Датчкики движения достаточно давно используются в системах видеонаблюдения. Однако только в последние годы детекция движения в условиях наружного видеонаблюдения стала надежной, не вызывающей ложных тревог.

Функция детекции движения снизила нагрузку на операторов службы безопасности не только на крупных охраняемых объектах, но и широко применяется даже в домашенм видеонаблюдении. Многие программы для видеонаблюдения сегодня имеют эту функцию, позволяя выявить движение в зоне обзора видеокамеры, квалифицировать его и сообщить операторам или просто владельцам камеры наблюдения о нарушении безопасности, подав сигнал тревоги на пост охраны или на мобильное устройство владельца камер.

На практике, это далеко не всегда так, вследствие плохого расположения камер, неадекватного выбора или установки детекторов, вызывающих тревогу и недостаточное понимание ограничений в восприятии представляемой информации человеком.

Для того, чтобы система видеонаблюдения была эффективной, она должна иметь надежные автоматические датчики обнаружения, подключенные к системе переключения камер для отображения зоны, откуда поступил сигнал тревоги.

Бывают случаи, когда оператор не успевает увидеть нарушителя в кадре, поэтому важно, чтобы система была оснащена функцией кратковременного хранения изображения. В идеале оператор видеонаблюдения при получении сигнала тревоги с датчика движения должен сразу же увидеть изображение с тем, что вызвало сигнал тревоги, а значит сигнал должен включаться одновременно с созданием изображения для вывода на монитор.

То есть система детекции движения автоматически должна привязывать источник тревоги к конкретной камере, в поле зрения которой и обнаружена подозрительная активность. Именно возможность подобной синхронизации датчика движения и изображения с видеокамеры привела к быстрому развитию технологии детекции движения.

Еще не так давно детектирование движения строилось на работе светочувствительного датчика, прикрепленного к экрану видеомонитора. Когда яркость экрана в области, к которой приклеен датчик, изменилась — включался сигнал тревоги.

Позже появились датчики, которые контролировали средний уровень видеосигнала, то есть яркость на заданных участках изображения. Когда уровень яркости менялся выше заданного значения в течение определенного времени, включалась тревогу.

Проблема таких датчиков заключалась в том, что они не были достаточно точными и вызывали ложную тревогу, когда:

• изменялась освещенность сцены.
• была неоднородная чувствительность в темных и светлых областях.
• при изменении погодных условий.
• при появлении в кадре мелких животных, так как система не различала размеры движущегося объекта.
• имелась неоднородная чувствительность по отношению к объектам на различных расстояниях.
• при изменении освещенности, которое воспринималось как движение.
• при вибрации камеры.
• при реакция на птиц, пролетающих перед камерой.

Мало того, такие датчики имели плохую реакцию на медленно движущиеся объекты и не могли обнаружить повреждения.

Сегодня датчики движения имеют более сложный и точный алгоритм работы благодаря увеличению вычислительной мощности микропроцессоров. Работу современных датчикав можно разделить на два этапа

Первый из них заключается в измерении, когда видеосигнал от камеры периодически измеряется с целью определить изменения интенсивности по полю зрения.  Второй этап — это вычисления, когда результаты измерений обрабатываются с целью определить наличие тревожного события.

Как и предыдущие датчики движения, современные модели работают на основе измерения изменений интенсивности видеоизображения за указанное время по всему полю зрения или в указанной области обзора камер видеонаблюдения.

Сегодня используются три способа измерений — это измерения в элементарной точке, в малой ячейке, в большой ячейке.

  1. Измерение в элементарной точке. В этом случае изображение разбивается на большое количество очень маленьких элементов, их количество может доходить до нескольких сотен тысяч. Интенсивность видеосигнала измеряется в каждой такой точке и полученное значение сохраняется для сравнения с прежним значением.
  2. Измерения в малой ячейке аналогичны, все изображение разбивается на тысячу или более равновеликих областей, интенсивность в каждой из них измеряется и сравнивается со старым значением.
  3. Измерения в большой ячейке. В этом случае изображение разбивается на несколько сотен или тысяч областей разной формы и размера.

Первые два способа позволяют осуществлять детектирование как по всему полю зрения, так и по части его, в то время как измерения в больших ячейках обычно не предоставляют возможности покрыть весь экран.

Теперь рассмотрим, как современные датчики движения действуют в случае изменений в зоне обзора видеокамеры

Глобальные и локальные изменения освещенности

Современный датчик отличает глобальные и локальные изменения видеосигнала, вызванные движением от глобальных изменений освещенности сцены или же действием диафрагмы камеры.

При этом определяется опорная область изображения, в которой, предположительно, никогда не будет никакого движения и используются измеренные изменения сигнала для компенсации изменений освещенности по всему полю зрения.

 

Еще более точные датчики могут производить постоянные измерения активности по всему полю зрения и использовать сложные математические методы для вычисления глобальных изменений, продолжая обнаруживать локальные изменения.

Темные и светлые области

В течение суток зона обзора камеры имеет различную интенсивность освещенности. Чтобы детектор движения не вызывал ложных тревог, сегодня вычисляется изменения контраста изображения. Так на однородном фоне изменения контрастности, вызванные движущимся объектом относительно независимы от локальной освещенности.

Измерения изменений контраста легко могут быть применимы к системам на основе больших ячеек, поскольку количество вычислений невелико. Для систем, основанных на минимальных точках, такой подход смогли воплотить в жизнь лишь недавано.

Порог обнаружения

Если перепады освещенности в части сцены или по всему кадру достаточно высоки, это может привести к спорадическим тревогам в разных областях экрана.

Высокочастотный шум например, движение листьев на дереве проще устранить, используя систему, основанную на малых ячейках, которая менее чувствительна к высокочастотному шуму. Системы с большими ячейками потенциально нечувствительны к мелкомасштабным вариациям.

Сегодня появились системы, которые адаптируют критерий обнаружения в соответствии с общей изменчивостью всего изображения, чтобы дать наилучшую вероятность обнаружения вторжения без появления ложных тревог.

Малые цели

Системы, основанные на элементарных точках одинаково чувствительны и к большим, и к малым объектам. Чтобы тревога не срабатывала при появлении в кадре мелкого животного, нужно применять механизм подсчета точек. Простейшая система считает количество точек, в которых произошло заметное изменение сигнала и включает тревогу, если это количество достигает заданного параметра.

Перспектива

В зависимости от положения движущегося объекта относительно камеры слежения он может быть большего или меньшего размера. Современная система детекции движения умеет корректировать порог срабатывания по размеру в зависимости от расстояния до движущегося объекта.

Свет и движение

Для определения движения в кадре, необходимо также вычислить имело ли место именно перемещение объекта или это игра света и тени. Для этого проводится анализ истории изменений во времени и пространстве.

Сегодня применяется сложный с точки зрения вычислений алгоритм слежения, подтверждающий непрерывность траектории движущегося объекта и постоянство его размера. Таким образом отличаются случайные события от регулярного движения.

Быстро движущиеся объекты

Если в поле зрения камеры попадает пролетающая птица, она может вызвать сигнал тревоги. Обычно это случается, если объект пролетел недалеко от камеры. Чтобы тревога не возникла, задается минимальный промежуток времени между предварительной тревогой и тревогой в основной области.

Медленные объекты

Все современные датчки движения могут быть обмануты медленно движущимся объектом, так как  регистрируется изменение лишь за определенное время. Однако, чем дольше этот период времени, тем легче обнаружить медленно движущиеся объекты. Но возникает тогда другая проблема — появляются сигналы тревоги из-за  движущихся теней или изменения условий освещенности. Эта проблема может быть устранена за счет оценки размеров движущейся цели.

Подводя итог вышесказанному отметим, современные датчики движения должны уметь:

• определяит размеры движущихся объектов (с компенсацией перспективы)
• компенсировать глобальные изменения освещенности,
• устранять появление сигналов тревоги, вызванных птицами или мелкими животными,
• определять выход из строя камеры видеонаблюдения с помощью методов самоконтроля и обнаружения попыток ослепления ее ярким светом или краской, перерезания кабелей и т.д.