Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2025

К О М П Л Е К С Н А Я Б Е З О П А С Н О С Т Ь , П Е Р И М Е Т Р О В Ы Е С И С Т Е М Ы 48 но если кто-то думает, что современным интел- лектуальным модулям в системах видеонаблю- дения (Свн) или камерах все равно, какой сиг- нал, цветной или черно-белый, обрабатывать, то это не так. Качество изображения – основа распознавания 1. Детализация. интеллектуальные алгоритмы (распознавание лиц, номеров, классификация объектов) требуют четких контуров, текстур и деталей. Плохая подсветка (неравномерная, недостаточная, создающая блики) "размывает" эти детали, снижая точность. 2. Контрастность. Алгоритмы выделяют объекты на фоне по контрасту. Правильная подсветка обеспечивает оптимальный контраст между объектом и фоном. Влияние ИК и подсветки белого света на работу интеллектуальные алгоритмов См. таблицу. Общие проблемы подсветки 1. Переэкспозиция (засветка). Слишком мощ- ная подсветка (особенно иК, направленная на отражающий объект вблизи) "выжигает" пиксе- ли, делая объект неразличимым. Это катастро- фа для распознавания. 2. недоэкспозиция (темные зоны). Слабая под- светка или узкий луч создают глубокие тени, где объекты "теряются". Алгоритмы не видят то, что не освещено. 3. Резкие тени. Создают артефакты, которые алгоритмы могут интерпретировать как контуры объектов или движение. 4. неравномерность освещения. Яркий центр и темные края ("туннель") затрудняют работу алгоритмов по всему полю обзора. настройте чувствительность камеры и иК-компенсацию, чтобы избежать переэкспозиции. 5. Калибровка видеокамеры под условия осве- щения. настраивайте алгоритмы (особенно детекцию движения и тревог) под конкретные условия ночью. То, что работает днем, может давать ложные срабатывания ночью с подсвет- кой. используйте маскирование зон (Privacy Masks) для исключения областей с постоянными арте- фактами (фонари, бликующие поверхности, скопления насекомых). 6. выбор камеры с высокой чувствительностью и WDR. Камера должна хорошо работать имен- но с подсветкой (0,005–0,0001 лк, иК-коррек- ция, Wide Dynamic Range ). 7. Тестирование и тонкая настройка. Обязатель- но проводите тесты вК-функций ночью с выбранной подсветкой перед сдачей системы. настройте пороги срабатывания. Особенности применения подсветки для распознавания автомобильных номеров Для распознавания номеров транспортных средств (ТС) рекомендуется использовать иК- прожектор по следующим причинам: l не слепит водителя авто; l имеет узконаправленный фокус (может рабо- тать на большом расстоянии); l в некоторых случаях помогает лучше распо- знать даже загрязненный номер. недостатки применения иК: 1. Сложности в установке. Так как иК-спектр не виден обычному глазу, требуется настраивать его, ориентируясь на видеосигнал с камеры. в области распознавания в этот момент должен быть автомобиль или другой объект, на кото- рый можно ориентироваться. 2. в условиях полной темноты в кадре хорошо различима только номерная пластина, так как на ней нанесено светоотражающее покрытие. При этом само транспортное средство, как пра- вило, сложно различимо. июнь – июль 2025 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ ТЕПлОвизОРы в ПРОмышлЕннОСТи Рис. 7. Варианты установки малогабаритных прожекторов на поверхности Тип модуля Влияние ИК-подсветки Влияние подсветки белого света Распознавание лиц Серьезные ограничения: l ч/б изображение теряет цвет кожи, веснушки, татуировки – важные вто- ричные признаки; l cнижается точность при слабом осве- щении или на расстоянии Предпочтительный вариант: l цветное изображение дает максимум признаков (цвет кожи, волос, глаз); l высокая детализация при хорошем освещении; l современные алгоритмы оптимизиро- ваны под цвет Распознавание автомобильных номеров Проблематично, но возможно: l ч/б может затруднить различение цветов фона/символов; l блики от отражающей поверхности номера – ГЛАВНАЯ ПРОБЛЕМА, могут полностью "засветить" номер; l требуются камеры и ПО со специ- альной ИК-коррекцией на отражения Оптимальный выбор: l позволяет использовать цвет (различе- ние регионов по цвету номера/фона); l меньше проблем с бликами (их легче предвидеть и устранить); l стандартные алгоритмы работают лучше Классификация объектов (человек/авто/ животное) Обычно хорошо: l форма, размер, пропорции, движе- ние хорошо видны в ИК; l основные классы распознаются надежно Очень хорошо: l цвет (авто, одежды) – важный признак, повышает точность классификации Детекция движения (Smart Motion Detection) Риск ложных срабатываний: l насекомые перед ИК-подсветкой соз- дают движущиеся артефакты; l сильные блики/тени могут интерпре- тироваться как движение; l требует тщательной настройки чув- ствительности и масок Более стабильно: l меньше артефактов движения от насе- комых; l более предсказуемое освещение Детекция оставленных/ унесенных пред- метов Требует высокой детализации: l потеря цветовых признаков может снизить точность; l неравномерность ИК или тени могут "скрыть" предмет Лучше: l цвет и текстура – ключевые признаки для различения предметов и фона Тепловые анома- лии (люди/ТС) Скрытый потенциал: l люди и ТС часто имеют разную ИК- отражательную способность/темпе- ратуру по сравнению с фоном; l специализированные тепловизион- ные камеры используют это, но и ИК- подсветка может усилить контраст Не влияет напрямую: l белый свет не создает теплового конт- раста Таблица. Влияние ИК и подсветки белого света на работу интеллектуальных алгоритмов