Aké faktory by ste mali zvážiť pre optimálny výkon analýzy videa?
Umelá inteligencia (AI) je naďalej považovaná ako technológia, ktorá zvýši a zlepší ľudskú výkonnosť v mnohých odvetviach, a priemysel bezpečnostných kamier nie je výnimkou. Analytika založená na AI sa stále častejšie používa na rýchle spracovanie veľkého množstva údajov a spustenie akcií. Tieto funkcie pomáhajú bezpečnostnému tímu pri monitorovaní veľkých a meniacich sa scén – napr. na diaľnici alebo na obvode – identifikuje objekty záujmu a označuje tie, ktoré vyžadujú akciu.
Teoreticky to znie ideálne a veľmi prospešne, ale keď je technológia nasadená, existuje niekoľko faktorov, ktoré je potrebné preskúmať, aby sa zaistili kvalitné výsledky. Patrí sem hardvér kamery, kvalita videa, úroveň osvetlenia, ako aj konfigurácia kamery, poloha a smer.
Podporuje prostredie a poloha kamery funkciu?
Hovorí sa, že kvalita obrazu závisí od vysokého rozlíšenia a vysokej citlivosti kamery na svetlo, existujú však aj ďalšie faktory, ktoré majú rovnaký vplyv na skutočnú použiteľnosť obrázka alebo videa. Napríklad najkvalitnejší obrazový tok z najdrahšej sledovacej kamery môže byť zbytočný, ak scéna nie je v noci dostatočne osvetlená, ak bola kamera presmerovaná alebo je prerušené pripojenie systému.
Umiestnenie kamery by ste mali pred nasadením starostlivo zvážiť. Aby analýza videa fungovala podľa očakávania, musí byť kamera umiestnená tak, aby umožňovala jasný výhľad na plánovanú scénu bez prekážok. Použiteľnosť obrázku môže tiež závisieť od prípadu použitia. Video, ktoré vyzerá dobre pre ľudské oko, nemusí mať optimálnu kvalitu na výkon aplikácie na analýzu videa. V skutočnosti je mnoho spôsobov spracovania obrazu – ako napr. metódy redukcie šumu, ktoré sa bežne používajú na zlepšenie vzhľadu videa pri prezeraní ľuďmi, menej optimálne pri použití analytiky videa.,
Moderné bezpečnostné kamery majú často integrované IR osvetlenie, ktoré im umožňuje pracovať v úplnej tme. To je pozitívne, pretože to môže umožniť umiestnenie kamier na zle osvetlené miesta a znížiť potrebu inštalácie dodatočného osvetlenia. Ak však na mieste očakávate silný dážď alebo sneženie, kvôli problémom s odrazmi sa nesmie spoliehať na svetlo prichádzajúce z kamery alebo z miesta veľmi blízko kamery.
Je bezpečnostná kamera v správnej vzdialenosti od scény?
Je ťažké určiť maximálnu detekčnú vzdialenosť analytickej aplikácie založenej na AI, keď presná hodnota v metroch z datasheetu nemôže byť nikdy úplná pravda. Kvalita obrazu, charakteristiky scény, poveternostné podmienky a vlastnosti objektu, ako napr. farba a jas, majú významný vplyv na detekčnú vzdialenosť.
Tiež to závisí od rýchlosti detegovaných predmetov. Na dosiahnutie presných výsledkov potrebuje aplikácia na analýzu videa „vidieť“ objekt počas dostatočne dlhého časového obdobia. To, ako dlho musí byť toto obdobie, závisí od výkonu spracovania (framerate) platformy: čím nižší je výkon spracovania, tým dlhšie musí byť objekt viditeľný, aby bol detegovateľný. Ak čas uzávierky kamery nie je dostatočne prispôsobený rýchlosti objektu, rozmazanie pohybu v obraze môže tiež znížiť presnosť detekcie.
Rýchle objekty môžu byť oveľa jednoduchšie vynechané, ak prechádzajú bližšie ku kamere. Bežiaca osoba, umiestnená napr. ďaleko od kamery, môže byť dobre rozpoznaná, zatiaľ čo osoba, ktorá beží veľmi blízko kamery rovnakou rýchlosťou, sa môže nachádzať v zornom poli aj mimo neho tak rýchlo, že sa nespustí žiadny poplach.
V analytike založenej na detekcii pohybu predstavujú objekty pohybujúce sa priamo ku kamere alebo od neho ďalšiu výzvu. Detekcia bude obzvlášť náročná na pomaly sa pohybujúce objekty, ktoré v porovnaní s pohybom po scéne spôsobia len veľmi malé zmeny v obraze.
Ako sú nastavené alarmy a nahrávanie?
Objektová analýza funguje optimálne iba vtedy, ak sú splnené jej predpoklady. V iných prípadoch môže zmeškať dôležité udalosti. Ak nie je úplne isté, že budú vždy splnené všetky podmienky, odporúča sa použiť konzervatívny prístup a nastaviť systém tak, aby klasifikácia konkrétneho objektu nebola jediným spúšťačom alarmu. To spôsobí viac falošných poplachov, ale tiež zníži riziko zmeškania niečoho dôležitého.
Existuje zrejmá potreba spoľahlivej klasifikácie objektov na odfiltrovanie nechcených alarmov. Riešenie záznamu by však malo byť nastavené tak, aby sa okrem klasifikácie objektov opieralo aj o ďalšie faktory. V prípade zmeškaného skutočného alarmu Vám toto nastavenie umožňuje zo záznamu posúdiť dôvod zmeškania alarmu a potom zlepšiť celkovú inštaláciu a konfiguráciu.
Ako dobre je riešenie udržiavané?
Je dôležité, aby bola monitorovacia inštalácia pravidelne udržiavaná. Na zistenie a odstránenie všetkého, čo môže blokovať zorné pole, sa odporúčajú fyzické kontroly, a nielen sledovanie videa prostredníctvom rozhrania VMS (Video Management Software). To je dôležité aj pri štandardných inštaláciách (iba na nahrávanie), ale o to dôležitejšie je to pri použití analytiky.
V súvislosti so základnou detekciou pohybu videa môže typická prekážka, ako je pavučina, ktorá sa kýva vo vetre, zvýšiť počet falošných poplachov, čo má za následok vyššiu spotrebu úložného priestoru, ako je potrebné. S objektovou analýzou by web v zásade vytvoril vylúčenú zónu v oblasti detekcie. Jeho vlákna by zakryli objekty a výrazne by znížili pravdepodobnosť detekcie a klasifikácie.
Nečistoty na prednom skle alebo bublina kamery pravdepodobne počas dňa nespôsobia problémy. Ale za zhoršených svetelných podmienok môže svetlo dopadajúce na špinavú bublinu zboku, napr. zo svetlometov automobilu, spôsobiť neočakávané odrazy, ktoré môžu znížiť presnosť detekcie.
Údržba spojená so scénou je rovnako dôležitá ako údržba kamery. Jednoduché porovnanie obrazu pred a po odhalí potenciálne problémy. Ako vyzerala scéna po nasadení kamery a ako vyzerá dnes? Je potrebné upraviť detekčnú zónu? Má sa upraviť zorné pole kamery alebo by sa mala kamera presunúť na iné miesto?
Riešenie, ktoré funguje dôsledne a optimálne
Investície do video-analýzy prinesú mnoho bezpečnostných výhod, ak sú implementované správne a pravidelne hodnotené. Existuje niekoľko faktorov, ktoré môžu ovplyvniť výkon, preto si bezpečnostný personál musí pamätať, že tieto riešenia nepatria do kategórie „nastaviť a zabudnúť“. Namiesto toho bude potrebný prístup využívajúci kontinuálne hodnotenie, aby sa zaistilo, že konečné výsledky splnia ciele podniku a poskytne dobrú návratnosť investícií.
