Сміття на вході - сміття на виході - цей принцип відноситься як до області відеоаналітики, так і до будь-якої іншої галузі інформатики. Щоб отримати ефективно функціонуючу відеоаналітичну систему, потрібно використовувати високоякісне зображення. Доброю новиною є те, що сучасні відеокамери, які використовуються в системах відеоаналітики, надають зображення з якістю краще, ніж будь-коли, і відповідно - більше даних для використання в відеоаналітиці.
У системах відеоаналітики які вимагають більш високої роздільної здатності для досягнення високих результатів, мегапіксельні відеокамери спостереження забезпечують отримання відео, що дозволяє краще розпізнавати обличчя, цифри номерного знака, вік, стать покупців і так далі. Це допомагає уникнути помилкових спрацьовувань і підвищити надійність розкриття злочинів, каже Брайан Лейн, директор по маркетингу в компанії 3VR.
У компанії Ipsotek вважають, що функціонування системи відеоаналітики на 50 відсотків залежить від вибору відповідної відеокамери спостереження. Завдяки новим технологіям, до яких можна віднести термічні зображення, мегапіксельні сенсори і досягнення в обробці одержуваними відеокамерами спостереження зображень, ця половина рішення може бути більш легко досягнута, говорить доктор Погос Погосян, головний технічний директор Ipsotek. У деяких областях, таких як розпізнавання облич, освітлення облич в складних умовах навколишнього середовища, саме висока роздільна здатність є ключем до успіху рішення.
Чим краща якість відео, тим краще буде працювати відеоаналітика, погоджується доктор Рустом Кенга, генеральний директор iOmniscient. Проте, відеокамери спостереження, які дозволяють отримувати зображення з високою роздільною здатністю, вимагають більшої обчислювальної потужності, пропускної спроможності і зберігання, що ускладнює їх використання з відеоаналітикою. Таким чином, виходом з даної ситуації можна вважати зниження роздільної здатності до найменшого можливого значення, яке потребує аналітична система.
Компанія iOmniscient розробила нову технологію під назвою IQ Hawk, яка використовує більш високу роздільну здатність тільки в тих ділянках зображення, які представляють інтерес, наприклад, для отримання більш високої роздільної здатності зображення ообличчя або номерного знака. Інша частина зображення може бути в більш низькій роздільній здатності. Якщо в кадрі знаходиться три людини, IQ Hawk представить у високій роздільній здатності всі три обличчя для їх успішного розпізнавання.
Що стосується використання відеокамери спостереження високої роздільної здатності з аналітикою, Цвіка Ашан, головний директор за технологіями Agent Vi, каже, що важливо розглядати "найменший спільний знаменник" використовуваної роздільної здатності. Наприклад, мегапіксельна відеокамера спостереження може мати більш чітке зображення при хорошому сонячному освітленні; але в нічний час зображення буде набагато гірше, і може бути навіть гірше, ніж зображення з низькою роздільною здатністю. "Велика кількість пікселів не обов'язково призводить до більш високої якості виявлення," - каже він. "Чим більше пікселів, тим більше необхідно обчислювальної потужності всередині відеокамери спостереження". Висока роздільна здатність також у багатьох випадках може призводити до виникнення додаткових шумів.
Джерело www.sourcesecurity.com. Переклад статті виконала адміністратор сайту Олена Пономаренко
