Некоторые аспекты создания системы 3D-видеонаблюдения
Трехмерное моделирование в сочетании с видеоаналитикой дает возможность проводить более достоверный анализ поведения людей в большой группе или потоке, когда стандартные видеодетекторы малопригодны. Установка полноценной системы перекрестного наблюдения помогает ликвидировать недостаток информации, возникающий при использовании только двухмерного видеонаблюдения. Благодаря применению большого числа камер таких брендов, как RVi или МВК, становится возможным надежное сопровождение, поскольку значительно увеличивается число ракурсов наблюдения, более достоверным делается и определение размеров объектов.
Огромные массивы видеоинформации не дают возможности сконцентрировать обработку данных на сервере. Лучшим решением здесь может стать использование встроенных вычислителей в каждой камере, а через сервер (например, видеорегистратор Hikvision) должно осуществляться общее управление и обмен данными.
Поскольку требуется высокая скорость передачи больших объемов информации, то важной становится и проблема организации обмена данными между камерами напрямую. Для создания алгоритма работы системы многокамерного сопровождения можно следовать определенной цепочке процедур.
Сначала детектируют движение методом вычитания кадра из фона или по векторам движения кодека.
Затем по фигуре или голове детектируется объект. Для решения этой задачи можно использовать классификаторы или цифровые фильтры. Следует учитывать, что для полноты сбора видеоинформации камеры монтируются под разными углами, из-за чего и аппаратура для детектирования должна быть настроена с применением трехмерной калибровки.
Теперь необходимо аккумулировать данные о параметрах объекта слежения и промоделировать его. Здесь подойдут алгоритмы, подобные тем, что применяются для детектирования движения.
Следующий шаг заключается в определении наиболее вероятного нахождения объекта в пространстве в данное время. Решить поставленную задачу можно, используя информацию о координатах, скорости и ускорении, полученную ранее. После этого 3D-координаты конвертируются в двухмерные.
Дальше выполняется корреляция модели и текущего кадра в пространстве вероятного расположения объекта и более точное установление 2D-координат. Чем больше значение корреляции, тем более достоверно предполагаемое расположение. Надежность результата характеризуется сопоставлением значений корреляций в отдельных точках.
Теперь можно сгруппировать 2D-информацию по объекту. На этом этапе проводится накопление и сличение индивидуальных особенностей объектов, полученных от разных камер с учетом пространственной модели их расположения. Ненадежные данные игнорируются.
И, наконец, решив систему уравнений, определяют действительное положение объекта в пространстве.
Определенную помощь для решения поставленных задач может оказать использование камер высокой четкости, однако это значительно увеличит загрузку вычислителей. В отдельных случаях целесообразно применять камеры с небольшой разрешающей способностью, но в большем количестве.
Использование системы телекамер для записи движений широко применяется в кинопроизводстве и при создании трехмерной компьютерной анимации для игр. Чтобы привлечь 3D-видеонаблюдение в сферу безопасности, необходимо кардинально переработать и привязать к конкретной ситуации математические алгоритмы и аппаратно-программное обеспечение. В этой сфере крайне важна надежность работы всех частей системы, точность сопровождения и, конечно, стоимость. Обеспечением выполнения этих требований и занимаются работающие над созданием систем 3D-видеонаблюдения организации.