IP системы видеонаблюдения используются для защиты людей и объектов, обеспечения безопасного дорожного движения, безопасности осуществления денежных операций и т.д. При отображении видео на мониторе, различные объекты могут иметь различную четкость. Четкость изображения зависит прежде всего от используемой видеокамеры наблюдения, ее матрицы, объектива и фокусного расстояния.
Чаще всего установщики выбирают расположение для видеокамер наблюдения и настраивают объективы для получения изображений с хорошей резкостью уже когда проложены все кабели и выделены IP-адреса. Чаще всего установщики стараются обеспечить максимально возможный угол обзора - они вручную или автоматически настраивают фокус, задают оптимальные параметры записи и завершает установку.
В этом подходе нет ничего плохого, если в результате получаются четкие изображения, которыми клиент остается доволен. Однако, обычно четкости изображений уделяется очень мало внимания, а ведь четкость напрямую связана с возможностями распознавания людей, номерных знаков или, например, номинала купюр. Ясно, что чем ближе объекты к камере, тем легче их идентифицировать, и наоборот.
Однако есть и более точный научный подход. В IP-видеонаблюдении используется такой параметр как плотность пикселей. Плотность пикселей обычно выражается в пикселях на метр. Плотность пикселей в IP-видеонаблюдении не следует путать с плотностью пикселей мониторов, которая определяется в пикселях на дюйм (PPI).
Преимущество использования характеристики под названием “плотность пикселей” заключается в том, что в одном этом параметре учтены размер датчика, количество пикселей, фокусное расстояние и расстояние до объекта.
При проектировании системы или разработке тендера на установку системы видеонаблюдения, важно рассчитать необходимую плотность пикселей для достижения определенного качества изображения. Таким образом, вместо того, чтобы делать ставку на 6-миллиметровый объектив для видеокамеры наблюдения (что ничего не значит, если не учитывать характеристики матрицы), было бы гораздо полезнее определить необходимую плотность пикселей. Затем этот параметр можно использовать для определения того, какой объектив вам требуется и на каком расстоянии от объекта он должен находиться. Этот показатель гарантирует, что клиент получит нужную четкость изображения (конечно, при условии обеспечения достаточного уровня освещенности).
Плотность пикселей для разных объектов
Плотность пикселей можно применить для расчета возможности обнаружения или идентификации любого объекта, к которому у пользователя IP системы видеонаблюдения есть профессиональный интерес: лицо, номерной знак, игральная карта, номинал купюры и тому подобное.
Плотность пикселей часто рассчитывается для целей идентификации лица. Идентификация лица с помощью системы видеонаблюдения становится возможной только при условии достаточно высокой четкости изображения, благодаря которой можно определить, кто изображен на экране. Согласно австралийскому стандарту AS 4806.2, для идентификации лица в аналоговой системе видеонаблюдения человек должен занимать 100% высоты монитора.
Система PAL состоит из 576 активных ТВ-линий, поэтому, согласно стандарту AS 4806.2, рост человека должен занимать все активные линии. Голова занимает около 15 процентов высоты человека, что эквивалентно примерно 86 линиям (576 x 0,15 = 86,4) или пикселям. Предполагая, что рост человека в среднем составляет 170 см, высота головы - около 25 см. Плотность пикселей в этом случае составит 86 пикселей, в соответствии со стандартом AS 4806.2. Таким образом, плотность пикселей составляет 4 х 86 = 344 пикселей на метр. То есть, при плотности пикселей 344 пикселей на метр можно идентифицировать лицо человека.
Есть и другие стандарты, один из таких (более новых) стандартов - IEC 62676-4 - предполагает, что для этих целей достаточно 250 пикселей на метр. То есть, идентификация человека возможна и при меньшей плотности пикселей, чем та, что утвердил cтандарт AS 4806.2.
Очевидно, что этот параметр будет зависеть от наблюдательной способности оператора, а также от других параметров (качество объектива, освещение, артефакты сжатия и т. д.), но главное понимать, что необходимая плотность пикселей может быть рассчитана для любого типа видеокамеры наблюдения, независимо от ее формата: SD, HD, 4K или другого.
Далее поговорим о стандартах качества видео для обнаружения лиц. Деталей изображений, используемых с целью обнаружения, должно быть достаточно для того, чтобы распознать пол человека, во что он одет, и сделать предположение о том, кто этот человек, если он выбран из группы людей, которые уже были идентифицированы ранее (например, по фото из паспорта или водительских прав). В этом случае, согласно стандарту AS 4806.2, плотность пикселей должна составлять около 172 пикселей на метр, а стандарт IEC 62676-4 считает достаточным плотность 125 пикселей на метр.
Аналогично, можно определить плотность пикселей, достаточную для визуального распознавания номерных знаков транспортных средств (не программного обеспечения для автоматического распознавания номерных знаков). Разработчики стандарта AS 4806.2 считают, что достаточно того, чтобы автомобильный номер занимал минимум пять процентов кадра по вертикали, что составляет около 30 ТВ-линий в аналоговой системе (если быть точными, 576 x 0,05 = 28,8). Учитывая, что высота символов на автомобильном номерном знаке составляет около 90 мм, то требуемая плотность пикселей составляет 11 х 30 = 330 пикселей на метр. Число 11 мы получили, разделив 1000 мм (1 м) на 90 мм.
Как видно из приведенных выше примеров, можно определить требуемую плотность пикселей для распознавания или идентификации любого объекта. Преимущество расчета плотности пикселей, как было сказано в самом начале, заключается в том, что эта характеристика учитывает все параметры, влияющие на четкость объектов на видео.
