3D-видеонаблюдение: пространственный анализ оживленной сцены при помощи системы видеокамер

С приходом современных технологий еще одним перспективным направлением в видеонаблюдении становится многокамерное сопровождение целей или, другими словами, перемещающихся физических объектов. Это 3D-видеонаблюдение.

Преимущество такой системы состоит в том, что траектория движения людей или транспортных средств анализируется и фиксируется не только в поле зрения одной камеры, а на территории всего охраняемого объекта.

При таком построении обязательно присутствуют механизмы искусственного интеллекта: это необходимо, потому что в реальных условиях локализация сопровождаемого объекта происходит с неопределенной вероятностью. Система должна иметь определенный механизм свободы в принятии решений, тем самым упрощая работу оператора.

Помимо сопровождения объекта, выделенного оператором системы, здесь может производиться и автоматизированный анализ траекторий на предмет выявления отклонений: нештатный маршрут, случайные перемещения в пределах определенной зоны, повышенная скорость движения и т.п.

Проектирование 3D-систем видеонаблюдения

Плоские изображения с обычных видеокамер, конечно же, справляются со своей задачей на большинстве объектов. Объемная видеосхема помещений практична в больших зданиях, где перемещение наблюдаемого объекта должно стабильно отслеживаться на всем пути следования. Структура такого видеонаблюдения, скорее всего, напоминает рентгеновский снимок, где все помещения накладываются прозрачными контурами друг на друга (проволочная интерпретация). Сразу оговоримся: технологии находятся в самом начале своего развития, но в большинстве случаев уже понятна вся мощь такого подхода. Объемная схема видеонаблюдения получила на первом этапе название God’s view — «Божье око», но, возможно, это только рабочий вариант. Кстати, многие путают понятие «3D-видеонаблюдение» с понятием «круговая съемка на 360°». 3D-видеонаблюдение выглядит примерно так:

Все, наверное, знают термин «дополненная реальность», но здесь подача информации для анализа строится не на дополнении реального мира воображаемыми объектами, а наоборот — на дополнении виртуальной реальности естественными объектами (точнее, их интерпретациями в 3D). Проще говоря, 3D-видеонаблюдение использует третье измерение – глубину.

Используемая в системах безопасности виртуальная реальность позволяет перемещать точку наблюдения. Тут выплывает проблема адекватной реакции на происходящее, т.к. оператору важно понимание пространственной ориентации. Какими бы крутыми ни были видеокамеры, искажения наложения видеоряда с объемной структурой комплекса или здания неизбежны. В этом случае происходит совмещение координат в пространстве и это требует дополнительных ресурсов для создания конечного результата на экране для удобства восприятия.

Это только теория, а на практике очень и очень мало информации: 3D-видеонаблюдение значительно задерживается в своем развитии.

Основа всего – в получении таких видеоизображений, это подсчет на основе простых алгоритмов. Тут один из важных параметров – правильно определить высоту наблюдаемых объектов. С технической точки зрения все довольно просто, программное обеспечение с этим справляется. Стереоскопические видеокамеры имеют в своем арсенале подобные алгоритмы наложения изображений друг на друга с совмещением пропорций и координат.

Всегда одна точка стереоскопического видеонаблюдения содержит две видеокамеры, но есть и стереонасадки на обычные видеокамеры, однако лучше использовать готовые изделия. При их разработке производитель уже позаботился о программной совместимости для главной задачи – измерить объект и вычислить глубину изображения.

Карта глубины видеоизображения – один из основных показателей. С помощью глубин объемного видеопотока организуется лучшее восприятие данных для анализа определения чего-либо.

3D-видеонаблюдение позволяет решить самую важную задачу видеоаналитики — перспективные искажения. Обычные видеодетекторы 2D приходится в процессе реализации усложнять встроенными или внешними устройствами учета перспективы. Стереоизображения уже имеют эти решения учета разницы в пиксельном отношении на передних и задних планах.

Еще одно явное преимущество стереодетекторов — возможность задания зон таким образом, чтобы система не реагировала на тени и блики от источников света. Для этого в большинстве случаев достаточно разместить зону детектирования на некотором расстоянии от поверхности, на которую могут ложиться блики и тени.

Также при построении такой модели видеонаблюдения у оператора есть возможность развернуть изображение мышкой на мониторе, чтобы, например, рассмотреть его детально со всех сторон. Сейчас испытываются прототипы подобных устройств и отрабатываются все алгоритмы. Например, вот разработка комплекса, который позволяет эффективно накладывать изображения друг на друга. А установка из двух таких устройств друг напротив друга позволит получить подвижное изображение, перемещая его в любые стороны для полноценного анализа.

Эта разработка способна переводить свой взгляд подобно живому организму, фокусируясь только на том, что представляет внимание в данный момент. В связке с искусственным интеллектом это, по сути, зрение человека, но управляемое аналитическим комплексом.

Стереоскопическое, или 3D-видеонаблюдение, несомненно, войдет в комплексы безопасности. Видеокамеры 3D есть в продаже, существует и программное обеспечение для них. Однако реализация из-за технической сложности не так востребована, как спрос на обычное видеонаблюдение, но, похоже, до повсеместного внедрения осталось совсем немного времени.