Система видеонаблюдения с компьютерным зрением что это

Система видеонаблюдения с компьютерным зрением что это

Система видеонаблюдения с компьютерным зрением Orwell 2k предназначена для автоматического обнаружения и классификации целей и ситуаций, передачи в реальном времени видеоинформации оператору. Применяемые в системе алгоритмы компьютерного зрения являются разработкой компании «ЭЛВИС-НеоТек». Алгоритмы компьютерного зрения Orwell 2k позволяют минимизировать ложные срабатывания и обнаруживать ситуации и цели в сложной помеховой обстановке.

В системе видеонаблюдения с компьютерным зрением Orwell 2k могут быть реализованы новые аналитические функции, которые требуются заказчику.

Обнаруживаемые цели и ситуации системой видеонаблюдения Orwell 2k

Функциональные возможности Orwell 2k:

автоматическое обнаружение, классификация и слежение за целями и ситуациями в реальном времени по изображению от видеокамер, тепловизоров, радаров;

автоматическое наведение и сопровождение целей поворотными видеокамерами;

формирование в режиме реального времени базы данных обнаруженных целей и ситуаций;

отображение мнемоник движущихся целей и ситуаций на карте объекта;

выдача аудиовизуального сигнала оператору в случае возникновения интересующей ситуации;

самодиагностика работоспособности системы с выдачей тревожного сообщения при отказе ее элементов;

минимум ложных срабатываний системы Orwell 2k;

поиск в архиве по времени, классу цели, номеру/названию источника или группы источников сигнала, событию, комментарию оператора;

контроль действий оператора системы для минимизации влияния человеческого фактора, например, сговора оператора с нарушителями;

web-запрос для получения статистики.

Особенности системы видеонаблюдения с компьютерным зрением Orwell 2k

Удобная пошаговая настройка (от добавления видеокамер и загрузки карт объекта до настройки алгоритмов видеоаналитики) в едином приложении

Построение карты объектов благодаря возможности объединения камер в группы (улицы, помещения, этажи и т.д.) для получения общей картины происходящего как на одном локальном объекте, так и на территориально-распределенных объектах

Интерфейс системы видеонаблюдения с компьютерным зрением Orwell 2k

Удобные инструменты для просмотра и отработки тревожных ситуаций

Перечень тревожных ситуаций

Окно видеоинформации
с отображением тревожной
ситуации

Архив с отметками времени
происшествия тревожных ситуаций
и их статусом (отработанные,
неотработанные, ложные)

Инновационный подход к реализации архива Orwell 2k:

эргономичные элементы управления архивом — выбор фрагмента с точностью до секунды;

возможность отображения и экспорта видеоинформации одновременно с нескольких камер;

Источник

Все российские школы оборудуют системой «Оруэлл» с функцией распознавания лиц от NtechLab

Во всех российских школах появятся системы видеонаблюдения с функцией распознавания лиц на платформе Orwell. Их внедрят для того, чтобы обеспечить безопасность учеников, отслеживать время их посещения школы и выявлять посторонних на территории.

Заказ на системы поступил от региональных департаментов образования. Его подрядчиком выступает Национальный центр информатизации, который входит в «Ростех». Общая сумма контрактов превышает 2 млрд руб.

Камеры установят в коридорах, залах, на лестницах школ, а также на прилегающей территории. Такие системы уже есть в 1608 школах в 12 регионах. Всего ими планируется охватить более 43 тысяч школ.

Камеры подключат к платформе Orwell (система видеонаблюдения с возможностями компьютерного зрения), а также встроят в них модуль распознавания лиц производителя NtechLab. С помощью него система также будет отслеживать рабочее время сотрудников.

Школьников и педагогов будут вносить в систему распознавания лиц только с их согласия. Все базы данных будут храниться локально.

Как заявили в «Роснано», корпорация совместно с «Ростехом» уже поставила более 28 тысяч камер видеонаблюдения в 1,5 тыс. школ в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика». Однако новые системы отвечают уже задачам нацпроекта «Образование», говорят чиновники.

«Элвис-неотек», портфельная компания «Роснано», которая занималась установкой камер, сообщила, что для оснащения одной школы нужно около 20 штук, а каждая камера стоит примерно 10 тысяч рублей.

«Для применения в школах выбраны IP-камеры серии VisorJet Smart Mini для видеонаблюдения внутри помещений. Отличительной особенностью данной серии является компактный размер, наличие высокочувствительной матрицы с мощным шумоподавлением, компенсации фоновой засветки и инфракрасной подсветкой нового поколения, благодаря чему камеры хорошо «видят» даже при плохой освещенности. В устройствах предустановлены алгоритмы видеоаналитики, способные в автоматическом режиме распознавать и оповещать о задымлении, пожаре, оставленном предмете и других нежелательных ситуациях», — отмечается в пресс-релизе.

«Элвис-неотек» уже оснастила системами обеспечения безопасности Национальный центр управления обороной России, также реализовывала проекты в аэропортах Шереметьево, Пулково и поставляла радиолокационные системы охраны на ГЭС.

NtechLab не впервые сотрудничает с властями. Эксперты компании занимались подключением более 200 тысяч камер городского видеонаблюдения Москвы к системе распознавания лиц на основе технологий FaceT и FindFace. Системы сопоставляют лицо прохожего по правоохранительным базам данных. В январе этого года у NtechLab закупили систему видеонаблюдения за 200 млн рублей.

В марте сообщалось, что власти Москвы будут контролировать соблюдение жителями карантина из-за коронавируса с помощью новой системы. Но, поскольку оборудование было развёрнуто не полностью, вместе с видеонаблюдением планировалось использовать данные сотовых операторов.

Источник

Не только для ловли митингующих: кто и зачем в России учит компьютеры с камерами «понимать» события

Что это, и зачем его создали?

Компьютерное зрение (техническое зрение, Computer Vision) — способ автоматически собирать и сортировать фото и видео при помощи компьютеров для обнаружения, опознания и классификации, так сказать, увиденного.

Первые попытки заставить компьютер самостоятельно распознать объекты на изображениях предпринимались еще в 1960-х годах, но вообще эта технология считается сравнительно молодой. В основном потому, что компьютеры 1960-1970-х годов были слишком маломощными, чтобы на их базе создать пригодные для таких задач прототипы. Только с 2000-х годов процессоры стали достаточно быстрыми, накопители достаточно ёмкими, сетевые интерфейсы достаточно «широкими», а камеры достаточно качественными, чтобы всё расцвело.

Профессор Массачусетского Института Технологий Лоуренс Роберт научил компьютеры распознавать форму предметов ещё в 1960-х гг.

И вот сегодня компьютерное зрение используют в самых разных областях, таких как:

Самое ценное в данной технологии — наконец-то появилась возможность поручить технике опознавать, разбирать и реагировать на что-то происходящее в кадре быстрее, чем это может сделать человек. Поэтому компьютерное зрение будет применяться всё чаще и всё интенсивнее по всему миру, и это неизбежность.

Кто и как применяет компьютерное зрение в России

Рынок компьютерного зрения в России (мы сейчас, конечно, об официальном, а не «мамкиных спецагентах») появился сравнительно недавно, но растёт астрономическими темпами. Сегодня его объём оценивают в 30 млрд. рублей. Основные сферы применения:

Из не вошедшего в основной список, но тоже важного: компьютерное зрение в России используют в потребительском секторе (услуги платного видеонаблюдения, например, и т.д.), логистике и даже в сельском хозяйстве.

При этом по уровню безопасности в доступе к видеонаблюдению Россия одна из лучших, потому что в РФ очень быстро и интенсивно начали внедрять доступ к биометрическим данным. Биометрию активно внедряют такие крупные банки, как «Сбербанк», «ВТБ», «Альфа-банк», «Почта Банк» и «Хоум-Кредит». А ещё по инициативе Центрального банка РФ и Минкомсвязи вместе с «Ростелекомом» создали Единую биометрическую систему. «Ростелеком» обещает, что с ней входить в систему будет удобнее для пользователей, а предприятия смогут экономить и не разрабатывать «велосипеды» для сотен одинаковых потребностей.

Ещё в России всё круто с разработкой систем контроля общественной безопасности и дорожного движения. Особенно хвалят системы распознавания, которые использует ситуационный центр ЦОДД Москвы. С тех пор, как внедрили видеокамеры с компьютерным зрением, нарушителей поубавилось, а регулировать дорожные потоки в Москве стало проще. Глава ГИБДД Михаил Черников рассказывал, что в итоге с такой системой получилось даже снизить количество ДТП и смертности.

Теперь ЦОДД Москвы отслеживает проблемы на дорогах не только в ручном режиме, но и с помощью компьютерного зрения

Компьютерное зрение в России внедряют в беспилотный транспорт, там без него никак. Сейчас тестированием такой техники занимаются «Яндекс», НПО «Старлайн», Cognitive Pilot, BaseTracK, МАДИ и даже КАМАЗ. Камазовцы с конца 2019 года тестируют беспилотный грузовой автомобиль КамАЗ-4308 собственной разработки и уже зарегистрировали патент на грузовой электромобиль без кабины для водителя. Обещают, что за счёт этого грузоперевозки будут обходиться заказчикам дешевле на 10-15%.

Беспилотный КамАЗ-4308 «Одиссей»

Кто ещё? Да много кто: от пищевой промышленности до машиностроения и металлургии, частенько компьютерное зрение используют, чтобы отлавливать брак на производстве. Хотя на многих производствах до сих пор проверяют качество продукции вручную, постепенно эти процессы заменяются контролем на базе машин. Потому что железяки с компьютерным зрением, во-первых, точнее работают, во-вторых позволят контролировать качество продукции не только после изготовления изделия, но и в процессе изготовления. А ещё системы с компьютерным зрением помогают вылавливать нарушителей техники безопасности до того, как эти нарушения перерастают в производственные травмы и аварии

В розничной и оптовой торговле компьютерное зрение нужно крупным торговым компаниям для регулировки очередей, борьбы с магазинными ворами и проверки наличия товаров на полках. Главные пользователи компьютерного зрения — X5 Retail Group, «Магнит», «Дикси» и другие сети.

В ритейле компьютерное зрение используют в основном для контроля наполняемости витрин.

Автоматические военные роботы «Уникум» производства Ростеха атакуют противника группами и сами рассредотачиваются по самым выгодным позициям для ведения огня

Службы доставки, хоть они и занимают небольшую долю российского рынка компьютерного зрения, тоже не стоит сбрасывать со счетов. Потому что компьютерное зрение активно внедряют и в беспилотный курьерский транспорт, и в сугубо специфические задачи для логистов. Например, компания «Системы компьютерного зрения» показала возможности этой технологии на примере. системы определения объема древесных бревен, а также качества представленной системе для анализа древесины. Скучно? Это вам сейчас скучно, а для предприятий это экономия денег. Разработчики «Систем компьютерного зрения» сообщают, что погрешность измерений, которые делает их система, составляет всего 3%, что лучше, чем при измерении объема древесины вручную или с помощью лазерной рамки. Мелочь, а в перспективе повышает КПД всего процесса.

И, наконец, компьютерное зрение внедряют даже в сельское хозяйство. В этой сфере оно нужно для более качественного контроля и отслеживания скота, и для сбора продукции животноводства, молока, например, или яиц. В земледелии умные компьютерные системы помогают повысить урожайность и уровень агрокультуры в целом за счет внедрения прецизионного (точного) земледелия. То есть внедряется более точная и аккуратная обработка земли, за счёт чего урожайность сразу вырастает минимум на 10%. На сегодняшний день российские «Системы компьютерного зрения» разработали систему CV (Computer Vision) для сельского хозяйства, которая достигла точности обработки земли с помощью техники в 2 сантиметра на 6 метров пашни.

Чем будут заниматься в будущем

А дальше — больше. По всем прогнозам российский рынок компьютерного зрения будет расти взрывными темпами и к 2025 году достигнет объёма в 100 млрд. рублей.

Напоминаю, зачем это нужно российской экономике:

Ниже затраты и издержки на мероприятиях

Ликвидация непродуктивных затрат

Выше безопасность на производстве

Сбора и анализ супер-ценной статистики Big Data

Получится ли всё это у России? Скорее да, чем нет. Потому что это редкий случай, где и бизнесмены, и государство обеими руками за внедрение таких алгоритмов — без автоматизации рабочих процессов (которой, кстати, нужно развитие систем связи и Интернета вещей, и тут уже государство с операторами подсуетятся) есть шанс пролететь на рынке продукции, как аграрные страны на фоне промышленных.

Главные проблемы всех этих светлых инициатив прежние — бардак и взаимоисключающие пункты в российском законодательстве, особенно в сфере искусственного интеллекта, биометрии и других технологий, связанных с Computer Vision, и огромный риск с проблемами безопасности и конфиденциальности — то есть проблемы слежки и злоупотреблений. «Быдлокод» и ошибки в реализации алгоритмов на начальных этапах внедрения компьютерного зрения тоже никто не отменял. И, наконец, пока всё будет «допиливаться» до нормального вида и выйдет на самоокупаемость, пройдёт немало времени.

Но отступать нельзя, потому что, так или иначе, компьютерное зрение – наше будущее. Как бы вы к нему ни относились.

Источник

Камеры для компьютерного зрения: характеристики

Статью подготовили специалисты компании Hey Machine Learning.

Когда вы включаете камеру, чтобы сделать селфи, она определяет ваше лицо и фокусируется на нем. Такой процесс обнаружения и отслеживания объектов называется компьютерное зрение (CV) и используется оно не только для работы с лицами.

С помощью этой технологии можно классифицировать изображения, считывать показания счетчиков, отслеживать передвижения машин, распознавать текст и определять положение мяча на футбольном поле. Как научная дисциплина, CV относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из изображений.

За последние пару лет компьютерное зрение отлично себя проявило. Например, стали создаваться достаточно точные системы обнаружения злоумышленников, подсчета посетителей, детекта дыма и огня, идентификации клиентов и множество других.

В любом случае CV-решения могут существенно ускорить и облегчить много различных процессов, если наделить их правильными алгоритмами и оборудовать подходящими камерами.

Что касается алгоритмов машинного обучения для решения задач обнаружения, отслеживания или классификации — дело стоит за полнотой знаний, ресурсов или выбора исполнителя. Что касается камер — их тоже можно заказать вместе с алгоритмом, но можно и купить самостоятельно. Например, в случае создания собственного решения какой-то проблемы или в качестве проверки гипотезы.

Но какими характеристиками должна обладать камера, чтобы хорошо справиться с поставленной задачей? Попробуем разобраться.

1D-камеры, также называемые линейными или строчными, — это вид CV-камер, которые отличаются от нам привычных тем, что изображения в них формируются путем сканирования объекта съемки. Такая камера имеет специальный сенсор, содержащий чаще всего одну линию пикселей, и способна генерировать бесконечно длинную картинку.

Именно поэтому строчные камеры незаменимы на конвейерах, так как позволяют снимать быстродвижущиеся объекты без размытия. И при использовании линейного сканирования нет необходимости обеспечивать перекрытие последовательных кадров и их дальнейшую программную склейку, как в матричных камерах, так как изображение непрерывно формируется в буфере встроенной памяти линейной камеры.

2D-камеры — это привычные нам камеры, создающие изображения в двухмерном пространстве: по ширине и высоте. По сути, это самый преобладающий в использовании вид камер.

3D-камеры используются, когда необходимо анализировать объем объектов, их форму или положение в трехмерном пространстве. Некоторые трехмерные камеры используют два или более объектива для записи нескольких точек обзора, в то время как другие имеют только один объектив, который просто смещает свое положение.

Есть две основные группы камер, которые отличаются способом обработки данных и передачей видеосигнала: аналоговые и цифровые.

В аналоговых камерах изображение идет от матрицы в аналоговом формате, после оцифровывается для обработки и снова превращается в аналоговый сигнал для дальнейшей передачи. По коаксиальному кабелю видеосигнал идет на монитор и на видеорегистратор, который оцифровывает, кодирует и сжимает его для записи.

Аналоговые камеры подойдут для создания сетей видеонаблюдения, так как они дешевые, простые в установке и использовании, устойчивые к взломам и не имеют задержек в передаче данных. Также, если использовать камеры новых стандартов с высоким разрешением картинки, например HDCVI, HD-TVI или AHD, то можно получить хорошее качество изображения, в том числе движущихся и удаленных объектов.

Это значит, что подобные камеры отлично подойдут, например, для систем отслеживания активности спортсменов: определение позы, скорости движения, контроля выполнения правил игры и определение голов. Еще их можно применить для задач безопасности, например для контроля за периметром объекта или для обнаружения вещей, оставленных без присмотра на вокзалах или в аэропортах.

В цифровой камере сигнал не преобразуется обратно из цифрового формата в аналоговый для передачи, а отправляется на регистратор именно в оцифрованном виде. При этом перед передачей он может кодироваться и сжиматься — так происходит в IP-камерах, или же передаваться несжатым и некодированным — так есть в HD-SDI камерах.

Системы с цифровыми камерами легко масштабируются, модернизируются и оптимизируются. Они дороже в цене, однако могут использоваться для любых задач компьютерного зрения.

Есть еще один тип камер, о котором следует сказать, — это камеры машинного зрения.

Такие камеры снимают изображения в высоком разрешении и отправляют их несжатыми на компьютер. Из-за этого получаемые картинки выглядят не так красиво, как с обычных камер, которые их сжимают и сглаживают, но в хорошем качестве и с высокой детализацией.

Поэтому камеры машинного зрения обычно используются в автоматизации производства или в медицинской сфере, где необходимо видеть всё.

Камеры машинного зрения могут иметь разрешение от VGA до 86 Мп для строчно-кадровой или 4K для однострочной развертки — и снимают до 200 кадров в секунду. Однако за счет таких показателей их цена достаточно высокая.

Для видеокамер используется два типа матриц: CCD и CMOS. Они отличаются как устройством, так и принципом действия. Чтобы подобрать подходящую, необходимо сперва определить требуемый спектр задач. Например, матрица CCD не позволит использовать инфракрасное зрение, которое необходимо, если вам нужно составлять тепловые карты объектов.

Матрица CCD раньше считалась более качественной, но также более дорогой и энергозатратной. Что касается принципа работы, то этот тип матриц собирает все изображения в аналоговом формате, а потом их оцифровывает.

Из преимуществ CCD перед CMOS можно выделить высокую светочувствительность, лучшую цветопередачу, низкий уровень шумов и высокую динамическую чувствительность. Из недостатков — сложный принцип считывания сигнала, высокий уровень энергопотребления и дорогое производство.

Матрица CMOS, complementary metal-oxide-semiconductor, изначально выигрывала меньшим энергопотреблением и стоимостью, однако уступала по качеству. Также CMOS, в отличие от CCD, оцифровывает каждый пиксель сразу.

Среди преимуществ данной матрицы выделяют высокое быстродействие, низкое энергопотребление, а также дешевое и более простое производство. Недостатками являются низкие светочувствительность, коэффициент заполнения пикселей и динамическая чувствительность, а также высокий уровень шума.

При выборе камеры для решения задач компьютерного зрения следует обратить внимание на размер матрицы и размер ее пикселя: чем они больше, тем лучше. Все потому, что размеры фотосенсоров, ответственных за преобразование спроецированного на матрицу изображения в электрический сигнал и его сканирования, определяются размером отдельных пикселей матрицы, которые имеют величину от 0,005 до 0,006 мм.

Чем больше пиксель, тем больше его площадь и количество собираемого им света, а значит выше его светочувствительность и лучше отношение сигнал, шум.

Также важно смотреть на количество пикселей. Чем больше пикселей, тем выше разрешение и, соответственно, разрешающая способность. Как следствие — на большем расстоянии можно идентифицировать лицо и рассмотреть мелкие детали.

Фокусное расстояние — это расстояние между линзой и матрицей. Оно определяет, насколько далеко и широко сможет видеть ваша камера.

Чем меньше фокусное расстояние, тем шире угол обзора и меньше деталей можно рассмотреть на отдаленных объектах. Чем оно больше, тем уже угол обзора и тем детальнее просматривается объект.

Часто используемый вид объектива имеет фокусное расстояние 3,6 мм, которое соответствует углу обзора человеческого глаза. Такие камеры используют для наблюдения в небольших помещениях: например, для подсчета посетителей магазина или кафе.

Типов объективов много: нормальные, широкоугольные, длиннофокусные, сверхдлиннофокусные и прочие. Их главное отличие друг от друга — это угол обзора, зависящий от фокусного расстояния. Основные типы представлены на картинке ниже.

Отдельно стоит упомянуть такой тип камер, как рыбий глаз — Fisheye. Они также называются панорамными камерами, так как имеют 360-градусный угол обзора.

Также есть камеры, лишенные стандартного объектива. Они называются Pinhole-камерами и используются для скрытого видеонаблюдения.

Апертура, она же светосила объектива, представляет собой отверстие, через которое проходит свет, и определяет способность камеры снимать качественную картинку в условиях плохой освещенности. Этот элемент является частью объектива и располагается непосредственно перед линзой.

Чтобы видеокамера давала четкое изображение даже при плохой освещенности, диафрагма должна быть максимально открытой, а значит апертура должна иметь маленькие значения.

Диафрагма — это элемент строения объектива видеокамеры, отвечающий за поступление света на матрицу.

Камеры бывают с фиксированной диафрагмой и с регулируемой. Видеоустройства, которые не имеют диафрагмы вообще, относятся к первой группе.

Отрегулировать диафрагму на видеокамерах можно тремя способами:

Этот параметр отвечает за то, насколько долго затвор остается открытым при съемке, то есть обозначает время, в течение которого свет падает на матрицу. Если коротко, то всю суть можно описать так: когда затвор открыт — свет падает на матрицу, чем больше света, тем выше экспозиция, а значит — и яркость итоговой картинки.

Электронный затвор регулирует светочувствительность матрицы, чтобы подогнать ее под уровень освещенности места съемки. Настройка происходит не путем корректировки светового потока, попадающего на матрицу, как при автоматической регулировке диафрагмы, а путем регулировки длительности накопления электрического заряда на матрице.

Одной из самых полезных характеристик электронного затвора является ручная регулировка скорости затвора. При плохой освещенности устройство автоматически выставляет низкие значения, что приводит к размытию изображения движущихся объектов.

Но стоит отметить, что возможности выдержки ниже, чем автоматической регулировки диафрагмы. На открытом пространстве, где освещение изменяется от сумерек до яркого солнечного света, лучше использовать видеокамеры с АРД, а в помещениях, где освещение меняется незначительно, — камеры с электронным затвором.

Разрешение камеры — это размер получаемого изображения. Чем выше эта характеристика, чем больше деталей можно рассмотреть на видео. Она измеряется в телевизионных линиях (ТВЛ) или в пикселях.

Разрешение в ТВЛ является показателем количества переходов яркости, иначе говоря вертикальных линий, размещенных на изображении по горизонтали. Он дает представление о размере картинки на выходе. Разрешение в ТВЛ указывается в видеозаписях цифрами: 380, 420, 480.

Разрешение видео в пикселях является размером картинки по горизонтали и вертикали, например, 1600 на 1200, или общим количеством пикселей, например, 8 Мп. Чтобы узнать разрешение изображения в мегапикселях, зная его размер, необходимо умножить значение по горизонтали на значение по вертикали и разделить на 1 000 000: 1600 × 1200/1 000 000 = 1,92 Мп.

Когда производители видеокамер указывают разрешение итоговой картинки в документации, это может означать не ее размер, а количество пикселей на матрице. Поэтому необходимо также обращать внимание на характеристику «эффективное количество пикселей».

Эффективные пиксели — это пиксели, которые фактически формируют итоговое изображение. Часто этот показатель соответствует реальному разрешению получаемой картинки, но не всегда.

Видеокамеры с ИК-подсветкой (IR) имеют специальные светодиоды, испускающие инфракрасное излучение, которое способны уловить чувствительные матрицы устройств. Это позволяет проводить съемку в полной темноте.

Когда на объекте наблюдения достигается определенный минимум освещения, видеокамера автоматически переходит в режим съемки в ИК-диапазоне и включает инфракрасную подсветку. Получаемое изображение всегда будет черно-белым, независимо от того, цветная у вас камера или монохромная.

Также в некоторых камерах есть функция «умная инфракрасная подсветка», которая предназначена для регулирования мощности ИК-излучения в зависимости от расстояния до объекта. Это делается для того, чтобы близкие к камере объекты были не засвечены на видео.

Когда видеокамера оснащена функцией инфракрасной подсветки для съемок в ночное время, она может давать сбои в виде нарушения цветового спектра итоговой картинки при съемке в светлое время суток.

Это происходит из-за того, что камеры с ИК-подсветкой имеют более чувствительную матрицу и захватывают инфракрасный спектр не только ночью, но и днем.

Чтобы избежать подобного, производители встраивают в устройства так называемый механический инфракрасный фильтр (ICR), который днем закрывает матрицу и препятствует попаданию инфракрасного излучения, а ночью сдвигается и пропускает IR-лучи.

Следует также заметить, что ICR-фильтр может устанавливаться в камерах и без инфракрасной подсветки. Это позволит избежать инфракрасного спектра в дневное время, что улучшит цветопередачу видео.

Этот параметр определяет минимальное освещение, при котором видеокамера способна давать четкую картинку с незначительным количеством шумов. Он измеряется в люксах (лк) и чем ниже его значение, тем выше чувствительность устройства.

Если минимальная светочувствительность камеры составляет 0,3 лк, то устройство не даст вам четкое изображение в ночное время без дополнительной ИК-подсветки.

Чтобы избежать подобного, необходимо заранее знать условия съемки и подбирать камеру под них. Например, освещенность в ясный солнечный день имеет значения от 32 тысяч лк до 130 тысяч лк, в очень пасмурный день равна 100 лк, а ночью — 1 лк.

Еще одним параметром, определяющим качество видео, является величина соотношения мощности полезного сигнала к мощности шума. Она называется S/N Ratio и измеряется в децибелах (дБ).

Чем выше этот показатель, тем лучше. Например, для получения качественного видео, снятого современной камерой, величина S/N Ratio должна быть 40 дБ и выше.

Так как шумы при съемке видео будут всегда, производители активно занимаются разработкой шумоподавляющих технологий. На данный момент распространены две: 2D DNR и 3D DNR.

Первый алгоритм фильтрации устарел и имеет свои недостатки. Обычно он убирает только те шумы, которые находятся на переднем плане. Также при обработке сигнала детали изображения становятся немного расплывчатыми.

Второй алгоритм новее и работает лучше, чем первый. Он способен убирать близлежащие шумы, снег и зернистость на дальнем фоне.

Кадровая частота, или FPS, определяет плавность итогового видео. Чем выше этот показатель, тем качественнее будет результат.

Чтобы получить плавную картинку, необходимо иметь FPS не ниже 16–17 кадров в секунду. У профессиональных камер этот показатель может быть выше 120 кадров в секунду.

Однако нужно учесть тот факт, что чем выше кадровая частота, тем тяжелее будет видео и тем больше будет загружен канал передачи.

Чтобы избежать засвеченных участков на видеозаписи, производители оснащают свои камеры такими технологиями, как WDR, HLC, и BLC.

WDR — это широкий динамический диапазон. Всего используется две разновидности этой технологии: Digital WDR и True WDR. Первая использует программные алгоритмы, которые искусственно осветляют темные участки кадра. Вторая же делает снимки с разной экспозицией, чтобы потом совместить их для получения кадра с оптимальной яркостью всех объектов.

HLC — это компенсация яркой засветки. Подход основан на том, что алгоритмы фактически убирают, из расчета средней яркости, ослепляющие источники света и делают темные части изображения различимыми. Технология полезна в тех задачах, где изображение может быть испорчено светом фар или прожекторами.

BLC — это компенсация встречной засветки. Технология улучшает экспозицию всей картинки с помощью цифровых сигнальных процессоров, которые делят изображение на области и регулируют освещение на каждой из них. BLC просто осветляет кадр, а это может привести к тому, что слишком освещенные области изображения превратятся в белые пятна.

На эти характеристики следует обратить внимание, когда вы покупаете видеокамеру для наружного видеонаблюдения или для съемки в помещениях с высокой влажностью и пылью.

Класс IP (Ingress Protection) показывает степень защиты устройства от проникновения твёрдых предметов и воды. Маркировка степени защиты камеры указывается с помощью международного знака защиты (IP) и двух цифр после. Первая цифра имеет числовой диапазон от 0 до 6 и показывает защиту от попадания твердых предметов, а вторая — от 0 до 8 и определяет защиту от проникновения воды.

Самыми распространенными среди наружных камер видеонаблюдения классами защиты являются IP66 и IP67.

Класс IP66 означает, что камера полностью пыленепроницаемая, а также защищена от морских волн и сильных водяных струй. То есть, попавшая внутрь корпуса вода не нарушит работу устройства.

Класс IP67 означает, что устройство полностью пыленепроницаемое и защищено от частичного или кратковременного погружения в воду. То есть исключается проникновение воды в опасных количествах при погружении камеры в воду на определенное время при определенном давлении.

Класс IK, или антивандальный стандарт, показывает степень защиты от механических воздействий. Уровни защиты этого стандарта находятся в числовом диапазоне от 00 до 10 и зависят от способности корпуса противостоять воздействию энергии удара, измеряемой в джоулях (Дж).

Самым распространенным среди наружных камер видеонаблюдения классом защиты является IK10. Он означает, что устройство способно выдержать энергию удара в 20 Дж, то есть падение груза весом до 5 кг с высоты до 40 см.

После разбора характеристик камер стоит также рассмотреть коммуникационные интерфейсы, предлагаемые производителями устройств. Из часто используемых можно выделить:

По своему опыту скажем, что одним из ключевых факторов успеха CV-решения является правильно подобранная видеокамера. Следует помнить, что одно и то же устройство не всегда подойдет для разных задач, поэтому к выбору камеры стоит подойти ответственно, изучив релевантные характеристики под предполагаемые сценарии использования.

Например, если вы хотите распознавать и отслеживать машины на улице в режиме реального времени в течение всех суток, то мы бы посоветовали двумерную IP-камеру со CMOS-матрицей, размером 1/4″. Объектив умеренно широкоугольный, с фокусным расстоянием 14 мм. Устройство должно иметь АРД и апертуру F/2,8.

Чтобы видеть и различать машины, нужно разрешение от 720р и FPS от 17. Если область съемки не имеет дополнительной иллюминации в ночное время, то пригодится ИК-подсветка и ИК-фильтр.

Также не стоит забывать о S/N Ratio от 40 дБ и о поддержке WDR. Так как съемка будет производиться на улице, то было бы хорошо иметь классы защиты IP67 и IK10. Что касается интерфейса связи, то подойдет PoE.

В случае, когда вы хотите распознавать лица посетителей в банке, например, то можно использовать также двумерную IP-камеру со CMOS-матрицей, размер которой 1/4″.

Если камера будет находится возле кассы, достаточно будет нормального объектива, с электронным затвором и апертурой F/2,8. Чтобы распознавать клиентов, нужно разрешение от 720р, более 17 FPS и S/N Ratio от 40 дБ. Классы защиты — IP66 и IK10. Коммуникационный интерфейс можно использовать CameraLink или PoE.

Когда речь заходит о применение видеокамер и компьютерного зрения на производстве, предположим, чтобы детектить количество напитка в бутылке в процессе разлива, то вам нужна камера машинного зрения. Они отлично справляются с подобными задачами.

Также, если вам требуется регистрировать показания приборов с помощью видеокамер и алгоритмов, тоже рекомендуем камеру машинного зрения.

Если вы намерены управлять дроном в режиме FPV, например, то здесь можно использовать аналоговые камеры. Для тех, кто любит летать низко, быстро и в обход препятствий, всегда необходимо иметь запасную аналоговую систему на борту. Аналоговый видеопоток по своей сути является «мгновенным» и не имеет задержек, что при управлении дроном значительно уменьшает вероятность врезаться в дерево. Однако уже активно начали появляться цифровые FPV с низкой задержкой сигнала.

Для обнаружения аномалий, например, лесных пожаров, важно, чтобы была камера с разрешением от 2,07 Мп и с FPS от 25. Также необходимо наличие ИК-подсветки и класс защиты IP67.

Если хотите обнаруживать быстродвижущиеся объекты, предположим мячики или спорткары, то требуется кадровая частота от 30 и такая же быстрая нейронная сеть.

Мы надеемся, что наш материал станет полезным и вы сделаете действительно клевую систему компьютерного зрения.

Источник