Мы продолжаем цикл статей, посвященных тепловизорам и их применению в системах безопасности. В предыдущих статьях мы рассмотрели основные положения и особенности тепловидения, а также заблуждения, вызванные маркетинговыми мифами. Если представить, что вся система – это человек, можно сказать, что до этого мы уделили внимание устройству глаза. В этой статье мы рассмотрим систему с другой стороны – уделим большее внимание ее «мозгу». Ведь мало просто увидеть – нужно понимать, что мы видим." /> Видеоаналитика в тепловидении. Необходимость и достаточность
Статьи рынка безопасности

События

  • Выставка Securika Moscow 16/04/2024

    Москва, МВЦ «Крокус Экспо», павильон 3

Видеоаналитика в тепловидении. Необходимость и достаточность

  • 16.01.2012
  • 3609

С. Никитин
ООО «СКН»

Статья опубликована в журнале "Алгоритм безопасности" №6, 2011



Мы продолжаем цикл статей, посвященных тепловизорам и их применению в системах безопасности. В предыдущих статьях мы рассмотрели основные положения и особенности тепловидения, а также заблуждения, вызванные маркетинговыми мифами. Если представить, что вся система – это человек, можно сказать, что до этого мы уделили внимание устройству глаза. В этой статье мы рассмотрим систему с другой стороны – уделим большее внимание ее «мозгу». Ведь мало просто увидеть – нужно понимать, что мы видим.


Сперва обозначим одно важное отличие тепловидения от телевидения. Традиционно телевизионная аппаратура разрабатывалась так, чтобы изображение на экране телевизора создавало иллюзию реальности у обывателя, при этом учитывая физические ограничения на реализуемость системы. В итоге мы получили устройства, далеко не всегда оптимальные для решения задач безопасности. Тепловидение же изначально развивалось как один из разделов пассивной инфракрасной локации - например, для наведения снарядов или для обнаружения стартов баллистических ракет и т.п.

Мы можем правильно выбрать тепловизор. Теперь необходимо понять – а какова вероятность того, что оператор сможет обнаружить искомый объект при помощи тепловизора? Допустим, что цель находится в поле зрения камеры. Сложность процесса поиска объекта можно оценить на основании перечня факторов, влияющих на этот процесс.

  1. Характеристики объекта: отношение «сигнал/шум», контраст объекта относительно фона, яркость объекта, критический угловой размер, градиенты изменения яркости на краях крупных деталей изображения, сложность контуров, место в общей рассматриваемой картине, положение на экране, форма, ориентация, перспектива, размер объекта по отношению к экрану, скорость движения.
  2. Характеристики фона: яркость, плотность помех или ложных сигналов, скорость движения фона по экрану, соотношение высоты и ширины картины.
  3. Характеристики системы: оптическая передаточная функция, разрешение, частота выборки по времени, частота выборки в пространстве, передача серой шкалы градаций яркости, динамический диапазон.
  4. Характеристики наблюдателя: тренированность, мотивировка действий, утомление, получение предварительного инструктажа, возраст, коэффициент интеллекта, рабочая нагрузка, метод поиска, число наблюдателей в системе и степень связи между ними, периферическая острота зрения.
  5. Различные другие факторы: требуемая площадь зоны поиска, освещенность на рабочем месте наблюдателя, допустимое время поиска и пр.

К сожалению, эффективность работы оператора по обнаружению целей заметно снижается после 30-60 минут, даже если он предупрежден о возможности вторжения. В связи с этим в эффективных системах защиты должны применяться устройства, решающие задачи обнаружения и первичного анализа и снижающие нагрузку на оператора. Человек же проявит себя с лучшей стороны, просматривая действительно важную информацию и принимая решение о мерах противодействия.

Изображение в ИК-спектре может довольно сильно отличаться от того, что мы привыкли видеть глазами. Телевидение и тепловидение работают с сигналами, отличающимися по семантике. Также изображения отличаются по контрасту. На телевизионной испытательной таблице показаны десять градаций серого, которые человеческий глаз может комфортно различать. Тепловизор же, обладая минимальной различимой разностью температур в 50 мК даже летом, показывая человека на фоне, нагретом до 25° С, реализует около 200 градаций серого. Получается, что оператор своими силами может реализовать около 5 % возможностей системы.

Выделение полезного сигнала на фоне может осуществляться разными способами. Одни устройства представляют собой рекурсивный фильтр, анализирующий межкадровую разность. Упрощенная схема рекурсивного фильтра приведена на рисунке 1.

Упрощенная схема рекурсивного фильтра и Сигнал и модуль производной сигнала

Современные алгоритмы на основе рекурсивной фильтрации, конечно, гораздо сложнее. Один из наиболее совершенных алгоритмов работает по принципу анализа изменения яркости в зонах интереса. Следует отметить, что анализируются именно локальные изменения яркости, характерные для движения в кадре, в то время как глобальные изменения яркости, свойственные перемене дня и ночи, остаются без внимания. Затем выбирается порог, после которого изменения яркости в одной или нескольких зонах будут восприниматься как движение. Если величина изменения превышает порог – формируется сигнал тревоги.

Также в ряде устройств применяются трансверсальные фильтры. Основное отличие таких фильтров от рекурсивных заключается в том, что сигнал обрабатывается без сравнения его с предыдущим или последующим значением. Например, дифференцирующий трансверсальный фильтр позволяет избавиться от постоянной составляющей сигнала, вызванной шумами. Благодаря таким фильтрам, в тепловизорах можно реализовать различные алгоритмы снижения влияния погодных условий на дальность обнаружения.

Развитие цифровых технологий подарило охранному телевидению такое явление, как видеоаналитика. Устройством видеоаналитики может быть некий модуль с микропроцессорной обработкой сигнала, а может быть программный продукт, выполняющий первичный анализ изображения. Мы убеждены, и наши убеждения подтверждаются испытаниями, что сегодня преимущество на стороне аппаратной аналитики, работающей на «переднем фронте», с несжатым видеосигналом. Изменения, вызванные сжатием, делают его менее пригодным к анализу. Еще одно преимущество – работоспособность таких устройств не зависит от «капризов» операционной системы и оборудования сервера.

Главное: устройство видеоаналитики разрабатывается с учетом выбранной фоноцелевой модели и обеспечивает оптимальную вероятность правильного обнаружения при минимуме ложных тревог для выбранных условий. Поэтому задачу обнаружения более яркого пятна на фоне с большей вероятностью успеха решит процессор, действуя по оптимизированному алгоритму, нежели среднестатистический оператор.

Какие же проблемы позволяет решить применение видеоаналитики совместно с тепловизорами? Выделим основные преимущества.

  1. Обнаружение объектов на предельно возможных дальностях. Детектирование движения как быстрых, так и медленно движущихся целей. В случае возникновения в кадре нескольких нарушителей, двигающихся независимо, каждый из них идентифицируется как отдельная цель.
  2. Обнаружение малоконтрастных целей. Испытания показывают, что в течение суток излучательная способность фона меняется. Это может приводить к изменению контраста изображения. Применение видеоаналитики позволяет повысить эффективность работы оператора в условиях, где остроты зрения человека может оказаться недостаточно. Устройство видеоаналитики, реализуя алгоритм, обеспечивает максимум обнаружительной способности при минимуме ложных тревог. Для качественных современных устройств характерны вероятность обнаружения более 95 % при одном ложном срабатывании в четыре дня.
  3. Автоматическое формирование сигналов тревоги в ситуациях нулевой видимости (вызванной погодными условиями, помехой в линии передачи сигнала и т.п.) и ситуациях, когда камера изменяет поле зрения вследствие действий злоумышленников или случайных факторов.

Зачастую устройства видеоаналитики снабжаются группой сухих контактов для интеграции в системы комплексной безопасности. В случае формирования сигнала тревоги возможно включение различных устройств – от сирены до средств физического воздействия.

На рисунке 3 приведены два идентичных изображения – одно без выделения потенциальных угроз аналитикой, другое – с применением оной. Как видите, устройство обнаруживает нарушителя и показывает его траекторию на основе обработанной последовательности кадров.

Выделение нарушителя устройством видеоаналитики

Для облегчения восприятия в тепловидении часто применяется псевдоцветовое кодирование изображения. Это обусловлено тем, что выделить желтое на синем проще, чем светло-серое на темно-сером. Принцип поясняется на рисунке 4 . Первый кадр представляет собой условный серый фон с условным параметром «яркость», равным 128. На второмкадре появляется надпись «Тепловизор» с условной яркостью 150. Допустим, что «единица яркости» – это 1° С. Тогда надпись может представлять человека на фоне, нагретом до температуры 14° С. Как видите, после обработки надпись стала гораздо заметнее.

Цветовое выделение изображений на тепловизоре

Как видите, практически все факторы, негативно влияющие на успех правильного восприятия информации с тепловизора (см. начало статьи), снижают свое влияние. Описанные преимущества позволяют создать комплекс устройств, решающий поставленную задачу гораздо эффективнее. Это особенно важно при создании систем безопасности стратегических объектов: ядерного комплекса, железной дороги, государственной границы и т.п. На объектах такого уровня ущерб от действий злоумышленников может оказаться неприемлемо велик.

В заключение позволим себе не большое лирическое отступление. При фразе «тепловизор с аналитикой» все сразу же представляют себе камеру, возможно, даже на поворотном устройстве, снабженную мощным устройством для анализа изображения… На самом деле это не всегда так. Самый простой тепловизор с аналитикой, возможно, есть и у вас дома. Ведь охранный ИК-датчик с функцией защиты от животных – это и есть, по сути, тепловизор с аналитикой! Он также регистрирует ИК-излучение, обрабатывает эту информацию, если это ваш питомец – продолжает работать в режиме готовности дальше, ну а если злоумышленник – вырабатывает сигнал тревоги. Вам ведь не придет в голову целый день сидеть перед монитором, снимать показания датчика – вы поставите дом на охрану и доверитесь автоматике. Надеемся, что это может быть еще одним аргументом в пользу применения видеоаналитики совместно с тепловизорами.

Мы надеемся, что серия наших статей, посвященная тепловизионному оборудованию, оказалась полезной. Мы будем рады, если информация, изложенная в них, послужит проектировщикам и пользователям систем тепловидения в работе. И хотя это лишь немногое, описанное за десятилетия развития тепловидения, мы убеждены, что нам удалось осветить самое важное для нашей отрасли – обеспечения безопасности. Читателей, заинтересовавшихся аспектами совместного применения тепловизоров и устройств видеоаналитики, мы хотим пригласить к нам в офис на один из регулярных семинаров.

Поделиться:

Все права защищены
© ООО АДВ Секьюрити,
2003—2024
Яндекс.Метрика
Метрика cайта: новости: 8222 | компании: 528 | бренды: 423 | статьи: 1150

О проекте / Контакты / Политика конфиденциальности и защиты информации

Techportal.ru в соц. сетях