वीडियो निगरानी में किस प्रकार का पता लगाना उपयोगी है। तंत्र और कार्य

कैमरे के देखने के क्षेत्र में गति का पता लगाने (पता लगाने) के लिए एक सूचना संकेत एक बुनियादी कार्य है, जिसके बिना आधुनिक वीडियो निगरानी प्रणाली की कल्पना करना असंभव है। हालांकि, यहां तक ​​कि इस सरल और उपयोगकर्ता के अनुकूल फ़ंक्शन में कई बारीकियां हैं जो पूरे सिस्टम की लागत और गुणवत्ता को प्रभावित करती हैं।

आज हम आपको सीसीटीवी कैमरों में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकारों का पता लगाएंगे, उनके फायदे और नुकसान के बारे में बात करेंगे, क्लाउड के साथ एकीकृत विस्तार उपकरणों की तुलना करेंगे, और "बोर्ड पर" एनालिटिक्स।

हम कई समाधानों की पेशकश करते हैं जो फ्रेम में ऑब्जेक्ट और गति का निर्धारण करने के लिए एल्गोरिदम पर आधारित हैं:

• लाइन क्रॉसिंग डिटेक्शन ( इविडॉन काउंटर 3 डी );
• गति का पता लगाने;
• कतार का पता लगाने ;
• चेहरा पहचानना ।

इस सूची से, केवल Ivideon काउंटर 3 डी को एक अलग उपकरण के रूप में प्रस्तुत किया गया है जो आपको आगंतुकों की गणना करने और विश्लेषणात्मक रिपोर्ट बनाने की अनुमति देता है: ट्रैफ़िक (साप्ताहिक और कुल) और प्रति घंटा लोड के साथ-साथ वीडियो के तहत समयरेखा पर आगंतुकों के एक बड़े प्रवाह पर ध्यान दें।

एक मोशन डिटेक्टर Ivideon सेवा के सभी कैमरों के लिए उपलब्ध वीडियो एनालिटिक्स सिस्टम का हिस्सा है। यह चयनित क्षेत्र में आंदोलन को निर्धारित करता है, और यदि उपयोगकर्ता ने इसे निर्दिष्ट नहीं किया है, तो डिटेक्टर फ्रेम क्षेत्र में काम करता है। डिटेक्टर एक एल्गोरिथ्म पर आधारित है जो एक पृष्ठभूमि छवि बनाता है और पृष्ठभूमि के साथ बाद के फ्रेम की तुलना करता है। इस प्रकार फ्रेम में एक छोटे से बदलाव के साथ झूठी सकारात्मकता से बचना संभव है। उदाहरण के लिए, डिटेक्टर काम नहीं करेगा अगर एक पक्षी खिड़की के बाहर उड़ जाता है। लेकिन यह तब काम करेगा जब एक गतिहीन व्यक्ति अपना हाथ हिलाने लगे। पृष्ठभूमि के साथ फ्रेम की तुलना करने के अलावा, काम की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए अतिरिक्त गति का पता लगाने वाले एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

एक कतार डिटेक्टर एक वीडियो एनालिटिक्स मॉड्यूल है जिसका उपयोग एक फ्रेम में गिनती के लक्ष्यों के आधार पर एक कतार का पता लगाने के लिए किया जाता है। डिटेक्टर को मशीन लर्निंग के उपयोग से विकसित किया गया था, अर्थात इसका उपयोग करते हुए इसकी सटीकता बढ़ गई थी।

डिटेक्टर मध्यम आकार के व्यवसायों या नेटवर्क खुदरा विक्रेताओं के मालिकों के लिए उपयोगी है, जहां कतार लगाने का एक उच्च जोखिम है। विश्लेषणात्मक मॉड्यूल रिपोर्ट बनाता है, मूल के क्षेत्रों के अनुसार कतारों को समूहित करता है और कैमरों से वीडियो के सेगमेंट दिखाता है जिस पर कतार गठन का क्षण दिखाई देता है। रिपोर्ट आपके खाते में देखने के लिए उपलब्ध हैं, और इन्हें .csv प्रारूप में निर्यात किया जा सकता है।

फेस रिकग्निशन एक वीडियो एनालिटिक्स तकनीक है जिसकी बैंकिंग और बीमा क्षेत्र की बड़ी कंपनियों को सबसे ज्यादा जरूरत होती है, जहां सुरक्षा और गोपनीयता के लिए उच्च आवश्यकताएं होती हैं। हमने यहां उसके बारे में और लिखा है (भावनाओं के बारे में एक लेख के लिए लिंक)।

ये सभी प्रौद्योगिकियां लंबे विकास के बाद दिखाई दीं, जो एनालॉग डिटेक्टरों के साथ शुरू हुईं।

एनालॉग बाहरी मोशन डिटेक्टर

पायरोइलेक्ट्रिक पैसिव इंफ्रारेड सेंसर इंफ्रारेड रेडिएशन लेवल का पता लगाता है

पहले, वीडियो निगरानी प्रणाली के लिए बाजार में मानक संकल्प के साथ एनालॉग कैमरों का प्रभुत्व था, एक नियम के रूप में, 576r। गति का पता चलने पर रिकॉर्डिंग को सक्रिय करने के लिए, अलग बाहरी सेंसर का उपयोग किया गया था।

उनमें हीट-सेंसिटिव इन्फ्रारेड सेंसर लगाए गए थे, जो नियंत्रण क्षेत्र में एक ऊष्मा स्रोत (व्यक्ति) की उपस्थिति पर प्रतिक्रिया करते हैं और इसके आंदोलन के तथ्य को निर्धारित करते हैं। सेंसर से सिग्नल ने कैमरे से छवि की रिकॉर्डिंग को वीसीआर के कैसेट या सुरक्षा प्रणाली में अलार्म को सक्रिय कर दिया।

मानक आईआर गति संवेदक

इस तकनीक का उपयोग आज इसकी कम लागत, उच्च संवेदनशीलता और सस्ते एनालॉग कैमरों के साथ काम करने की क्षमता के कारण किया जाता है, लेकिन एनालॉग डिटेक्टर का उपयोग करके गंभीर समस्याओं से सभी फायदे ऑफसेट हैं।

सबसे पहले, इसका सेंसर अपने पूरे वॉचफुल एरिया को अपनी "वॉचफुल आई" से कवर करता है। आपके पास डिटेक्टर से एक निश्चित क्षेत्र को बंद करने का कोई तरीका नहीं है, उदाहरण के लिए, गर्म हवा के द्रव्यमान की गति हो सकती है। इस मामले में, आप समय-समय पर झूठी सकारात्मकता का सामना करेंगे, और ऑब्जेक्ट की सुरक्षा को सिरदर्द मिलेगा।

बेशक, आप डिटेक्टर की संवेदनशीलता को समायोजित करके और देखने के कोण को बदलकर झूठे अलार्म को कम करने की कोशिश कर सकते हैं, लेकिन यह हमेशा सबसे अच्छा समाधान नहीं है।

दूसरे, विभिन्न वायुमंडलीय घटनाएं सेंसर के झूठे अलार्म को जन्म दे सकती हैं: बर्फ, बारिश या धूल। यह कृत्रिम हस्तक्षेप के प्रति भी काफी संवेदनशील है।

फ़्रेम में गतिविधि निर्धारित करें

एनालॉग कैमरों के साथ काम करने के लिए मल्टीप्लेक्सर

डिजिटल वीडियो प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ, मल्टीप्लेक्सर्स में गतिविधि डिटेक्टरों को एकीकृत करना संभव हो गया, हालांकि उस स्तर पर कैमरे अभी भी एनालॉग थे।

मल्टीप्लेक्स का कार्य कई कैमरों से वीडियो स्ट्रीम को एक वीडियो अनुक्रम में मॉनिटर मॉनिटर पर प्रदर्शन के लिए और एक समय चूक वीडियो रिकॉर्डर पर रिकॉर्डिंग को कम करना है।

उस अवधि को पहचान तकनीक के विकास में एक महत्वपूर्ण मोड़ माना जा सकता है। और कोई टाइपो नहीं है: हम फ्रेम के विशेष रूप से चिह्नित क्षेत्रों में गतिविधि को पहचानने के बारे में बात कर रहे हैं - यह ऑपरेशन मल्टीप्लेक्सर द्वारा किया गया था।

इसे एक या कई कैमरों से आने वाले वीडियो अनुक्रम में गतिविधि निर्धारित करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। इस उद्देश्य के लिए, फ़्रेम को ज़ोन में विभाजित किया गया था (एक नियम के रूप में, 16x16 वर्गों के 256 ज़ोन), और सिस्टम को स्थापित करने की प्रक्रिया में, एक विशेषज्ञ चुन सकता है कि कौन से क्षेत्र में गतिविधि का विश्लेषण करना है और जिसमें नहीं।

एनालॉग मोशन सेंसर के विपरीत, एक अलार्म सिग्नल तब उत्पन्न होता था जब केवल चयनित ज़ोन में गतिविधि होती थी, और पूरे फ्रेम क्षेत्र पर नहीं। इस दृष्टिकोण ने अधिक लचीलापन और नियंत्रण में आसानी प्रदान की, सिस्टम के झूठे अलार्म को कम से कम किया।

इस तकनीक का एक और फायदा यह है कि कैमरे पर गतिविधि की उपस्थिति में एक मानक फ्रेम दर के साथ रिकॉर्डिंग को सक्रिय करने की क्षमता को माना जा सकता है। मल्टीप्लेक्स में पूर्ण फ्रेम मोड में एक विशिष्ट कैमरे से वीडियो स्ट्रीम की रिकॉर्डिंग को कॉन्फ़िगर करना संभव था, ताकि बाद में आपको गति के सुचारू हस्तांतरण के साथ झटके और फ्रेम स्किप किए बिना एक सामान्य गतिशील वीडियो मिल सके। अन्य कैमरों से वीडियो को कम फ्रेम दर पर रिकॉर्ड किया जाता रहा।

एनालॉग गति का पता लगाने में प्रौद्योगिकी के महत्वपूर्ण लाभ हैं। सबसे पहले, नियंत्रण क्षेत्रों के लचीले विन्यास के कारण कम झूठी सकारात्मक। ऐसी प्रणाली व्यावहारिक रूप से वर्षा से प्रभावित नहीं थी।

प्रगति अभी भी स्थिर नहीं है, और मानक पूर्ण HD एनालॉग निगरानी कैमरों को डिजिटल फुल एचडी कैमरों द्वारा बदल दिया गया है, और एनालॉग मल्टीप्लेक्सर्स और टाइम लैप्स वीडियो रिकॉर्डर को डिजिटल रिकॉर्डर, साथ ही साथ स्थानीय और क्लाउड वीडियो सर्वर द्वारा भी दबा दिया गया है। यह सब इस तथ्य के कारण हुआ है कि डिजिटल वीडियो निगरानी प्रणाली के उपयोगकर्ताओं को अतिरिक्त सुविधाएँ मिली हैं, जिनके बारे में हम आपको नीचे बताएंगे।

कैमरा गतिविधि डिटेक्टर

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वीडियो प्रसंस्करण के लिए शक्तिशाली डीएसपी (डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर) के आगमन ने डेवलपर्स को गति डिटेक्टरों को एकीकृत करने में सक्षम किया है (और न केवल उन्हें) सीधे कैमरे में ही। हम ऐसे कैमरों को "स्मार्ट", या "एनालिटिक्स वाले कैमरे" कहेंगे।

आप फ्रेम में वांछित क्षेत्र का चयन कर सकते हैं, जिस गतिविधि को आप ट्रैक करना चाहते हैं, और एक ही समय में, एक नियम के रूप में, आप एक निश्चित आकार के वर्गों तक सीमित नहीं हैं। स्मार्ट कैमरे आपको किसी भी आकार और आकार के क्षेत्र सेट करने और रिकॉर्डिंग को सक्रिय करने की अनुमति देते हैं, उदाहरण के लिए, एक स्थापित फ्लैश ड्राइव पर। और निश्चित रूप से, वे एक अलार्म संचारित कर सकते हैं।

स्मार्ट कैमरे फ्रेम में आंदोलन की उपस्थिति का निर्धारण करने तक सीमित नहीं हैं। अधिक उन्नत मॉडल ई-मेल द्वारा, उदाहरण के लिए, सुविधा में विभिन्न घटनाओं के बारे में सूचनाएं भेज सकते हैं।

कुछ कैमरों में गति ट्रैकिंग के लिए समय अंतराल निर्धारित करने की क्षमता होती है। और निश्चित रूप से, एनालिटिक्स वाले अधिकांश आधुनिक कैमरे भी फ्रेम में चलती वस्तुओं को उजागर करते हैं, जिसे ऑपरेटर को ध्यान देने की आवश्यकता होती है।

ध्यान दें कि अब ऐसी तकनीकें जो पहले अधिकांश निगरानी प्रणालियों के लिए दुर्गम थीं, लोकप्रियता प्राप्त कर रही हैं:

• चेहरा पहचान;
• लाइसेंस प्लेट और अन्य वस्तुओं की पहचान;
• भावनाओं की पहचान।

यदि आपकी निगरानी प्रणाली को लोगों और वस्तुओं को स्वचालित रूप से पहचानने या पहचानने की आवश्यकता है, तो आपको न केवल एक कैमरा चुनने पर बहुत ध्यान देने की आवश्यकता है। एक बहुत ही महत्वपूर्ण भूमिका इसके स्थान और प्रकाश की सुविधा द्वारा निभाई जाती है। उदाहरण के लिए, बैकलाइट की उपस्थिति मान्यता सटीकता को काफी कम कर सकती है, खासकर अगर आपके कैमरे में बैकलाइट कम्पेसाटर नहीं है या सक्रिय नहीं है।

यह उस आकार को भी ध्यान में रखना आवश्यक है जिसे मान्यता प्राप्त वस्तु फ्रेम में रहती है। लोगों और वस्तुओं की पहचान, पहचान और पहचान के लिए यूरोपीय मानक EN 50 132-7 की आवश्यकताओं के अनुसार, "पिक्सेल घनत्व" की अवधारणा, या मनाया लक्ष्य के लिए क्षैतिज दूरी के प्रति 1 मीटर की दूरी पर छवि पिक्सेल की संख्या को पेश किया गया था।


जैसा कि आप देख सकते हैं, फ्रेम में लोगों की विश्वसनीय पहचान के लिए, कम से कम 40 मिमी / पिक्सेल का घनत्व आवश्यक है। यह स्पष्ट है कि लोगों की मान्यता एक कठिन काम है, इसलिए, छवि की गुणवत्ता की आवश्यकताएं बहुत अधिक हैं।

और अगर हम उदाहरण के लिए, कार नंबरों को पहचानने की समस्या है, तो इसके लिए लाइसेंस प्लेट और अक्षरों की ऊंचाई लगभग 15 पिक्सेल होनी चाहिए, जो कि 200 मिमी / पिक्सेल के बराबर है।

उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों के अलावा, किसी भी पहचान में सबसे महत्वपूर्ण भूमिका उपयोग किए गए एल्गोरिदम द्वारा निभाई जाती है।
बाहरी और एकीकृत पहचान

डिटेक्शन प्रोग्राम्स को कैमरे में एकीकृत किया जा सकता है या रिमोट वीडियो या क्लाउड सर्वर पर स्थित किया जा सकता है।

इन तरीकों के फायदे और नुकसान पर विचार करें।

अंतर्निहित पहचान का लाभ:

• उपयोगकर्ता तुरंत पता लगाने के साथ एक तैयार वीडियो निगरानी प्रणाली प्राप्त करता है। उसे यह सोचने की ज़रूरत नहीं है कि यह कैसे काम करता है और कौन सा डिटेक्शन एल्गोरिदम चुनना है, कैमरा निर्माता ने उसके लिए सब कुछ किया;
• इसलिए दूसरा, यद्यपि विवादास्पद है, इस दृष्टिकोण का लाभ उपकरणों की स्थापना और कॉन्फ़िगरेशन में आसानी है। यह प्लस विवादास्पद क्यों है, हम क्लाउड-आधारित गति पहचान तकनीक के अध्याय में वर्णन करेंगे।

यह वह जगह है जहाँ लाभ समाप्त होते हैं।

आइए, अंतर्निहित पहचान के नुकसान के बारे में बात करते हैं।

कैमरे में निर्मित कोई भी कार्य इसकी लागत को बढ़ाता है। आखिरकार, डेवलपर को उपयुक्त सॉफ़्टवेयर बनाने और डीबग करने और उसका परीक्षण करने की आवश्यकता है। और खरीदार को इस सब के लिए भुगतान करना होगा।

एक नियम के रूप में, कैमरे में निर्मित अधिकांश डिटेक्शन एल्गोरिदम काफी सरल हैं। आखिरकार, निर्माता के लिए सॉफ़्टवेयर को एक बार लिखना और इसे यथासंभव लंबे समय तक बेचना आसान है।


डाहुआ कैमरा ( c ) में फुलहान 8520 प्रोसेसर

उच्च-गुणवत्ता का पता लगाने वाले एल्गोरिदम को संचालित करने के लिए शक्तिशाली डीएसपी की आवश्यकता होती है, और प्रोसेसर जितना अधिक शक्तिशाली होता है, उतना ही महंगा कैमरा होगा। यह पता चला है कि खरीदार वास्तव में कैमरे में वायर्ड एक कड़ाई से परिभाषित डिटेक्शन एल्गोरिथ्म से "बंधे" है, जो बहुत प्रभावी नहीं हो सकता है, और निर्माता अपडेट जारी करने की जल्दी में नहीं है। या वह पुराने हार्डवेयर के मामले में हमेशा ऐसा नहीं कर सकता है। निर्माता के लिए पुराने को अंतिम रूप देने में समय और पैसा खर्च करने की तुलना में एक नया, अधिक महंगा कैमरा जारी करना आसान है।

कैमरा खरीदने की योजना बनाते समय, विशेष रूप से कम कीमत खंड के एक निर्माता से, इस बारे में सोचें कि क्या आपको अंतर्निहित पहचान के रूप में "सुविधाओं" की आवश्यकता है। और अब आइए बताते हैं क्यों।

बाहरी पता लगाने के फायदे और नुकसान

एल्गोरिदम क्लाउड या स्थानीय सर्वर पर भेजे गए वीडियो स्ट्रीम का विश्लेषण करेगा और परिणाम देगा। यह विकल्प इविडॉन में लागू किया गया है।

गति का पता लगाने वाले एल्गोरिथ्म के विपरीत, कैमरे में वायर्ड, हमारे क्लाउड में उपयोग की जाने वाली तकनीकों को सुधारने पर काम नहीं करता है। विशेष रूप से, हमने हाल ही में सेवा के व्यक्तिगत खाते में मोशन डिटेक्टर की सेटिंग्स को अपडेट किया ।

उपयोगकर्ता पीसी या किसी भी गैजेट से दूर से कार्यालय में सभी सेटिंग्स बना सकता है। अब हमने "डिटेक्शन" सेक्शन जोड़ा है, जिसमें आप मोशन डिटेक्टर की ज़ोन और संवेदनशीलता को समायोजित कर सकते हैं। ध्वनि पथ के लिए समान सेटिंग्स हैं।

मोशन डिटेक्टर सेटअप सरल और सहज है: उपयोगकर्ता को यह सोचने की ज़रूरत नहीं है कि डिटेक्शन एल्गोरिदम कितने प्रभावी हैं और उन्हें कैसे अपडेट किया जाए। हमारे प्रोग्रामर इन मुद्दों से निपटते हैं।

क्लाउड वीडियो निगरानी सेवा का उपयोग करना आपकी सुविधा में स्थापित कैमरों के प्रकार और कीमत पर ध्यान दिए बिना किसी भी पहचान को व्यवस्थित करना आसान बनाता है। आप गति का पता लगाने या चेहरे की पहचान को सक्रिय कर सकते हैं। आपको नए कैमरे खरीदने की ज़रूरत नहीं है, बस सेवा के व्यक्तिगत खाते में वांछित विकल्प का चयन करें।