Надежное видеонаблюдение должно быть полностью работоспособным, точным и производительным 24 часа в сутки, семь дней в неделю. Камеры должны быть в состоянии обеспечить повышенную безопасность, когда риск находится на самом высоком уровне. Проще говоря, когда опасность инцидентов и событий возрастает, зависимость конечных пользователей от инвестиций в современное и интеллектуальное видеонаблюдение становится критически важной.

В некоторых основанных на риске сценариях, связанных с преступностью, нападениями или мошеннической деятельностью — угроза возрастает, когда на территории падает уровень освещенности. Это простая формула: преступники хотят уклониться от обнаружения, и поэтому вероятность того, что их увидят прохожие или люди на месте, если темно — меньше.

Практика заполнения областей светом перестала пользоваться популярностью по уважительной причине. Во-первых, опасения по поводу светового загрязнения означают, что объекты должны серьезно относиться к своим обязанностям. Во-вторых, освещение объекта во все периоды темноты не считается экономически выгодным решением. Наконец, тот, кто просматривает хорошо освещенный участок часто предполагает, что любая деятельность безвредна, так как это свидетельствует о его наполненности и “живости”.

В результате камерам видеонаблюдения приходится бороться с доставкой видеопотоков в целях безопасности (обнаружения и идентификации) — в обстоятельствах, которые часто далеки от ожиданий. Зачастую уровень освещенности минимален — это значит, что потребуется дополнительное освещение, а также расширенный спектр факторов, обеспечивающих работу видеокамер в соответствии с приемлемым стандартом.

Необходима комбинация подходов: установка дополнительного коммутируемого освещения или ИК-подсветки, технические характеристики камер с надежной и проверенной производительностью при слабом освещении, соответствующая спецификация объектива для видеонаблюдения и прочее. Правильный подход гарантирует пригодные для использования видеопотоки, но в секторе безопасности все чаще зависит от видеоаналитики и умных технологий.

Низкое освещение и высокое разрешение

Современные IP камеры видеонаблюдения обычно характерны тремя универсальными функциями: высокое разрешение, обработка при слабом освещении и интеллектуальная видеоаналитика. Когда дело доходит до обработки при слабом освещении, применяются определения, которые подразумевают, что технология поглощает свет, используя небольшое количество окружающего освещения для повышения качества изображения. Хотя эти технологии на самом деле дают преимущества, их не всегда бывает достаточно.

Свет считается важным элементом для создания видеоизображений. Если нет света — нет видеоизображения, и нет никакого способа обойти этот факт. Если на чипсет не падает свет, сигнал не генерируется. По мере увеличения разрешения, размер пикселей на датчике изображения уменьшается. Само собой разумеется, что 1/2-дюймовый датчик 4K UHD 3840 x 2160 будет иметь пиксели в четверть размера 1/2-дюймового датчика HD 1920 x 1080. Это резко уменьшает площадь поверхности, собирающую свет, а значит, требуется больше освещения.

Световые технологии не создают больше света. Вместо этого они используют передовые алгоритмы для повышения яркости и контрастности, увеличивая детализацию и точность цветопередачи. Чтобы соответствовать стандартам HD и 4K UHD, возможность использовать медленные затворы или интеграцию кадров ограничена, поэтому алгоритмы полагаются на усиление конкретных параметров.

Если изображение содержит шум или нежелательные данные, это также будет увеличено. Человеческий мозг отлично разбирается в визуальных элементах, поэтому эти технологии хорошо работают для человека, который просматривает отснятый материал, но видеоаналитике не хватает такой степени интуиции. Поэтому полагаться на заявления о низком освещении не всегда лучший подход.

Проблемы видеоаналитики

Конечно, слишком легко указывать на современные внутренние и уличные камеры с выдающимися характеристиками в условиях слабой освещенности. Если устройство может работать при 0,001 лк, сколько света требуется? Как указано выше, детали не всегда такие четкие.

Алгоритмы интеллектуальной видеоаналитики считаются передовыми и сложными, и в вычислительном отношении они намного лучше, чем несколько лет назад. Тем не менее, они полагаются на значения пикселей при оценке ситуации.

Алгоритмы становятся все более интеллектуальными, а развитие методов глубокого обучения влияет на производительность и точность в устройствах высокого класса (и более дорогих), но факт остается фактом: в основе распознавания и анализа изображений лежат значения пикселей. Это дисперсия значений пикселей, которую использует алгоритм. Блок пикселей, который изменяется только на очень небольшой процент, будет рассматриваться как статический элемент. Будет учитываться изменение окружающего освещения, отражений, теней, обработки камеры видеонаблюдения и шума, и прочее. Если условия низкой освещенности приводят к недостаточной контрастности, аналитическому механизму будет сложно определить активность с повышенным уровнем достоверности.

Человек вполне может увидеть движение и распознать, что злоумышленник находится на месте, но это не означает автоматически, что это сделает аналитический механизм. Человеческий мозг находится на вершине инженерного дела: если бы производитель смог приблизиться к воспроизведению производительности человеческого глаза и мозга, то быстро бы уничтожил большую часть комплектов видеонаблюдения.

Кроме того, алгоритм будет видеть все на изображении таким же образом. Достижения в области искусственного интеллекта научат программное обеспечение понимать шум изображения и другие видимые отклонения при обработке, такие как настройки усиления, дифференцирование от дождя или дыма, или других условий окружающей среды. Однако современные видеокамеры и предложения видеоаналитики пока не имеют такого уровня дискриминации.

Вывод

ПО для видеонаблюдения улучшается и будет продолжать улучшаться, поскольку производители систем видеонаблюдения, такие как Hikvision и Dahua — используют продвинутые алгоритмы и методы искусственного интеллекта. Однако видеоаналитика еще не идеальна, и не станет таковой в ближайшее время.

Понимая, как видеоаналитика подвержена влиянию условий низкой освещенности, интеграторы и установщики будут лучше оснащены для разработки более производительных и действенных решений для клиентов.