9 Детекция движения

Видеодетекция движения (ВДД) – часть технологии ВН, основной задачей которого является обнаружение перемещающихся в поле зрения камеры объектов. Детектор движения не только обнаруживает перемещение в поле изображения, но и определяет габариты объекта и скорость его движения. В зависимости от задач видеонаблюдения, детектор движения настраивают с предельной минимизацией ложных срабатываний (фильтрацией помех), задают гибкую логику обработки тревог (тревожная запись, интеграция с другим охранным оборудованием). При поступлении сигнала тревоги с одного из датчиков в памяти камеры формируется последовательность видеокадров, поступивших до, после и в момент тревоги и отправляются по заранее определенному адресу. Система видеодетектирования движения автоматически привязывает источник тревоги к конкретной камере, в изображении которой и обнаружена подозрительная активность.

Основа работы ВДД заключается в контроле среднего уровня видеосигнала (яркости) на заданных участках изображения. Если изменение этого уровня превышает заданное значение за некоторое время, вызывается тревога. Однако такие системы полностью неприемлемы для внешних приложений, так как не в состоянии обеспечить достаточно низкий уровень ложных тревог.

Эволюция систем ВДД стала возможной за счет усложнения алгоритмов обработки изображений и увеличения вычислительной мощности микропроцессоров.

Проблемы ВДД:

- ложные тревоги, вызванные изменениями освещенности сцены;

- неоднородная чувствительность в темных и светлых областях;

- в различных погодных условиях необходимы различные установки параметров;

- неразличение размеров приводит к тревогам от мелких животных;

- неоднородная чувствительность по отношению к объектам на различных расстояниях;

-неспособность отличить изменения освещенности от движения;

- реакция на птиц, пролетающих перед камерой;

- плохая реакция на медленно движущиеся объекты;

Действия ВДД системы можно разделить на два этапа:

1) измерения – видеосигнал от камеры периодически измеряется с целью определить изменения интенсивности по полю зрения.

2) Вычисления – результаты измерений обрабатываются с целью определить наличие тревожного события.

Обычно используются три способа измерений: измерения в элементарной точке, в малой ячейке, в большой ячейке. В первом случае - элементарной точки – изображение разбивается на большое количество очень маленьких элементов, их количество может доходить до нескольких сотен тысяч. Интенсивность видеосигнала измеряется в каждой такой точке и полученное значение сохраняется для сравнения с прежним значением.

Измерения в малой ячейке аналогичны, все изображение разбивается на тысячу или более равновеликих областей, интенсивность в каждой из них измеряется и сравнивается со старым значением. При измерениях в больших ячейках, изображение разбивается на несколько сотен или тысяч областей разной формы и размера.

Первые два способа обычно позволяют осуществлять детектирование как по всему полю зрения, так и по части его, в то время как измерения в больших ячейках обычно не предоставляют возможности покрыть весь экран.

Особенности технологии детекции движения:

1) глобальные и локальные изменения освещенности. Чтобы на этапе вычислений поднять тревогу только по поводу движения, необходимо отличить локальные изменения видеосигнала, вызванные движением, от глобальных изменений освещенности сцены (или вызванных действием диафрагмы камеры). Простейшее решение – игнорировать изменения, если они зарегистрированы более, чем в предопределенном количестве ячеек. Однако, это помешает обнаружению реальных целей в реальных условиях, когда общая освещенность сцены постоянно меняется.

Более эффективная альтернатива – определить опорную область изображения, в которой, предположительно, никогда не будет никакого движения и использовать измеренные изменения сигнала для компенсации изменений освещенности по всему полю зрения. Такой подход работает достаточно хорошо в некоторых случаях, но накладывает ограничения на размещение камер и требует особой настройки системы.

2) Темные и светлые области. В большинстве случаев уличная сцена неидеально освещена, интенсивность освещенности варьируется существенно на протяжении контролируемой области. Это означает, что нарушитель, движущийся в темной области сцены, производит меньшие изменения в локальной яркости, чем на более освещенных участках сцены. Одно из решений проблемы – позволить установщику программировать чувствительность отдельно в различных областях. Это может быть удовлетворительно для ночных сцен, но слабо приемлемо для дневного времени, когда тени движутся по мере перемещения солнца. Лучший подход - вычислять изменения контраста и использовать их для определения движения нарушителя. Измерения изменений контраста легко могут быть применимы к системам на основе больших ячеек, поскольку количество вычислений невелико. Но для систем, основанных на минимальных точках, такой подход стал реален лишь в последнее время.

3) Малые цели. Дискриминация по размеру движущегося объекта может уменьшить количество ложных тревог, вызванных мелкими животными и шевелящимися на ветру зарослями. Системы, основанные на элементарных точках, равно чувствительны и к большим и к маленьким объектам, если не применен какой-либо механизм подсчета точек. Простейшая система считает количество точек, в которых произошло заметное изменение сигнала и включает тревогу, если это количество достигает заданного. Если на экране только один движущийся объект, такой метод определения размера объекта вполне работоспособен. Эта методика может быть улучшена посредством разбиения изображения на несколько областей и подсчета изменившихся точек в каждой области. Действительно надежное определение размера может быть осуществлено лишь если изменившиеся точки расположены в непосредственном контакте друг с другом, образуя контур цели. Такое определение занимает немалую вычислительную мощность, и в настоящее время не применяется в коммерческих продуктах. Системы с большими и маленькими ячейками равно подвержены тому недостатку, что если объект меньше одной ячейки, определение его размера невозможно. Если же объект больше одной ячейки, то применяется метод подсчета ячеек, подобный методу счета точек. При этом вполне реально и применение методики определения непрерывности объекта.

4) Движение или качка. С точки зрения ВДД, движение камеры относительно сцены – тоже движение. Системы, контролирующие элементарные точки, наиболее чувствительны – малейшее движение камеры приводит к резким изменениям во многих (или даже всех) точках сразу. Это означает, что без сложной системы обработки изображений такие системы неприменимы для уличных камер. Системы, основанные на ячейках, обычно менее чувствительны к незначительному смещению камеры (в пределах половины размера ячейки).

Качающиеся деревья также создают серьезные проблемы. Конечно, хорошая система слежения за многими целями, сможет отличить периодичные колебания от движения. Например, достаточно установить ограничение снизу на размах движения (величину смещения цели).

Летающие птицы. Компенсация перспективы при оценке размера цели основана на предположении, что камера находится над местностью и смотрит слегка вниз. Это хорошо работает за исключением единственного случая: маленькая птичка, пролетающая вблизи камеры в верхней части поля зрения будет воспринята как большой объект. Способ исключить такие события основан на том, что скорость движения птицы обычно сравнительно велика (если она не движется прямо на камеру или от нее). Задание минимального времени между предварительной тревогой и тревогой в основной области позволяет реализовать этот способ. При наличии системы слежения за целью, ее скорость просто может быть определена.

5) Медленные цели. Все системы ВДД могут быть обмануты медленно движущимся нарушителем, поскольку всегда регистрируется изменение лишь за конечное время. Чем дольше этот период времени, тем легче обнаружить медленно движущиеся объекты, однако вероятность ложных тревог от движущихся теней или изменения условий освещенности также возрастает. Такие ложные тревоги, впрочем, частично могут быть устранены за счет оценки размеров движущейся цели – тени, как правило, довольно большие.