Разоблачаем мифы часть №2: обнаружение движения

Принцип работы функции обнаружения движения в системах ввидеонаблюдения

Если вы первый раз сталкиваетесь с современными системами видеонаблюдения, особенно когда речь идет о видеокамерах с функцией "обнаружение движения", скорее всего, вы мало осведомлены о принципах работы данной функции, а информация, взятая из сторонних источников может ввести в заблуждение. К сожалению, эти источники предоставляют много неверной информации, что может привести к некоторым мифам о камерах видеонаблюдения. Не беспокойтесь — сегодня мы рассмотрим самые распространенные мифы о видеокамерах, использующий датчики обнаружения движения и Вы сможете узнать что из этого правда, а что вымысел. 

Камеры должны иметь физические датчики движения для обнаружения движения

Вместо физических детекторов движения системы видеонаблюдения используют обнаружение движения на основе видео. Обнаружение видео означает, что камеры просматривают видеопоток и используют программные алгоритмы для обнаружения изменений в движении в поле зрения камеры. Движение на основе видео может быть настроено с различными уровнями чувствительности в разных областях, чтобы оно могло сосредоточиться на обнаружении движения только в определенных частях поля зрения. Обнаружение движения на основе видео также менее затратно, чем физические детекторы движения, и эту функцию проще настроить, не требуя дополнительного оборудования, такого как датчики движения и их проводка.

Для обнаружения движения требуются камеры с функцией обнаружения движения

Оборотная сторона мифа о «необходимости детекторов движения» заключается в том, что люди также предполагают, что сами камеры должны иметь возможность записывать движение. В настоящее время поддержка обнаружения движения предусмотрена для большинства камер и систем видеонаблюдения. Однако, чтобы развеять этот миф, важно понимать, как работает обнаружение движения в каждом типе системы.

В аналоговых системах видеонаблюдения с разъемами BNC обнаружение движения осуществляется цифровым видеорегистратором. Камера подключена к видеорегистратору, который просматривает видеопоток и обнаруживает движение при смене изображения. Видеообнаружение на цифровом видеорегистраторе не так сложно, как в системах IP-камер. Стоит отметить, что есть более новые аналоговые видеорегистраторы с расширенной аналитикой AI. Просто обязательно прочитайте описание продукта, чтобы убедиться, что они предлагают AI для камер BNC.

В системах IP-камер (также известных как PoE) обнаружение движения осуществляется IP-камерами. Камера захватывает цифровое видео, анализирует его на предмет обнаружения событий, а затем передает видео со специальными метаданными об обнаружении движения или других событий на сетевой видеорегистратор. Если сетевой видеорегистратор настроен на запись по движению и совместим с камерами, он интерпретирует метаданные и начнет запись по движению. Этот процесс называется «видеоаналитикой».

В последнее время IP-камеры также начали включать функции Smart AI Detection. С помощью этих функций пользователи могут настраивать видеоаналитику, чтобы получать более точную запись и оповещения, и меньше ложных срабатываний из-за теней, качающихся деревьев и насекомых.

Интеллектуальная видеоаналитика AI безупречна

Хотя интеллектуальное обнаружение видео на основе ИИ произвело революцию в способах видеонаблюдения в современную эпоху, эта технология все еще нова и имеет некоторые недостатки. Давайте рассмотрим причины этих недостатков ниже.

Предвзятость: если системы ИИ обучаются с помощью предвзятых данных, они будут давать предвзятые результаты. В результате может произойти ошибочное обнаружение и неправильная классификация объектов на видео.

Ложные срабатывания и отрицательные значения: алгоритмы ИИ иногда могут давать ложные срабатывания (обнаружение события, когда его нет) или ложноотрицательные результаты (не обнаружение события, когда оно происходит).

Ограниченный контекст: алгоритмам ИИ может быть трудно понять сцену, освещение и угол камеры видео, что может сделать обнаружение менее точным.

Ограничения алгоритмов: Алгоритм ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые использовались для его разработки, и ограничения используемых алгоритмов. Они могут быть не в состоянии определить, следует ли обнаруживать подозреваемых, транспортные средства или события, если они специально не обучены этому сценарию.

Хотя приведенное выше является техническим объяснением причин, по которым обнаружение видео на основе ИИ не является безупречным, при повседневном использовании вы обнаружите, что оно достаточно точное, в зависимости от репутации производителя камер. В результате нашего тестирования мы обнаружили, что производители недорогих камер имеют ужасную точность в своих алгоритмах обнаружения видео.

Если вы используете систему безопасности в зоне или сценарии с высоким уровнем риска, мы рекомендуем вести запись в режиме 24/7 и использовать обнаружение на основе ИИ, чтобы обеспечить удобство перехода к точкам на временной шкале записи, когда был обнаружен человек или транспортное средство. Получить больше информации о видеокамерах с использованием функций обнаружения движения просто позвонив нашим менеджерам, или Вы можете у нас заказать установку видеонаблюдения с датчиками обнаружения движения.