Создание "тепловизионного радара" - это одна из тех задач, коротая не первый десяток лет будоражит умы и воображение как разработчиков, так и пользователей охранной тепловизионной техники.
Казалось бы простое описание задачи: "тепловизор на поворотном устройстве должен вращаться и следить за необходимой зоной ответственности. При возникновении в зоне опасного объекта, тепловизор должен его "захватить" и вести за ним слежение". Однако, именно такая постановка задачи является идеальной, то есть недостижимой в реальности (по крайней мере пока), такой к которой все стремятся.
Почему "идеал" пока не достижим? На это есть две основные причины.
1. Чрезвычайная сложность реализации алгоритма определения "опасного объекта".
2. Недостаток производительности компьютерных систем для реализации такого алгоритма.
При такой постановке задачи остается нерешенным вопрос по защите объекта во время слежения за "опасным объектом". В один момент времени поворотная система смотрит в одну зону, следовательно все остальные зоны не просматриваются. Когда же происходит слежение за опасным объектом, все зоны остаются без присмотра за исключением самого опасного объекта. Такое поведение системы нужно четко понимать при проектировании подобного рода тепловизионных радаров.
Вернемся к вопросу алгоритма "определения опасного объекта". Сейчас существуют различные алгоритмы видеоанализа. Основные их них - это детектор движения (в различный вариантах), детектор оставленных предметов, детектор пересечения линий и зон в области просмотра камеры. Также есть разработки адаптивных, обучаемых алгоритмов, как правило, на основе нейронных сетей, которые в течении времени необходимо обучать на предмет обнаружения опасного поведения на объекте.
Еще одна сложность при реализации тепловизионного радара - это постоянное изменение наблюдаемого фона во время вращения поворотного тепловизора. При стандартной реализации алгоритма детектора движения будут происходить постоянные, непрерывные тревоги, так как изображение, во время вращения постоянно меняется, что вызывает сработку алгоритма детектора движения.
Несколько лет назад я активно прорабатывал проблему создания "тепловизионного радара" с испанским подразделением компании FLIR Systems, бывших тогда еще самостоятельной компанией - IFARA. Было найдено решение, создан алгоритм Step & Stare (Остановись и Смотри) в программном обеспечении FSM.
Суть алгоритма заключается в том, что охраняемая зона разбивается на секторы. Каждый сектор программируется своим алгоритмом видеоанализа (детектор движения, детектор пересечения линий, и т.п.). Программируется время нахождения тепловизионной системы в каждом секторе. Во время перехода от сектора к сектору все алгоритмы видеоанализа отключаются и не происходит ложных срабатываний из-за вращения поворотного устройства. В каждом секторе поворотное устройство находится не менее 15 секунд. 5 секунд на загрузку шаблона видеоанализа, 5 секунд на сам анализ и 5 секунд на выгрузку шаблона и переход к следующей зоне.
Одна из лучших тепловизионных камер для реализации этого алгоритма - это FLIR PT-602CZ. Это охлаждаемый тепловизор с zoom-объективом. На расстоянии 3-4 километра этот тепловизор способен отличить человека от животного. Обладая zoom-объективом можно оптимально настраивать поле зрения для каждой зоны наблюдения. Охлаждаемый детектор тепловизора обладает высокой чувствительностью и улавливает мельчайшую разницу температур между объектом и фоном даже на больших расстояниях. PT-602CZ подключается по IP интерфейсу и передает видео и данные одновременно по одному каналу связи, что облегает интеграцию.
Почему "идеал" пока не достижим? На это есть две основные причины.
1. Чрезвычайная сложность реализации алгоритма определения "опасного объекта".
2. Недостаток производительности компьютерных систем для реализации такого алгоритма.
При такой постановке задачи остается нерешенным вопрос по защите объекта во время слежения за "опасным объектом". В один момент времени поворотная система смотрит в одну зону, следовательно все остальные зоны не просматриваются. Когда же происходит слежение за опасным объектом, все зоны остаются без присмотра за исключением самого опасного объекта. Такое поведение системы нужно четко понимать при проектировании подобного рода тепловизионных радаров.
Вернемся к вопросу алгоритма "определения опасного объекта". Сейчас существуют различные алгоритмы видеоанализа. Основные их них - это детектор движения (в различный вариантах), детектор оставленных предметов, детектор пересечения линий и зон в области просмотра камеры. Также есть разработки адаптивных, обучаемых алгоритмов, как правило, на основе нейронных сетей, которые в течении времени необходимо обучать на предмет обнаружения опасного поведения на объекте.
Еще одна сложность при реализации тепловизионного радара - это постоянное изменение наблюдаемого фона во время вращения поворотного тепловизора. При стандартной реализации алгоритма детектора движения будут происходить постоянные, непрерывные тревоги, так как изображение, во время вращения постоянно меняется, что вызывает сработку алгоритма детектора движения.
Несколько лет назад я активно прорабатывал проблему создания "тепловизионного радара" с испанским подразделением компании FLIR Systems, бывших тогда еще самостоятельной компанией - IFARA. Было найдено решение, создан алгоритм Step & Stare (Остановись и Смотри) в программном обеспечении FSM.
Суть алгоритма заключается в том, что охраняемая зона разбивается на секторы. Каждый сектор программируется своим алгоритмом видеоанализа (детектор движения, детектор пересечения линий, и т.п.). Программируется время нахождения тепловизионной системы в каждом секторе. Во время перехода от сектора к сектору все алгоритмы видеоанализа отключаются и не происходит ложных срабатываний из-за вращения поворотного устройства. В каждом секторе поворотное устройство находится не менее 15 секунд. 5 секунд на загрузку шаблона видеоанализа, 5 секунд на сам анализ и 5 секунд на выгрузку шаблона и переход к следующей зоне.
Одна из лучших тепловизионных камер для реализации этого алгоритма - это FLIR PT-602CZ. Это охлаждаемый тепловизор с zoom-объективом. На расстоянии 3-4 километра этот тепловизор способен отличить человека от животного. Обладая zoom-объективом можно оптимально настраивать поле зрения для каждой зоны наблюдения. Охлаждаемый детектор тепловизора обладает высокой чувствительностью и улавливает мельчайшую разницу температур между объектом и фоном даже на больших расстояниях. PT-602CZ подключается по IP интерфейсу и передает видео и данные одновременно по одному каналу связи, что облегает интеграцию.
Комментариев нет:
Отправить комментарий