Публикации
FlashArray//X – первый блочный all_NVMe AFA, статья
BullSequana S – мост в будущее, статья
Единая платформа мониторинга гетерогенных СХД, статья
AERODISK: адаптивная дедупликация в высоконагруженных СХД, статья
Микросхемы Huawei для массивов All_Flash, статья
Защита высокоскоростного Ethernet WAN, статья
Toshiba представляет однокорпусные SSD-диски на основе 64-слойной 3D флеш-памяти, новость
Рынок серверов: первое положительное полугодие после четырех с половиной лет снижения поставок, новость
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Будущее видеонаблюдения: взгляд глазами человека!

18, апрель 2013  — 

Автор: Мартин Грен

Мартин Грен - основатель компании Axis Communications , член правления компании-учредителя Axis AB

Вполне естественно , что после появления первых аналоговых видеокамер мы сравниваем их с человеческим глазом . Ведь при рассмотрении видеокамеры и глаза человека мы пользуемся одними и теми же терминами, а именно фокус, светочувствительность, диафрагма, линза , фокусное расстояние и апертура. Видеокамеры , применяемые в системах видеонаблюдения, созданы для того, чтобы видеть то , что не в состоянии видеть человеческий глаз . Если речь идет об аналоговой системе видеонаблюдения, то наше сравнение ограничивается только этим.

Если же говорить о сетевой системе видеонаблюдения , видеокамеры скорее представляются в виде компьютеров, способных видеть . Когда мы говорим о компьютерах , мы имеем в виду искусственный интеллект. Мы говорим о памяти. Сегодня мы можем сравнить сетевую систему видеонаблюдения с мозгом и глазами человека .

На сегодняшний день уже есть области, где возможности сетевых видеокамер ощутимо превосходят человеческие возможности, однако в некоторых ситуациях никакая система видеонаблюдения не сможет заменить интуицию или мыслительные способности человека . Итак , если взглянуть на сложившуюся на сегодняшний день ситуацию в целом , возникает закономерный вопрос : насколько сопоставимы возможности сетевых систем видеонаблюдения с возможностями человека и где мы, люди, проиграем им в будущем?

Видеть значит верить

Давайте начнем с наиболее очевидного сравнения : сетевой видеокамеры и человеческого глаза . Если взять приблизительные данные , в целом считается , что суммарное разрешение человеческого глаза составляет более 100 мегапикселей , однако , такому огромному разрешению сложно найти реальное применение в видеонаблюдении , и потом человеческий мозг на самом деле не обрабатывает такое разрешение .

Несмотря на очевидное преимущество глаз человека с точки зрения общего разрешения , этому можно противопоставить тот факт, что эффективное разрешение роговицы глаза или то , которое фактически обрабатывается мозгом человека в определенный момент времени , может сильно отличаться . По приблизительной оценке фактическое разрешение будет в диапазоне от 5 до 10 мегапикселей в зависимости от зрения конкретного человека. Поэтому, учитывая, что технология объективов не сопоставима с более высокими разрешениями видеокамер наблюдения ( максимум порядка 5 мегапикселей для профессионального видеонаблюдения ), а также тот факт , что большинство видеокамер с разрешением 10–20 Мп теряют в частоте кадров и качестве изображения по периферии кадра, однозначная победа остается за человеческим глазом .

Главная причина , по которой объективы не успевают за развитием матриц и сетевых видеокамер, а значит и отстают от человеческого глаза, – это закон Мура . В отличие от сетевых компонентов внутри видеокамеры , на оптические элементы , в частности объектив , закон Мура не распространяется . Поэтому развитие объективов идет более медленными темпами , и разработчики сетевых видеокамер используют все большие вычислительные мощности в видеокамерах , чтобы компенсировать плохое разрешение и улучшить общую детализацию изображения наряду с повышенной светочувствительностью .

Большинство людей плохо видит в темноте . Но в отличие от человеческого глаза видеокамеры способны использовать инфракрасный диапазон и выдавать черно - белое изображение даже в условиях низкой освещенности . С точки зрения светочувствительности аналоговые камеры имеют преимущество по сравнению с сетевыми , однако ни аналоговые , ни сетевые видеокамеры не способны выдавать цветное изображение при съемке в условиях недостаточной освещенности . Однако благодаря недавно разработанной технологии Lightfinder , позволяющей получить цветное изображение в этих условиях , обе эти проблемы были успешно решены . Теперь закон Мура может очень сильно стимулировать развитие матриц, и мы можем ожидать сильного прогресса в качестве видеоизображения , получаемого в условиях низкой освещенности. Кроме этого, по мере развития матриц типа КМОП мы можем ожидать практически полного равенства по светочувствительности человеческого глаза и 5- мегапиксельных видеокамер , а при разрешениях уровня HTDV и VGA светочувствительность человеческого глаза будет даже ниже .

Разумеется , нельзя не отметить способность видеокамер видеть практически в полной темноте . Наши глаза на это не способны. Поэтому созданы профессиональные полностью цифровые тепловизионные камеры , которые легко интегрируются в сетевые системы видеонаблюдения. Тепловизионные камеры способны обнаруживать людей и объекты в полной темноте и условиях плохой видимости , и теперь они находят применение не только в военных, но и в гражданских целях .

Широкий динамический диапазон – еще один важный момент , когда мы говорим об обработке изображения и матрице . Считается , что человеческий глаз поддерживает контрастность до 120 дБ . По сравнению с лучшими представителями сетевых камер , имеющих расширенный динамический диапазон , это сопоставимый результат . Однако когда мы смотрим в условиях постоянного контраста , наши глаза сильно устают , и это может привести к появлению головной боли . Поэтому если подобные условия длятся достаточно продолжительное время , особенно под прямыми солнечными лучами , видеокамера даст лучший результат, чем человеческий глаз, и без необходимости применения солнцезащитных очков .

На этом мы закончим сравнение разрешения и светочувствительности видеокамер и человеческого глаза и перейдем к сравнению поля зрения и физической скорости . Поле зрения человеческого глаза составляет примерно 75–95°, а скорость поворота глаза по вертикали и горизонтали составляет порядка 900° в секунду . В сравнении с современными PTZ - видеокамерами человеческий глаз быстрее большинства видеокамер , да и алгоритмы автоматической фокусировки большинства покажут худшие результаты . Поэтому улучшение фокусировки в ближайшие годы будет приоритетной задачей .

Однако, поскольку человеческий глаз не имеет оптического увеличения , сетевые видеокамеры здесь получают большое преимущество . Поэтому мы будем продолжать наблюдать активное развитие оптики и моторчиков , используемых в PTZ - видеокамерах .

Следует отметить, что и человеческому глазу, и видеокамере могут мешать грязь и преграды. Пыль, туман , грязь и даже паутина ухудшают способности наблюдения видеокамер в той же степени , как ухудшают способность видеть наших глаз . Не имея очевидной возможности самостоятельно убрать грязь с объектива , тогда как человек может просто протереть глаза , важнейшее значение будет иметь вопрос условий установки и качества корпусов . Поэтому мы также можем ожидать продолжения развития и в этом направлении .

Также стоит отметить еще одно огромное преимущество видеокамер по сравнению с человеческими глазами – им не нужен отдых и сон!

От обнаружения до анализа

Тот факт, что видеокамерам не требуется отдых, означает, что функция видеоанализа играет очень важную роль и позволяет вести круглосуточное видеонаблюдение , выполнять однообразную и утомительную работу , например подсчет людей , обеспечивать контроль нарушений линий периметра и распознавание номерных знаков автомобилей . Подумайте , каким терпением потребовалось бы обладать , чтобы сидеть и записывать номерные знаки всех проезжающих транспортных средств . А вот когда дело доходит до решения более серьезных задач , на первый план выходит ум и интуиция человека , и благодаря этим качествам видеокамеры проигрывают практически всегда .

В условиях с контролируемой средой современные функции видеоанализа справляются очень хорошо. Об уверенной способности видеокамер наблюдения распознавать лица в толпе людей нам пока приходится только мечтать , а вот в контролируемых условиях видеокамеры вполне успешно могут справиться с этим . Данная функция видеоанализа не только играет важную роль в системах контроля и управления доступом , но и других более узкоспециализированных областях , например в программах поощрения покупателей .

В ситуациях, когда требуется определить потенциальную опасность и правильно оценить подозрительное поведение людей , лучше всего справляется оператор или охранник . Несмотря на развитие специальных алгоритмов анализа поведения , человеческий фактор будет иметь решающее значение еще многие годы , хотя различные телевизионные передачи будут уверять нас в обратном .

Главная задача на будущее состоит в том , чтобы брать максимум от высококачественного видеоматериала, предоставляемого сетевыми видеокамерами , и искать новые способы его использования . Наибольшая популярность в будущем будет наблюдаться на рынке розничной торговли . Аналитические алгоритмы будут продолжать совершенствоваться , особенно с учетом того факта , что различные разработчики программного обеспечения заинтересованы рынком систем видеонаблюдения и активно работают по части создания прикладного программного обеспечения , которые будут работать в самих видеокамерах . Однако без присутствия человека обойтись практически никогда не получится .

Когда мы рассуждаем об аналитических алгоритмах и программном обеспечении, встает насущный вопрос возникновения судебных процессов по теме авторских прав , запрещающих использование определенных алгоритмов . Такие судебные иски имеют место и в других сферах , включая рынок мобильных телефонов . Одним из решений представляется введение объединенных патентных пошлин для всех владельцев патентов , для того чтобы можно было использовать эти инновации по всему миру без повышения итоговой стоимости для конечного потребителя . Таким образом , удастся активнее развивать и продвигать данный рынок . До тех пор мы , как люди , будем иметь преимущество по сравнению с системами видеонаблюдения еще долгие годы , так как патентовать людей невозможно ( к счастью !).

Как насчет долговременной и кратковременной памяти ?

Каждый человек имеет собственные воспоминания , к которым мы можем в любой момент вернуться. Я не являюсь специалистом в неврологии, поэтому мне кажется удивительным, как наш мозг может анализировать изображения / видеоряд из прошлого и хранить их многие годы . Здесь даже самые современные компьютеры полностью проигрывают людям . Э тим свойством человеческого мозга прекрасно пользуются полицейские при снятии свидетельских показаний , хотя они и не всегда оказываются достоверными .

Известно, что у людей есть долговременная и кратковременная память. У систем видеонаблюдения также есть такая память. Долговременной памятью обладают системы , имеющие сервер или сетевой видеорегистратор , позволяющие загружать и хранить видеозаписи в течение долгого времени . Кратковременной можно считать хранение видеозаписей на локальных накопителях , и улучшение такой памяти осуществляется не за счет тренировки памяти , а посредством закона Мура .

Возможность локального хранения данных в небольших системах видеонаблюдения дает ощутимые преимущества и поэтому активно развивается. На сегодняшний день стандартом для современной системы видеонаблюдения считается изображение высокой четкости ( HDTV ), и при условии правильной конфигурации ни один кадр никогда не потеряется . При помощи карт памяти SD , которые на сегодняшний день имеют размер до 64 и 128  Гб , а в ближайшем будущем появятся еще более емкие карты , мы сможем легко хранить высококачественные видеозаписи , сделанные за несколько недель , прямо внутри видеокамеры или на видеосервере .

Нельзя не отметить, что наряду с увеличением емкости локальных накопителей повышается скорость и доступность интернет - каналов. За счет большой популярности появились и широко используются такие современные сервисы, как G - mail , интернет - банки , просмотр видео через Интернет , передача файлов и различные « облачные» сервисы . Т очно так же набирает популярность такой востребованный сервис, как возможность доступа где угодно и когда угодно к хранящемуся в определенном месте видеоматериалу . Такая услуга получила название видеохостинг . Использование локальных средств хранения видеоматериала считается удобным для небольших систем видеонаблюдения , а для мощных систем видеонаблюдения , контролирующих несколько географически разнесенных объектов , лучше всего подойдет услуга видеохостинга .

Когда я рассказываю о растущей популярности локальных накопителей и сервиса видеохостинга, меня постоянно спрашивают, означает ли эта популярность закат систем типа VMS. Мой ответ очень прост : этими видеокамерами все равно еще нужно управлять , и лучше всего с этим справляется VMS !

Наибольшие изменения произойдут на рынке видеокамер , где в ближайшем будущем локальные накопители придут на смену цифровым видеорегистраторам . Данная тенденция может оказаться еще сильнее , если в видеокамерах будут сочетаться хорошие возможности локального хранения видеоматериала с алгоритмами видеоанализа . Третий уровень будет достигнут, когда мы станем сочетать локальное хранение видеоматериала с услугой видеохостинга . Использование алгоритмов видеоанализа наряду с увеличением емкости локальных накопителей будет очень привлекательным , так как в данном случае нет необходимости постоянно использовать интернет - канал .

Таким образом, несмотря на нашу возможность помнить яркие моменты жизни , сетевая система видеонаблюдения имеет более надежную долговременную память , а кратковременная память также скоро окажется впереди.

Человек и машина

Если мы сравним человека с машиной с точки зрения видеонаблюдения, одно можно утверждать с известной уверенностью – чтобы добиться максимальной эффективности сегодня и в будущем, нам нужно работать вместе.

Зрение людей имеет большее разрешение, но сетевые видеокамеры могут видеть в условиях низкой освещенности и полной темноте . Охранники и сотрудники службы безопасности могут быстро на маршруте обхода определить признаки опасности , а их коллеги на посту службы безопасности при помощи видеокамер с функцией PTZ могут, не выходя из помещения и оставаясь в безопасности, навести камеру и увеличить нужный кадр . Наш мозг может анализировать обстановку и предугадывать развитие события благодаря интуиции , но сетевые видеокамеры помогают нам в решении рутинных задач , освобождая нас от этой работы и экономя наши силы . Наша долговременная память вне конкуренции , но видеокамера никогда не солжет и ничего не забудет .

Закон Мура продолжает работать и дает нам большие вычислительные мощности и эффективное разрешение, а судя по последним тенденциям, люди становятся более высокими, большими и широкими – как и наши старые аналоговые телевизоры!

Сетевое видеонаблюдение будет продолжать развиваться и совершенствоваться, и людям нужно адаптироваться, чтобы максимально эффективно использовать эти технологии. Наконец, очевидно, что господин Мур гораздо быстрее господина Дарвина .
Публикации по теме
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
 
Новости Axis

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 57; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.