Корпоративный блог

Опыт внедрения многокамерной видеоаналитики для охраны периметра


Дата публикации: 29.11.2010 19:41
В статье описан опыт внедрения (case study) интеллектуальной системы уличного видеонаблюдения с автоматическим детектированием и сопровождением людей. Использованы (1) методология автоматизированного проектирования и оценки эффективности системы безопасности, разработанная компанией «Амулет»; всепогодные камеры семейства «МВК» компании «БайтЭрг», видеосервер «VideoСервер iX» компании «Агрегатор»; устройство «MagicBox» с периметральной видеоаналитикой компаниии «Синезис»; а также платформа видеонаблюдения «Интеллект» компании «iTV». Произведена количественная оценка показателей точности системы видеонаблюдения. Сделана оценка качества изображения и приведены кадры из видеоархива. Показаны параметры настройки (калибровки) видеоаналитики. Реализована многокамерная система сопровождения объектов на контролируемой территории.

1. Описание объекта

Одноэтажный жилой дом из кирпича с основанием  11 на 13 м и мансардной в двух уровнях общей высотой 13 м расположен на расстоянии 3 м от старого дома из дерева на земельном участке размером 31 на 56 метров. Участок окружает деревянный забор высотой 2.5 метра со стороны фасада и 2 метра со стороны соседей. Вокруг дома располагаются садовые деревья и кустарники, всего около 30 насаждений. Дом находится в климатической зоне Подмосковья.

2. Потенциальные угрозы и задачи системы видеонаблюдения

До развертывания системы видеонаблюдения были зафиксированы незаконные случаи проникновения людей на участок через забор со стороны фасада и соседей, проникновение в дом через окно с целью ограбления. Задачами настоящей системы видеонаблюдения являются:

  1. автоматическое обнаружение посторонних людей на территории охраняемого  участка на ранней стадии, до того, как люди проникнут в дом;
  2. автоматическое формирование сигнала оперативной тревоги, передача тревожного сообщения с документальными изображениями;
  3. событийная видеорегистрация, формирование документального архива с журналом событий (индексом) и возможностью быстрого поиска;
  4. отображение положения и траекторий движения посторонних людей на карте охраняемой территории в реальном масштабе времени.

Дополненные требования заказчика:

  1. высокая точность уличной видеоаналитики, не более 1 ложного срабатывания в месяц при вероятности обнаружения нарушителя не менее 0.99;
  2. показатели надежности должны удовлетворять (1) при неблагоприятных условиях видеонаблюдения (в темное время суток, в условиях снега и дождя);
  3. возможность удаленного видеонаблюдения и хранения архива вне объекта;
  4. высокое качество событийной видеозаписи (не менее 25 кадров в секунду, разрешение не ниже 580 твл, отсутствие видимых искажений компрессии);
  5. хорошая детализация изображения, человек ростом 180 см должен соответствовать не менее 60 твл (10% от размера кадра по высоте).

3. Аппаратное обеспечение

В таблице 1 представлен перечень основного оборудования, выбранного для построения системы уличного видеонаблюдения.

Таблица 1 Перечень основного оборудования

Поставщик

Наименование оборудования

Количество

Агрегатор,

Синезис

MagicBox (DK-6467-ENC2), 2 аналоговых входа, 2 аналоговых выхода, порт Ethernet, USB, сухие контакты, встроенная видеоаналитика охраны периметра, кодер H.264 и MJPEG, питание 12 В.

5

Агрегатор

VideoСервер iX на 16 каналов на базе платформе видеонаблюдения iTV Интеллект с одним удаленным рабочем местом и сервера DEPO Race S1, процессор Intel Core i7 930 2.80 Гб, жесткий диск 250 Гб + 2000 Гб на SATA-II, оперативная память 2 Гб и

1

БайтЭрг

МВК-0842 АРП, уличная черно-белого видеокамера высокого разрешения и чувствительности с АРД-объективом, РДО и дополнительным подогревом. SONY, EXview HAD CCD 1/3'', 580 твл, 0.02лк/F1.4, DC 12В, вариофокальный объектив с АРД, f = 2,8 - 10,8 мм (97° - 24°), подогрев стекла, t°С –50°...+50°.

9

IR Technologies

Dominant L56-850-50-12, ИК-прожектор, 850 нм, угол 50°, дальность 25м (0,01лк/ F1.2, 40IRE), 10, 8В…15В/0,8А, 9,6Вт, 83х80х61мм, 0.6 кг. Фотодатчик.

7

Наиболее важные аспекты из Руководства по выбору и установке камер для обеспечения всепогодной работы видеоаналитики перечислены ниже:

  1. Между камерами с высокой разрешающей способностью и низкой чувствительностью и камер  с низкой разрешающей способностью и высокой чувствительностью, предпочтение отдано последним. Выбрана установка бóльшего числа камер стандартной четкости, что обеспечило более эффективную работу при неблагоприятных погодных условиях, по сравнению с решением на базе меньшего числа мегапиксельных камер в рамках фиксированного бюджета и требований к детализации сцены.
  2. Выбраны камеры с черно-белым сенсором на базе ПЗС-матрицы (CCD) для достижения максимальной чувствительности. Одновременно стоит отметить, что новые цветные сенсоры, например, камеры МВК-8141АРВИ, не уступают данной черно-белой камере по чувствительности (0.02 лк заявлено производителем).

4. Размещение камер

Первоначальное размещение камеры было предложение специалистами и протестирована с помощью программного комплекса САПР СКБ «Амулет». Результаты тестирования показаны на рисунках 1-8, где использованы следующие цветовые обозначения:

  • Фиолетовый прозрачный – зона видимости камеры
  • Желтый прозрачный – области, выбранные для тестирования
  • Зеленая зона – область наблюдается одной камерой
  • Синяя зона – область наблюдается более чем одной камерой
  • Красная зона – область без наблюдения

Особенностью метода «Амулет» является статистическое моделирование по Монте-Карло путем псевдослучайного распределения нарушений в заданном объёме. Метод позволяет оценить эффективность покрытия камерами в зоне контроля, выявить мёртвые зоны и зоны дублирования камер. Для тестирования выбраны зона вокруг дома с линейными размерами 2 и 3 метра соответственно по высоте и ширине.

В результате статистического моделирования произведена оценка вероятности обнаружения нарушителя камерой в рамках одной экспозиции (захвата одного кадра). Оценка вероятности составила 0.92. Полученное значение рассчитано с учетом направления и настройки камер, заданных условиях окружающей среды и характеристик нарушителя.

При использовании видеоаналитики с межкадровым анализом движения, то есть способностью, сопровождать объекты, вероятность обнаружения существенно возрастает при снижении вероятности ложного срабатывания. Так, видеоаналитика компании «Синезис» при правильной расстановке камер обеспечивает среднесезонную вероятность обнаружения человека не менее 0.99. Значительный прирост в чувствительности детектора обуславливает тем, что информация накапливается во времени по результатам обработки множества кадров. Если вероятность обнаружения человека по одному кадру составляет 0.92, то вероятность обнаружения по 25 кадрам (появление человека на 2 секунды при частоте обработке 12.5 кадров в секунду) составит не менее 0.99. В процессе движения, меняется контрастность наблюдаемого нарушителя, а так же появляется возможность усилить сигнал за счет корреляции нескольких слабоконтрастных зон по траектории движения.

Размещение камер

Рис. 1  Размещение камер 1 и 2

размещение камер

Рис. 2  Размещение камер 3 и 4

размещение камер

Рис. 3  Размещение камер 5 и 6

размещение камер

Рис. 4  Размещение камер 7 и 8

размещение моделирования

Рис. 5  Размещение моделирования,  камеры 1-2

размещение моделирования

Рис. 6  Размещение моделирования,  камеры 3-4

размещение моделирования

Рис. 7  Размещение моделирования,  камеры 5-6

уязвимая зона

Рис. 8  Уязвимая зона

5. Приемная часть системы видеонаблюдения

Приемная часть системы видеонаблюдения реализована на базе платформы «Интеллект» компании iTV. Основными аргументами в пользу выбора настоящей платформы стали:

  1. поддержка открытого стандарта сетевого видеонаблюдения ONVIF для интеграции с передающей частью (включая трансляцию видео и метаданных);
  2. возможность поиска по видеоархиву с использованием метаданных и параметров пользователя;
  3. клиент для удаленного доступа как из локальной сети, так из глобальной сети Интернет.

В качестве готового решения с ПО «Интеллект» использован VideoСервер iX, поставленный компанией Агрегатор. Сервер состоит из аппаратной части DEPO Race S1 с процессором Intel Core i7 930 на частоте 2.80 ГГц и жесткими дисками 250 Гб и 2000 Гб на SATA-II. Установленное программное обеспечение включает операционное систему Microsoft Windows 7 Professional, платформу видеонаблюдения «Интеллект» 4.8.0.247 с пакетом Device Pack версии 3.1.9.293, Менеджер устройств ONVIF версии 0.1.1966. Настройка произведена в соответствии с Руководством администратора устройства MagicBox.

Платформа «Интеллект» обеспечила видеозапись, протоколирование событий, интеллектуальный поиск по архиву и удаленный доступ.

Менеджер устройств ONVIF использовался для первоначального конфигурирования устройства MagicBox, в особенности, для калибровки его встроенный видеоаналитики.

5. Уличная видеоаналитика

Распознавание поточного видео с автоматическим формированием тревожных сообщений реализовано на базе аппаратной видеоаналитики, встроенной в устройство MagicBox. Высокая точность детектирования людей в условиях наружного видеонаблюдения с помехами природного происхождения, такими как неравномерное изменение освещения, движение деревьев, осадки и дрожание камеры от ветра, послужила главным критерием для выбора данного устройства.

Внедрение специализированной видеоаналитики для охраны периметра позволило существенно сократить число ложных срабатываний. Так, детектор движения, встроенный в систему «Интеллект», несмотря на точную настройку маски и порогов чувствительности (рис. 1), давал свыше 1,000 срабатываний ежемесячно на объекте. Одновременно детектор не реагировал в 20-30% случаев на появление людей в поле зрения камеры (рис. 2). Пропуск события приводил к тому, что видеозапись не производилась и тревожное сообщение не отправлялось.

Устройство MagicBox, настройки которого представлены на рис. 3-4, позволило сократить число ложных срабатываний до 1-2 в первый месяц на всем объекте при отсутствии пропущенных срабатываний. На рис. 5 представлен пример детектирования и сопровождения человека устройством MagicBox в том случае, когда не среагировал детектор «Интеллекта». Годовая статистика истинных и ложных срабатываний в настоящий момент собирается для объективной оценки эффективности интеллектуальной системы видеонаблюдения в различные времена года.

Настройки встроенного детектора движения Настройки встроенного детектора движения
Рис. 9  Настройки встроенного детектора движения в системе «Интеллект»: маска детектора (слева) и параметры детектора (справа)
Ошибки встроенного детектора движения Ошибки встроенного детектора движения

Рис. 10  Ошибки встроенного детектора движения в системе «Инетеллект»: ложное срабатывание от движения веток (слева) и пропущенная тревожная ситуация через 37 секунд (справа)

 

 

Рис. 11 Настройка видеоаналитики «Синезис»: калибровка глубины и зоны сопровождения (слева), сигнальные линии (справа)

Калибровка видеоаналитики

Рис. 12 Калибровка видеоаналитики «Синезис» при помощи
приложения Менеджер устройств ONVIF (ONVIF Device Manager)

Рис. 13 Работа видеоаналитики «Синезис»:появление человека (слева), детектирование и сопровождение (справа)

6. Оценка качества изображения

На рис. 6-14 сравниваются кадры, полученные с камер МВК-0842 АРП производства БайтЭрг в светлое время (при естественном освещении) и в темное время (с использование ИК-подсветки). Устройство MagicBox производило захват сигнала PAL, сжатие H.264 и трансляцию поточного видео в соответствии со стандартом ONVIF.

Камера 1 в светлое время суток (слева) Камера 1 в темное время суток (справа)

Рис. 14 Камера 1 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

 

Камера 2 в светлое время суток (слева) Камера 2 в темное время суток (справа)

Рис. 15 Камера 2 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Камера 3 в светлое время суток (слева) Камера 3 в темное время суток (справа)

Рис. 16 Камера 3 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Камера 4 в светлое время суток (слева) Камера 4 в темное время суток (справа)

Рис. 17 Камера 4 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Камера 5 в светлое время суток (слева) Камера 5 в темное время суток (справа)

Рис. 18 Камера 5 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Камера 6 в светлое время суток (слева) Камера 6 в темное время суток (справа)

Рис. 19 Камера 6 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

 

Камера 7 в светлое время суток (слева) Камера 7 в темное время суток (справа)

Рис. 20 Камера 7 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Камера 8 в светлое время суток (слева) Камера 8 в темное время суток (справа)

Рис. 21 Камера 8 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Камера 9 в светлое время суток (слева) Камера 9 в темное время суток (справа)

Рис. 22 Камера 9 в светлое время суток (слева) и в темное время суток (справа)

Сделаем выводы по качеству изображения:

  1. Качество изображения соответствует заявленным характеристикам камеры. Благодаря расширенному динамическому диапазону сенсора хорошая проработка кадра сохранялась в условиях сильных перепадов яркости на ярком солнце, а так же при сильных источников света в поле зрения камеры (рис. 9).
  2. В условиях недостаточной освещенности без подсветки в темное время суток сохранялась возможность наблюдать сцену (рис. 12, 14 слева). Тем не менее, для этих камер рекомендуется остановить дополнительные ИК-прожектора.
  3. Оптимальная настройка фокуса зависит от длины волны освещения и отличается для режимов работы в светлое и темное время суток приблизительно на 10 метром (сравните области фокуса на левых и правых рис. 6-14). При усредненной настройке резкость изображения по всему кадру можно считать удовлетворительной.
  4. Не смотря на жесткий монтаж на стену дома, камеры и соответствующее изображение дрожали при сильных порывах ветра. Однако это не приводило к ложным срабатываниям видеоаналитики, благодаря цифровому стабилизатору, встроенному в устройство MagicBox.

7. Многокамерное сопровождение

Камеры уличного наблюдения расположены по периметру здания с хорошим перекрытием зон видимости, что позволяет внедрить многокамерную видеоаналитику. Технология многокамерного сопровождения позволяет:

  1. повысить точность детектирования и уменьшить число ложных срабатываний за счет корреляции метаданных видеоаналитики смежных камер;
  2. исключить повторные срабатывания видеоаналитики при переходе человека из зоны наблюдения одной камеры в зону наблюдения другой камеры;
  3. отобразить цельную траекторию движения человека на карте охраняемого объекта по результатам видеоанализа сразу по всем камерам;
  4. применять правила к многокамерной траектории на карте для более точного распознавания поведения человека и событий;
  5. автоматически выбирать оптимальный ракурс наблюдения за человека по мере его перемещения от камеры к камере.
Локальные траектории движения человека в поле зрения нескольких камер (6-й, 3-й, 4-й, 2-й и 1-й) до их объединения многокамерной аналитикой

Рис. 23 Локальные траектории движения человека в поле зрения нескольких камер
(6-й, 3-й, 4-й, 2-й и 1-й) до их объединения многокамерной аналитикой

Построение цельной траектории движения человека на карте с использованием многокамерной видеоаналитики.

Рис. 24 Построение цельной траектории движения человека на карте с использованием многокамерной видеоаналитики.

На рис. 15-16 приведен пример, как с помощью алгоритмов многокамерного сопровождения, произведено объединение 5 траекторий одного и того же объекта, полученных с пяти разных камер. Это позволило воссоздать траекторию движения объекта на расстоянии, значительно превышающее поле зрение одной камеры. Кроме того, это объединение, позволяет инициировать всего одно тревожное событие на один реальный объект (вместо 5, которые сгенерировались бы, если бы многокамерная аналитика не использовалась).

9. Заключение

Мы рассмотрели опыт внедрения системы охранного телевидения для загородного дома. Особенностями данного решения являются:

  1. хорошее качество изображения при неблагоприятных условиях наблюдения (яркое солнце, недостаточная освещенность, дождь, снег, туман);
  2. видеоаналитика охраны периметра автоматически формирует сигнал оперативной тревоги и метаданные для быстрого поиска по видеоархиву;
  3. интеграция устройства MagicBox и системы видеонаблюдения по протоколу ONVIF версии 1.02;
  4. статистическое моделирование угроз и расчет эффективности системы видеонаблюдения на базе методологии «Амулет»
  5. многокамерная видеоаналитика для отображения и анализа траекторий движения человека на карте.