周辺ビデオ分析と通常のモーション検出器の主な違いは、動的な背景に対して対象のオブジェクト（ターゲット）を安定して検出する必要があることです。その変化は環境によって引き起こされます。 ビデオ分析は、照明、影、植物、動物、昆虫、鳥、降雨、風によるカメラの揺れの変化に対応すべきではありませんが、同時に、潜在的な周辺違反者に対して高い感度を維持する必要があります。
訓練された侵入者は、ビデオ分析の開発者にとって完全に予測不可能に見える可能性があり、侵入者が人々のグループをったり移動したりすると、たとえば歩行者の誤警報の頻度を減らすために検出器を「シャープ」にすると、ビデオ分析の適切なトリガーが提供されません。
境界のビデオ分析の精度の不可欠な特性は、 i-LIDSテストで使用されるインジケーターF1です。これは、第1種と第2種のエラー周波数、およびシステムの応答時間に依存します。 ターゲットの追跡に失敗すると、再トリガーが発生しますが、これはタイプIエラーと見なされます。 したがって、トラッキングは、通常のモーション検出器とは異なり、境界ビデオ分析の重要なコンポーネントです。
この記事では、上記の出版物を最新の業界動向で補完し、境界保護システムで求められているビデオ分析機能について詳しく説明します。
傾向1.さまざまな観測スペクトル。
異なるスペクトル範囲で動作するセンサーを使用する主な動機は、全天候での動作を保証すること、および/またはカメラの範囲を広げることです。 周辺では、固定カメラがスペクトルの近赤外線、中赤外線画像、および遠赤外線画像領域で使用されます。 図に示すように。 1-3、センサーはさまざまな情報のイメージを形成し、スペクトルの各範囲の特定の観測機能にビデオ分析を適合させる必要があります。 ここで、最も難しいタスクは次のとおりです。好ましくない信号対雑音比でターゲットを検出し、長距離にわたって低コントラストのターゲットを追跡します（画像ジッタの大きな振幅を使用）。 また、業界特有の複雑な特性もあります。たとえば、鉄道線路の周囲を監視する場合、ビデオ分析は電車や電車によって生じる干渉（影、雪の旋風、強いカメラの振動）に応答するべきではありません 。
図1近赤外領域での観測：起伏の多い地形のサイクリスト、水面のボート、橋の上の男
図2スペクトルの中央の熱画像領域での観察：起伏の多い地形のサイクリスト、水面のボート、橋の上の男
図3スペクトルの遠赤外線画像領域のゾーンでの観察：荒れた地形でcう男、水上でのボート、橋の下の手ingぎボート
トレンド2.ビデオ分析イベント管理
燃料とエネルギーの複合体や鉄道など、地理的に分散したオブジェクト用の集中型ビデオ監視システムを構築する場合、帯域幅が制限された通信チャネルを介してビデオとオーディオのデータを送信する必要があります。 高解像度カメラを含むカメラの数の増加は、通信事業者やデータストレージセンターの能力を大きく上回っています。
優れたビデオ分析により、画質とフレームレートを低下させるのではなく、ユーザーにとって関心のないビデオフラグメントを削除することにより、狭い通信チャネルを介した伝送に最も重要なビデオフラグメントを選択できます。
トレンド3.メガピクセルカメラ
メガピクセルカメラへの移行は、 ビデオ監視業界全体で大きなトレンドですが、境界セキュリティタスクでは目立ちません。 一方、1〜2メガピクセルのセンサーと優れた光学系を備えたカメラは、標準解像度センサー（0.4メガピクセル）と比較して、脅威の検出範囲を最大2倍に拡大できます。 一方、この利点は、理想的な表示条件（良好な均一な照明、降水量の欠如、カメラの揺れ）でのみ現れます。 悪条件下では、メガセルカメラはフォトセルの有効面積が小さいため、標準のカメラよりも動作が悪くなる可能性がありますが、同時にネットワーク伝送とストレージの信号対雑音比が低い大量のデータを作成します。
図4以下の標準解像度フレーム（0.4メガピクセル）と高解像度フレーム（2メガピクセル）の比較。 男は、観測ゾーンの開始から16の距離でフェンスを登ります。
ビデオ分析の観点から、標準から高解像度への移行は簡単ではありません。 今日市場に出回っているビデオ分析システムのほとんどは、複雑な問題のために認識精度の顕著な利点を提供していません。
第一に、高解像度（HD）向けに最適化されていないビデオ分析アルゴリズムの複雑さは、セグメント化のリソースを集中的に使用するため、フレーム内のピクセル数に対して非線形に増加します。 たとえば、最新のプロセッサの1つのコアでは、一般的なビデオ分析が8 CIFチャネル（フレーム352 x 288ピクセル、合計約10万ピクセル）を1秒あたり8〜12フレームの速度で処理します。 この分析を720pストリーム（1280 x 720フレーム、合計で約921,000ピクセル）で使用する場合、データ量（ピクセル数）が9を超えて増加するため、1つのプロセッサコアのリソースはおそらく1チャネルを処理するのに十分ではありません倍になり、各ピクセルの処理コストが2倍になります（複雑さの合計は18倍になります）。 マルチスケール表現が使用されていない場合、フォアグラウンドでの大きなオブジェクトのセグメンテーションに関して、複雑さが非線形に増加します。
第二に、メガピクセルカメラでビデオ分析を使用するには、光学系の非線形歪みを考慮して、シーン深度のより正確な空間キャリブレーションが必要です。 標準解像度のカメラに適用できるおおよそのキャリブレーション方法を使用すると、ビデオ分析がターゲットのスケールと座標を決定する際に誤ってしまう可能性があり、これが全体的な精度指標に悪影響を及ぼします。
考慮されている問題を考慮して、今日、メガピクセルカメラは、屋内または都市環境で観察する場合のように、境界上の制御PTZカメラに取って代わりません。
境界ビデオ分析検出器
最も一般的な検出器は信号線（トリップワイヤ）です。これにより、カメラの視野内で境界線を越える事実を自動的に検出できます（図5）。 周囲をガードする従来の手段（たとえば、電波および振動検出器）と比較したビデオ分析の利点は、遠い境界でターゲットを早期に検出し、距離に応じてターゲットに異なる優先順位を割り当てることができることです。 たとえば、TW-1フェンスに沿って信号線を横切ることは、隣接するZ-1ゾーンに現れるよりも優先順位が高くなります。
図5.信号線（TW-1）と人間の早期発見エリア（Z-1）
限られた数の人々が許可される「半無菌」ゾーンでビデオ分析を使用する場合、行動分類の要素、たとえば、人の停止または「ロイター」検出器、およびゾーンのターゲット分類子（人、人のグループ、車両）が使用されます（図。 。5）。
目標の追跡
固定表示カメラの視野内のターゲットを追跡するシステムにより、1つの軌跡で1つのターゲットの多くのプレゼンテーションを比較し、各ターゲットに厳密に1つの操作を提供できます。 境界システムでの追跡に失敗すると、アラームメッセージが再送信されます。 これにより、運用データの処理段階とアーカイブの遡及的分析段階の両方で、誤検知の総数が増加し、オペレータに負担がかかります。 オペレータが1人に関連するアラームメッセージの「バンドル」を受信した場合、冗長データの中に新しい人が出現したことに気付かない場合があります。
インタラクティブマップ
まれなイベントで拡張オブジェクトを保護するタスクでは、マップはオペレーターの主な自動化された職場です。 このカードを使用すると、保護されたオブジェクトのグローバルステータスをすばやく評価し、緊急時に必要なビデオチャネルに切り替えることができます。 このようなシステムでは、一次検出のタスクはビデオ分析および/または境界検出器の技術的手段に完全に転送され、オペレーターは検出器の各操作を決定します。
従来の境界検出器とは異なり、ビデオ分析では、侵入者のおおよその位置だけでなく、侵入者の動きの軌跡も地図上に投影できます。 ビデオ分析では、複数のターゲットを使用して一度に効果的に追跡し、各ターゲットの画像を選択して、マップ上にすぐにコンパクトに表示できます。 これにより、「友人」と「エイリアン」が並んでいる場合に、犯罪者の侵入を記録できます。
図6インタラクティブマップを備えたグラフィカルユーザーインターフェイスのレイアウト。 地図には次の情報が表示されます。a）台形のカメラの観測領域。 b）アクティブなカメラは赤で強調表示されます。 c）保護されたラインへのアプローチ上の2つのオブジェクト。
マルチカメラビデオ分析
インタラクティブマップを使用すると、 カメラ間の人の追跡を実装するマルチカメラビデオ分析を導入するための前提条件が作成されます。 マルチカメラビデオ分析は、複数のカメラの監視ゾーンに一度に人が現れることによって引き起こされる誤検知の数を減らし、オブジェクトの周りを移動する人の確実な経路を取得します。
PTZオートメーション
ドームPTZカメラ（PTZカメラ）を使用する場合、ビデオ分析とビデオ管理システム（VMS）の接合部で興味深いタスクが発生します。パトロール、ターゲットの選択、ターゲットの優先度の設定（ターゲットが複数ある場合）、PTZカメラのポインティング、ターゲットの追跡PTZカメラ。 最もフォールトトレラントな追跡スキームは、特定の表示カメラ（たとえば、サーマルイメージャー）を定期的に補正することにより、PTZカメラに組み込まれた自律追跡アルゴリズムを使用することです。 PTZカメラの知能化に関する詳細は、別のhabropostで説明されています。
分散ビデオ分析アーキテクチャ
図の回路 7.ビデオ分析による地理的に分散した境界防御システムのアーキテクチャを示します。 この例では、専用のMagicBoxおよびMagicBox HD分析IPビデオサーバー、およびMagicBox ThermalサーマルIPビデオサーバーを使用して、オペレーターによる中央サーバーの負荷に関係なく、保証された精度F1 = 0.995を保証します。 アナログカメラの使用が示されています（詳細な観察）。 サーマルイメージャーとPTZカメラ（長距離監視）およびIPカメラ（近距離および中距離監視）。
図7ビデオ分析による地理的に分散された境界保護システムの図
IPビデオサーバーは、追加機能も実装します。圧縮、ビデオ、オーディオ、および/またはアラームフレームの送信。 物理インターフェース「ドライ接点」、RS232、RS485を介した境界検出器の統合。 コールパネルおよび/またはスピーカーの統合; リレー出力（照明、サイレン）によるアクチュエーターの制御。
IPビデオサーバーは、オプションで、内蔵または外部（USBインターフェイス経由）でビデオおよびオーディオのローカル録画を実行し、限られた帯域幅（64 Kbpsから）の通信チャネルを操作します。 イベントがめったに発生しない場合（合計時間の1％未満）、パケット（遅延）伝送のためにイベントビデオの品質が高くなる可能性があります。 このアーキテクチャの実装における重要な役割は、ビデオ分析の品質であり、通信チャネルを介して送信される情報量を大幅に削減できます。
イベントの記録（イベントの事前記録および事後記録を含む）には、RAMディスクを使用できます。これにより、NAND FLASHやハードディスクなどの不揮発性メモリの消耗がなくなります。
境界ビデオ分析は、無料のONVIF Device Managerアプリケーションを使用して構成されます 。