Детекторы движения уже достаточно давно используются в системах видеонаблюдения. И если прежде они не были столь надежны, то в последние годы ситуация изменилась коренным образом. Современные детекторы четко реагируют на движение людей в зоне работы камер, игнорируя при этом передвижение домашних животных, раскачивающиеся деревья и т.д.

Тем не менее не всегда детекторы движения в полной мере осуществляют возложенные на них функции. Это связано не столько с техническими проблемами, а. скорее, с человеческим фактором. Например монтажники системы видеонаблюдения плохо расположат камеры на охраняемом объекте, неправильно выберут и установят детекторы или не совсем понимают ограничения в восприятии информации операторы системы наблюдения.

Последнее возникает в связи бездумного увеличения на объекте камер видеонаблюдения при том же или даже сокращенном количестве операторов, когда они попросту неспособны адекватно воспринимать всю информацию, поступающую с камер из-за чрезмерной загруженности. Просто невозможно человеку уследить за множеством мониторов одновременно.

Поэтому оптимально сосзавать ситему наблюдения так, чтобы она предоставляла оператору как можно меньше излишней информации, но в то же время обращать его внимание в случае возникновения тревожной ситуации. Как этого добиться?  К примеру использовать для наблюдения лишь один монитор, куда оператор может выводить изображение с любой камеры. Остальные мониторы не должны показывать изображение, однако в случае фиксации изображение на мониторе появляется, привлека внимание к нему оператора. Но чтобы это работало система наблюдения должна иметь надежные датчики движения, которые должны быть подключен к системе переключения камер с целью показа области, в которой происходит чрезвычайная ситуация.

Не менее важно иметь при этом достаточно памяти для хранения архива видео, пусть даже краткосрочного, чтобы оператор смог пересмотреть видео и определить причину тревоги, если он не успел отреагировать на сигнал сразу.

Таким образом современная система детекции движения автоматически привязывает источник тревоги к конкретной камере, которая запечатлела подозрительную активность. Именно решение задачи первичного обнаружения тревоги, привела к быстрому развитию технологии детекции движения.

На начальном этапе датчики движения состояли из светочувствительного датчика, прикрепленного к экрану монитора слежения. Когда яркость экрана в области, к которой приклеен датчик, изменялась — включалась тревога.

Понятно, этот метод был не надежен, поэтому были созданы приборы, контролирующих средний уровень видеосигнала. При изменении уровня выше заданного значения включался сигнал тревоги. Подобные системы показали свою эффективность и до сих пор еще выпускаются фирмами производителями. Основной же минус таких приборов заключался в том, что они не были пригодны для наружного видеонаблюдения, где освещенность часто меняется. Из-за этого возникало большое количество ложных тревог, их надо было постоянно настраивать из-за изменения погодных условий, они были чувствительны к вибрации, срабатывали при пролете птиц или появлении в зоне видимости камеры животных, они не реагировали на медленно движущиеся объекты и т.д.

Поэтому датчики движения постепенно стали усложняться за счет новых алгоритмов обработки изображений и увеличения мощности процессоров. Чтобы понять, как из простых устройств ВДД стали настоящими датчиками, пригодными для уличного применения, рассмотрим недостатки аналоговых систем и методы их преодоления.

Современные детекторы движения периодически измеряют видеосигнал с камер с целью определения изменения его интенсивности. Затем система проводит вычисления, которые позволяютопределить наличие тревожного события.

 

Датчики движения сегодня учитывают изменения интенсивности видеосигнала за указанное время. Используются при этом три способа измерений — в элементарной точке, в малой ячейке, в большой ячейке.

В первом случае  изображение разбивается на большое количество элементов, число которых может доходить до нескольких сотен тысяч. При этом интенсивность сигнала измеряется в каждой из этих точек и сохраняется для сравнения с прежним значением.

Измерения в малой ячейке похожи на предыдущие. Правда изображение разбивается на тысячу одинаковых по размеру ячеек.

При измерениях в больших ячейках, изображение разбивается на несколько сотен, реже тысяч областей, но при этом различной формы и размера.

Современные системы детекции движения также отличают  локальные изменения видеосигнала от глобальных изменений освещенности зоны слежения.

Современные системы видеонаблюдения производят постоянные измерения активности по всему полю зрения и используют достаточно сложные математические методы для нивелирования глобальных изменений, при этом обнаруживая изменения локальные.

Такие системы, как правило, работают без настройки, однако для полной реализации их возможностей лучше провести тонкую настройку пригласив высококвалифицированного специалиста, разбирающегося в алгоритмах детекции движения.

Сегодня в датчиках движения применяются самые разнообразные решения и алгоритмы, с разнообразными характеристиками. Это достаточно сложные системы, которые зачастую по разному проявляют себя в различных обстоятельствах.

Однако главные параметры хорошей  системы детекции движение определены и на них нужно ориентироваться. К ним можно отнести:

• определение размеров перемещающихся объектов (с компенсацией перспективы)
• компенсация глобальных изменений освещенности,
• устранение тревог, вызванных животными и птицами,
• обнаружение выхода из строя камеры.