Az intelligens videó egy összefoglaló név a videómegfigyelő rendszereken belül, melyen azokat a funkciókat, feladatokat és elemzéseket értjük, melyeket a rendszer önállóan lát el az élő vagy a rögzített képanyagban. Ezek között vannak alapfeladatok, például a kamera szabotázsvédelme, vagy a mozgásra, hangra történő riasztás generálása. Fejlettebb rendszerek esetében jelentheti a rendszámfelismerést, emberszámlálást, elveszett vagy otthagyott tárgyak érzékelését, forgalomfigyelést, virtuális kerítés megfigyelését stb. Az intelligencia< ezekben az alkalmazásokban azt jelenti, hogy a rendszer elemzi a detektált képeket, illetve ezeket az adatokat egy fejlett algoritmussal feldolgozza. Ezt a programot videótartalom-elemzésnek (Video Content Analysis) vagy videó-elemzésnek (Video Analytics) nevezzük.
Intelligens videóról, illetve videótartalom elemzésről alapvetően az IP alapú kamerarendszerek esetén beszélhetünk.
A kamerarendszerek működésének korábbi elemzései kimutatták, hogy a megfigyelést végző diszpécserek, biztonsági őrök mintegy húszpercnyi folyamatos megfigyelés után a monitoron látható eseményeknek akár 95%-át is figyelmen kívül hagyták. Ráadásul mindezt egyetlen monitor megfigyelését végző személyeknél észlelték. További elemzések pedig arra mutattak rá, hogy egy ember egy időben legfeljebb hét monitor eseményeit képes figyelni. Természetesen csak korlátozott, húsz percnél is rövidebb ideig. A megfigyelést végző biztonsági személyzetet a gyakorlatban nem húsz percenként, hanem 8, vagy 12 óránként cserélik és ezek az emberek esetenként akár 12-16 monitor képét figyelik. El lehet képzelni, hogy mennyi intézkedést igénylő esemény marad észrevétlen. Hangsúlyozottan jelentkezik ez a probléma az egyre szaporodó városi térfigyelő rendszereknél. Az intelligens videó rendszerek, illetve a képtartalom analízisek egyik célja meghaladni az emberi megfigyelés fiziológiai korlátait.
Az intelligens videó elnevezés félrevezető lehet. Hajlamosak vagyunk mesterséges értelemmel felruházott eszközre asszociálni, mely önállóan gondolkodik és hoz döntéseket. De lássuk be, egy eszköztől ne várjunk valódi értelmet, tényleges intelligenciát, hiszen az ma még mindig az ember sajátja. Az okostelefonokhoz hasonlóan az intelligens videó, az intelligens kamerák is csak olyan feladatok ellátására képesek, melyekre mi emberek megtanítjuk őket, illetve amire programozzuk az elemző algoritmusokat. Mindenesetre egyértelmű, hogy ez az „intelligencia” olyan többletet jelent, amelyre az analóg kamerák és rendszerek legfeljebb korlátozottan képesek.
A videó kamerák intelligenciája alapvető funkciók vagy automatizált feladatok ellátását jelenti. Továbbá olyan technikai hátteret és segítséget nyújt, amely mentesíti a megfigyelő személyzetet a monotonitástól, a folyamatos monitorfigyeléstől, így az emberi koncentráció korlátai ellenére is megfelelő biztonságot nyújt.
A videótartalom elemzés története
Nézzük át a CCTV rendszerek videótartalom elemzéssel kapcsolatos fejlesztéseit, alternatív technológiai megoldásait A kamerarendszerek általános fejlődéséről itt olvashatnak: A CCTV története.
A képi jelek digitalizálásával, a digitális rögzítők (DVR-ek) bevezetésével, a képtömörítéssel lehetőség nyílt a képi anyag utólagos analizálására, valamint a többkamerás térfigyelő rendszerek megvalósítására. A hardvereket tekintve ez vezetett el a mai képanalízishez, az intelligens kamera és az intelligens rögzítő megjelenéséhez.
A mozgásérzékelés kamerába építésének kísérletei 30 éves múltra tekintenek vissza. Kezdetleges formája a számos hátránnyal rendelkező intenzitásdetektor volt. Mivel a fényváltozásokat nem sikerült elkülöníteni a valódi mozgástól, sok esetben történt téves riasztás. A fejlesztések párhuzamosan folytak az analóg és az analóg-digitális rendszereken. Előbbiek hamar elhaltak, mert csak laborkörülmények között működtek, de az utóbbiak esetében a digitális képalkotás segítségével kültéri alkalmazások terén is jelentős sikereket lehetett elérni. A fejlesztéseknek a legnagyobb lökést a számítástechnika és az IP technológia rohamos fejlődése, valamint az Egyesült Államok elleni 2001. szeptember 11-i terrortámadás adta, melynek következtében magas védelmi szintet kellett kialakítani a repülőtereken (például otthagyott tárgy azonosítása, bóklászás felismerése stb.).
Videótartalom elemzés és intelligens mozgásérzékelés
A VCA (Video Content Analysis), azaz videótartalom elemzés az az eljárást melyben az IP és a megapixeles IP kamerák a beérkező adatok alapján eseményeket, gyanús tárgyakat, személyeket ismernek fel. Előre beprogramozott sémák alapján elemzik, illetve statisztikailag megbecsülik a változások okait. Ezeket a sablonokat összehasonlítják a valós idejű képi anyaggal. Amennyiben anomáliát észlelnek a rögzített sémákhoz képest, úgy elindítják a képanyag rögzítését és riasztást generálnak.
A videó algoritmusok az évek során egyre fejlettebbek lesznek. Míg a kezdeti VMD (Video Motion Detection) algoritmusok pusztán mozgások detektálására voltak képesek, addig a mai VCA-k már a mozgáson belül olyan magatartás minták kiszűrésére is képesek, mint például a bóklászás.
Az IVMD (Intelligent Video Motion Detection) az intelligens mozgásérzékelő fogalmát takarja, mely tulajdonképpen a VCA szoftver egyik algoritmusának tekinthető. Kifejlesztésére azért volt szükség, hogy az intelligens kamera és az intelligens videórendszer hamis riasztásait kiszűrje. A hatékonyságát növeli a háttérfelismerő algoritmus, mely folyamatosan alkalmazkodik a háttér esetleges változásaihoz. Ezzel az árnyékok, felhők, mozgó faágak, falevelek, köd, havazás és hasonló jelenségek nem válthatnak ki vakriasztásokat, a rendszer csak valós helyzetben jelez a felhasználó felé.
A videó képanalízis folyamata:
- Videóképsor jelenetekké, képekké bontása.
- Előtér és háttér elkülönítése.
- A kiválasztott objektum követése képkockáról képkockára.
- A megfigyelt objektum azonosítása és osztályozása.
A hosszú videófolyamot az elemzéshez minden esetben jelenetekre, illetve képkockákra kell szétbontani. Ezt követően a statikus háttértől a program elkülöníti az előtérben lévő tárgyakat és személyeket, melyeket képkockáról képkockára követ, ezáltal meghatározva azok helyét, haladási irányát, sebességét. Amennyiben a program úgy érzékeli, hogy az észlelt dolgok rögzítésre érdemesek, beazonosítja a megfigyelt objektumot, osztályozza azt, annak jellegzetességei alapján, illetve riasztást hoz létre.
Centralizált és decentralizált videótartalom elemzés
Az intelligens videóanalízis elterjedtebb formája a centralizált rendszer, amelyben egy központi szerverként működő hálózati rögzítőn (NVR) fut a tartalomelemző szoftver, és erre csatlakoznak az intelligenciával nem rendelkező IP kamerák. Az elmúlt években egyre erőteljesebben jelenik meg a <decentralizált megoldás, amelyben a hálózati rögzítő csak egyszerűbb funkciókat tartalmaz és a csatlakozó kamerák tartalmazzák az intelligenciát, vagyis az elemző szoftvert.
Szerver alapú, centralizált videótartalom elemzés
A rögzítőhöz érkező képsorozat alapján történik az elemzés. A szoftver a kapott adatok alapján dönt arról, hogy aktiválódjon-e a rögzítés, illetve történjen-e riasztás. Ennek előnye, hogy bármilyen egyszerűbb IP kameratípus használható a rendszerben, hiszen az intelligencia a rögzítőben található. Többek között megadható és változtatható a megfigyelt terület nagysága, illetve paraméterezhető, hogy mekkora legyen a riasztást kiváltó objektum legkisebb és legnagyobb kiterjedése. Javítja az érzékelést, hogy nem pusztán két állókép, hanem képsorozatok alapján elemez az algoritmus, ez pontosabb mozgásérzékelést és analízist tesz lehetővé.
Kamera alapú, decentralizált videótartalom elemzés
A képek feldolgozása és elemzése a kamerában, nem pedig a rögzítőben történik. A videótartalom elemzés a kamera intelligens szoftverének és processzorának együttműködése alapján jön létre. Ezáltal az intelligens kamera dönti el, hogy a megfigyelt területen történik-e olyan esemény, amit archiválás céljából továbbítania kell a hálózati rögzítő felé. Mivel a kamera eseményvezérelten továbbítja a képeket, ezzel jelentősen csökkenthető a sávszélesség- és tárhelyigény. Egyes megoldásoknál a kamera a képek mellé metaadatokat is generál, amit a képpel egyben küld át a rögzítőnek. A metaadatok rövid szöveges üzenetek az esemény idejéről, a képméretarányról, a viselkedési mintáról vagy más lényeges információról. Mivel a metaadatok jóval kisebb kiterjedésűek, mint a képállomány, így könnyen átküldhetőek, kevés helyet foglalnak, és a legfontosabb, hogy lényegesen megkönnyítik a keresést. Néhány másodperc alatt nagy mennyiségű felvétel nézhető át, és utólag részletesen lehet keresni az archív anyagokban.
Akár a szerveralapú, akár a kamera alapú videó-analitikával rendelkező rendszereket választjuk, mindkét esetben számolhatunk előnyökkel és hátrányokkal. Az alábbiakban összefoglaljuk az egyes típusok jellemzőit.
| Decentralizált, kamera alapú videó-analitika | Centralizált, szerver alapú videó-analitika |
| A képek elemzése a kamerában történik. | A képek elemzése a rögzítőben történik. |
| A hálózat kevéssé van leterhelve, mert csak a releváns adatok jutnak el a rögzítőig. | A hálózat nagyobb leterheltség alatt van, mert a teljes képanyag átmegy, de rögzítés csak mozgás esetén van. |
| Tárhely igénye alacsonyabb, mint a centralizált rendszereké. | Tárhely igénye magasabb, mint a decentralizált rendszereké. |
| Speciális, intelligens IP kamerákkal működik. A kamerák drágábbak és jogvédettek. | Bármilyen IP kameratípussal alkalmazható, hiszen az „intelligencia” a rögzítőben van. A kamerák olcsóbbak és nem jogvédettek. |
| A sávszélesség igény kisebb. | A sávszélesség igény nagyobb. |
A videótartalom elemzés funkciói
Az eddigi gyakorlati tapasztalatok alapján mondhatjuk, hogy a videótartalom analízis számos területen igen jó eredményekkel bizonyította létjogosultságát. A felhasználási lehetőségek sora hosszú, a leggyakoribbakat az alábbiakban mutatjuk be. A felsorolás után részletesen elemezzük ezeket a funkciókat.
- Mozgásérzékelés
- Hangérzékelés
- Alak- és alakváltozás felismerés/objektumkövetés
- Vonalátlépés érzékelés (virtuális kerítés)
- Eltűnt tárgyak (lopás) érzékelése
- Elhagyott (idegen) tárgyak érzékelése
- Haladási irány megfigyelése
- Zsúfoltságdetektálás
- Kamera elleni szabotázs érzékelése
- Rendszámfelismerés
- Sebességérzékelés és forgalomszámlálás
- Futásérzékelés
- Bóklászás érzékelés
- Arcfelismerés
Mozgásérzékelés
A rendszer riasztást generál, amennyiben a megfigyelt területen valamilyen mozgás történik. Ha már rögzített felvételt nézünk, megvizsgálhatjuk, hogy volt-e mozgás az adott területen egy bizonyos időintervallumban, amikor az nem lett volna indokolt.
Hangérzékelés
Olyan esetekben hasznos, amikor a kamerával megfigyelt terület túl sötét vagy más okból nehezen látható. Mivel a mozgás hangeffektussal jár, egy beállított zajszint elérését követően a rendszer elkezdi rögzíteni a képeket, illetve riasztást generál, annak ellenére, hogy a kamera nem képes érzékelni a mozgást.
Alakfelismerés
Rendkívül széleskörű a felhasználási területe, akár kerítés-, akár forgalom-megfigyelésnél alkalmazzuk. Alakfelismerési detektorral megkülönböztethető, hogy a védett területhez közelítő vagy oda belépő alak állat-e vagy ember, és így csak valós helyzetben történik riasztás. Forgalomfigyelés esetében számos esetben riaszthat: például, ha egy híd vagy aluljáró közelébe túl magas jármű kerül; vagy ha forgalommal szemben közlekedő járművet detektál. Emellett jól hasznosítható forgalomfigyelési statisztikák készítésére. Alakjuk alapján megkülönböztethetőek az egyes járműtípusok is, Ezzel elérhetővé válnak útterhelési és forgalmi adatok: adott időszakban, adott útszakaszon milyen típusú járművek milyen gyakorisággal járnak.
Alakváltozás felismerés
Az alakváltozás felismerés lehetővé teszi például annak érzékelését, ha egy ember leguggol vagy elesik.
Objektumkövetés
Az objektumkövetést többnyire mozgatható, zoomolható kameratípusokkal (speed dome kamerák) lehet elérni. Segítségükkel biztosítható egy ember vagy jármű mozgásának követése a megfigyelt területen.
Vonalátlépés érzékelés (virtuális kerítés)
A rendszerbe beprogramozható, hogy adott területen, vagy terület köré virtuális határvonalat húzzon. Ez a terület funkcióját tekintve szinte bármi lehet: parkoló, vasúti sín, építkezés, telephely, erőmű, ipartelep. A virtuális kerítés egybeeshet a valós kerítéssel is. Amennyiben a határvonalat valaki átlépi (vagy átmászik a fizikai kerítésen), a rendszer riasztás jelzést küld. Emellett a program el tudja különíteni, hogy a kerítést állat vagy ember közelítette meg, valamint arra is riaszthat, ha valaki indokolatlanul sokáig tartózkodik a kerítés közelében.
Eltűnt tárgyak (lopás) érzékelése
Akkor is szükség lehet riasztásra, ha a megfigyelt területre nem befelé igyekszik valaki, hanem kifelé vinne valamit. Programozással kijelölhetőek a megfigyelt tárgyak, ezek elmozdulásakor küld riasztást a rendszer. A funkció legfőbb alkalmazási területei galériák és múzeumok. Ha a megfigyelt kép vagy műtárgy (bizonyos határértéken túl) elmozdul a helyéről, a rendszer azonnal jelez a megfigyelő személyzet felé. Rögzített felvétel esetén könnyűszerrel visszakereshető, hogy az adott tárgyat pontosan mikor és milyen módon tulajdonították el. Ennél az üzemmódnál az érzékenység széles skálán állítható, mert például egy galériában a nézelődők mozgását figyelmen kívül kell hagyni, csak a konkrét tárgyelmozdítás indíthatja be a rendszert.
Elhagyott (idegen) tárgyak érzékelése
Akkor küld riasztást a rendszer, ha azt érzékeli, hogy egy tárgy huzamosabb ideig felügyelet nélkül marad a megfigyelt területen. Elsősorban repülőterek, vasútállomások és más nagy személyforgalmú területek esetében van ennek jelentősége, hiszen az esetleges terrortámadásokat így meg lehet akadályozni. Ezen túlmenően forgalom-megfigyelés során is alkalmazzák, közlekedési kihágások, tilos parkolások kiszűrésére.
Haladási irány megfigyelése
Riasztást vált ki a megengedett közlekedési iránnyal szemben mozgó személy, vagy jármű. Ilyesmi nem csak autópályán történhet, hanem egyirányú utcában, vámvizsgálat során vagy repülőterek egyéb folyosóin egyaránt. Ezzel a szoftverrel és a megfelelő intézkedésekkel megakadályozható számos közúti baleset, amely akár emberéletet is követelne.
Zsúfoltságdetektálás
A mozgásdetektálás továbbfejlesztett verziója. Jellemzően ott alkalmazzák, ahol esély van nagyobb tömeg, vagy forgalmi dugó kialakulására és ezt szeretnék kontrollálni, megelőzés vagy a veszélyek elhárítása céljából. Ilyen terület lehet például vasútállomás, közterület, autópálya, sportlétesítmény. Amikor az autók vagy emberek száma elér egy előre meghatározott számot, a rendszer riasztást generál. Figyelmeztethet szabálytalan gyülekezésre, de a forgalom, vagy sorban állás miatt kialakuló tömegre is. Marketing célú felhasználása elterjedőben van, mert az áruházi vevőforgalom figyelés segíti a munkaszervezést: a vevők gyorsabb, jobb kiszolgálását több pénztáros vagy polcfeltöltő beállításával.
Kamera elleni szabotázs érzékelése
Minden esetben a rendszer eszközeinek védelmére szolgál. Riasztást küld, ha a kamerát letakarják, festékkel lefújják, elforgatják, elmozdítják vagy megrongálják.
Rendszámfelismerés
A rendszámfelismerés funkció az álló, vagy mozgó járművek rendszámainak felismerésére, illetve azonosítására szolgál. Akkor működik megfelelően, ha a kamera és főleg az optikája kifejezetten támogatja a rendszámfelismerést. A mozgó jármű rendszámát beazonosítani amúgy sem egyszerű feladat, különösen ködös, esős alkonyatkor. Többet is megtudhat a rendszámfelismerés problémáiról és azok megoldásairól itt: Rendszámfelismerés
Sebességérzékelés és forgalomszámlálás
Célja a gépjárművek sebességének ellenőrzése. A rendszer figyelmeztet, amennyiben egy gépkocsi meghaladja a megengedett sebességet. Rögzített felvételek elemzésénél, egy adott útszakaszon elhaladó járművek mennyiségi mérése is megvalósítható vele.
Futásérzékelés
A futásérzékelés azok közé a detektálásfajták közé tartozik, melyeknek célja a gyanús események kiszűrése. A rendszer akkor ad riasztást, amikor a megfigyelt területen egy ember a normál haladási sebességnél gyorsabban mozog (valószínűleg menekül).
Bóklászás érzékelés
A program képes kiszűrni a látott képekből, ha egy személy cél nélkül bolyong a megfigyelt területen, vagy ha egy adott ponthoz nyilvánvaló ok nélkül folyamatosan visszatér. A gyanús magatartásmintákat olyan mértékben képes azonosítani, hogy ha a megfigyelt személyt időközönként más személy vagy objektum el is takarja, a mozgását akkor is folyamatosnak veszi, ha pedig gyanúsnak értelmezi a viselkedését, akkor riasztást indít.
Arcfelismerés
Az arcfelismerési funkciót nem csak a biztonságtechnikában, hanem a marketing területén is felhasználják. Az arcfelismerés kombinálása egy előzetesen létrehozott arckép adatbázissal, lehetőséget biztosít azonosításra is, amivel meg lehet akadályozni illetéktelen személyek bejutását az adott területre. Ma már vannak olyan intelligens algoritmusok, amelyek segítségével egy áruház vásárlóinak neme és életkora is viszonylag jól beazonosítható, ami az áruház vásárlói körének alapos elemzésére ad lehetőséget.
A videótartalom elemzés előnyei
Hatékony munkaerő-felhasználás
A biztonsági kamerákkal történő megfigyelések esetében mind időbeli, mind mennyiségbeli korlátokat szabhat az ember koncentrálóképessége. Az intelligens videók segítségével azonban nemcsak nagyobb területeket (több kameraképet) ellenőrizhetünk, de ehhez kisebb létszámú személyzet szükséges. A VCA alkalmazások ugyanis minden esetben riasztással figyelmeztetik az operátort, ha esemény van: a megfigyelt területen mozgás történik, vagy a megfigyelt tárgyat elmozdítják, esetleg a kamerát próbálják hatástalanítani.
Csökken a hálózati terhelés és a tárhely-igény
Az intelligens videók általában nem folyamatosan, hanem megadott események bekövetkeztekor rögzítenek, a hálózati rögzítőn, az NVR-en többnyire csak releváns videóanyagok kerülnek tárolásra. Ha a kiválasztott intelligens rendszerünk nem intelligens rögzítőt, hanem intelligens kamerát (vagy kamerákat) tartalmaz, akkor a hálózati sávszélesség is jelentősen csökkenthető, hiszen a rögzítőre már csak a lényeges, riasztást is generáló adatok kerülnek át.
Gyorsabb a keresés a rögzített anyagban
Mivel a VCA-val rendelkező rendszerek csak olyan felvételeket rögzítenek, melyeken esemény történt, ez jóval kisebb anyag, mint a folyamatos megfigyelés rögzítése. Így jelentősen lecsökken a tárolásra kerülő videóanyag mennyisége. Amikor egy felvételt vissza kell keresni, a kisebb méretű, rövidebb anyagban gyorsabban megtaláljuk. A metaadatokkal dolgozó rendszerekben még könnyebb a keresés, hiszen a rendszer még a rögzítés során felcímkézi a felvételeket, és a megfelelő keresőszavakkal pár másodperc alatt akár többnapnyi felvett anyagban is megtalálhatjuk a releváns felvételt.
A biztonságtechnikán kívül más területen is alkalmazható
Intelligens kamerarendszereket ma már nem csak a biztonságtechnikában, hanem számos egyéb területeken is alkalmaznak. Végezhetünk statisztikai vagy marketing célú megfigyeléseket, például a vásárlói szokások, -útvonalak, vagy az üzletek forgalmának követése céljából. Ezen kívül gépjárművek számlálása, sebességmérés, esetenként forgalmi szituációk elemzése is megvalósítható videótartalom elemzéssel.
Minden jog fenntartva. Copyright © Oktel Kft. 1998-2018