Интеллектуальная обработка данных в системах видеонаблюдения

Системы наблюдения на крупных объектах записывают в архив огромный объем видеоданных, проанализировать который вручную бывает очень трудно из-за банальной нехватки времени. Найти нужный момент на видеозаписях становится практически невозможным делом. Из-за этого эффективность видеонаблюдения понижается. Но современные технологии позволяют решить эту проблему. 

Сегодня системы наблюдения профессионального уровня часто комплектуются средствами для интеллектуальной обработки данных. Специальное программное обеспечение анализирует входящие видеоданные и определяет важные фрагменты кадров: номерные знаки, лица людей или другие объекты, сохраняет их и сравнивает с базой данных. Таким образом пользователям видеонаблюдения не нужно просматривать весь архив, достаточно задать критерии поиска, а система самостоятельно найдет нужные кадры. Интеллектуальные системы могут работать и в режиме реального времени и моментально реагировать на любые изменения окружающей обстановки.

Интеллектуальные системы видеонаблюдения на основе DVR

В традиционных системах наблюдения сигналы с аналоговых видеокамер передаются на DVR-видеорегистратор. На DVR видео переводится в цифровой формат и здесь же находятся средства интеллектуального анализа данных. После получения изображения видеорегистратор выполняет его анализ (определяет фрагменты с лицами людей или автомобильными номерами, подсчитывает количество объектов, проводит сравнение с базой данных), а затем происходит сжатие видео и запись в архив. Тревожные сигналы в случае обнаружения определенных объектов или при изменении обстановки передаются оператору системы наблюдения. 

Такая схема подходит для объектов с фиксированным количеством камер видеонаблюдения. Все модели DVR имеют строгие ограничения насчет количества подключенных видеоустройств (часто это 4, 8 или 16). Если количество камер превышает количество видеоканалов регистратора, правильная обработка и анализ всех видеоданных становится невозможной. Единственный вариант в таком случае – купить видеорегистратор DVR с нужным количеством входных каналов.

IP-системы видеонаблюдения

Альтернативой системам с DVR могут быть системы основе IP-устройств. Интеллектуальной обработкой видео может заниматься видеосервер IP, к которому подключаются обычные аналоговые камеры. Или эти же функции могут быть встроены в сами IP-камеры. В этом случае данные передаются на регистратор NVR или сразу пользователю через маршрутизатор. В каждом из вариантов видеопоток преобразовывается в цифровую форму, после чего происходит его анализ, сжатие и отправка через сеть на монитор пользователя или запись на носитель. Интеллектуальная обработка данных позволяет увеличить эффективность системы наблюдения. Возможность отправлять только информативные фрагменты видеопотоков (если система зафиксировала изменение обстановки или обнаружила подозрительные объекты в зоне действия) вместе с тревожными сообщениями снижают нагрузку на инфраструктуру и людей. Из положительных сторон также можно выделить масштабируемость – систему можно свободно расширять за счет добавления IP-устройств.

Примеры интеллектуальной обработки данных в системах видеонаблюдения:

1. обнаружение новых подозрительных объектов – система наблюдения реагирует на появление новых объектов в зоне действия. Если какой-нибудь из них остается в поле зрения дольше заданного пользователем времени, включается тревога;
2. реакция на исчезновение объектов – если объекты, на которых сконцентрировано внимание системы наблюдения пропали с поля зрения (например, были украдены), активируется заданный пользователем сценарий;
3. виртуальный барьер – пользователь указывает на входящем изображении линию разграничения двух зон. Если движущиеся объекты переходят из одной зоны в другую, включается сигнализация;
4. слежение – система наблюдения беспрерывно отслеживает передвижение определенного объекта в зоне действия видеокамер. Если траектория объекта резко меняется, или он пропадает с поля зрения, пользователь системы получает тревожный сигнал;
5. подсчет – позволяет подсчитывать количество людей/объектов, которые попадают в отслеживаемую зону в определенное время;
6. создание тепловых карт – система наблюдения показывает зоны с наиболее интенсивным трафиком. Например, пути, которыми часто пользуются посетители торгового центра, подсвечиваются красным, а всегда безлюдные места – синим;
7. идентификация номеров – система анализа изображений позволяет детально распознать номерной знак транспортного средства, провести сравнение с базой данных и, в конечном итоге, быстро найти владельца.