Реальные цели видеонаблюдения

В чем проблема? Цели видеонаблюдения, казалось бы, лежат на поверхности – фиксировать происходящее вокруг. Но для чего потом нужны все эти тонны видео? На всякий случай, скажете вы, если произойдет ЧП, то будут доказательства, и будете неправы.

Целей видеонаблюдения всего 4:

1. Детекция - обнаружить сам факт движения, убедиться, что подвижный объект представляет интерес, и это точно не шевеление листвы или шумы.
2. Наблюдение – возможность опознать знакомый объект, например знакомого человека по некоторым характерным деталям, манере передвижения.
3. Распознавание – способность отличить один похожий объект от другого, возможность опознать незнакомого человека по мелким деталям.
4. Идентификация объекта – на изображении видны на столько мелкие детали что по ним можно отличить один подобный объект от другого (лицо человека, номинал купюры, автомобильный номер)

Согласитесь, что это уже совсем не про то, о чем было заявлено ранее. Но давайте обо всем по порядку.

Распространенные цели видеонаблюдения

Понятие «видеонаблюдение» давно уже стало обыденным для систем охраны магазинов, коммерческих объектов, улиц, предприятий. Доступность оборудования сделало его неотъемлемым атрибутом помещений и участков, на которых необходимо следить за происходящими событиями.

Рассмотрим основные цели, которые достигаются системами видеонаблюдения и побуждают как частных пользователей, так и руководителей организаций тратить средства на установку видеокамер.

• Системы видеонаблюдения позволяют вести круглосуточный контроль за помещениями и уличной территорией без физического присутствия человека на объекте. Во многих случаях именно видеозапись позволяет установить личность злоумышленников, проникших на охраняемый объект. Видеокамеры значительно повышают безопасность и отпугивают потенциальных нарушителей.
• Наблюдение может вестись как в помещениях, так и на открытой местности, при этом даже в полной темноте система инфракрасной подсветки обеспечивает получение четкого изображения на расстоянии нескольких десятков метров. Активно используются функции видеоаналитики, позволяющие распознавать и идентифицировать личность человека. Эти возможности сложно обеспечить присутствием охранников на объекте.
• Лесные пожары наносят огромный ущерб человеку, а также растительности и животным. Для своевременного обнаружения очагов возгорания в последнее время все чаще используются видеокамеры, которые монтируются прямо в лесополосе и передают видеосигнал в единый центр обработки и информации. Соответственно, видеонаблюдение может эффективно использоваться в качества компонента систем пожарной охраны.
• Во многих крупных городах мира уже сегодня внедрена и успешно работает система «Безопасный город» и другие, ей подобные. Видеокамеры устанавливаются прямо на наружных стенах зданий, позволяя вести контроль происходящего на улице и отправляя данные в единый центр обработки информации.

Конечно, даже использование средств видеоаналитики не позволяет уследить за всеми. Однако с помощью видеоустройств можно беспристрастно и объективно фиксировать происходящее, благодаря им значительно упрощается поиск преступников или выяснение причин тех или иных происшествий.

• Видеокамеры широко используются в регулировании дорожного движения. Во-первых, с их помощью можно безошибочно зафиксировать нарушения ПДД, определяя номер автомобиля и его владельца в реальном времени. Во-вторых, обработка данных о трафике позволяет отслеживать образование пробок, передавая эти сведения водителям и помогая планировать им свой маршрут.
• Средства видеоаналитики дают возможность в реальном времени фиксировать и распознавать номерные знаки автомобилей. Это полезно не только при поиске похищенных транспортных средств, но и при контроле въезда на территорию предприятия и выезда с нее. Аналогичным образом эта функция помогает работникам железнодорожного транспорта фиксировать номера вагонов и поддерживать порядок на разветвленных путях.
• Еще несколько лет назад была актуальна проблема обманутых дольщиков, которые внесли деньги за строящееся жилье, но так и не дождались сдачи дома в эксплуатацию. Одной из относительно новых целей установки видеонаблюдения стал контроль строительства объекта недвижимости. Любой дольщик может узнать, на какой стадии находятся работы, не выходя из своей квартиры. Заинтересованные в клиентах строительные компании сами обеспечивают онлайн-трансляцию со стройплощадки.
• В торговле повсеместно используются внутренние видеокамеры. С их помощью достигается цель видеонаблюдения за продавцами на рабочем месте, а также за покупателями, склонными к кражам. Как показывает статистика, установка видеооборудования позволяет снизить количество краж, совершенных персоналом, до 70-80 %.
• Основная цель видеонаблюдения на производстве – это контроль выполнения производственного цикла, а также учет рабочего времени сотрудников, их отсутствия на рабочем месте. При этом контроль можно вести, находясь за много километров от объекта.
• Цифровые камеры оснащаются переговорными устройствами, что позволят не только наблюдать через них за происходящим, но и отдавать указания сотрудникам.
• В частных домах камеры помогают не только обеспечить безопасность, но и выполнять контроль за работающим в доме персоналом. Для этого можно использовать приложение для смартфона, которое позволяет получать изображение с камер, находясь в любой точки мира.
• В детских садах, школах видеокамеры дают возможность родителям контролировать происходящее, а воспитателям – вовремя обнаруживать опасность для детей и принимать необходимые меры.
• Целью видеонаблюдения в медицинских организациях является идентификация пациентов для оперативного доступа к электронной истории болезни, выдачи им необходимых лекарств, а также для управления доступом в учреждениях стационарного типа.

Таким образом, видеонаблюдение заняло прочное место в большинстве сфер нашей жизни. Где бы ни использовались видеокамеры, регистраторы и мониторы, они всегда приносят пользу.

В каждом случае цели видеонаблюдения в организации определяются заказчиком, однако во всех случаях оказывается актуальным вопрос о технических требованиях к оборудованию. В качестве ключевых характеристик при выборе устройств рассматриваются параметры, от которых зависит степень детализации видео. Обычно система должна обеспечивать выполнение следующих задач:

1. Безошибочно определять лицо человека (не путать его с другими людьми).
2. Устанавливать личность человека на изображении.
3. Выполнять сопровождение объекта при его перемещении по охраняемой территории или помещению.
4. Фиксировать начало перемещения объекта или появление движущегося предмета в статичной обстановке.

Цели видеонаблюдения с научной точки зрения

Ключевым параметром, определяющим способность системы достигать цели и задачи видеонаблюдения, является дальность, на которой оптика отчетливо различает объекты. При помощи специального программного обеспечения можно понять, в каких участках обзора имеется достаточное разрешение, позволяющее использовать функции детекции, распознавания, контроля перемещения тех или иных предметов, например людей и транспортных средств.

Читайте также!

Обслуживание систем видеонаблюдения: виды работ

Подробнее

В соответствии с европейской спецификацией EN 50132-7 от 2013 года, выделяют несколько зон обзора видеокамеры:

• Зона инспектирования (соответствует пурпурному цвету в таблице). Обеспечивает наиболее точное распознавание, полностью исключающее возникновение ошибки. Плотность составляет 1000 пикселей на метр. Наличие такой зоны предъявляет высокие требования к вычислительной мощности процессора.
• Зона идентификации (соответствует красному цвету в таблице). Плотность пикселей составляет 250 на 1 квадратный метр, что вполне достаточно для идентификации человека и высокой детализации изображения.
• Зона распознавания (соответствует желтому цвету в таблице). Плотность пикселей составляет 125 на метр и позволяет идентифицировать человека в кадре, если он известен наблюдателю, либо определить, что попавшее в объектив лицо ему незнакомо.
• Зона обзора (соответствует зеленому цвету в таблице). Плотность не превышает 62 пикселей на метр и позволяет увидеть отдельные характерные особенности попавшего на камеру объекта, например одежу человека.
• Зона детекции (соответствует светло-зеленому цвету в таблице). Плотность составляет 25 пикселей на метр и позволяет определить присутствие в кадре человека.
• Зона мониторинга (соответствует светло-голубому цвету в таблице). Плотность составляет всего 12 пикселей на метр. Этой величины достаточно, например, для цели видеонаблюдения за транспортным потоком на предприятии, когда нет необходимости в различении отдельно взятых объектов.

При разработке проекта на установку системы видеонаблюдения в разделах «План местности» и «Чертеж установки камеры» участки обзора видеокамер подсвечиваются тем или иным цветом.

Наименее возможный размер блока цифрового изображения называется «пиксель». При разработке систем видеонаблюдения доступные им цели определяются главным образом именно плотностью пикселей.

Если представить цифровое изображение, как множество маленьких квадратиков (пикселей), то размер изображения определяет их число на единицу площади. При одном и том же размере кадра изображение будет четче, если оно состоит из большего числа пикселей.

Показатель плотности пикселей определяется как результат разрешения видеокамеры и размера ее поля зрения по горизонтали. Чем больше расстояние от камеры до цели – тем меньше плотность пикселей. Чем шире горизонтальный угол обзора – тем меньше плотность пикселей. Чем меньше плотность пикселей - тем меньше информационная ценность изображения, т.е. в понимании обычного пользователя «качество изображения».

Для измерения плотности пикселей используется их количество на фут или метр.

Если у проектировщика есть сведения о плотности пикселей, которую обеспечивает камера, он легко может оценить, на каком максимальном расстоянии от объекта будет получено его четкое изображение, подходящее для идентификации личности человека в кадре.

На рисунке выше наглядно видна разница между изображениями с плотностью 250, 125, 62 и 25 пикселей на метр.

С учетом этих величин можно легко оценить, подходит ли соответствующая камера для тех или иных целей видеонаблюдения, какое оборудование необходимо использовать, чтобы оно могло справиться с поставленной задачей. Плотность пикселей является ключевой величиной, которая определяет выбор устройств при разработке проекта, она используется во всех специализированных системах для проектирования комплексов безопасности.

Наряду с разрешением камеры на плотность пикселей также влияет и угол обзора объектива. Чем он шире, тем ниже детализация, и наоборот. Достаточная плотность пикселей может быть достигнута одним из трех способов:

1. Приобрести камеру с максимальным разрешением, но такое решение обойдется недешево, а также не гарантирует, что одного увеличения разрешения будет достаточно.
2. Сузить угол обзора объектива. Для этого используются узкоугольные камеры, а также устройства с вариофокальным или моторизованным управлением фокусным расстоянием.
3. Свести к минимуму расстояние от камеры до объекта наблюдения. Чем оно меньше, тем выше четкость.

Часто задаваемые вопросы о целях видеонаблюдения

Как устроена функции детекции перемещения в видеокамерах?

Обычно используются аппаратный или программный метод. В первом случае применяется встроенный датчик движения. Во втором случае происходит непрерывное сравнивание изображений в кадре и оценка изменений между ними. Детекция может выполняться как на удаленном сервере, куда передается сигнал, так и «процессоре видеокамеры». Цифровая детекция изображения сейчас не является чем-то уникальным и присутствует на любой современной профессиональной камере видеонаблюдения.

Как видеокамера идентифицирует лица?

Здесь используются алгоритмы компьютерного зрения. Для идентификации необходима исходная база данных. Поступающее от камеры изображение анализируется с помощью специального ПО, из него выделяются определенные базовые точки, позволяющие сформировать цифровую модель внешности, которая сравнивается с массивом данных, сохраненным в памяти или на сервере.

Алгоритм компьютерного зрения (computer vision algorithm) представляет собой математическую модель, которая содержит полученные из изображения и видео сведения об основных чертах внешности человека. Для построения такого шаблона исходный кадр должен пройти несколько операций обработки – фильтрация, выравнивание, извлечение признаков, классификация и т. д.

Дополнение: в настоящее время на рынке есть модели камер, способные эти действия выполнить внутри видеокамеры благодаря использованию производительного процессора. В описании таких камер будет указана поддержка модуля аналитики распознавания лиц (Face Recognition).

Какие условия влияют на работу видеокамеры?

Главным условием, определяющим работоспособность и эффективность основных целей видеонаблюдения, является установка оборудования специалистами и регулярное сервисное обслуживание системы. Выполнение монтажа неквалифицированным персоналом способно свести на нет все преимущества дорогостоящего оборудования. В результате значительные денежные средства могут быть израсходованы впустую.