Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Видеонаблюдение \\ 29.09.2015 11:42 \\ Macroscop \\ Пермь

Для решения задачи отслеживания перемещений людей по территории охраняемых объектов с помощью инструментов видеоанализа разработчики программных платформ работают над созданием алгоритмов так называемого "межкамерного" трекинга

Одной из фундаментальных задач охранного видеонаблюдения является обеспечение безопасности объектов и контроль периметров. Для отслеживания проникновений людей на охраняемые объекты в режиме реального времени и в архиве достаточно следующих интеллектуальных модулей: детектор движения с возможностью установки разнообразных настроек, модуль трекинга (обнаружение проникновения в зону и длительного пребывания в зоне или пересечения виртуальной линии), модуль обнаружения лиц, поиск по визуальным характеристикам. Однако зачастую задача стоит гораздо шире: необходимо не просто обнаружить факт проникновения человека, но и построить траекторию его перемещения. Для решения этой задачи разработчики программных платформ для систем видеонаблюдения работают над созданием алгоритмов так называемого "межкамерного" трекинга

 

Отследить перемещение человека по территории охраняемого объекта можно, построив траекторию его движения на плане или создав ролик из фрагментов видео, на которых он появлялся, расположив их в хронологическом порядке.

 

Камеры в системе видеонаблюдения могут быть расположены двумя способами:

  • Сцены наблюдения камер перекрываются и образуют связную систему, а значит, человек всегда будет перемещаться в их поле зрения. Системы с такой организацией чаще всего строятся на объектах, требующих чрезвычайно высокой степени безопасности с целью отслеживания перемещений.
  • Произвольно: области не перекрываются, т.е. человек может на время исчезать из поля зрения всех камер. В таких условиях необходимо применять специальные подходы для автоматизации поиска момента его следующего появления. И эта задача тем сложнее, чем крупнее объект и чем больше камер в его видеосистеме.

 

Подходы к реализации "межкамерного" трекинга

 

Корреляционный метод

 

Первая рассматриваемая технология основана на методе корреляционного трекинга, когда программа отслеживает перемещение в определенной области кадра. Составляется гистограмма цветов выделенной области (или выбранного объекта), отмечаются особые точки (характерные углы, расстояния), затем происходит их поиск на следующих кадрах.

Корреляционный метод применим для первого способа построения системы, когда камеры видеонаблюдения наблюдают за перекрывающимися областями.

Очень важно для точной отработки этого метода провести калибровку камер, подобрать оборудование со схожими характеристиками, так как объект должен быть идентичен при переходе от одной сцены наблюдения к другой. Чем длиннее переход объекта, чем больше движущихся объектов в кадре и количество камер, между которыми они перемещаются, тем выше вероятность ошибки в результатах. Если объект по какой-либо причине пропал из поля зрения камер, то восстановить единую траекторию даже после его появления в кадре не удастся.

Данный метод не классифицирует и не распознает людей, а лишь "ведет" выделенную оператором область кадра и выдает траекторию ее перемещения.

 

Поиск по приметам человека

 

Второй метод реализует отслеживание объекта по его характерным признакам и приметам, он применим для систем с любой организацией расположения камер. На первом этапе программе необходимо выделить приметы объекта. Наиболее очевидной приметой с точки зрения человека является лицо, так как человек способен распознать лицо с высокой точностью в различных условиях. Однако для системы видеоанализа черты лица - далеко не лучший признак. Для корректной и точной идентификации программе необходимы очень хорошее качество картинки и высокое разрешение, что не обеспечивается подавляющим большинством устанавливаемых камер видеонаблюдения. Нужна примета, которая с высокой вероятностью не меняется при переходах человека от камеры к камере. Одним из вариантов такой характерной приметы может стать одежда, а точнее, ее цвет.

При реализации технологии программа анализирует, в одежду какого цвета одет человек, и производит поиск людей на камерах системы по данным цветовым сочетаниям. В итоге оператору выдается набор объектов, отвечающих критериям, и он самостоятельно принимает решение, какие именно результаты соответствуют человеку, траекторию движения которого необходимо построить.

Метод не является полностью автоматическим, так как не может исключить участие оператора, но в то же время благодаря совместной работе человека и программы позволяет добиться высокой точности.

 

Оптимизированные методы

 

Одна из вариаций, направленная на сокращение времени и объема данных для обработки оператором, - совмещение результатов поиска объекта по цветовым сочетаниям и работы корреляционного трекинга. В этом случае программа находит все отвечающие характеристикам объекты в поле зрения камеры и группирует их на основе данных, полученных при работе трекинга. Поскольку в кадре одновременно может находиться несколько движущихся людей, в программу включены алгоритмы для их разделения. Данная реализация также не исключает участия человека, но существенно сокращает его, так как предоставляет меньшее количество вариантов для выбора на каждой камере.

Еще одним вариантом оптимизации может быть включение вычисления вероятности перехода человека от одной камеры к другой. Программа оценивает скорость перемещения, расстояние между камерами системы (его оператор должен предварительно задать на плане системы) и получает предположительное время, за которое человек достигнет той или иной камеры. При этом учитываются направление движения и приметы объекта. В результате программа выдает сразу всю траекторию перемещения. Но и в этой реализации присутствие оператора обязательно: на этапе настройки системы ему необходимо нанести точное расположение камер на план.

 

Выводы

 

Сегодня задачу программного построения траектории движения человека по данным видеоизображений нельзя назвать решенной окончательно. Существующие технологии либо выставляют высокие требования к способу построения видеосистемы, либо требуют немалой степени участия оператора.

 

В перспективе разработчикам удастся создать быстрые и точные методы для получения полной информации о перемещениях людей по объекту, а сегодня существует несколько подходов со своими ограничениями:

1. Корреляционный трекинг. Данный метод исключает участие оператора, но требует построения связной видеосистемы с перекрытием сцен наблюдения камер. Кроме того, он является ресурсоемким.

2. Метод, использующий информацию о приметах человека, предоставляет довольно точные результаты, так как работа программы тесно связана с работой оператора. В то же время это является главным недостатком: когда система состоит из большого количества камер и объект обладает высокой проходимостью, процесс поиска становится длительным и рутинным.

3. Оптимизированный метод, использующий данные о приметах человека, включает вероятностный подход, когда работа ведется также с характеристиками его движения (направлением, скоростью, временем перехода от камеры к камере). Такая реализация существенно сокращает степень участия человека, но требует более точной настройки системы (в частности, высокой точности нанесения точек расположения камер на план объекта, например, при нанесения точек расположения камер на план объекта).

 

Александр Коробков

Главный архитектор компании Macroscop

Статья опубликована в журнале «Системы безопасности»№4, 2015

Статьи Видеонаблюдение

AHD видеонаблюдение

AHD видеонаблюдение

Видеонаблюдение \\ 01.11.2016 13:03 \\ ООО "Сек-Групп" \\ Комментарии()

AHD это технология передачи посредством обычного коаксиального кабеля отлично детализированной картинки.

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Видеонаблюдение \\ 04.07.2016 10:47 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Знаете ли вы, что в ассортименте вендоров ПО для видеосистем есть много решений для прикладных задач торговли- модулей для подсчета посетителей, определения длины очереди, контроля операций на кассе и т.п. А предложений для решения производственных и промышленных задач практически нет. Почему?

Повышение точности детектирования оставленных предметов

Повышение точности детектирования оставленных предметов

Видеонаблюдение \\ 20.05.2016 18:35 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Важной задачей для разработчиков является не только создание новых функций и модулей видеоанализа, но и совершенствование и повышение точности существующих. Одной из функций, к которой рынок предъявляет требования по повышению точности, является детектор оставленных предметов.

Эффективное видеонаблюдение на торговом объекте

Эффективное видеонаблюдение на торговом объекте

Видеонаблюдение \\ 12.02.2016 18:20 \\ Hikvision Russia \\ Комментарии()

Индустрия торговли всегда занимала достаточно большое место в жизни страны, и ее сфера распространения постоянно увеличивается. Это подтверждает непрекращающийся рост торговых объектов, как небольших магазинов, так и огромных торговых комплексов. Торговля традиционно связана с присутствием большого числа людей, а также повышенным риском краж и убытков, поэтому вопрос безопасности сотрудников и посетителей, а также обеспечения сохранности материальных ценностей и денежных средств является приоритетным. С этой целью практически все современные объекты ритейла оснащены системами безопасности, и одну из ключевых ролей в них играет видеонаблюдение.

Эффективный видеоанализ на объектах ритейла и банковской сферы

Эффективный видеоанализ на объектах ритейла и банковской сферы

Видеонаблюдение \\ 04.02.2016 16:26 \\ Macroscop \\ Комментарии()

В данной статье интеллектуальные возможности современных систем видеонаблюдения будут рассматриваться в разрезе применения на объектах ритейла и банковской сферы.

Методы программного подсчета людей в очереди. Контроль и повышение качества обслуживания покупателей

Методы программного подсчета людей в очереди. Контроль и повышение качества обслуживания покупателей

Видеонаблюдение \\ 12.01.2016 12:01 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Сегодня системы видеонаблюдения все чаще используются для решения задач, выходящих за рамки обеспечения безопасности. Эта статья посвящена рассмотрению модуля подсчета людей в очереди, который нашел широкое применение в системах объектов сферы ритейла.

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение 2025-2030: фантастическая реальность

Видеонаблюдение \\ 03.12.2015 13:55 \\ Macroscop \\ Комментарии()

В будущем мы увидим единые глобальные информационные пространства, в которых не просто камера, а вся подсистема видеонаблюдения будет лишь небольшим элементом - несмотря на то, что ее масштаб может составлять десятки и сотни тысяч устройств.

Результаты тестирование IP-видеодомофонов

Результаты тестирование IP-видеодомофонов

Видеонаблюдение \\ 30.11.2015 14:33 \\ Beward \\ Комментарии()

Аналоговые системы видеодомофонии дают пользователям базовый функционал. Тем не менее и в этих проверенных временем решениях все активнее применяются IP-технологии, которые обеспечивают прорыв в удобстве и дополнительном функционале, ранее неведомом и недоступном аналоговым системам - это и работа с мобильными приложениями, и мегапиксельное изображение, и удобство интеграции в существующую сеть TCP/IP, и многое другое.

Масштабные системы видеонаблюдения: программные способы повышения надежности

Масштабные системы видеонаблюдения: программные способы повышения надежности

Видеонаблюдение \\ 21.10.2015 12:16 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Практика компании Macroscop показывает, что тренд наращивания количества видеокамер в системах наблюдения сохраняется. Чем масштабнее система, чем крупнее объект, на котором ведется видеонаблюдение, тем больше нюансов необходимо учесть при ее проектировании и подборе компонентов.

Как снизить стоимость видеосистемы

Как снизить стоимость видеосистемы

Видеонаблюдение \\ 15.10.2015 11:16 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Статья Александра Коробкова, главного архитектора компании Macroscop.

Книги

Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации

ISBN: 978-5-7695-6218-1
Год: 2010 (май)
Страниц: 512

 

 

Учебное пособие представляет собой 5-е издание, дополненное и переработанное. Книга незаменима при обучении специалистов по монтажу любых видов сигнализаций: пожарных, охранных и охранно-пожарных. Представлены также общие сведения об организации охраны на объекте.

Технические средства охраны

Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения

ISBN: 978-5-9912-0025-7
Год: 2008
Страниц: 496

 

Учебное пособие поможет при прохождении теоретических курсов специалистами в области охраны. Здесь есть всё об эксплуатации технических средств охраны. Это второе, дополненное издание, созданное на основе лекций.

Технические средства охраны

Системы контроля и управления доступом

Год: 2010
Страниц: 272

 

Книга адресована широкому кругу лиц, занятых в области службы безопасности на различного уровня объектах. Прилагается перечень нормативных материалов.

 

Технические средства охраны

вверх