Как освещение влияет на качество видеоаналитики

По понятным причинам преступники стараются уклониться от обнаружения и в большинстве случаев противоправные действия совершают в темное время суток. Поэтому надежная система видеонаблюдения должна быть полностью работоспособной в любое время суток. Казалось бы, самое легкое и понятное решение – это освещать любой объект 24/7, чтобы в любое время дня и ночи обеспечивать максимальную видимость. Однако не всё так просто, как кажется на первый взгляд.

Заполнение охраняемых областей светом перестало пользоваться спросом по нескольким причинам:

• говоря о «световом загрязнении», нужно быть готовым к тому, что сотрудникам придется предельно ответственно относиться к своим обязанностям;
• освещение объекта в темное время суток – это дорогостоящее удовольствие;
• сотрудники службы безопасности подчас пропускают некоторые действия людей на освещенном участке, считая, что под лучами прожекторов или фонарей человек не совершит преступление.

Таким образом, чаще всего степень освещенности объектов охраны является минимальной, и возникает необходимость установки дополнительного освещения. Идеальное решение – это комбинирование подходов: установить дополнительное коммутируемое освещение или инфракрасную подсветку, сочетая это с техническими характеристиками устройств и производительностью при низком уровне освещенности, а также спецификой объектива для видеонаблюдения. Это гарантирует пригодные для применения потоки. Но следует помнить, что с точки зрения безопасности многое также зависит от видеоаналитики и умных технологий.

Современные цифровые камеры характеризуются высоким разрешением, обработкой видео при слабом освещении и интеллектуальной видеоаналитикой. Для обработки при низком уровне освещенности используются определения, подразумевающие, что технология будет поглощать свет и использовать незначительное освещение для повышения качества материала. Однако часто этих технологий недостаточно.

Свет – важный элемент в создании видео. Если нет света – нет изображения: чипсет не получает световой поток, в итоге не происходит генерация сигнала. При увеличении разрешения размер пикселей на датчике изображения уменьшается. Конечно, у 1/2-дюймового датчика в разрешении 4K UHD 3840 x 2160 пиксели будут составлять четверть размера 1/2-дюймового датчика HD 1920 x 1080. Это уменьшает площадь поверхности, которая собирает свет. Таким образом, возникает необходимость в дополнительном освещении.

Световые технологии не способны создать свет. Они применяют алгоритмы, чтобы повысить яркость и контрастность, увеличить детализацию и точность. Чтобы подходить под стандарты HD и 4K UHD, использование медленных затворов или интеграции кадров не представляется возможным, поэтому алгоритмы отталкиваются от усиления конкретных параметров.

Если картинка включает шум или ненужную информацию, это тоже будет увеличено. Мозг человека хорошо разбирается в зрительных элементах, поэтому такие технологии отлично подходят тому, кто просматривает отснятый материал, но видеоаналитика не способна делать это.

Алгоритмы умной аналитики являются достаточно сложными и передовыми. Кроме того, с точки зрения вычислений они стали значительно лучше, чем пару лет назад. Однако они полагаются только на значения пикселей, когда оценивают ситуацию. Алгоритмы становятся умнее, а постоянно развивающиеся методы глубокого обучения влияют на точность и производительность камер высокого класса. Но, несмотря на это, в основе анализа видео все равно находятся значения пикселей - алгоритм применяет дисперсию значений пикселей. Блок пикселей, изменяющийся на маленький процент, считается статичным элементом. Учитывается изменение освещения, тени, отражения, обработка камеры и шума. Если контрастность при низком освещении недостаточная, то аналитический механизм с трудом определит активность.

Впрочем, технологии не стоят на месте, и в будущем камеры смогут всё лучше понимать шум картинки и разные отклонения при обработке. Но на сегодняшний день в этих процессах существуют описанные сложности, что наталкивает нас на вполне закономерный вывод: видеоаналитика сегодня не вполне идеальна и в некоторых вопросах всё ещё не может тягаться с человеческим мозгом.