Сравнительные параметры камер видеонаблюдения (распознование человека, знакомого человека, автомобильного номера)

Тим Нортон

Перевод Ю.М. Гедзберг

Перед тем, как сравнивать различные камеры видеонаблюдения с использованием программного обеспечения для 3D-проектирования, нам нужно установить определенные константы. Я живу в Австралии, поэтому в качестве базовых положений или критериев по разрешающей способности я в своей работе руководствуюсь положениями стандарта AS4806. Все приводимые ниже примеры созданы с помощью программы Video CAD Pro, однако аналогичные результаты могут быть получены и с версией Lite, либо с помощью инструмента проектировщика JVSG IP Video.

Геометрические соотношения при установке камер

Я устанавливаю камеры на высоте 2,3 метра на расстоянии 25 метров от контролируемого объекта при высоте поле зрения, равной 2 метрам. Это соответствует уличной установке камер, предназначенных для контроля за дорогой или автостоянкой.

Высота установки видеокамеры

При проектировании я использую следующие положения:

• типовая высота человека на расстоянии 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20 и 25 метров,
• автомобиль на расстоянии 5, 10, 15, 20 и 25 метров,
• тестовая мишень Rotakin 5, 10, 15, 20 и 25 метров.

План размещения видеокамер

Для каждой видеокамеры с встроенным объективом должен подробно проверяться охват видеонаблюдением для самого узкого и для самого широкого углов обзора при различных расстояниях до объекта. Если камера допускает замену объектива 3,6 мм и 12 мм, то они используются в качестве основных вне зависимости от размера изображения и ракурса. 

Определение критериев отображения на экране базируется на требованиях стандарта AS4806, который можно найти на сайте SAI Global

Исходная плотность пикселов рассчитывается из типового роста человека (1,7 м), который занимает 100% по высоте экрана. Это обозначается как 1ICU и составляет примерно 350 пикс/м. Исходя из этого можно определить основные критерии.

Необходимые размеры изображения для решения различных задач

Обзор – обычно используется для наблюдения/контроля обстановки в широкой области

Установка качества видеонаблюдения в VideoCAD для обеспечения обзора

При такой разрешающей способности оператор может наблюдать активность в контролируемой зоне, но не способен определять, что делает конкретный человек. Типичным приложением является контроль скоплений людей на предмет давки или правонарушений. Этот тип видеонаблюдения используется реже всего там, где оператор должен реагировать на изменения и использовать PTZ с целью получения более детального изображения.

На данном изображении в центре сзади можно видеть темного мужчину на расстоянии 36 м от камеры при использовании 4CIF камеры и объектива с углом обзора 67 градусов.

Качество обзора с камерой 4CIF и объективом 3,6 мм на расстоянии 36 м

На высоту человека приходится не менее 29 пикселов, что при 4CIF составляет 5% от высоты экрана.

Моделирование в VideoCAD с качеством видеонаблюдения, необходимым для обзора

Обнаружение - обнаружение человека или объекта в контролируемой зоне

Установка качества видеонаблюдения в VideoCAD для обеспечения обнаружения

При этом человек может быть обнаружен, но не может быть выполнено его распознавание или идентификация. Типовым решением является сопровождение движущихся людей в контролируемой зоне с рассмотрением некоторых деталей того, что они делают. В качестве примера может служить прилавок в супермаркете.

В комбинации с другими камерами, используемыми для идентификации, результаты видеонаблюдения могут использоваться для слежения и предъявления обвинений тем, кто занимается хищениями в супермаркетах.

В этом случае изображение будет выглядеть следующим образом, где темный человек может обнаруживаться и сопровождаться на расстоянии 18 м от 4CIF камеры с объективом 67 градусов.

На высоту человека приходится не менее 58 пикселов, что при 4CIF составляет 10% от высоты экрана. Это соответствует плотности 35 пикс/м.

Область обнаружения

Качество обнаружения: камера 4CIF и объективом 3,6 мм на расстоянии 18 м

Распознавание – возможность распознавания знакомых людей

Установка качества видеонаблюдения в VideoCAD для обеспечения распознавания

Если человек является знакомым оператору, оператор должен иметь возможность его распознать. Такими людьми могут быть сотрудники, постоянные клиенты, разыскиваемые полицией и пр. Как правило, видеокамера обеспечивает распознавание только в части видимого изображения, где человек находится ближе к камере, в то время как в остальной части изображения может выполняться только обнаружение.

Для распознавания требуется плотность не менее 176 пикс/м (по вертикали), что составляет примерно 44 пикс на лицо человека. Для сигнала PAL 4CIF человек должен занимать не менее 50% по высоте экрана.

Качество распознавания: камера 4CIF и объективом 3,6 мм на расстоянии 2,3 м

Идентификация – возможность идентифицировать знакомых людей

Критерии идентификации человека

Это является требованием большинства систем, однако наиболее часто оно не выполняется. В любых системах видеонаблюдения, рассчитанных для наблюдения основных общественных мест, по крайней мере одна видеокамера должна обеспечивать идентификацию. Идеальным является ее расположение в точке прохода, которую минуют массы людей – это входная дверь, коридор или прилавок.

Вблизи прилавка можно добиться высококачественной идентификации, а также наблюдать зоны, где обеспечивается распознавание, обнаружение и обзор.

Темный человек на изображении демонстрирует максимальную возможность идентификации при использовании 4CIF камеры и объектива 67 градусов. Расстояние всего лишь 1,1 м вследствие того, что угол обзора превышает 30 градусов.

Качество изображения для идентификации: камера 4CIF с объективом 3,6 мм на расстоянии 1 м

Если опустить камеру на 30 см ниже и закрепить ее на высоте 2 м, то получается существенно лучшее изображение.

Лучшее качество изображения для идентификации: камера 4CIF с объективом 3,6 мм на расстоянии 1 м

Для идентификации требуется плотность не менее 352 пикс/м (по вертикали), что составляет примерно 88 пикс на лицо человека. Для сигнала PAL 4CIF человек должен занимать не менее 100% по высоте экрана.

Распознавание автомобильных номеров – возможность считывать символы с автомобильного номера

Установка качества видеонаблюдения в VideoCAD для обеспечения распознавания автомобильных номеров

Обозначается как NPR (Number Plate Recognition) или LPR (License Plate Recognition) – относится к распознаванию номеров человеческим глазом. Следует отличать от ANPR (Automatic Number Plate Recognition), что относится к автоматическому распознаванию с помощью специального программного обеспечения.

В этом случае каждый символ должен занимать не менее 5% высоты экрана в случае использования сигнала PAL 4CIF. В каждой стране свои размеры автомобильных номеров, однако если исходить из средней высоты пластины в 7 см, то полная высота изображения не должна превышать 1,4 м.

Для считывания автомобильных номеров необходим более узкий угол обзора. На изображении показана машина на расстоянии 8 м, при этом угол обзора равен 17 градусам.

Для австралийских автомобильных номеров плотность составляет 410 пикс/м или 29 пикс по высоте на каждый символ. Такая плотность пригодна для идентификации людей, однако зачастую видеокамера в этом случае устанавливается слишком низко, поэтому не способна отображать лица людей.

Качество изображения для распознавания автомобильных номеров: камера 4CIF с объективом 16мм на расстоянии 8м

При распознавании автомобильных номеров должны учитываться и другие факторы:

• количество света, отражаемого от пластины, различается в разное время дня и ночи;
• скорость затвора камеры должна соответствовать скорости автомобиля.

Обычно требуется камера с широким динамическим диапазоном.

Существует немало других факторов, которые следует учитывать при проектировании видеонаблюдения, однако они зависят от конкретных особенностей объектов. Например, если камера размещается в магазине с окном на улицу, мы должны учитывать положение солнца в различное время дня. Но будет ли этого света достаточно в ночное время?