Motion Detection – Детекция Движения

 
 

 

В далёком 1994 году компания МегаПиксел приступила к созданию компьютерной системы видеонаблюдения MegaSense. Основные тенденции того времени сводились к чисто техническому переводу аналоговых  видеомагнитофонов на цифровой уровень с использованием компьютеров. Наша компания изначально сделала свой идеологический выбор – системы охранного видеонаблюдения должны быть активными. А именно – привлекать внимание службы безопасности. Из многочисленных опытов по психологии известно, что  после 20 минут наблюдения всего за одной камерой внимание оператора притупляется, и он пропускает более 90-95% активных сцен. С каждым годом системы видеонаблюдения  становятся всё более крупными и разветвленными, число камер в которых исчисляется уже не единицами и десятками, а сотнями, и даже тысячами. Многие, наверное, видели гигантские стены из мониторов, напоминающие “командный пункт управления полётами”. Это полный технологический тупик.

Единственный выход из положения – использование видеодетекторов, которые позволяют решить три глобальные  задачи:

  • Привлечение внимания оператора: именно он и принимает решение, что делать в каждой конкретной ситуации. Основное требование к видеодетектору – высокая помехоустойчивость для минимизации ложных срабатываний. В противном случае эффект может получиться отрицательным – раздражённый оператор просто отключает функцию детектирования.

  • Минимизация архива: видеодетекторы позволяют существенно минимизировать архив, если покадровая запись осуществляется по тревожным событиям. В данном случае допускаются ложные срабатывания – главное ничего не пропустить в плане регистрации реального движения и активности. Увеличение архива на 5-10% не является существенным. Но это, не идёт ни в какое сравнение с непрерывной записью. Например, для архивирования сцен с так называемых “домофонных” камер (в рамках программы “Безпасный город”)  размер дискового пространства сокращается в десятки раз, при сохранении высокого качества отдельных кадров.

  • Быстрый поиск в архиве: при использовании идеологии видеодетектирования решается проблема быстрого поиска в архиве, поскольку он из непрерывной временной ленты превращается в индексированную по событиям базу видеоданных.

Компания МегаПиксел на протяжении многих лет совершенствовала свои алгоритмы видеодетекции. За основу были взяты процессы предобработки зрительной информации на нейро-тракте: сетчатка – первичная зрительная кора мозга человека. Поэтому алгоритмы так и называются - нейро-подобными (не путать с нейросетевыми).

Из нейрофизиологии известно, что зрительная система человека многоканальная, а именно: изображения параллельно проходят через ряд полосовых пространственных фильтров с разным разрешением. В системе MegaSense реализовано 3 фильтра – точный, средний и грубый. Такая фильтрация позволяет подавить помехи типа: фотонного шума, шума видеосенсора и предающего тракта. Кроме того, игнорируются глобальные изменения яркости сцены. Пространственная фильтрация достаточно затратная вычислительная процедура. Что толку от видеодетектора, который лишь по одному каналу полностью загружает процессор. Однако специалистам компании удалось настолько оптимизировать вычисления, за счёт SIMD команд процессора (MMX, SSE) и структуры видеоданных (промежуточные вычисления никогда не выходят за пределы одного байта на пиксел), что система может одновременно обрабатывать 16 каналов в режиме real-time – по 25 fps. А фактически – параллельно работают 48 видеодетекторов. Результаты независимых тестов можно посмотреть в статье из журнала CCTV Focus.

Для подавления так называемых высокоскоростных помех компания МегаПиксел разработала фирменную технологию SlowSpeedFilter. Алгоритм высокоэффективен для борьбы с такими природными явлениями как: дождь, снег, листва, мошкара, пролетающие птицы и другими быстрыми объектами, имеющими высокие угловые скорости перемещения.

Благодаря высокой помехоустойчивости и пространственной чувствительности видеодетекторы компании МегаПиксел занимают лидирующие позиции, как в России, так и за рубежом – результаты тестирования доступны в соответствующем разделе сайта.

Однако мало просто детектировать – нужна  некая логика обработки. В системе MegaSense реализована гибкая система выработки тревог, а именно:

Для каждого канала видеонаблюдения предусмотрено задание до 32-ух зон – масок. Маска может быть произвольной формы и обладает индивидуальным набором параметров – задаётся тип детектора, пороги срабатывания, значение шумоподавления и т.д.  Фактически получается виртуальный видеодетектор. Далее с помощь булевой алгебры формируется функция тревоги, аргументами которой могут быть как виртуальные видеодетекторы от любых камер, так и сигналы от тревожных датчиков. Например, можно реализовать “объёмное “ детектирование, когда несколько камер смотрят на один объект, а тревога вырабатывается лишь при одновременном срабатывании всех виртуальных видеодетекторов – логическая функция “И”. По тревоге можно задать любое действие: запись в архив изображений от любых камер, звуковое оповещение, всплывающее окно, активация внешнего устройства и т.д.

Таким образом, в архив записываются уже индексированные по тревогам видеоданные, что позволяет проводить навигацию не только по параметру времени, но и по имени тревоги. Специалистами компании разработан фирменный механизм архивации – фактически специализированная база видеоданных, с помощью которой можно осуществлять быстрый поиск (менее секунды) интересующих событий, при объёмах архива в несколько сот Гигабайт.  

Более подробно ознакомиться с характеристиками системы MegaSense можно в соответствующем ТО – раздел Download.

Основные принципы идеологии построения систем охранного видеонаблюдения  с видеодетектированием изложены в трилогии: М.В.Руцков “Видеодетекторы – взгляд изнутри”.