Видеоаналитическая система может повысить эффективность мероприятий по обеспечению безопасности, автоматически информируя персонал о необходимости принятия соответствующих мер, если произошло определенное событие. Интеллектуальные датчики никогда не устают, способны покрывать большие пространства и даже в полной темноте могут «видеть» то, что не увидел бы человеческий глаз. С помощью интеллектуальной видеоаналитики люди могут принимать правильные решения, когда происходит нарушение безопасности. Ключ к эффективному применению видеоаналитики в системах наружного видеонаблюдения заключается в использовании передового опыта при выборе и установке оборудования, о чем и пойдет речь далее.

Сокращение количества ложных тревог наружного видеонаблюдения

Камеры наружного видеонаблюдения, задача которых состоит в обнаружении движения в их поле зрения, должны адекватно воспринимать окружающую среду, которая постоянно меняется. Такие камеры обычно монтируются высоко на столбах, которые колеблются от небольшого ветра или вибраций. Облака создают движущиеся по земле тени. Деревья качаются на ветру, создавая еще больше движения. Добавьте к этому дождь, снег и пыль. Такое динамическое окружение может спровоцировать множество ложных тревог, которые быстро сведут на нет все усилия по обеспечению безопасности.

Выделение реальных целевых объектов из естественного движения окружающей среды – это серьезная задача, учитывая объем видеоданных, получаемых с открытого пространства, простирающегося на сотни метров, который камера видеонаблюдения должна анализировать.

Наилучшие результаты достигаются с помощью камер видеонаблюдения, которые обеспечивают высокий уровень видеообработки для анализа сцены. Когда такая вычислительная мощность сосредоточена непосредственно внутри камеры, 100% необработанных данных сцены становятся доступными системе видеоаналитики, позволяя проанализировать каждую визуальную деталь каждого видеокадра, исключая на уровне источника, все помехи, которые иначе вызвали бы ложные тревоги.

Данный подход, требует наличия нескольких процессоров, встроенных в камеру видеонаблюдения. Они позволяют стабилизировать изображение с помощью электроники, чтобы устранить вибрацию камеры, динамически адаптироваться к изменяющимся условиям освещения, а также корректно воспринимать туман, дождь, снег и песчаные бури. Данный подход также помогает исключить реакцию на небольших животных, движущийся от ветра мусор, качающиеся деревья и блики на поверхности воды, повышая при этом вероятность того, что пешеходы или другие целевые объекты будут обнаружены.

Применение видеоанализа за пределами камеры видеонаблюдения

Альтернативой являются системы, в которых применяется анализ видеоданных за пределами камеры. При таком подходе видеоданные должны сжиматься для передачи по сети, из-за чего теряется большинство мелких деталей сцены. В подобных системах порядка 99% данных теряются. При работе на открытом пространстве, потеря такого большого количества деталей пропорционально ухудшает способность точно обнаруживать целевые объекты. Эти системы также не имеют необходимой обработки изображения, чтобы правильно интерпретировать изменения во внешней среде.

Непосредственная интеграция блока формирования изображения и системы видеоаналитики в корпусе камеры, при высоком уровнем обработки информации, – это краеугольный камень системы, позволяющий интеллектуальным камерам точно обнаруживать целевые объекты во внешней среде.

Точное определение места вторжения

Задачами безопасности являются поддержание осведомленности об опасностях и быстрое получение надежной информации о месте и характере вторжения. Интеллектуальные камеры видеонаблюдения могут обеспечить решение этих задач, если они имеют «георегистрацию». Георегистрация реализует подход, при котором поле зрения камеры проецируется на карту с GPS координатами всех точек ландшафта, находящегося под видеонаблюдением. Благодаря такому подходу становятся доступными ключевые функциональные преимущества интеллектуальной системы видеонаблюдения, такие как ситуационная осведомленность и автоматическая PTZ1 ориентация.

В частности, георегистрация позволяет в трехмерном пространстве определять размеры всех движущихся объектов в поле зрения камеры, чтобы правильно их идентифицировать. Это особенно важно для задач видеонаблюдения на обширных территориях, где маленькие объекты, расположенные близко к камере, будут казаться намного больше, чем человек, стоящий на значительном расстоянии, как показано на рисунке.

В следующем примере собака, находящаяся на расстоянии 10 метров от камеры, кажется примерно в 250 раз больше, чем человек на расстоянии 300 метров. Камеры, которые не имеют георегистрации, будут воспринимать собаку, как больший объект, и подадут сигнал тревоги, проигнорировав человека в отдалении.

С другой стороны, камеры видеонаблюдения, которые имеют георегистрацию, будут обнаруживать объекты соответствующих человеку габаритов в любом месте в пределах их поля зрения, независимо от того, близко расположен данный объект от камеры или далеко, игнорируя при этом маленьких животных и летящий по ветру мусор.

Проектирование периметра безопасности и устранение слепых зон под камерами

Во многих проектах систем наружного видеонаблюдения поле зрения камеры сужается, чтобы увеличить дистанцию обнаружения и попытаться сократить расходы. Подобные действия приводят к увеличению слепой зоны под камерой, создавая пробелы в покрытии, которые могут распространяться на значительные расстояния.

На рисунке 3 показаны два варианта реализации периметра безопасности, в которых применяются камеры, расположенные на высоте 6 метров над землей и имеющие горизонтальное поле зрения под углом семь градусов. В первом варианте, изображенном на верхнем рисунке, диапазон покрытия первой камеры заканчивается возле основания столба второй камеры, оставляя примерно 60 метров незащищенной территории, где злоумышленники могут пройти незамеченными.

Борьба со слепыми зонами.

Определение реальной дальности обнаружения камеры

Понимание реальной дальности автоматического обнаружения помогает бороться с потенциальными пробелами в проекте периметра безопасности. Это лучше всего реализуется путем измерения дальности обнаружения, при котором человек идет прямо по направлению к камере, как показано на рисунке 4, а не поперек ее поля зрения.

Определение реальной дальности обнаружения камеры.

При перемещении поперек поля зрения камеры возникает много различных движений, что позволяет камере легко обнаружить объект. С другой стороны, когда человек движется прямо по направлению к камере, признаки для обнаружения сводятся фактически только к движению ног, которое имеет намного меньший разброс и которое труднее обнаружить на значительных расстояниях.

Борьба с ложными тревогами, вызванными изменяющимися условиями освещения

Использование правил «из/в» может быть эффективным в том случае, когда изменение условий освещения, связанное, например, с фарами автомобилей, вызывает ложные тревоги. В отличие от правил «растяжка», которые срабатывают, когда целевой объект пересекает определенную линию в поле зрения камеры, правила «из/в» используют пространственные характеристики, такие как размер, скорость, направление и продолжительность присутствия. Правила «из/в» активируются, когда объект стабильно отслеживается, обладает определенными размерами и перемещается из одной области сцены (зона «из») в другую область сцены (зона «в»). В этом случае камера определит, что обнаруженный объект представляет реальную угрозу и подаст сигнал тревоги. Такой результат достигается с помощью комбинации фильтра для заданного размера объекта и применения зон «из/в», что значительно сокращает вероятность неправильной интерпретации фар автомобилей, провоцирующих ложные тревоги камер видимого диапазона.

Использование тепловизионных камер представляет еще один жизнеспособный подход для решения проблем освещения. Это касается приложений, в которых видеонаблюдение осуществляется над водой, при этом блики на поверхности воды могут создавать сложности для камер видимого диапазона. Также тепловизионные камеры могут применяться для реализации видеонаблюдения в полной темноте.

Защитные корпуса для наружных камер видеонаблюдения

Помещение камеры в защитный корпус может защитить от погодных явлений, таких как дождь, но не может защитить от влаги, песка и экстремальных температур. На открытом воздухе естественные расширения и сжатия, возникающие по причине изменения температуры в течение дня, позволяют песку, пыли или влаге проникать в корпус камеры видеонаблюдения, повреждая электронику и сокращая срок ее службы.

Решить данную проблему можно, выбирая герметично закрытые и заполненные азотом камеры, чтобы различные погодные факторы не проникали в корпус, даже в экстремальных условиях. Например, некоторые камеры могут применяться на территориях от Канады до Ближнего Востока, благодаря герметичности и термодинамическим свойствам корпусов, позволяющим справляться с нагревом от процессоров.

Ограничение расходов на обеспечение безопасности

Та же мощность многопроцессорной обработки, которая позволяет камерам, оснащенным средствами видеоаналитики, точно обнаруживать целевые объекты, часто обеспечивает расширенный диапазон покрытия, во многих случая в три раза превышающий по дальности или площади данный параметр других камер. В результате, пропорциональное сокращение затрат на проект достигает примерно 50%. Это происходит за счет того, что исключаются дополнительные камеры, столбы, строительство, прокладка траншей, подвод питания и сети, которые в противном случае были бы необходимы.

Заключение

Применение видеоаналитических систем для обеспечения безопасности открытых территорий и периметров объектов может быть впечатляюще экономичным, и в то же время надежным, безопасным и высокоточным. Благодаря применению передовых практических подходов, организации могут решать задачи наружной безопасности с намного более высоким уровнем надежности и экономической эффективности.