Журнал "Системы Безопасности" № 5‘2025

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 62 октябрь – ноябрь 2025 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ БЮДЖЕТНЫЕ IP-ВИДЕОКАМЕРЫ С РАЗРЕШЕНИЕМ ДО 8 МПК Игорь Дружинин, АРМО-Системы Для надежного распознавания номеров в общем случае требуется просто камера профес- сионального уровня. Она, соответственно, отли- чается набором характеристик, присущих этому классу, – повышенной чувствительностью сен- сора, наличием управляемой диафрагмы объ- ектива, расширенным динамическим диапазо- ном, эффективным шумоподавлением, компен- сацией засветки сенсора, поддержкой режима обновления 60 и более кадров в секунду. Евгений Гуменюк, НВП "Болид" Камеры, предназначенные для распознавания автомобильных номеров и лиц, отличаются от обычных моделей оптимизацией под конкрет- ную задачу: l объектив с большим фокусным расстоянием для обеспечения высокой плотности пикселей на целевом объекте; l широкий динамический диапазон для ото- бражения ярко освещенного номерного знака или лица человека против света; l специализированный режим с короткой выдержкой для фиксации четкого изображе- ния номеров при движении автомобиля, часто в сочетании с монохромным режимом для повышения контрастности. Антон Батов, Дивити Данные видеокамеры отличаются тем, что они предназначены для выполнения конкретных задач и, скорее всего, будут использоваться не как камеры "наблюдения за периметром". Обыч- ная камера – это "глаз", который фиксирует кар- тинку в целом. Ее задача – показать, что "кто-то прошел", "машина заехала" или "в коридоре что- то происходит". Но если мы говорим про распо- знавание номеров и лиц, то тут уже нужны совершенно другие требования к изображению. Оптика и углы обзора у специализированных камер будут также специфическими и настраи- ваемыми. Светочувствительность и работа с засветкой – обязательно потребуется компен- сация встречной засветки, баланс цвета и рез- кость даже при переменном освещении (офис, ТЦ, улица). Скорость затвора и кадровая частота в таких случаях также должны быть регулируе- мыми под конкретную сцену. Камеры ANPR используют короткие выдержки, чтобы исклю- чить "смаз" на движущихся автомобилях, а каме- ры FaceID чаще работают с большим количе- ством кадров, чтобы поймать удачное выраже- ние лица при движении. Специализированным камерам точно не "выжить в одиночку" и не получиться быть "вещью в себе", необходимы интеграционные возможности, нужно "дружить" со шлагбаумами, СКУД, парковочными система- ми, биометрическими базами и т.д.. Такие камеры отличаются не только прошивкой, но и железом: оптикой, сенсорами, фильтрами, алгоритмами. Они решают конкретную задачу и выдают данные, пригодные не только для использования, но и для интеграции. Обычная камера выдаст картинку, но на уровне "для истории", а не для идентификации. Николай Чура, Фирма "Видеоскан" Видеокамеры для распознавания автомобиль- ных номеров и лиц прежде всего отличаются своим расположением над потоком движения с захватом одной или нескольких полос движе- ния. Кроме того они, как правило, снабжаются специальными источниками освещения види- мого, а чаще инфракрасного, диапазона излучения. Если с регистрационными номерами автомобилей технология уже достаточно отра- ботана и обусловлена определенной графикой и расположением этих номеров, то с лицами людей все несколько сложнее. Лица распо- знаются достаточно уверенно при хорошем освещении и, самое главное, если объект заинтересован в распознавании. А это проход- ные предприятий, кассовые терминалы, конт- рольные пункты транспорта и тому подобные объекты. В остальных случаях, когда объект не заинтересован в распознавании, это может представлять определенную проблему. Ольга Осипова, экспертный Совет Безопасности Основные различия таких видеокамер следую- щие: 1. Алгоритмы обработки изображений. Камеры для распознавания лиц и автомобильных номе- ров оснащены высокоэффективными алгорит- мами обработки изображений, которые позво- ляют точно выделять и анализировать целевые объекты. Это может включать: l определение по очертаниям лиц и номеров; l фильтрацию шумов и автоматическую кор- рекцию освещения; l заведомое отсутствие движений (например, тряски) при съемке. Стандартные видеокамеры обычно имеют базо- вые алгоритмы, которые не способны выпол- нять сложный анализ. Они более ориентирова- ны на общую запись видео и могут сталкиваться с проблемами в условиях плохого освещения или при быстрых движениях, что может приве- сти к "размытию" изображения. 2. Разрешение и качество изображения. Для более точного распознавания лица и номер- ных знаков камеры часто проектируются с высоким разрешением. Это означает, что изображение будет четким и детализирован- ным даже издалека. Хотя многие обычные видеокамеры имеют относительно высокое разрешение, они могут не обеспечивать такой же уровень детализации в определенных диа- пазонах, необходимых для точного распозна- вания объектов. 3. Условия работы. Специальные видеокамеры хорошо подходят для работы в сложных усло- виях как при ярком, так и при низком освеще- нии. Многие из комплексных камер оборудова- ны ИК-подсветкой и WDR. Стандартные видео- камеры часто имеют более ограниченные воз- можности работы в условиях низкой освещен- ности. В результате они могут производить более размытое или менее четкое изображе- ние. 4. Дополнительные функции. Специальные видеокамеры для распознавания лиц и номе- ров могут содержать дополнительные функции, такие как: l интуитивное управление с помощью AI и ML, которое позволяет автоматически идентифи- цировать людей и транспортные средства; l хранение и анализ данных для отслеживания личности или автомобилей в реальном вре- мени; l интеграция с другими системами, такими как контроль доступа и базы данных правонару- шителей. Обычные видеокамеры могут предлагать базо- вые функции, такие как запись по движению или передачу в облако, но у них отсутствует интегрированный интеллект для анализа и выявления объектов. 5. Цели и применение. Специальные видеока- меры чаще всего используются в специфиче- ских сценариях, таких как: l обеспечение безопасности на дорогах (для распознавания номеров); l для контроля над входящими лицами на объ- ектах (аэропорты, стадионы, др.); l автоматизация систем парковки, где распо- знавание номера является критически важ- ным. Обычные видеокамеры подойдут для общих нужд, таких как: l общие системы наблюдения в общественных местах; l обнаружение нарушений и тревог в пред- отвращении мелких преступлений. Видеокамеры для распознавания автомо- бильных номеров и лиц кардинально отли- чаются от обычных моделей по множеству параметров, включая алгоритмы обработки изображений, разрешение, условия работы и специфические цели применения. Специа- лизированные устройства предлагают высо- кий уровень детализации и функций, кото- рые значительно усиливают безопасность и мониторинг в условиях современных тре- бований. Александр Волков, Московские системы безопасности Для данных камер, помимо повышенной про- изводительности процессора, можно выделить требования к функциональности. Как пример, достаточно высокая светочувствительность сен- сора, наличие автоматической регулировки диафрагмы объектива, повышенная частота кадров, возможность установки высокого бит- рейта видео. Отдельно стоит отметить гибкую настройку экспозиции, возможность настраи- вать скорость затвора не только с фиксирован- ным значением или авторежим, но и по распи- санию. В подобных задачах важен становится размер объекта, по которому будет вестись обнаруже- ние, поэтому очень часто нужно правильно не только смонтировать само устройство, но и учесть диапазон регулировки фокусного рас- стояния объектива камеры. Чем отличаются видеокамеры, предназначенные для распознавания автомобильных номеров и лиц, от обычных видеокамер?