчас эта функция встроена в большинство камер. То же будет происходить и с формированием метаданных. Камеры Bosch, Sony, Samsung и ряда других вендоров уже обладают такими возможностями. Метаданные предлагается собирать и использовать в соответствии с настраиваемыми пользователем сценариями.
Всем уже знакома технология распознавания номеров автомобилей. Раньше для ее использования требовалось устанавливать специальным образом камеры. После того как разрешение камер увеличилось, необходимость в этом отпала. Эту технологию можно применять в массовых решениях, в частности для поиска автомобилей. В свою очередь, системы для распознавания лиц могут иметь как специальное, так и широкое применение — например, для поиска в архивах.
Видеоаналитика (video analytics) — аппаратно-программное обеспечение или технология, использующие методы компьютерного зрения для автоматизированного сбора данных на основании анализа потокового видео (видеоанализа). Видеоаналитика опирается на алгоритмы обработки изображения и распознавания образов, позволяющие анализировать видео без прямого участия человека. Видеоаналитика используется в составе интеллектуальных систем видеонаблюдения (CCTV, охранного телевидения), управления бизнесом (business intelligence, BI) и видеопоиска. Работу с видеоизображением можно классифицировать в соответствии с тремя классами таких алгоритмов:
- 1 - Сравнение пикселей. Сюда относятся детекторы движения, детекторы оставленных предметов и т. д., которые не являются средствами видеоаналитики, но именно на этом уровне реализовано большинство алгоритмов.
- 2 - Распознавание объектов, то есть определение класса объекта по его видеоизображению и дальнейшее сравнение с базой данных объектов. Сюда входит детекция лиц, распознавание номерных знаков и т. д. Это аналитика относительно простого уровня.
- 3 - Изучение поведения и трекинг объектов в кадре. В основу этих решений положены сложные алгоритмы. В большинстве случаев трудно составить алгоритм, надежно описывающий возможное поведение объекта в кадре. Еще труднее осуществлять «передачу» объекта с одной видеокамеры на другую.
Основные функции видеоаналитики:
Обнаружение объектов (object detection). Как правило, обнаружение объектов в поле зрения камеры производиться при помощи видеодетекторов движения. Основное отличие видеоаналитики от ИК-датчиков движения состоит в возможности локализации (выделении) и независимого анализа сразу нескольких объектов. Если движение не является достаточным признаком для локализации объекта в кадре, то обнаружение может производиться при помощи шаблонов. Например, обнаружение лиц людей, номерных знаков автомобилей или обнаружение малоподвижных морских целей может быть реализовано при помощи признаков Хаара.
Слежение за объектами (object tracking).Алгоритмы слежения (сопровождения) позволяют получить частную траекторию движения объекта как в поле зрения одной камеры, так и обобщенную траекторию по данным сразу нескольких камер. Слежение необходимо, чтобы проанализировать поведение объекта по его траектории, например, определить движение человека против потока или движение с повышенной скоростью. Кроме этого, слежение необходимо для исключения повторных срабатываний систем видеоаналитики на одни и те же объекты. Профессиональные системы работают по правилу «один тревожный объект – одно срабатывание» для достижения высокой продуктивности оператора.
Классификация объектов (object classification).Некоторые системы видеоаналитики классифицируют объекты для фильтрации оперативных уведомлений или результатов поиска. Например, типовой классификатор объектов, используя признаки формы и абсолютные размеры, распределяет объекты на группы: человек, группа людей, транспортное средство. Более сложные классификаторы в системах видеоаналитики для ритейла могут определить пол или возвратную группу человека.
Идентификация объектов (object identification).Идентификация объектов является наиболее сложным компонентом систем видеоаналитики. Современные системы позволяют идентифицировать людей по биометрическим признакам лица или транспортные средства – по номерным знакам. Идентификация может быть реализована при помощи дополнительных средств за рамками видеоаналитики: на основе отпечатков пальцев, банковской карты, билета, пропуска или идентификатора мобильного устройства.
Обнаружение (распознавание) ситуаций. Видеоаналитика позволяет не только выделять объекты из потокового видео, но и распознавать тревожные ситуации на основе анализа поведения данного объекта, что не дает сделать обычная система видеонаблюдения. Также ситуационная видеоаналитика может автоматически детектировать пересечение сигнальной линии, падение людей, запрещенную парковкуи возникновение пожара.
Видеоаналитика так же участвует и в бизнесе малых и средних предприятий!
Экономический эффект от внедрения видеоаналитики в большей степени заметен в крупных территориально-распределенных сетях видеонаблюдения. По мере удешевления технологии видеоаналитика становится привлекательной для домохозяйств и малого бизнеса.
Наиболее перспективные направления развития видеоаналитики: универсализация аналитических инструментов; создание комплексных систем, объединяющих множество инструментов внутри одного программного комплекса; перенос части аналитических функций в видеокамеры для разгрузки серверов; перенос части аналитических функций в облако; оптимизация алгоритмов; повышение удобства и эргономичности управления аналитическими системами.
Выбор правильных решений только в ваших руках, и мы сможем вам помочь в этом!