Форум | Объявления | Новинки | Журнал | iMag | Электронная газета | Подписка | Архив | Медиакиты | Мероприятия

Журналы в формате iMag

Форум

Публикации

Архив


Новости проекта

Системная интеграция

Отраслевые

Новости CCTV

Новости СКУД

Новости ОПС

Новости ПБ

Электронная газета "Системы безопасности"


Журнал "Системы безопасности"

Каталог "Системы безопасности"

Каталог "Пожарная безопасность"

Рекламодателям


Video & Vision

СКУД. Антитерроризм


Подписка

Платная подписка

Исторический календарь

Контакты

Ссылки

Мероприятия

English

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Реклама на сайте

В рубрику "IP-security" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

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
Александр Коробков
Главный архитектор компании Macroscop

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:

  1. 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.
  2. Произвольно. Области не перекрываются, то есть человек может на время исчезать из поля зрения всех камер. В таких условиях необходимо применять специальные подходы для автоматизации поиска момента его следующего появления.

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.

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 пропал из поля зрения камер, то восстановить единую траекторию даже после его появления в кадре не удастся.

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 он способен распознавать лица 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. Нужна примета, которая с высокой вероятностью не меняется при переходах человека от камеры к камере. Одним из вариантов такой характерной приметы может стать цвет одежды. Программа анализирует, в одежду какого цвета одет человек, и производит поиск людей на камерах системы по данным цветовым сочетаниям. 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 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. 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 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 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

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 пока существует несколько подходов со своими ограничениями.

1. Корреляционный трекинг. Исключает участие оператора, но требует построения связной видеосистемы с перекрытием сцен наблюдения камер. Является ресурсоемким.

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

3. Оптимизированный метод. Использует данные о приметах человека, включает в себя 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 располо ния камер на план объекта).

Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #4, 2015
Посещений: 1987

Статьи по теме


  Автор
Александр Коробков

Александр Коробков

Директор по разработкам компании MACROSCOP

Всего статей:  47

В рубрику "IP-security" | К списку рубрик  |  К списку авторов  |  К списку публикаций



Реклама на сайте

Добавить комментарий

Автор:
Компания:
E-mail:
Уведомлять о новых сообщениях в этой теме да
нет
Текст сообщения:
Введите код:









Реклама на сайте

ПОИСК

РАССЫЛКА

Подписка на новости сайта
Введите ваш e-mail


Реклама на сайте

Анонс



Свежий номер журнала "Системы безопасности"

Вызов консультанта

СТАТЬИ


• Точка роста для систем безопасности: Крым
• Социологический опрос. Насколько безопасен ваш город?
• ТЕСТ. 4–8-канальные NVR "два в одном" с мобильным клиентом
• Особенности передачи видеотрафика в системах городского масштаба
• СКУД как часть антитеррористической защиты критически важных объектов
• Охранные извещатели: ревизия методов защиты от ложных срабатываний


Видеонаблюдение (CCTV)
Видеорегистрация (DVR)
IP-security
Охранно-пожарная сигнализация
Директор по безопасности
Системы ограничения и контроля доступа
Комплексные системы безопасности
В центре внимания. Тесты
Пожарная безопасность





Рейтинг@Mail.ru
Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100
Яндекс цитирования


Реклама на сайте | Правила перепечатки материалов | Контакты

Copyright © 2007-2014, ООО "Гротек"