Еще в 2010 году появились первые примеры использования 3D-технологии в видеонаблюдении.

Главное преимущество данной технологии заключается в том, что она дает новое измерение, и таким образом позволяет создавать более точные алгоритмы для аналитики.

Так  3D-технологии позволяют выявить различия между плоскими и объемными объектами, например, имея возможность измерять глубину, можно легко отличать тень от самого объекта. Данные технологии дают новые решения в области видеоанализа.

Сегодня на рынке можно найти специальное ПО для видеонаблюдения, использующее 3D-технологии. Так видеоплатформа IPS-VideoManager включает в себя управление цифровым видеопотоком, интеллектуальный видеоанализ с использованием 3D-технологий, а также новый способ записи изображения с быстрым средством просмотра архива, своего рода «машиной времени», которая позволяет вернуться назад во времени.

Благодаря этой функции можно восстанавливать передаваемые изображения с камер и даже управлять системой в прошлом, переключать или добавлять камеры, возвращаться назад и двигаться вперед на любой скорости. Все видеозаписи и дополнительная информация воспроизводятся в синхронизированном режиме, что дает возможность редактировать и архивировать инциденты.

Видеонаблюдение, по сути, является двухмерной системой. IPS-VideoManager дает совершенно иные возможности. Комбинация алгоритмов 3D-координат и поворотных видеокамер позволяет пользователю выводить видеоизображение в пространство, что создает своего рода виртуальную реальность.

Положение объектов вычисляется в видео, люди или инциденты прослеживаются в перемещении в пространстве, значительно увеличивается точность масштабируемости изображения. Теперь можно не только просматривать изображения с видеокамер и вести видеозапись, но и включать интеллектуальный алгоритм анализа и сканирования для последующего моделирования поведения (вторжение, воровство, хищение, саботаж и т.д.)

3D-технологии сегодня также используются для охраны периметров, распознавания номеров машин, вычисления скорости движения автомобилей, анализа уличной обстановки, повышения точности подсчета посетителей, снижения количества ложных срабатываний. Все эти возможности становятся гораздо более точными благодаря тому, что были разработаны алгоритмы, использующие третье измерение – глубину.

Она дает информацию о высоте объекта, позволяет отличать людей от предметов, дает более четкую картину, получаемую с камер видеонаблюдения.

Детектор глубины, излучая сигнал и получая отраженный свет от каждой точки пространства, определяет значение расстояния до каждой точки и строит матрицу глубины, которую можно визуализировать в карту.

 

Ее можно получить с помощью инфракрасных проекторов и сенсоров. ИК-проектор излучает лучи в виде окружностей, которые при отражении от объектов на различных расстояниях имеют разный радиус. Чем объект ближе к сенсору, тем радиус меньше, чем дальше – тем больше. Сенсор измеряет радиус и вычисляет расстояние до точки, он воспринимает только свет того же спектра, что и излучает проектор. А затем в зависимости от размеров вычисляет и строит карту глубины.

Также возможна оценка не радиуса отраженного луча, а его интенсивности. Чем выше интенсивность, тем ближе объект. Но у разных объектов разная степень поглощения и отражения ИК-излучения, что влияет на интенсивность отражаемого сигнала, а значит, вносит погрешность в определение расстояния.

Еще один вариант получения значений высоты объектов – это использование стереозрения. Для его реализации устанавливаются две видеокамеры, которые снимают одну и ту же область. Так как между объективами камер есть некоторое расстояние, изображения, полученные с них смещены относительно друг друга. Одна и другая камера снимают одну и ту же сцену, на каждом изображении выявляются одни и те же особые точки. Алгоритм определяет координаты каждой особой точки на одном и втором изображении и по разнице координат вычисляет расстояние до точек, то есть глубину. Таким образом получается карта глубины.

Также вместо двух камер можно использовать специальную стереонасадку на камеру. Принцип работы тот же. Но преимуществом применения насадки является то, что кадры от двух источников синхронизированы в отличие от использования двух камер, которые необходимо аппаратно синхронизировать, что достаточно сложно.

Методы подсчета посетителей с использованием данных о высоте дают весьма точные результаты. Для достижения этого используются стереотехнологии и 3D-сенсоры, что обеспечивает точность до 99%. Благодаря работе с высотой объектов, исключается влияние посторонних предметов и объектов.

3D-технологии позволяют также решать задачи вычисления и анализа индивидуальной траектории движения человека, что часто необходимо для осуществления охраны объектов а также во многих сферах человеческой жизни: предотвращение и расследование противозаконных действий, управление транспортными потоками, маркетинг розничных продаж и тагетирование рекламы на цифровых панелях и т.д.

Зачастую применение аналитических алгоритмов в общественных местах затруднено значительной плотностью людей, их взаимным перекрытием и сложной геометрией пространства. В то же время cпециализированный детектор и 3D-трекер в многокамерной системе обеспечивают индивидуальное сопровождение людей в оживленном потоке.

Оно позволяет обеспечить прогнозирование положения объекта на текущий момент времени осуществляется на основе данных о 3D-положении, скорости, ускорении сопровождаемого человека, рассчитанных в ходе предыдущего цикла. Скорость и ускорение рассчитываются на основе последовательности координат в 3D-пространстве и используются при прогнозировании положения объекта в пространстве. Вычисление реального положения объекта состоит в решении системы уравнений, минимизирующих среднеквадратическую ошибку преобразования координат из двухмерного пространства в трехмерное. В свою очередь трехмерные координаты преобразуются в двухмерные на основе калибровочной информации данной камеры.

Разумеется, технологии 3D в видеонаблюдении еще не совершенны на 100 %, но они продолжают развиваться. нужно помнить, что внедрение технологий 3D-видеонаблюдения в области безопасности требует значительной адаптации математических алгоритмов, программного и аппаратного обеспечения.

Да и охранные приложения накладывают более жесткие требования с точки зрения отказоустойчивости, точности сопровождения, стоимости и масштабируемости. Именно такие задачи сейчас решают организации, ведущие разработки в области 3D-видеонаблюдения.