VMD (видеодетектор движения)
Видеодетекторы движения обнаруживают ход в предопределенных областях изображения кмаеры и выдают беспокойные сообщения. Они работают, исследуя аналоговый идеосигнлал от камеры хранного телевидения, или же, в случае если быть больше точным, исследуют электрическое представление серых оттенков на картинке и контролируют данные перемены в яркости или контрастности. На картинке от неподвижной камеры в внешней среде с постоянным освещением это трансформирование быть может логически выведено, для того, чтобы сделаться результатом выявления движения. Впрочем VMD спроектирован для внешних ситуаций, где уовни освещенности и прочие условия меняются в широких пределах. Для того, чтобы усртанить податливые перемены освещенности, позволив осуществить обнаружение вероятных угроз, требуется выполнение кое-каких условий.
Во-первых, его чутье обязана быть весьма большой, чтобы разрешить приметить невысоко контрастный объект перед в равной мере невысоко контрастным фоном, и в это же время детектор обязан быть в состоянии проанализировать каж- дую персональную зону выявления в сцне для тонких отличий, вызванных плавными изменениями освещенности. Сверка результатов чрез целое картина – то, что разрешает VMD проанализировать, какие перемены глобальны и оттого не представляют угрозы, а какие локализованы и более очевидно представляют угроза.
Во вторых, VMD обязан сверять и беречь информацию о последовательности кадров от той же саой камеры достаточно скоро, дабы точно обещать, что быстрая цель захвачена в районе операционного цикла, тогда как она проходит посредством сцену.
И, в-третьих, VMD вынужден разрешить пользователю настроить небольшие зоны выявления в дальней зоне наблюдения, коие обязаны быть намного больше чувствительны, чем те, что расположены недалеко. Это обязано уравнвоесить тот факт, что каждая цель, конечно, может показаться на первый взгляд большей и вызывает немалые перемены в сигнале, в случае если она недалеко от камеры, чем тогда, когда цель располагается в дальней зоне наблюдения.
Видеоаналитика
Видеоаналитика – методика применения интеллектуального программного обеспечения, для того, чтобы фильтровать и править видеоизображением охранного телевидения в реальном времени. В этом случае это пикселы на видеоизображении, которые обязаны быть проанализированы. Программное снабжение постоянно исследует сцену и создает для себя основную базовую модель, неустанно обновляя ее для выявления глобальных изменений, подобных как погода и освещение. Текущие изображения непрерывны по сравнению с обновляемой моедлью фонового изображения, и всевозможные неестественные перемены по сравнению с моделью являются для пользователя специфической це- лью выявления. Пользователь может установить целевые объекты их потенциальным размером, скоростью, направлением движения и положением, и он может связать данные св-ва. Организация видеоаналитики может расопзнать подобные объекты, как «человек» и «авто», «явление объекта» и «исчезновение объекта», перемещения: «проворно», «неторопливо», «неправильное ориентация движения», порознь или же, только когда логически связано товарищ с другом. Это разрешает системе отдать сигнал тревоги, к- огда человек двигается скоро или же автотранспорт двигается в неправильном направлении, однако проигнорировать автомобиль, едущий проворно, или человека, дущего в неправильном направлении. Пользователь может тоже обусловить различные области интереса на изображении и связать их с различными целевыми особенностями и побудить тревогу в ответ на данное деяние.
По этому алгоритму происходит создание и непрерывное обновление в режиме самообучения, фоновой модели сцены по пиксельному содбержанию всего изображения. В данной модели фискируются глобальные перемены в кадре. В настройках алгорит- ма предусматривается поручение размеров, скорости и направлжения движения распознаваемых объектов. В случае если в текущем кадре при сравнении с фоновой м- оделью сцены обнаруживаются перемены в какой-или гуппе пикселей, организация выпускает анализ данной группы на предмет выявления признаков соответствия параметрам предопределенных распознаваемых объектов и генерирует знак треваоги соответственно настройкам тревог в данной зоне.
Порознь, однако совместно
Когда обе системы обнаружения работают самостоятельно товарищ от друга, дабы контролировать одинаковые вещи картина, их деятельность наверное логически объединена так, чтоб беспокойство была передана оператору лишь тогда, когда в аккурат предопределенные критерии для обеих систем совпали в одинаковые вещи время. Из этого можно сделать вывод, к примеру, что птица, которая могла бы начать тревогу VMD, так как она соответствует критериям движения и местоположения для тревоги VMD, не соответствует определенным критериям размера угрозы для VA, и напряженность, поэтому, не будет сформирована при совместной работе двух систем. Другим взглядом, кгода вихрь отклоняет листья в кустарнике и обманывает VA в отношении выявления движения человека или же авто, VMD не реагирует, и напряженность не складывается.
Совместная работа двух систем при эксплуатации существенно увеличивает их возможности. Функционируя по отдельности, каждая организация может сделать немалое число нежелательных (ложных) тревог. При совместной эксплуатации двух в аккурат настроенных систем можно достичь результатов, очень близких к совершенной ситуации, и сокращению нежелательных тревог.
Дублированная система интеллектуального видеоанализа для внешнего выявления в трудной находящейся вокруг среде сегодня уже действительность. Дублированный видеодете- ктор имеет программное снабжение VA и встроенный VMD, коие имеют все шансы функционировать на сто процентов по отдельности или в тандеме. Данным образом, у пользователя есть вероятность применения системы в всяких условиях внешней среды.
Количество просмотров: 43 | Дата размещения: 13 Июня, 00:18
Сборник статей по системам безопасности. При использовании материалов сайта, указание прямой ссылки обязательно.
