Надійне відеоспостереження має бути повністю працездатним, точним та продуктивним 24 години на добу, сім днів на тиждень. Камери повинні бути в змозі забезпечити підвищену безпеку, коли ризик знаходиться на найвищому рівні. Простіше кажучи, коли небезпека інцидентів та подій зростає, залежність кінцевих користувачів від інвестицій в сучасне й інтелектуальне відеоспостереження стає критично важливою.

У деяких заснованих на ризику сценаріях, пов'язаних зі злочинністю, нападами або шахрайською діяльністю — загроза зростає, коли на території падає рівень освітленості. Це проста формула: злочинці хочуть ухилитися від виявлення, тому ймовірність того, що їх побачать перехожі або люди на місці, якщо темно — менше.

Практика заповнення областей світлом перестала користуватися популярністю з поважної причини. По-перше, побоювання з приводу світлового забруднення означають, що об'єкти повинні серйозно ставитися до своїх обов'язків. По-друге, освітлення об'єкту в усі періоди темряви не вважається економічно вигідним рішенням. Нарешті, той, хто переглядає добре освітлену ділянку часто передбачає, що будь-яка діяльність нешкідлива, оскільки це свідчить про його наповненість та "жвавість".

В результаті камерам відеоспостереження доводиться боротися з доставленням відеопотоків в цілях безпеки (виявлення та ідентифікації) — в обставинах, які часто далекі від очікувань. Найчастіше рівень освітленості мінімальний — це значить, що буде потрібно додаткове освітлення, а також розширений спектр чинників, що забезпечують роботу відеокамер відповідно до прийнятних стандартів.

Необхідна комбінація підходів: встановлення додаткового комутованого освітлення або ІЧ-підсвічування, технічні характеристики камер з надійною та перевіреною продуктивністю при слабкому освітленні, відповідна специфікація об'єктива для відеоспостереження та інше. Правильний підхід гарантує придатні для використання відеопотоки, але в секторі безпеки все частіше залежить від відеоаналітики та розумних технологій.

Низьке освітлення та висока роздільна здатність

Сучасні IP камери відеоспостереження зазвичай характерні трьома універсальними функціями: висока роздільна здатність, обробка при слабкому освітленні та інтелектуальна відеоаналітика. Коли справа доходить до обробки при слабкому освітленні, застосовуються визначення, які мають на увазі, що технологія поглинає світло, використовуючи невелику кількість зовнішньої освітленості для підвищення якості зображення. Хоча ці технології насправді надають переваги, їх не завжди буває достатньо.

Світло вважається важливим елементом для знімання відео. Якщо немає світла — немає відеозображення, та немає ніякого способу обійти цей факт. Якщо на чіпсет не падає світло, сигнал не генерується. По мірі збільшення роздільної здатності, розмір пікселів на датчику зображення зменшується. Само собою зрозуміло, що 1/2-дюймовий датчик 4K UHD 3840 x 2160 матиме пікселі у чверть розміру 1/2-дюймового датчика HD 1920 x 1080. Це різко зменшує площу поверхні, що збирає світло, а значить, потрібно більше освітлення.

Світлові технології не створюють більше світла. Замість цього вони використовують передові алгоритми для підвищення яскравості та контрастності, збільшуючи деталізацію й точність передачі кольору. Щоб відповідати стандартам HD та 4K UHD, можливість використовувати повільні затвори або інтеграцію кадрів обмежена, тому алгоритми покладаються на посилення конкретних параметрів.

Якщо зображення містить шум або небажані дані, це також буде збільшено. Людський мозок відмінно розбирається в візуальних елементах, тому ці технології добре працюють для людини, яка переглядає відзнятий матеріал, але відеоаналітиці не вистачає такої міри інтуїції. Тому покладатися на заяви про низьке освітлення не завжди кращий підхід.

Проблеми відеоаналітики

Звичайно, дуже легко вказувати на сучасні внутрішні та вуличні камери з видатними характеристиками в умовах слабкої освітленості. Якщо пристрій може працювати при 0,001 лк, скільки світла потрібно? Як зазначено вище, деталі не завжди такі чіткі.

Алгоритми інтелектуальної відеоаналітики вважаються передовими та складними, і в обчислювальному відношенні вони набагато кращі, ніж кілька років тому. Проте, вони покладаються на значення пікселів при оцінці ситуації.

Алгоритми стають все більш інтелектуальними, а розвиток методів глибокого навчання впливає на продуктивність та точність в пристроях високого класу (та дорожчих), але факт залишається фактом: в основі розпізнавання та аналізу зображень лежать значення пікселів. Це дисперсія значень пікселів, яку використовує алгоритм. Блок пікселів, який змінюється тільки на дуже невеликий відсоток, буде розглядатися як статичний елемент. Враховуватиметься зміна навколишнього освітлення, відбивання, тіней, обробки камери відеоспостереження та шуму, й інше. Якщо умови низької освітленості призводять до недостатньої контрастності, аналітичному механізму буде складно визначити активність з підвищеним рівнем вірогідності.

Людина цілком може побачити рух та розпізнати, що зловмисник знаходиться на місці, але це не означає автоматично, що це зробить аналітичний механізм. Людський мозок знаходиться на вершині інженерної справи: якби виробник зміг наблизитися до відтворення продуктивності людського ока та мозку, то швидко б знищив більшу частину комплектів відеоспостереження.

Крім того, алгоритм буде бачити все на зображенні таким же чином. Досягнення в галузі штучного інтелекту навчать програмне забезпечення розуміти шум зображення та інші видимі відхилення при обробці, такі як налаштування посилення, диференціювання від дощу або диму, або інших умов навколишнього середовища. Однак сучасні відеокамери та пропозиції відеоаналітики поки не мають такого рівня дискримінації.

Висновок

ПЗ для відеоспостереження поліпшується та буде продовжувати поліпшуватися, оскільки виробники систем відеоспостереження, такі як Hikvision та Dahua — використовують просунуті алгоритми та методи штучного інтелекту. Однак відеоаналітика ще не ідеальна, і не стане такою найближчим часом.

Розуміючи, як відеоаналітика схильна до впливу умов низької освітленості, інтегратори та установники будуть краще оснащені для розробки більш продуктивних й дієвих рішень для клієнтів.