25.08.2016

Межкамерный трекинг – новая технология повышения эффективности видеосистем

Отследить перемещение человека по территории охраняемого объекта можно, построив траекторию его движения на плане или создав ролик из фрагментов видео, на которых он появлялся, расположив их в хронологическом порядке. Камеры в системе видеонаблюдения могут быть расположены двумя способами:
  1. Сцены наблюдения камер перекрываются и образуют связную систему, а значит, человек всегда будет перемещаться в их поле зрения. Системы с такой организацией чаще всего строятся на объектах, требующих чрезвычайно высокой степени безопасности с целью отслеживания перемещений.
  2. Произвольно. Области не перекрываются, то есть человек может на время исчезать из поля зрения всех камер. В таких условиях необходимо применять специальные подходы для автоматизации поиска момента его следующего появления.

Подходы к реализации "межкамерного" трекинга

Корреляционный метод 
Первая рассматриваемая технология основана на методе корреляционного трекинга, когда программа отслеживает перемещение в определенной области кадра. Составляется гистограмма цветов выделенной области (или выбранного объекта), отмечаются особые точки (характерные углы, расстояния), затем происходит их поиск на следующих кадрах.

Корреляционный метод применим для первого способа построения системы, когда камеры видеонаблюдения наблюдают за перекрывающимися областями.

Важно для точной отработки этого метода провести калибровку камер, подобрать оборудование со схожими характеристиками, так как объект должен быть идентичен при переходе от одной сцены наблюдения к другой. Чем длиннее переход объекта, чем больше движущихся объектов в кадре и количество камер, между которыми они перемещаются, тем выше вероятность ошибки в результатах. Если объект пропал из поля зрения камер, то восстановить единую траекторию даже после его появления в кадре не удастся.

Метод не классифицирует и не распознает людей, а лишь "ведет" выделенную оператором область кадра и выдает траекторию ее перемещения.

Поиск по приметам человека 
Второй метод реализует отслеживание объекта по его характерным признакам и приметам, он применим для систем с любой организацией расположения камер. На первом этапе программе необходимо выделить приметы объекта. Наиболее очевидной приметой с точки зрения человека является лицо, так как он способен распознавать лица с высокой точностью в различных условиях. Однако для системы видеоанализа черты лица – далеко не лучший признак. Для корректной и точной идентификации программе необходимы очень хорошее качество картинки и высокое разрешение, что не обеспечивается подавляющим большинством устанавливаемых камер. Нужна примета, которая с высокой вероятностью не меняется при переходах человека от камеры к камере. Одним из вариантов такой характерной приметы может стать цвет одежды. Программа анализирует, в одежду какого цвета одет человек, и производит поиск людей на камерах системы по данным цветовым сочетаниям. Оператору выдается набор объектов, отвечающих критериям, и он самостоятельно принимает решение, какие именно результаты соответствуют человеку, траекторию движения которого необходимо построить.

Метод не является полностью автоматическим, так как не может исключить участие оператора, но благодаря совместной работе человека и программы позволяет добиться высокой точности.

Оптимизированные методы 
Одна из вариаций, направленная на сокращение времени и объема данных для обработки оператором, – совмещение результатов поиска объекта по цветовым сочетаниям и работы корреляционного трекинга. Программа находит все отвечающие характеристикам объекты в поле зрения камеры и группирует их на основе данных, полученных при работе трекинга. Поскольку в кадре одновременно может находиться несколько движущихся людей, в программу включены алгоритмы для их разделения. Данная реализация не исключает участия человека, но существенно сокращает его, так как предоставляет меньшее количество вариантов для выбора на каждой камере.

Еще одним вариантом оптимизации может быть включение вычисления вероятности перехода человека от одной камеры к другой. Программа оценивает скорость перемещения, расстояние между камерами системы и получает предположительное время, за которое человек достигнет той или иной камеры. При этом учитываются направление движения и приметы объекта. В результате программа выдает сразу всю траекторию перемещения. Но и в этой реализации присутствие оператора обязательно: на этапе настройки системы ему необходимо нанести точное расположение камер на план.

Выводы

Задачу программного построения траектории движения человека по данным видеоизображений нельзя назвать решенной окончательно. Существующие технологии либо выставляют высокие требования к способу построения видеосистемы, либо требуют немалой степени участия оператора. В перспективе разработчикам удастся создать быстрые и точные методы для получения полной информации о перемещениях людей по объекту, а пока существует несколько подходов со своими ограничениями.

1. Корреляционный трекинг. Исключает участие оператора, но требует построения связной видеосистемы с перекрытием сцен наблюдения камер. Является ресурсоемким.

2. Метод, использующий информацию о приметах человека. Предоставляет точные результаты, так как работа программы тесно связана с работой оператора. В то же время когда система состоит из большого количества камер и объект обладает высокой проходимостью, процесс поиска становится длительным и рутинным.

3. Оптимизированный метод. Использует данные о приметах человека, включает в себя вероятностный подход, когда работа ведется также с характеристиками его движения (направлением, скоростью, временем перехода от камеры к камере). Такая реализация существенно сокращает степень участия человека, но требует более точной настройки системы (в частности, высокой точности нанесения точек расположения камер на план объекта).

Источник:  http://www.secuteck.ru/


Автор:  Александр Коробков

Разделы каталога

Вендоры

(Нет голосов)