Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Видеонаблюдение и видеоаналитика: история, теория, практика

В рубрику "Видеорегистрация (DVR)" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Видеонаблюдение и видеоаналитика: история, теория, практика

Видеонаблюдение и видеоаналитика - понятия неразрывно связанные. На заре видеонаблюдения видеоанализ выполнялся оператором, который непрерывно наблюдал за всем, что происходит на экране монитора. Эффективность такого способа видеоанализа была на достаточно высоком уровне. Но негативные последствия использования в этом процессе человека тоже были очень существенными...
Геннадий Нагибин
Генеральный директор компании
"ЦИФРОВЫЕ СИСТЕМЫ"

Немного истории

Физиологические, психологические и профессиональные качества каждого конкретного оператора придавали процессу анализа и его результатам сугубо индивидуальные особенности. Да и сам человеческий ресурс работников-операторов был ограничен. Пока видеонаблюдение не носило массового характера, качеством видеоанализа, как результатом работы операторов видеонаблюдения, можно было управлять.

Когда видеонаблюдение получило широкое распространение, резко возросла потребность в операторах видеонаблюдения. Спрос превысил предложение. Профессиональные требования к операторам снизились. Как следствие, снизилось качество их работы. С появлением видеомагнитофонов, специально разработанных для систем видеонаблюдения, ситуация немного изменилась. Возможность контроля стимулировала у операторов более ответственное отношение к работе.

Технический прогресс привел к широкому внедрению компьютерной техники. На базе компьютеров появились системы видеонаблюдения с детектором движения. Оказалось, что детектор движения может заменить несколько операторов видеонаблюдения.

Основной показатель качества работы системы видеонаблюдения с функциями видеоаналитики - достоверность, величина вероятностная, аналитически рассчитать которую не представляется возможным. Но, к счастью, ее можно определить экспериментально. Процедура эта сложная и трудоемкая, но реально выполнимая. И самое важное, что она может не только дать количественную оценку качеству работы системы в конкретных условиях эксплуатации, но и выявить, какие условия для системы являются благоприятными, а какие нет

Бурное развитие микроэлектроники открыло путь к широкомасштабному промышленному внедрению алгоритмов видеоанализа, пылившихся на полках в разных технических лабораториях, пытавших свои силы на поприще машинного зрения. Профессия оператора видеонаблюдения становится пережитком прошлого.

Казалось бы, мы уходим от человеческого фактора. Но на смену ему приходит фактор технический, за которым стоят те же проблемы физиологические, психологические и профессиональные особенности инженеров-аналитиков, инженеров-математиков, инженеров-программистов, инженеров-конструкторов, управленцев разного уровня. Разница лишь в том, что раньше проблемный фактор лежал на поверхности, а сейчас размыт по многочисленным слоям человеческих отношений.

Немного теории

Устройство, выполняющее функции видеоанализа, на определенных этапах своей работы выполняет процедуру принятия решения типа "ДА/НЕТ". Это является характерным признаком любого аналитического устройства.

Существуют два параметра, количественно определяющие достоверность работы устройства видеоаналитики. Это вероятность ложной тревоги и вероятность пропуска цели. Другими словами, если устройством видеоаналитики принято решение "ДА", когда нужно принять решение "НЕТ", мы имеем ситуацию ложной тревоги. А если устройством видеоаналитики принято решение "НЕТ", когда нужно принять решение "ДА", мы имеем ситуацию пропуска цели. Чем меньше оба этих параметра, тем выше достоверность работы устройства видеоанализа. Вероятность ложной тревоги и вероятность пропуска цели взаимозависимы. Взаимозависимость эта определяется конкретными условиями проведения видеоанализа и порогом принятия решения.

Изменяя величину порога принятия решения, мы можем регулировать соотношение вероятностей ложной тревоги и пропуска цели. При увеличении порога снижается вероятность ложной тревоги, но одновременно с этим растет вероятность пропуска цели. А при уменьшении порога, наоборот, снижается вероятность пропуска цели, но одновременно с этим растет вероятность ложной тревоги.

На практике от устройства видеоанализа требуется не соотношение вероятностей ложной тревоги и пропуска цели, а определенный уровень достоверности результатов анализа, который, в свою очередь, определяется вполне конкретными значениями этих двух параметров. Чем выше требуемая достоверность, тем меньше должны быть эти параметры.

Результаты видеоанализа в значительной степени зависят от отношения уровня полезного сигнала к уровню помехи, что, в свою очередь, зависит от конкретных условий, в которых этот анализ проводится. Чем выше уровень помехи, тем больше неопределенность принятого решения и меньше его достоверность. Если отношение уровня полезного сигнала к уровню помехи становится ниже некоторого критического уровня, то получить требуемую достоверность результатов анализа становится невозможным.

Полезный сигнал - это тот сигнал, который ожидается в данной конкретной ситуации. Помеха представляет собой совокупность всех отклонений реального сигнала оттого, который ожидается. К помехе следует отнести геометрические отклонения формы самого объекта, оптические искажения, вызванные средой распространения оптического сигнала, погрешности оптики видеокамер, неправильную фокусировку объектива. Оптические сенсоры видеокамер, преобразуя оптический сигнал в цифровую форму, вносят помехи, вызванные физикой процесса преобразования оптического сигнала в электрический, дискретизацией сигнала во времени и квантованием по уровню.

И наконец, само устройство видеоанализа вносит помехи, вызванные методологическими погрешностями алгоритма анализа и конечной разрядной сеткой арифметических устройств. Если все эти погрешности и помехи пересчитать "на вход", то исходное изображение может измениться до неузнаваемости.

Нас, конечно, больше всего интересует не список всех источников помех с их характеристиками, а то, каким образом можно повысить достоверность конечных результатов видеоанализа.

Практика

Прежде всего необходимо подобрать оборудование с техническими характеристиками, соответствующими поставленным задачам. К сожалению, производитель в описании оборудования приводит, как правило, формальные количественные параметры, не позволяющие по этому описанию получить объективную оценку качественной стороны работы этого оборудования.

С другой стороны, качество работы многих устройств определяется условиями, в которых эти устройства эксплуатируются. Поэтому для повышения достоверности результатов видеоанализа необходимо обеспечить максимально благоприятные условия эксплуатации оборудования с учетом особенностей применяемых аналитических алгоритмов.

Основной показатель качества работы системы видеонаблюдения с функциями видеоаналитики - достоверность, величина вероятностная, аналитически рассчитать которую не представляется возможным. Но, к счастью, ее можно определить экспериментально. Процедура эта сложная и трудоемкая, но реально выполнимая. И самое важное, что она может не только дать количественную оценку качеству работы системы в конкретных условиях эксплуатации, но и выявить, какие условия для системы являются благоприятными, а какие нет. А это уже реальные рычаги управления работой системы в целом.

Детекторы и алгоритмы

Детекторы движения чувствительны к контрастности изображения. Для обеспечения уверенной работы детекторов движения применяют дополнительную подсветку и автоматическую регулировку контрастности изображения.

Устройства видеоанализа, отслеживающие траекторию перемещения объектов, чувствительны к величине интервалов между соседними кадрами изображения. Увеличение интервалов между кадрами усложняет отслеживание траектории движения и снижает достоверность результатов анализа. Скачкообразное изменение интервала между кадрами может привести к потере слежения за объектом. Такая ситуация очень характерна для IP-камер, работающих в нагруженных сетях.

Большинство алгоритмов видеоаналитики работает только с яркостной составляющей изображения, а цветовая составляющая не используется. В некоторых случаях существенные изменения цветовой составляющей могут сопровождаться весьма незначительными изменениями яркости Подобные ситуации могут привести к потере "бдительности" всей системы в целом.

Наиболее чувствительными к изменениям условий эксплуатации являются устройства видеоанализа, предназначенные для распознавания определенных свойств наблюдаемых объектов. Имеет значение практически все: оптимальное расположение объекта перед камерой, правильно подобранная освещенность объекта, отсутствие бликов и засветки, правильная геометрия объектива, минимальные шумы и линейность передаточной характеристики оптического сенсора, хороший и правильно смонтированный источник питания, минимальные потери при передаче изображения от сенсора до видеоаналитического устройства, качественная база эталонных данных, надежный алгоритм распознавания.

Качество видеокамер

В системах видеонаблюдения следует применять качественные видеокамеры. О качестве видеокамеры можно судить по уровню шума ее сенсора. Уровень шума сенсора следует оценивать с помощью специальных технических средств. Попытка оценить качество видеокамеры по критериям наилучшего восприятия изображения человеком может привести к совершенно непредсказуемым результатам.

Рассмотрим наглядный пример. Человеческий глаз легко различает шум сенсора видеокамеры на однородных участках видеоконтента Этот шум невелик, но человеческий глаз видит его отчетливо. С другой стороны, уровень шума сенсора видеокамеры на переходах яркости, существенно превышающий уровень шума на однородных участках, мало заметен для человеческого глаза. Если учесть, что многие алгоритмы видеоанализа работают с выделенным из видеоконтента контуром изображения, становится очевидным, что оценка видеокамеры "на глазок" в данном случае просто неприемлема.


Другим важным показателем качества сенсора видеокамеры являются его динамические характеристики. Пониженная четкость изображения объекта во время его движения свидетельствует о недостаточно высоких динамических характеристиках сенсора видеокамеры Для получения более точных оценок лучше использовать специальные тесты и математическую обработку.

Дополнительную информацию о характеристиках видеокамеры можно получить, если проанализировать гистограммы некоторых тестовых изображений.

Вычислительные устройства

Вычислительные средства, на которых выполняются алгоритмы видеоанализа на практике, обладают, как правило, меньшими возможностями, чем те, которые используются при разработке исходных алгоритмов. Почти всем алгоритмам видеоанализа при выполнении некоторых операций для достижения высокой достоверности результата требуется повышенная точность математических вычислений Некоторые алгоритмы для решения поставленной задачи требуют существенно больше времени, чем может позволить себе практическая реализация этих алгоритмов.

Для обеспечения практической применяемости алгоритмов видеоанализа они подвергаются некоторым упрощениям. Это приводит к снижению достоверности результатов видеоанализа Если потребительские характеристики упрощенного алгоритма видеоанализа укладываются в ожидания потребителя, то он не заметит этих упрощений и будет с удовлетворением эксплуатировать приобретенный им "шедевр технического прогресса".

Портативные вычислительные устройства, такие, как видеокамеры, видеорегистраторы, видеосерверы, обладают существенно меньшими вычислительными возможностями по сравнению с настольными и специализированными компьютерами. Поэтому рассчитывать на то, что на них будут установлены полнофункциональные версии алгоритмов видеоанализа, не стоит Эти устройства смогут решать поставленные перед ними задачи в меру своих возможностей.

Портативные вычислительные устройства, такие, как видеокамеры, видеорегистраторы, видеосерверы, обладают существенно меньшими вычислительными возможностями по сравнению с настольными и специализированными компьютерами. Поэтому рассчитывать на то, что на них будут установлены полнофункциональные версии алгоритмов видеоанализа, не стоит. Эти устройства смогут решать поставленные перед ними задачи в меру своих возможностей

Что касается программного обеспечения портативных специализированных устройств для видеонаблюдения с функциями видеоанализа, то здесь дела обстоят тоже не лучшим образом Современные методы программирования, которые все чаще и чаще применяются в разработках программного обеспечения для подобных устройств, иногда приводят к существенному снижению их производительности. Разрабатывая программное обеспечение для платформы Intel, программисту совсем необязательно помнить о размере кэш-памяти процессора - она достаточно велика, чего не скажешь о процессорах для портативных устройств. И поскольку сейчас наблюдается простой перенос программного обеспечения, разработанного для платформы Intel, на портативные системы, в ближайшем будущем ситуация не изменится.

IP-системы

IР-технология оказалась экономически наиболее выгодной технологией для построения глобальных сетей передачи данных. Технологически простое и дешевое оконечное оборудование и возможности IP-протокола соединить практически любые точки земного шара обеспечили IP-технологии необычайную популярность и широкое распространение.

Проблемы IP-технологий

IР-технологии предполагают использование ограниченного ресурса неограниченным количеством пользователей. Это означает, что не все пользователи смогут воспользоваться этим ресурсом в нужное им время. Отсутствие видео в течение нескольких секунд для систем безопасности - ЧП. А для IP-сетей это обычная ситуация. Перерывы в трафике могут быть и более продолжительными.

Вторая проблема заключается в недостаточной производительности оконечного IP-оборудования. Само по себе оборудование достаточно мощное, и программное обеспечение соответствует мировому уровню. Но дело в том, что современное ПО пишется под платформу Intel, а оконечное IP-оборудование производится на платформе ARM, более дешевой, несущественно уступающей Intel. Это приводит к тому, что в некоторые моменты ARM-процессоры значительно теряют в производительности, что влечет за собой провалы в IP-трафике даже в пределах одной локальной сети.

Третья проблема кроется в формате сжатия потокового видео. В IP-системах в основном используются стандарты MPEG-4 и его потомок Н.264. MPEG-4 разрабатывался для применения в мультимедийных приложениях. Основная задача мультимедиа - передать сюжет, а детали изображений большого значения не имеют Достаточно показать объект крупным планом один раз, а дальше зритель сам домыслит при необходимости. А человеческий мозг очень эффективно дорисовывает недостающие на картинке детали. Составные части алгоритма MPEG-4 оптимизировались исходя из этой задачи. В итоге получился очень эффективный алгоритм. Популярность его применения в системах видеонаблюдения как раз и определяется особенностями чисто человеческого восприятия последовательности видеоизображений.

Еще одним недостатком этих форматов сжатия является то, что для них детально прописаны только процедуры декодирования, а процедуры кодирования у каждого производителя свои При отсутствии информации о том, по каким алгоритмам осуществляются эти видеоаналитические процедуры, прогнозировать достоверность результатов видеоанализа по видеопотоку, сжатому методами MPEG-4 или Н.264, практичеки невозможно.

Другое дело - машинное зрение. Понятие сюжета для него чуждо. Ему важны именно детали изображения и их последовательности, и чтобы они были как можно меньше искажены шумами и помехами.

В противоположность методам сжатия MPEG-4 и Н.264, метод MJPEG не вносит межкадровых изменений, поэтому удаленный видеоанализ видеопотока MJPEG будет иметь достаточно достоверные результаты. Цена этому - больший сетевой трафик и больший размер файловых хранилищ.

Использование видеокамер с мегапиксельными форматами может создать непосильную нагрузку для IP-систем безопасности.

IР-технологии привнесли на рынок систем безопасности много нового, позитивного. Надо только грамотно и рационально это использовать.

Облака

Чтобы заглянуть в будущее облачных технологий, последуем мудрым советам наших предков и заглянем сначала в прошлое.

На заре компьютерной эпохи существовало решение, подобное облачным технологиям. Это был мощный вычислительный комплекс - сервер, к которому подключались рабочие станции - терминалы, за которыми работали пользователи. Терминалами служили клавиатура и символьный монитор. До этого в качестве носителя исходного кода программы использовались перфокарты. Написание и отладка даже небольшой программы с помощью перфокарт занимали несколько дней. Использование терминалов позволило не только сэкономить тонны древесины, уходившей на изготовление перфокарт, но и резко увеличить производительность работы программистов. Это был поистине революционный шаг в развитии компьютерных технологий.

Но у этого решения был один недостаток. Между отправкой запроса на сервер и получением от него ответа проходило некоторое время, которое зависело от количества работающих пользователей. Сначала на этот недостаток не обращали внимания, особенно те, кто работал до этого с перфокартами. Количество желающих работать в "машинном зале" росло, и постепенно этот недостаток стал превращаться в головную боль. На помощь пришел персональный компьютер. Эпоха "терминал - сервер" канула в лету.

Чему учит история? Надо искать объективные предпосылки к появлению тех или иных технологий и реально оценивать их достоинства и недостатки.

В начале 2000-х гг все ждали появления "распределенных" технологий. Ведь огромное количество компьютеров практически простаивали "без работы". Объективность предпосылок для появления технологий с распределенными вычислениями несомненна. Однако подобная технология требует соответствующего оборудования и программного обеспечения. Но ни того, ни другого в тот момент не оказалось. И появились облачные технологии - полная им противоположность. Минимум специалистов, минимум аппаратуры и неограниченное количество пользователей. Масштабы впечатляют. Облака очень похожи на систему "терминал - сервер", только в глобальном масштабе.

Осталось определиться с предпосылками появления облачных технологий. Предпосылки, бесспорно, есть. Они, конечно, не такого революционного масштаба, как переход "перфокарта - терминал", но тоже достаточно серьезные.

Предпосылки появления облаков

Программа "ЮБухгалтерия" - один из первых претендентов на место в облаках. Своевременное обновление программы - головная боль практически всех пользователей этой программы. Облачный вариант этой программы напрашивается сам собой. Но, наверное, далеко не каждый бухгалтер согласится доверить свою бухгалтерию облачным технологиям.

Хороший облачный потенциал у всех офисных программ, но цена аренды не очень привлекательна. Преобладает желание установить их на собственный компьютер.

Многие программные продукты редкого использования, несомненно, нашли бы своего облачного потребителя. Когда нужно создать один-два документа, нет никаких экономических стимулов покупать для этого полную версию продукта. Достаточно было бы приобрести определенную квоту для работы в программе. Проекты типа облачного офиса очень привлекательны, но плохо сочетаются со структурой российских производственных отношений. Да и стоимость подобной услуги заставляет призадуматься. Конечно, хорошо, что аппаратура у провайдера с высочайшим уровнем отказоустойчивости, но ведь существуют и другие, менее затратные способы повышения отказоустойчивости оборудования. Поэтому не стоит ожидать, что малый, да и средний бизнес начнут в спешном порядке переводить в облака свою инфраструктуру.

Преимущества облачных систем

Сегодня существует только одно неоспоримое преимущество облачных технологий - возможность ведения мобильных проектов практически любого масштаба как для бизнеса, так и в гражданской среде.

К сожалению, существующие сети связи в России не позволяют воспользоваться преимуществами облачных технологий в полном объеме. В России не развита технология IP/ATM, позволяющая обеспечить гарантированный уровень сервиса. Оборудование и программное обеспечение IP/ATM стоит весьма дорого А технология IP/MPLS, которая сейчас используется, может обеспечить только условно гарантированный уровень сервиса. Это означает, что, когда трафик превысит определенный уровень, начнутся отказы в обслуживании сервисов. А когда по сети поплывет мегапиксельный видеоконтент, будет очень много запросов-вопросов, а ответов на них будет существенно меньше.

Существует мнение, что развитие облачных технологий приведет к закату эры персональных компьютеров. Но эти технологии не стоят на месте. Планшет - это тот же персональный компьютер. Смартфон - тоже уже почти персональный компьютер. К тому времени когда облачные технологии в России достигнут своего расцвета, персональные компьютеры в своем новом обличий научатся разговаривать друг с другом без их помощи. Облака развеются и наступит эра безоблачных технологий.

Опубликовано: Каталог "Системы цифровой видеорегистрации (DVR)" #1, 2013
Посещений: 11092

  Автор

Нагибин Г. Н.

Нагибин Г. Н.

Генеральный директор компании "Цифровые системы"

Всего статей:  6

В рубрику "Видеорегистрация (DVR)" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций