IVA Lens Calculator – программа, позволяющая проектировщикам подобрать оптимальное место установки камеры, подобрать объектив и оценить так называемую вероятность детектирования (POD Probability Of Detection).

Скачать программу можно по этой ссылке или здесь.

Программа позволяет оперативно получать значения фокусного расстояния объектива и углов обзора по различным критериям для обнаружения или идентификации человека, чтение номера автомобиля и т.д.

Итоговое значение POD зависит от параметров DCRI – Detection, Classification, Recognition and Identification (детектирование, классификация, распознавание и идентификация) – классификация в терминологии Армии США (US Army Night Vision lab, John Johnson).

В свою очередь, значение DCRI зависит от значения VSH (Vertical Screen Height) – значение в процентах, показывающее относительную высоту объекта (по отношению к высоте кадра). То есть, в зависимости от того, какой высоты в кадре будет объект детектирования, возможно классифицировать его в терминологии DCRI.

Определить, будет ли он детектирован, классифицирован, распознан или идентифицирован. В зависимости от этого уже оценивается POD – вероятность детектирования. Значение также имеет уровень фонового шума.

Желательно при выборе места установки камеры по возможности минимизировать область пространства, попадающую в кадр позади объекта детектирования. Одним из важнейших условий корректной работы видеоаналитики является точная калибровка IP-камеры.

Системе видеоаналитики необходимо максимально точно сообщить, на какой высоте установлена камера, с каким фокусным расстоянием установлен объектив, угол наклона камеры и т.д. Поскольку видеоаналитика оперирует лишь пикселями, система должна четко понимать, 100 пикселей по горизонтали – это один метр или пять.

Использование такого инструмента, как IVA Lens Calculator, позволяет не только оптимально подобрать оборудование и определить место установки видеокамеры, но и оценить вероятность детектирования в заданной части пространства.

Еще одной важной функцией видеоаналитики является возможность интеллектуального поиска в архиве. При работе системы видеоаналитики вместе с видеопотоком в хранилище непрерывно передаются метаданные (специальные служебные данные, непрерывно описывающие потенциально тревожные события в поле зрения камеры, контуры движения, траектории и т.д.).

Метаданные синхронизированы с видеоархивом и позволяют существенно экономить время при поиске в архиве. Поиск может быть осуществлен по событию, критерии которого задаются аналогично настройке работы детектора в реальном времени.

Система видеоанализа IVA (Intelligent Video Analytics), разработанная компанией Bosch Security Systems дает возможность интеллектуального видеоанализа.

 

 

 Рис. 4. IVA Lens Calculator

 

Спектр событий – задач интеллектуального детектора – постоянно расширяется. Если сравнительно недавно возможности ограничивались детекцией движения в определенных участках изображения, фильтрация была возможна по размеру объекта, то сейчас список задач, которые могут быть решены средствами видеоанализа, существенно шире.

Это далеко не полный список событий, которые могут быть детектированы при помощи систем видеоаналитики. Что касается спектра практических применений, он невероятно широк. Это и охрана периметра, контроль дорожной обстановки, безопасность на транспорте, системы безопасного города и т.д. Благодаря возможности создавать сложные тревожные события на основе комбинаций простых, возможности проектировщиков и инсталляторов становятся практически безграничными.

Необходимо отметить, что существенно расширились и возможности фильтрации событий. Помимо привычных возможностей фильтрации по геометрическим признакам (размеры, площадь, соотношение сторон), возможно фильтровать по направлению, скорости движения, наличию головы, а также цвету детектируемого объекта.

К примеру, система интеллектуального видеоанализа IVA способна детектировать объект по цвету, который может быть представлен комбинацией до 5 различных цветов!

Необходимо понимать, что как вероятность адекватного детектирования тревожных событий, так и процент ложных тревог существенно зависит от ряда факторов, таких как: выбор оптимального места расположения камеры, правильный подбор оптики, качество видеосигнала (если визуально рассмотреть ничего невозможно, детекция также невозможна), относительный размер объекта в кадре и т.д.

Таким образом, правильный подбор оборудования (видеокамера, объектив), выбор оптимального места установки камеры, применение подсветки (ИК или видимый свет), если наблюдение ведется в сложных условиях с точки зрения освещенности, позволяют достичь максимальной вероятности корректного детектирования тревожных событий и минимизировать частоту ложных тревог. Хотелось бы подчеркнуть, что 100% вероятности детектирования и 0% ложных тревог достичь невозможно.