परिधि सुरक्षा प्रणालियों में वीडियो विश्लेषण

आज, परिधि रक्षा पेशेवर वीडियो एनालिटिक्स का मुख्य अनुप्रयोग है (यदि आप इस अवधारणा में कारों की लाइसेंस प्लेटों को पहचानने का कार्य शामिल नहीं करते हैं)। सार्वजनिक स्थानों में उपयोग किए जाने वाले वीडियो विश्लेषण प्रणालियों के विपरीत, परिधि वीडियो एनालिटिक्स एक अधिक विशिष्ट और सरल कार्य को हल करता है - एक बाँझ क्षेत्र में किसी व्यक्ति या वाहन का प्रारंभिक पता लगाना। 2009 में हमारे पहले प्रकाशन में, हमने परिधि वीडियो विश्लेषिकी की सामान्य समस्याओं की जांच की और इसकी सटीकता का आकलन किया।

परिधि वीडियो एनालिटिक्स और एक साधारण मोशन डिटेक्टर के बीच मुख्य अंतर एक गतिशील पृष्ठभूमि के खिलाफ ब्याज की वस्तु (लक्ष्य) के स्थिर पता लगाने की आवश्यकता है, जिनमें से परिवर्तन पर्यावरण के कारण होते हैं। वीडियो एनालिटिक्स को हवा से प्रकाश, छाया, पौधों, जानवरों, कीटों, पक्षियों, बारिश, कैमरा शेक के परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया नहीं देनी चाहिए, लेकिन साथ ही साथ यह संभावित परिधि उल्लंघनकर्ताओं के संबंध में उच्च संवेदनशीलता बनाए रखना चाहिए।

एक प्रशिक्षित घुसपैठिए एक वीडियो एनालिटिक्स डेवलपर के लिए पूरी तरह से अप्रत्याशित लग सकता है, और झूठे अलार्म की आवृत्ति को कम करने के लिए एक डिटेक्टर को "तेज" कर सकता है, उदाहरण के लिए, एक पैदल चलने वाले व्यक्ति के लिए, वीडियो एनालिटिक्स की पर्याप्त ट्रिगरिंग प्रदान नहीं करेगा यदि घुसपैठिया लोगों के समूह में क्रॉल या चलता है।

परिधि के लिए वीडियो एनालिटिक्स की सटीकता की एक अभिन्न विशेषता i-LIDS परीक्षणों में उपयोग किए जाने वाले संकेतक F1 है, जो पहली और दूसरी तरह की त्रुटि आवृत्तियों पर निर्भर करता है, साथ ही सिस्टम की प्रतिक्रिया समय पर भी। लक्ष्य को ट्रैक करने में विफलता फिर से ट्रिगर हो जाती है, जिसे एक प्रकार की त्रुटि माना जाता है। इसलिए, ट्रैकिंग परिधि वीडियो एनालिटिक्स (एक सामान्य गति डिटेक्टर के विपरीत) का एक महत्वपूर्ण घटक है।

यह लेख आधुनिक उद्योग के रुझानों के साथ उपरोक्त प्रकाशन को पूरक करता है और परिधि संरक्षण प्रणालियों में मांगी गई वीडियो विश्लेषण कार्यों के बारे में अधिक विस्तार से वर्णन करता है।

प्रवृत्ति 1. विभिन्न अवलोकन स्पेक्ट्रा।

विभिन्न वर्णक्रमीय श्रेणियों में काम कर रहे सेंसर के उपयोग के लिए मुख्य प्रोत्साहन एक ऑल वेदर ऑपरेशन सुनिश्चित करना है और / या कैमरे की रेंज को बढ़ाना है। परिधि पर, निश्चित कैमरों का उपयोग अवरक्त, मध्य थर्मल इमेजिंग और स्पेक्ट्रम के दूर थर्मल इमेजिंग क्षेत्रों के पास किया जाता है। जैसा कि आंकड़ों में दिखाया गया है। 1-3, सेंसर विभिन्न सूचनात्मकता की एक छवि बनाते हैं और स्पेक्ट्रम की प्रत्येक सीमा में अवलोकन की विशिष्ट विशेषताओं के लिए वीडियो एनालिटिक्स के अनुकूलन की आवश्यकता होती है। यहां, सबसे कठिन कार्य हैं: एक प्रतिकूल सिग्नल-टू-शोर अनुपात के साथ लक्ष्यों का पता लगाना, लंबी दूरी पर छवि विपरीतता के एक महत्वपूर्ण आयाम के साथ कम-विपरीत लक्ष्यों को ट्रैक करना। एक जटिल उद्योग विशिष्टता भी है: उदाहरण के लिए, जब एक रेलमार्ग की परिधि की निगरानी करते हैं, तो वीडियो एनालिटिक्स को ट्रेनों और उनके द्वारा बनाए गए हस्तक्षेप (छाया, बर्फ के चक्कर, मजबूत कैमरा कंपन) का जवाब नहीं देना चाहिए ।

चित्रा 1 निकट अवरक्त क्षेत्र में अवलोकन: मोटे इलाके पर एक साइकिल चालक, पानी पर एक नाव, एक पुल पर एक आदमी


चित्रा 2 स्पेक्ट्रम के मध्य थर्मल इमेजिंग क्षेत्र में अवलोकन: किसी न किसी इलाके पर एक साइकिल चालक, पानी पर एक नाव, एक पुल पर एक आदमी


चित्र 3 स्पेक्ट्रम के सुदूर थर्मल इमेजिंग क्षेत्र के क्षेत्र में अवलोकन: खुरदरे इलाके पर एक रेंगता हुआ आदमी, पानी पर एक नाव, पुल के नीचे एक रोइंग नाव

ट्रेंड 2. वीडियो एनालिटिक्स इवेंट मैनेजमेंट

भौगोलिक रूप से वितरित वस्तुओं के लिए एक केंद्रीकृत वीडियो निगरानी प्रणाली का निर्माण करते समय, उदाहरण के लिए, ईंधन और ऊर्जा परिसर या रेलवे के लिए, सीमित बैंडविड्थ के साथ संचार चैनलों के माध्यम से वीडियो और ऑडियो डेटा प्रसारित करना आवश्यक हो जाता है। उच्च संकल्प कैमरों सहित कैमरों की संख्या में वृद्धि, दूरसंचार ऑपरेटरों और डेटा भंडारण केंद्रों की क्षमताओं से काफी आगे है।

अच्छा वीडियो एनालिटिक्स आपको संकीर्ण संचार चैनलों के माध्यम से संचरण के लिए सबसे महत्वपूर्ण वीडियो टुकड़े का चयन करने की अनुमति देता है न कि छवि की गुणवत्ता और फ्रेम दर को कम करके, बल्कि उन वीडियो अंशों को हटाकर जो उपयोगकर्ता के लिए रुचि के नहीं हैं।

ट्रेंड 3. मेगापिक्सेल कैमरे

मेगापिक्सेल कैमरों के लिए संक्रमण एक संपूर्ण वीडियो निगरानी उद्योग में एक महत्वपूर्ण प्रवृत्ति है, लेकिन परिधि सुरक्षा कार्यों में ध्यान देने योग्य नहीं है। एक तरफ, 1-2 मेगापिक्सेल सेंसर और अच्छे प्रकाशिकी वाला कैमरा मानक परिभाषा सेंसर (0.4 मेगापिक्सेल) की तुलना में खतरे का पता लगाने की सीमा को 2 गुना तक बढ़ा सकता है। दूसरी ओर, यह लाभ केवल आदर्श देखने की स्थिति (अच्छा समान रोशनी, वर्षा की कमी और कैमरा शेक) में ही प्रकट होता है। प्रतिकूल परिस्थितियों में, फोटोकल्स के छोटे प्रभावी क्षेत्र के कारण मेगापिक्सेल कैमरे मानक से भी बदतर काम कर सकते हैं, लेकिन साथ ही नेटवर्क ट्रांसमिशन और स्टोरेज के लिए कम सिग्नल-टू-शोर अनुपात के साथ महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा बनाते हैं।

चित्रा 4 नीचे एक उच्च परिभाषा फ्रेम (2 मेगापिक्सेल) के साथ एक मानक परिभाषा फ्रेम (0.4 मेगापिक्सेल) की तुलना। एक व्यक्ति अवलोकन क्षेत्र की शुरुआत से 16 की दूरी पर एक बाड़ पर चढ़ता है।



वीडियो एनालिटिक्स के दृष्टिकोण से, मानक से उच्च रिज़ॉल्यूशन तक संक्रमण तुच्छ नहीं है। आज बाजार पर अधिकांश वीडियो एनालिटिक्स सिस्टम समस्याओं की एक जटिल के कारण मान्यता सटीकता में ध्यान देने योग्य लाभ प्रदान नहीं करते हैं।

सबसे पहले, वीडियो विश्लेषण एल्गोरिदम की जटिलता जो उच्च रिज़ॉल्यूशन (एचडी) के लिए अनुकूलित नहीं है, विभाजन के संसाधन-गहन संचालन के कारण फ्रेम में पिक्सेल की संख्या के संबंध में गैर-रैखिक रूप से बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, आधुनिक प्रोसेसर के एक कोर पर, एक सामान्य वीडियो एनालिटिक्स 8-12 फ्रेम प्रति सेकंड की गति से 8 CIF चैनल (फ्रेम 352 x 288 पिक्सल, कुल मिलाकर लगभग 100 हजार पिक्सल) की प्रक्रिया करता है। यदि हम एक 720p स्ट्रीम (1280 x 720 फ्रेम, लगभग 921 हजार पिक्सेल) पर इस एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं, तो डेटा की मात्रा में वृद्धि (पिक्सेल की संख्या 9 से अधिक) के कारण, एक प्रोसेसर कोर के संसाधन संभवतः 1 चैनल को संसाधित करने के लिए पर्याप्त नहीं होंगे। समय, साथ ही प्रत्येक पिक्सेल को 2 बार (जटिलता में कुल वृद्धि 18 बार) संसाधित करने की लागत में वृद्धि हुई है। यदि मल्टीस्केल प्रतिनिधित्व का उपयोग नहीं किया जाता है, तो अग्रभूमि में बड़ी वस्तुओं के विभाजन के संदर्भ में जटिलता में एक गैर-रैखिक वृद्धि देखी जाती है।

दूसरे, मेगापिक्सेल कैमरों पर वीडियो एनालिटिक्स के उपयोग के लिए दृश्य गहराई के अधिक सटीक स्थानिक अंशांकन की आवश्यकता होती है, ऑप्टिक्स के गैर-रेखीय विकृतियों को ध्यान में रखते हुए। मानक रिज़ॉल्यूशन कैमरों पर लागू अनुमानित अंशांकन विधियों का उपयोग करते समय, वीडियो एनालिटिक्स को लक्ष्य के पैमाने और निर्देशांक को निर्धारित करने में गलत किया जा सकता है, जो समग्र सटीकता संकेतकों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा।

आज की समस्याओं को देखते हुए, मेगापिक्सेल कैमरे आज परिधि पर नियंत्रित पीटीजेड कैमरों को नहीं दबाते हैं, जैसा कि घर के अंदर या शहरी वातावरण में देखने पर होता है।

परिधि वीडियो विश्लेषिकी डिटेक्टर

सबसे आम डिटेक्टर एक सिग्नल लाइन (ट्रिपवायर) है, जो आपको कैमरे के देखने के क्षेत्र में परिधि सीमा को पार करने के तथ्य (चित्र 5) का स्वचालित रूप से पता लगाने की अनुमति देता है। परिधि की रक्षा के शास्त्रीय साधनों (उदाहरण के लिए, रेडियो तरंग और कंपन डिटेक्टर) की तुलना में वीडियो एनालिटिक्स का लाभ दूर की सीमा पर पहले लक्ष्य का पता लगाने और दूरी के आधार पर लक्ष्यों को अलग-अलग प्राथमिकताएं प्रदान करने की संभावना है। उदाहरण के लिए, TW-1 बाड़ के साथ एक सिग्नल लाइन को पार करना Z1 क्षेत्र के निकटवर्ती क्षेत्र में प्रदर्शित होने की तुलना में एक उच्च प्राथमिकता है।

चित्रा 5. सिग्नल लाइन (TW-1) और मानव प्रारंभिक पहचान क्षेत्र (Z-1)


"सेमी-स्टेराइल" ज़ोन में वीडियो एनालिटिक्स का उपयोग करने के मामले में, जहां सीमित संख्या में लोगों को अनुमति दी जाती है, व्यवहार के वर्गीकरण के तत्वों का उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति के लिए स्टॉप या "लोटर" डिटेक्टर, साथ ही ज़ोन में एक व्यक्ति (लोगों का एक समूह, एक वाहन) को लक्षित करें (अंजीर)। ५)।

ट्रैकिंग लक्ष्य

एक निश्चित देखने वाले कैमरे के देखने के क्षेत्र में लक्ष्य पर नज़र रखने की प्रणाली आपको एक प्रक्षेपवक्र में एक लक्ष्य की कई प्रस्तुतियों की तुलना करने और प्रत्येक लक्ष्य के लिए सख्ती से एक ऑपरेशन प्रदान करने की अनुमति देती है। परिधि प्रणाली में ट्रैकिंग की विफलता अलार्म संदेश के पुनरुत्थान की ओर ले जाती है। यह परिचालन डेटा के प्रसंस्करण के चरण में और संग्रह के पूर्वव्यापी विश्लेषण के चरण में दोनों पर गलत सकारात्मक की कुल संख्या में वृद्धि और ऑपरेटर पर एक बोझ की ओर जाता है। यदि ऑपरेटर एक व्यक्ति से संबंधित अलार्म संदेशों का "बंडल" प्राप्त करता है, तो वह अनावश्यक डेटा के बीच एक नए व्यक्ति की उपस्थिति को नोटिस नहीं कर सकता है।

इंटरेक्टिव मानचित्र

दुर्लभ घटनाओं के साथ विस्तारित वस्तुओं की रक्षा के कार्यों में, नक्शा ऑपरेटर का मुख्य स्वचालित कार्यस्थल है। कार्ड आपको संरक्षित वस्तु की वैश्विक स्थिति का तुरंत आकलन करने और आपातकालीन स्थिति में वांछित वीडियो चैनल पर स्विच करने की अनुमति देता है। ऐसी प्रणाली में, प्राथमिक पता लगाने का कार्य पूरी तरह से वीडियो एनालिटिक्स और / या परिधि डिटेक्टरों के तकनीकी साधनों में स्थानांतरित हो जाता है, और ऑपरेटर डिटेक्टर के प्रत्येक ऑपरेशन पर निर्णय लेता है।

पारंपरिक परिधि डिटेक्टरों के विपरीत, वीडियो एनालिटिक्स आपको मानचित्र पर न केवल घुसपैठिए के अनुमानित स्थान, बल्कि उसके आंदोलन के प्रक्षेपवक्र को भी प्रोजेक्ट करने की अनुमति देता है। वीडियो एनालिटिक्स कई लक्ष्यों के साथ एक बार में प्रभावी रूप से ट्रैक कर सकते हैं और नक्शे पर तुरंत कॉम्पैक्ट डिस्प्ले के लिए प्रत्येक लक्ष्य की छवियों का चयन कर सकते हैं। यह आपको अपराधी के प्रवेश को रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है, इस मामले में जब "दोस्त" और "विदेशी" एक साथ दिखाई देते हैं।

चित्रा 6 एक इंटरेक्टिव मानचित्र के साथ एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस का लेआउट। नक्शा दिखाता है: क) ट्रेपोज़िड्स के रूप में कैमरे का अवलोकन क्षेत्र; बी) सक्रिय कैमरा लाल रंग में हाइलाइट किया गया है; ग) पहरेदार लाइन के दृष्टिकोण पर दो ऑब्जेक्ट।

मल्टी-कैमरा वीडियो एनालिटिक्स

एक इंटरेक्टिव मानचित्र का उपयोग मल्टी-कैमरा वीडियो एनालिटिक्स की शुरूआत के लिए आवश्यक शर्तें बनाता है, जो कैमरों के बीच एक व्यक्ति को ट्रैक करने के लिए लागू करता है। मल्टी-कैमरा वीडियो एनालिटिक्स एक बार में कई कैमरों के निगरानी क्षेत्र में लोगों की उपस्थिति के कारण होने वाली झूठी सकारात्मक की संख्या को कम कर सकता है और ऑब्जेक्ट के चारों ओर घूम रहे लोगों का एक ठोस मार्ग प्राप्त कर सकता है।

PTZ स्वचालन

गुंबद PTZ कैमरों (PTZ कैमरों) का उपयोग करते समय, वीडियो एनालिटिक्स और एक वीडियो प्रबंधन प्रणाली (VMS) के जंक्शन पर दिलचस्प कार्य उत्पन्न होते हैं: एक लक्ष्य चुनना, एक लक्ष्य के लिए प्राथमिकता निर्धारित करना (यदि कई लक्ष्य हैं), PTZ कैमरों को इंगित करना और एक लक्ष्य का उपयोग करके ट्रैकिंग करना। PTZ कैमरे। सबसे दोषपूर्ण सहिष्णु ट्रैकिंग योजना एक दिए गए देखने वाले कैमरे (उदाहरण के लिए, एक थर्मल इमेजर) के लिए समय-समय पर सही करके पीटीजेड कैमरे में निर्मित एक स्वायत्त ट्रैकिंग एल्गोरिदम का उपयोग करना है। PTZ कैमरों के बौद्धिककरण पर अधिक विवरण एक अलग निवास स्थान में कवर किया गया है।

वितरित वीडियो विश्लेषिकी वास्तुकला

अंजीर में सर्किट। 7. वीडियो एनालिटिक्स के साथ भौगोलिक रूप से वितरित परिधि रक्षा प्रणाली की वास्तुकला को दिखाता है। उदाहरण के लिए समर्पित मैजिकबॉक्स और मैजिकबॉक्स एचडी एनालिटिक्स आईपी वीडियो सर्वर के साथ-साथ मैजिकबॉक्स थर्मल थर्मल आईपी वीडियो सर्वर का उपयोग करता है, जो कि एफ 1 = 0.995 की गारंटीकृत सटीकता सुनिश्चित करने के लिए है, चाहे ऑपरेटरों द्वारा केंद्रीय सर्वर पर लोड की परवाह किए बिना। एनालॉग कैमरों का उपयोग दिखाया गया है (करीब अवलोकन); थर्मल इमेजर्स और पीटीजेड कैमरे (लंबी दूरी की निगरानी) और आईपी कैमरे (निकट और मध्यम निगरानी)।

चित्र 7 वीडियो एनालिटिक्स के साथ भौगोलिक रूप से वितरित परिधि सुरक्षा प्रणाली का आरेख


आईपी-वीडियो सर्वर अतिरिक्त कार्यों को भी लागू करता है: संपीड़न, वीडियो, ऑडियो और / या अलार्म फ्रेम का प्रसारण; भौतिक इंटरफेस "शुष्क संपर्क", RS232, RS485 के माध्यम से परिधि डिटेक्टरों का एकीकरण; कॉल पैनल और / या लाउडस्पीकर का एकीकरण; और रिले आउटपुट (लाइटिंग, सायरन) के माध्यम से एक्चुएटर्स का नियंत्रण।

आईपी ​​वीडियो सर्वर वैकल्पिक रूप से सीमित बैंडविड्थ (64 केबीपीएस से) के संचार चैनलों के साथ काम करने के लिए अंतर्निहित या बाहरी (यूएसबी इंटरफ़ेस के माध्यम से) वीडियो और ऑडियो की स्थानीय रिकॉर्डिंग करता है। यदि घटनाएं शायद ही कभी होती हैं (कुल समय का 1% से कम), तो पैकेट (विलंबित) प्रसारण के कारण घटना वीडियो की गुणवत्ता अधिक हो सकती है। इस वास्तुकला के कार्यान्वयन में महत्वपूर्ण भूमिका वीडियो एनालिटिक्स की गुणवत्ता है, जो संचार चैनल पर प्रसारित सूचना की मात्रा को काफी कम कर सकती है।

ईवेंट रिकॉर्डिंग (प्री-और पोस्ट-इवेंट रिकॉर्डिंग सहित) के लिए, आप एक रैम डिस्क का उपयोग कर सकते हैं, जो नॉन-वाष्पशील मेमोरी जैसे नंद फ्लेश या हार्ड डिस्क के पहनने को समाप्त करता है।

परिधि वीडियो विश्लेषण मुफ्त ONVIF डिवाइस प्रबंधक अनुप्रयोग का उपयोग करके कॉन्फ़िगर किया गया है।