Журнал "Системы Безопасности" № 5‘2018

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е n w w w . a l l - o v e r - i p . r u 150 О собенно сложной стало достижение высокой чувствительности видеокамеры с минимизацией форматов матриц (сенсоров) при одновременном росте разрешения изоб- ражения (числа пикселей). Тотальный переход с технологии CCD на более эффективную и экономичную CMOS только усугубил эти про- блемы. Типовое нормирование чувствительности видеокамер Традиционно чувствительность камер наблюде- ния нормируется величиной освещенности на матрице или на объекте для получения опреде- ленного уровня видеосигнала. Обычно это 50 или 30 IRE (50 или 30%) от номинального уровня 100 IRE, эквивалентного 0,7 В при стан- дартном значении синхроимпульсов 0,3 В. При этом предполагается, что черные и белые поло- сы измерительной таблицы имеют коэффици- енты отражения не более 0,1 и не менее 0,9 соответственно. При нормировании чувстви- тельности на объекте необходимо указать отно- сительное отверстие или F-число используемо- го объектива. Обычно величины чувствительно- сти для матрицы и объекта различаются почти на порядок. В мировой практике более популярной является характеристика минимальной освещенности, при которой камера обеспечивает заданное качество изображения или то, о чем упомина- лось выше. В первом приближении эту харак- теристику можно считать эквивалентной чув- ствительности, которая была более популярна в российской индустрии видеонаблюдения, особенно в первые 10–15 лет ее развития. Источник освещения и ИК-коррекция Самое главное – чувствительность оценивалась при освещении объекта лампами накаливания с цвето- вой температурой 3200 К и обязательным исполь- зованием на матрице или объективе срезающего ИК-фильтра. Для традиционного телевидения это называлось ИК-коррекцией и обеспечивало высо- кую четкость типовой оптики и стандартную цвето- передачу цветного изображения. Можно обратить внимание на то, что термин "ИК-коррекция" в последнее десятилетие поме- нял свое значение на противоположное. Теперь он означает именно расширение спектрального диапазона чувствительности в ИК-область осве- щения как для камеры, так и для оптики. Для аналоговых камер оценить чувствитель- ность достаточно просто, имея типовой осцил- лограф с полосой 5–10 МГц и кустарную табли- цу с вертикальными полосами, выполненными черной тушью на ватмане. С переходом на цифровые системы IP, HD-SDI и EX-SDI понятие уровня сигнала как критерия яркости и контраста изображения потеряло смысл. Теперь эти параметры можно оценить только с помощью специального оборудования. Оценка же изображения визуально по монитору на видеовыходе системы чревата ошибками из- за влияния амплитудной характеристики тракта и субъективности оценки контраста таблицы, даже при использовании фотометрических устройств для оценки яркости фрагментов изображения. октябрь – ноябрь 2018 www.secuteck.ru Николай Чура Технический консультант компании "Фирма "Видеоскан" Рис. 1. Кривая видности глаза и спектраль- ная характеристика чувствительности селе- нового фотоэлемента Оценка чувствительности видеокамер: "маленькие хитрости" производителей Чувствительность камер наблюдения наряду с их разрешением является основопо- лагающим параметром – он показывает способность видеокамеры обеспечивать удовлетворительное изображение при всем многообразии условий естественного и искусственного освещения. Непрерывной борьбой за улучшение этого параметра отмечен весь путь развития видеосенсоров, поскольку именно чувствительность самого приемника изображения и видеосенсора определяет эту характеристику видеокамеры О бъем данных, п о л у ч а е м ы х нами от систем видеонаблюдения, неуклонно растет. Чтобы не утопить операторов в тера- байтах информа- ции и не превра- титься окончательно в банальную систему видеорегистрации, необходим качественный ска- чок машинного интеллекта. Система должна как можно раньше распознать признаки тревожной ситуации и своевременно, в идеале заранее, при- влечь внимание оператора к нетиповому развитию событий. Тогда есть шанс, что человек, окруженный видеостенами мониторов, успеет среагировать. Предсказательная аналитика, или предиктив- ный анализ, в зависимости от качества реали- зации может быть как дорогостоящей игруш- кой, так и полезным инструментом. Задачи, стоящие перед системами на разных объектах, весьма различаются. Коммерческие организа- ции с помощью видеонаблюдения пытаются в первую очередь предотвратить кражи. В торгов- ле интересен также маркетинговый функционал видеоаналитики, а на производстве и в строи- тельстве одной из главных задач является пред- отвращение поломок оборудования, чрезвы- чайных происшествий, особенно тех, которые могут привести к травмам и гибели людей. Городское видеонаблюдение решает несколько иные задачи: определение признаков соверше- ния, а лучше подготовки к совершению, правона- рушений и преступлений. Это и заурядные драки, и террористические атаки, и незаконная торговля, и угоны автомобилей, и многое другое. На любых объектах важна также лояльность сотрудников. Считается, например, что измене- ние (обычно увеличение) времени прохода человека к рабочему месту может свидетель- ствовать о желании работника уволиться. В част- ности, на этом факте смежные области систем безопасности, а именно некоторые СКУД, уже строят свой предиктивный анализ, используя информацию о времени проходов из журнала событий. Видеонаблюдение обладает гораздо более обширной информационной базой, чем СКУД, и программная аналитика здесь имеет значительно больше перспектив. У каждого чрезвычайного происшествия и периода, ему предшествующему, есть свой типо- вой видеоряд, и свести аналитику к коробочному универсальному продукту непросто. Массовыми становятся только те программные продукты, которые не требуют сложных настроек при уста- новке и использовании. Это основная проблема в развитии данного полезного направления. Михаил Арсентьев Редактор раздела "Видеонаблюдение", коммерческий директор ООО "Артсек" КОЛОНКА РЕДАКТОРА Предиктивный анализ