Те, кто впервые сталкивается с системами видеонаблюдения с обнаружением движения, часто считают, что сам процесс обнаружения осуществляют датчики движения, встроенные в видеокамеры.

На самом деле это не так. Вместо физических детекторов движения системы видеонаблюдения используют обнаружение движения на основе видео.

Это означает что камеры просматривают видеопоток и используют программные алгоритмы для обнаружения изменений в движении в поле зрения камеры.

Движение на основе видео может быть настроено с различными уровнями чувствительности и в разных областях зоны обзора камеры либо во всем ее поле зрания.

Именно обнаружение движения на основе видео менее затратно, чем физические детекторы движения, потому оно и получило сегодня наибольшее распространение.

К тому же эту функцию проще настроить, без необходимости использования дополнительного оборудования, такого как датчики движения и их проводка.

Также многие считают, что сами камеры имеют возможность записывать движение. Но это тоже не так, причем в аналоговых и цифровых системах видеомониторинга это происходит по разному.

В системах IP-камер (также известных как PoE) обнаружение движения осуществляется самими IP-камерами. Они захватывают цифровое видео, анализирует его на предмет обнаружения событий, а затем передает видео со специальными метаданными об обнаружении движения или других событий на сетевой видеорегистратор.

Если сетевой видеорегистратор настроен на запись по движению и совместим с камерами, он интерпретирует метаданные и начнет запись по движению. Этот процесс называется «видеоаналитикой».

В последнее время IP-камеры также начали включать функции Smart AI Detection. С помощью этих функций пользователи могут настраивать видеоаналитику, чтобы получать более точную запись и оповещения, и меньше ложных срабатываний из-за теней, качающихся деревьев и насекомых.

В аналоговых системах видеонаблюдения с разъемами BNC обнаружение движения осуществляется непосредственно цифровым видеорегистратором. Камера подключена к видеорегистратору, который просматривает видеопоток и обнаруживает движение при смене изображения.

Видеообнаружение на цифровом видеорегистраторе не так сложно, как в системах IP-камер. Стоит отметить, что есть более новые аналоговые видеорегистраторы с расширенной аналитикой AI (или по нашему ИИ).

 

Впрочем и использование искусственного интеллекта не панацея, ибо ИИ — это не настоящий разум, а всего лишь сакмообучающаяся программа. Что в нее изначально заложили программисты, то она лишь расширяет, обучаясь.

И если системы ИИ обучаются с помощью определенных предвзятых данных, они и будут давать предвзятые результаты. В результате может произойти ошибочное обнаружение и неправильная классификация объектов на видео.

Поэтому алгоритмы ИИ иногда могут давать ложные срабатывания (обнаружение события, когда его нет) или ложноотрицательные результаты (не обнаружение события, когда оно происходит).

Также алгоритмам ИИ может быть трудно понять сцену, освещение и угол обзора видеокамеры, что может сделать обнаружение менее точным.

Другими словами, алгоритм ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые использовались для его разработки, и ограничения используемых алгоритмов.

Они могут быть не в состоянии определить, следует ли обнаруживать подозреваемых, транспортные средства или события, если они специально не обучены этому сценарию.

Хотя приведенное выше является техническим объяснением причин, по которым обнаружение видео на основе ИИ не является безупречным, при повседневном использовании вы обнаружите, что оно достаточно точное, в зависимости от репутации производителя камер.

Например недорогие камеры от малоизвестных брендов, особенно китайских имеют просто никакую точность в своих алгоритмах обнаружения видео.

Если же вы используете систему безопасности в зоне или сценарии с высоким уровнем риска, рекомендуется вести запись в режиме 24/7 и использовать обнаружение на основе ИИ камер от известных и проверенных производителей.

Это обеспечит более точное определение движения при обнаружении человека или транспортного средства, ошибок будет меньше, а значит и ложных срабатываний и тревог.