Существует несколько технологий для обнаружения динамики в кадре. Все они созданы для разных условий эксплуатации. Эксперты компании Vizzara, которая уже более 12 лет работает в сегменте видеонаблюдения, рассказали нам о каждом методе: что представляет из себя, как работает и для чего предназначен.
Анализ последовательных кадров
Это самая распространенная технология. Принцип ее работы:
Сравнение пикселей. Камера записывает с определенной частотой, например, 30 кадров в секунду. Алгоритм детектора движения сравнивает каждый новый кадр с предыдущим, вычисляя изменения на уровне пикселей. Если определенная часть картинки отличается более, чем на установленный порог (например, на 10% от общего числа пикселей), то система определяет это как движение.
Фильтрация шумов. В процессе сравнения кадров могут быть незначительные колебания: колыхание листвы, мерцание света и т.д. Чтобы избежать ложных срабатываний, применяется фильтрация шумов — анализ только существенных изменений, которые могут свидетельствовать о присутствии человека или транспортного средства.
Устранение фона. Это алгоритмы, которые «учат» систему игнорировать статичные объекты (стены, деревья, мебель) и сосредотачиваться только на тех изменениях, которые не являются частью постоянного фона.
Анализ уровня освещенности
Камера фиксирует общую освещенность сцены, и, если происходит резкое изменение (например, кто-то включил лампочку в темной комнате), то датчик может воспринять это как движение. Недостаток технологии — ложные срабатывания, особенно если освещение меняется из-за природных факторов (например, движения облаков). Комбинирование с другими методами снижает риски таких ошибок.
Тепловизионные датчики
Живые существа (люди, животные) выделяют больше тепла по сравнению с окружающей средой, что позволяет обнаружить их даже в полной темноте. На этом и основана работа тепловизионных камер, которые:
Фиксируют инфракрасное излучение в зоне наблюдения. Оно исходит от всего, что с температурой выше абсолютного нуля.
Создают изображение, на котором чем теплее объект, тем он ярче.
Анализируют полученную картинку. Если в кадре что-то сильно ярче фона, то это может быть считано как движущийся объект со всеми вытекающими (начало записи, отправка уведомление, сигнализация и т.д.).
Тепловизионные детекторы движения особенно эффективны в темноте и просто слабом освещении. Они могут выявлять живых существ даже сквозь дым, метель, дождь, туман. Эта техника полезна и в ситуациях, когда объект замаскирован и его трудно обнаружить обычной камерой.
Микроволновые датчики
Они работают по принципу доплеровского эффекта:
Детектор излучает электромагнитные волны. При столкновении с движущимся объектом их частота изменяется (эффект Доплера).
Детектор анализирует отраженный сигнал, сравнивая его с исходным. Если частота изменилась, то это свидетельствует о движении объекта в зоне действия датчика.
Микроволновые детекторы эффективны для обнаружения активности через препятствия, такие как стены или стекло.
Резюме
Камеры видеонаблюдения вычисляют движение с помощью разных технологий:
- Самый распространенный метод — попиксельный анализ записи. Каждый новый кадр сравнивается с предыдущим, и если часть картинки существенно отличается, то это считывается как активность.
- Тепловизионные датчики выявляют объекты по инфракрасному излучению: то, что значительно теплее окружающего фона, скорее всего является живым существом. Эффективное решение для наблюдения в темноте или при низкой видимости из-за дыма, дождя, тумана и т.д.
- Микроволновые датчики используют эффект Доплера: они излучают электромагнитные волны, частота которых меняется при столкновении с движущимся объектом. Если отраженный сигнал отличается от исходного, то это свидетельствует об активности в зоне мониторинга. Работает даже через препятствия: стекло, стены и т.д.
- Движение определяют и по уровню освещенности. Если он резко изменился (например, кто-то включил лампочку в комнате), то датчик может воспринять это за чью-либо активность.
Все эти методы разработаны для разных сценариев. Эффективнее всего комбинировать их друг с другом, чтобы выявлять движение в любых условиях и снизить риски ложных тревог.
