Видеонаблюдение,

Известный закон Мура -- удвоение частоты (читай -- различных численных параметров) процессора каждые 18 месяцев -- вполне можно отнести и к оборудованию систем безопасности.

Не умаляя значимости всех других составляющих систем безопасности, рассмотрим те новые возможности, которые открывает перед нами рост разрешающей способности чувствительных элементов телекамер.

Увеличение кадра -- "за" и "против"

Увеличение размеров кадра с точки зрения пользователя системы видеонаблюдения является безусловным благом. Высокое разрешение позволяет разглядеть важные детали на изображении.

На рисунках 1 и 2 показана одна и та же сцена, снятая с разным разрешением. Низкое разрешение кадра на рис. 2 делает распознавание лица человека на изображении затруднительным, если не сказать -- невозможным. Получается, что видеозапись есть, а информации -- нет.

Рис. 1. При высоком разрешении лица распознаются

Помимо лица, есть много других фрагментов изображения, фиксация которых с очень высоким разрешением желательна или необходима. Самый очевидный пример -- автомобильные номера. Повышение разрешения позволит значительно увеличить для каждой камеры то расстояние, на котором номерной знак будет надежно считываться. Тем самым снижаются требования к количеству телекамер на объекте и к условиям их установки.

Рис. 2. При низком разрешении лица не распознаются

Однако ничто не дается нам бесплатно. Увеличение размера кадра приводит к росту объема той информации, которую необходимо передавать, обрабатывать и сохранять. Например, при переходе с формата 384х288 на формат 2048х1536 объем информации, которая содержится в изображении, увеличивается почти в 30 раз.

Это означает, что примерно в 30 раз должны быть увеличены пропускная способность каналов передачи, производительность центрального процессора, емкость архива. Необходимость интеграции новых телекамер с уже существующим на объекте оборудованием также накладывает свои ограничения.

Следует помнить, что на средних и крупных объектах применение одной телекамеры оказывается недостаточным -- как правило, там используются распределенные системы видеонаблюдения, состоящие из десятков, сотен и даже тысяч телекамер. Поэтому попытки увеличить разрешение "в лоб" являются не просто малоэффективными, но во многих случаях и нереализуемыми на практике.
Значит ли это, что применение камер высокого разрешения в видеонаблюдении остается возможным лишь в сверхдорогих специализированных системах? Конечно, нет!

Телекамера с процессором

Попробуем разобраться, что можно сделать, чтобы повысить разрешение кадра и одновременно сдержать вызванный этим лавинообразный рост требований к системе видеонаблюдения.

Во многих случаях возможным выходом из этой ситуации является создание телекамеры с программируемой настройкой выходного разрешения. Есть необходимость рассмотреть изображение с максимальным разрешением -- пожалуйста, но в ущерб скорости передачи. Нет -- телекамера будет выдавать видеопоток с пониженным разрешением.

Решение этой задачи достигается переносом части вычислительной мощности от цифрового видеорегистратора в телекамеру. Это становится возможным благодаря прогрессу в области элементной базы: если несколько лет назад вычислитель для обработки видеопотока в реальном масштабе времени был громоздким, то теперь он может уместиться в одной микросхеме.

Помимо процессора, в перспективной телекамере остается достаточно места для проводных и беспроводных интерфейсов, а также для накопителей информации.

Телекамера управляет разрешением

Изменение программного обеспечения встроенного процессора позволит создавать различные приборы для решения широкого круга задач видеонаблюдения. Прежде всего, это может быть телекамера с управляемым разрешением в пределах отдельного кадра, способная проводить выборочное сжатие.

В большинстве задач по анализу видеоизображения интерес представляет не весь кадр, а отдельные его участки. Уже упоминавшиеся примеры -- лица в случае наблюдения за людьми и регистрационные знаки автомобилей при мониторинге транспорта.
Существуют надежные алгоритмы, благодаря которым вычислительное устройство способно самостоятельно находить на изображении автомобили, номерные знаки, лица и другие объекты. Реализация этих алгоритмов в реальном масштабе времени на встроенном в телекамеру процессоре возможна и оправдана.

Рисунки 3-5 иллюстрируют принцип использования встроенного в телекамеру процессора в системе видеонаблюдения.

На рис. 3 представлено изображение, полученное телекамерой высокого разрешения.

Рис. 3. Высокое разрешение кадра

На рис. 4 -- то же изображение, выполненное телекамерой с низким разрешением. Этот вариант является более выгодным с точки зрения размера кадра, но такое изображение оказывается бесполезным, если нужно идентифицировать автомобиль, изображенный на снимке.

Рис. 4. Низкое разрешение кадра

На рис. 5 приведен смоделированный результат работы телекамеры, которая автоматически выделяет номер автомобиля на изображении и уменьшает разрешение для остальной части кадра. Общий фон не содержит значимой информации и может передаваться с существенной потерей качества. Благодаря этому без потери нужной информации уменьшается размер кадра, снижаются требования к пропускному каналу передачи видеоизображения и объему видеоархива.

Рис. 5. Комбинированное разрешение кадра

Разумным шагом может быть перенос решения задачи распознавания изображения (номера, текста, лица и т.д.) из центрального процессора в процессор телекамеры.

Телекамера превращается в интеллектуальный датчик

В некоторых приложениях основная цель применения системы видеонаблюдения -- не получение и сохранение визуальной информации, а автоматическое детектирование какого-либо события, более сложного, нежели движение в кадре.

Например, в задачах управления дорожным движением и контроля дорожно-транспортной обстановки актуально автоматическое определение факта ДТП или грубого нарушения правил дорожного движения (выезд на встречную полосу, проезд на красный свет и т.п.). В этом случае видеоизображение передается и сохраняется только при наступлении такого события.

Повышение качества алгоритмов и рост быстродействия специализированных процессоров позволяет говорить о возможности создания компактных приборов, обеспечивающих в реальном времени надежное решение различных задач анализа обстановки по видеоизображению.