В этой статье вы узнаете все об анализе видео и обнаружении движения, машинном зрении, для систем видеонаблюдения.
Зачем нужен видеоанализ для видеонаблюдения?
С помощью видеоанализа результирующие объемы данных могут отслеживаться многими камерами наблюдения наиболее оптимизированным способом. Чем больше камер наблюдения подключено к видеосистеме, тем сложнее сотрудникам службы безопасности просматривать события, связанные с безопасностью, на множестве видеоизображений.
Анализ видео может привлечь внимание к ключевым событиям, например, когда человек или транспортное средство входят в контролируемую зону. Это экономит время и ресурсы, что повышает безопасность охраняемого объекта. https://softlogicrus.ru/
Преимущества анализа видео
Использование видеоанализа в видеосистеме экономит время, потому что запись изображения может быть найдена для соответствующих событий за несколько секунд. Просмотр графического материала требует труда людей и стоит их времени. Чем меньше времени приходится тратить на просмотр графического материала, тем ниже затраты.
Анализ видео позволяет осуществлять автоматизированное наблюдение, которое может активно предотвращать например преступления. Обнаруженные события могут вызывать автоматические срабатывания системы безопасности, громкоговорящие объявления, управление шлагбаумами или дверьми.
Оперативную безопасность можно повысить с помощью видеоанализа, поскольку рабочие процессы можно контролировать автоматически.
Недостатки видеоанализа
Обработка изображений видеоанализа требует большей вычислительной мощности и, следовательно, необходимы более серьезные аппаратные компоненты, мощный сервер видеоаналитики или должна использоваться облачная видеоаналитика. Видеоанализ должен быть индивидуально адаптирован к соответствующей сцене изображения. Следовательно, при вводе в эксплуатацию видеосистемы с видеоаналитикой требуется больше ресурсов. Концепция безопасности не должна основываться только на видеоанализе, поскольку ни одна система не идеальна, а уровень ложных срабатываний не может быть сведен к «нулю» с помощью видеоанализа. События видеоаналитики могут быть нарушены из-за ограничений поля зрения, таких как паутина.
Разница между анализом видео и обнаружением движения
Основное отличие видеоанализа от обнаружения движения заключается в возможности классифицировать движения в сцене изображения как объекты. Обнаружение движения, с другой стороны, реагирует на каждое движение пикселя. Дождь или листва уже могут вызвать обнаружение движения, в то время как анализ видео не вызывает тревогу для этих движений изображения.
При обнаружении системой движения пикселей невозможно классифицировать объекты, так как дождь вызывает постоянное движение пикселей. Это крайне затрудняет поиск человека на записи изображения, так как материал изображения приходится просматривать полностью. Такое может быть очень утомительно, особенно при просмотре кадров с множества камер наблюдения.
Видеоанализ с искусственным интеллектом (ИИ)
Алгоритм видеоанализа может самостоятельно повышать точность обнаружения объектов, наблюдая за сценой изображения, при этом искусственный интеллект принимает независимые решения, а система совершенствуется за счет самообучения. Эта современная форма видеоанализа значительно улучшает функциональность видеоанализа.
Когда имеет смысл использовать видеоанализ?
Анализ видео особенно подходит для видеосистем с большим количеством камер, чтобы иметь возможность быстро идентифицировать важные события и иметь возможность впоследствии надежно их реконструировать. Просмотр изображений может быть выполнен за секунды , а не за часы просмотра видео. Анализ видео также поддерживает поиск конкретных людей или транспортных средств. Использование видеоанализа экономит затраты на персонал и повышает безопасность охраняемого объекта , так как соответствующие события в сцене изображения обнаруживаются автоматически.
Когда имеет смысл использовать детектор движения?
Обнаружения движения пикселей может быть достаточно для надежного обнаружения событий в записи изображения, особенно в областях, где движения в сцене изображения обнаруживаются очень редко. Например, в очень редко посещаемых помещениях с постоянным освещением может быть вполне достаточно обнаружения движения пикселей. Обнаружение движения пикселей не подходит для использования на открытом воздухе, так как это может привести к большому количеству ложных срабатываний.
Технологии машинного зрения в видеоанализе
Иcпользование камер для машинного зрения, в которых используются новейшие технологии CMOS позволяют обрабатывать изображение лучшего качества и и так же увеличить пропускную способность данных в системе. Существуют современные IP камеры с высокоскоростным интерфейсом. Такие технологии позволяют работать с несжатыми данными получаемыми непосредственно от оптического сенсора.
Что необходимо учитывать при использовании видеоанализа?
— Первоначальные более высокие инвестиционные затраты на видеосистему с видеоанализом могут быть быстро амортизированы за счет сокращения расходов на персонал.
— Значительное повышение эффективности расследования происшествий и устранения повреждений благодаря анализу изображений за считанные секунды.
— Видеоанализ не заменяет комплексную концепцию безопасности с охраной периметра и различными уровнями тревоги, а является дополнительным компонентом.
— Видеоанализ значительно снижает количество ложных срабатываний, но ложные срабатывания все еще могут быть вызваны.
