IP-камеры берут анализ видео на себя. Актуальность и перспективы «встроенной видеоаналитики»

Ещё недавно IP-камеры в системах видеонаблюдения передавали программной платформе исключительно мультимедийный поток — по известным стандартам и с помощью единого набора инструментов компрессии и декомпрессии. Поэтому сотрудничество производителей оборудования для видеонаблюдения и разработчиков ПО до поры до времени осуществлялось по достаточно формализованной схеме.

Однако не так давно рынок очень заинтересовался «умными» системами безопасности, чётко обозначился спрос на их интеллектуализацию. И это неслучайно — объекты, на которых внедряются комплексы защиты, становятся всё более масштабными, активно строятся, в частности, «умные» города — только на программных продуктах ITV|AxxonSoft реализовано около 150 проектов «Безопасный город» по всему миру. А значит системы видеонаблюдения, в которых возможны лишь просмотр видео и несколько стандартных детекторов, стремительно теряют актуальность.

Неудивительно, что сегодня внимание многих разработчиков сосредоточено на создании инструментов видеоанализа — слишком велик интерес рынка к данному типу функционала. Они активно используются на крупных, распределённых и стратегически важных объектах, промышленных, инфраструктурных, спортивных. Так, на базе интегрированной системы безопасности производства ITV|AxxonSoft построены интеллектуальные комплексы защиты таких объектов, как сооружения олимпийского Сочи, федеральная трасса М4 «Дон», санкт-петербургский метрополитен, железнодорожная магистраль Москва — Санкт-Петербург Октябрьской железной дороги и многие другие.

Важно, что именно благодаря видеоаналитике удалось обеспечить защиту на объектах, на которых раньше это было принципиально невозможно. Это объекты большой протяжённости, с нечётким периметром или расположенные в регионах с экстремальными климатическими условиями.

Интеграция, интеграция и ещё раз интеграция!

Учитывая сказанное, очевидно, что современная система безопасности должна отвечать самым высоким критериям IT-отрасли, быть на острие технологий. Задачу подобного уровня под силу решить, только объединив усилия и знания лучших представителей отрасли, чтобы сработал эффект синергии.

Сегодня трудно переоценить значение тесного сотрудничества производителей профессионального оборудования для видеонаблюдения и разработчиков программных платформ для систем безопасности — и в первую очередь это касается интеграции аналитических инструментов, реализованных в IP-камерах, с программным обеспечением. Главным итогом процесса станет настолько значительная разгрузка процессорных мощностей компьютерного оборудования, что это позволит полноценно задействовать инновационные инструменты интеллектуального видеоанализа на сколь угодно крупных и распределённых объектах.

Например, в программных продуктах ITV|AxxonSoft заложен уникальный аналитический функционал, способный сделать систему безопасности гораздо более эффективной и производительной. Опишем его подробнее:

MomentQuest2

MomentQuest2 — это больше, чем инструмент поиска. Это совокупность технологий, которые непосредственно в момент записи формируют базу метаданных — основу для быстрого и точного анализа архива. Чтобы найти нужное событие, достаточно задать критерии — движение в зонах, пересечение линий, размер, цвет, направление, скорость движения объекта и другие. Система в считанные секунды предоставит вам все соответствующие видеофрагменты. Многочасовой просмотр записей остаётся в прошлом. С MomentQuest2 на смену ему приходит быстрый и эффективный поиск по чётким критериям.

Критерии поиска MomentQuest2:

• движение в заданной пользователем многоугольной области;
• пересечение объектом заданной линии в выбранном направлении;
• длительное пребывание объекта в области;
• одновременное пребывание в области нескольких объектов;
• переход объекта из одной области в другую.

Для фильтрации результатов поиска можно задать дополнительные критерии:

• размер объекта;
• цвет объекта;
• направление движения объекта;
• скорость движения объекта;
• вход/появление или выход/ исчезновение объекта (для критерия «движение в области»).

Time Compressor

Технология Time Compressor — это инструмент, позволяющий сжимать время, совмещая все движущиеся объекты в едином видеоизображении, сохраняя при этом их оригинальную скорость движения. А затем — одним кликом по интересующему объекту вы можете перейти непосредственно к нужному моменту записи.

Часто бывает так, что известен интервал времени, в течение которого произошло некое событие (к примеру, несколько часов или даже суток), но воспользоваться быстрым поиском с MomentQuest2 нельзя, поскольку невозможно выделить критерии для этого. В таком случае незаменимой окажется ещё одна разработка, заложенная в систему Axxon Next под названием Time Compressor. Как работает Time Compressor? В процессе записи параллельно с видео в архив записываются треки движущихся объектов. Что они из себя представляют? Так же, как и в случае с MomentQuest2, в режиме реального времени производится анализ видео, в результате которого мы получаем метаданные, описывающие движение объектов в кадре. Это позволяет нам отделить движущиеся объекты от статичных, а затем, применив Time Compressor, одновременно вывести на монитор несколько отобранных по данному признаку объектов. В тех случаях, когда в каждый момент времени в кадре присутствует не очень много объектов, то есть мы не имеем дело с толпой, такая технология позволяет значительно сократить время, необходимое для просмотра видео в интересующем интервале.

Автозум

Одна из ключевых особенностей видеонаблюдения как процесса — необходимость вычленять из наблюдаемой сцены нечто, требующее внимания. Такое требование накладывает огромную ответственность на оператора — его внимательность и скрупулезность. Вот почему инструменты, призванные помочь операторам выполнять свою работу и снизить влияние человеческого фактора, — отличительный знак системы видеонаблюдения нового типа. Это в полной мере относится и к технологии «Автозум» (AutoZoom), реализованной в системе Axxon Next.

«Автозум» позволяет с удобством следить за движущимися объектами при помощи автоматического изменения степени цифрового увеличения — цифрового зума. Автозум крупным планом отображает ту область кадра, в которой находится движущийся объект, и сопровождает его при движении — так же, как это делает кинокамера. Степень увеличения выбирается автоматически, таким образом, чтобы в кадр попали все движущиеся объекты. Функция работает как с обычными фиксированными камерами, так и с fisheye-видеокамерами — в этом случае автозум действует как виртуальная PTZ-камера, сопровождающая движущийся объект.

Tag&Track Pro

Обычно — если речь не идет о режимных объектах со «стерильными» зонами наблюдения и чётким периметром — в поле зрения камер оказывается более одного движущегося объекта. Вот почему так важна возможность следить за перемещениями сразу нескольких объектов с помощью специальных инструментов, а также путём математических расчётов с некоторым опережением намечать траекторию их движения от камеры к камере. Именно эти функции и выполняют технологии Tag&Track Pro и Tag&Track Light.

Функция Tag&Track Pro позволяет одновременно получать полную картину наблюдаемой территории и детализированные изображения движущихся на ней объектов, обеспечивая их захват и сопровождение.

При этом оба изображения могут записываться в архив, что важно для расследования различных происшествий.

Данная технология предполагает, что задействуются не менее двух камер, одна из которых является обзорной, а вторая — поворотной. На обзорной камере настраивается трекер, который детектирует движущиеся в кадре объекты и определяет их координаты. Положение поворотной камеры — её наклон, поворот и зум привязываются к координатам в кадре обзорной камеры по шести или более точкам. С одной поворотной камерой можно связать несколько обзорных.

Метаданные формируются «на борту» камер видеонаблюдения

Итак, AutoZoom, Tag&Track, TimeCompressor и MomentQuest2 — это инструменты, применение которых возможно в том случае, если мы точно знаем, что происходит в поле действия камеры. Если известно, что именно происходило в наблюдаемой сцене, мы можем за считанные секунды найти в архиве нужный фрагмент, в разы сократить время просмотра интересующих кадров, в увеличенном объёме вывести на монитор только ту область кадра, где что-то происходит / происходило и т.д.

Нет сомнений в том, что это полезные и востребованные разработки. Но! Их применение на реальных объектах обычно упирается в крепкую стену, имя которой — чрезмерность нагрузки на процессор. Слишком много ресурсов необходимо для того, чтобы распаковать потоки, получаемые от камер, а затем проанализировать происходящее в наблюдаемой сцене и сформировать метаданные.

Метаданные — это маркеры, формальное, логическое описание всего, что находится в кадре. Какой объект, в каком месте, какого размера, куда движется, с какой скоростью, какого цвета и т.д. Такая информация гораздо «легче», чем видео, и сохраняется одновременно с записью.

Получается, что программное обеспечение должно для начала декомпрессировать входящие с камеры видеопотоки, что требует массы ресурсов. Причём декомпрессия с помощью графического процессора — то есть ресурсами видеокарты — здесь не поможет. Дело в том, что для целей видеоаналитики такой подход не годится, потому что поток, который с его применением декомпрессируется, сохраняется сразу в память видеоадаптера, а значит — не может быть подвергнут анализу.

Таким образом, все «работы» по декомпрессии и последующему анализу видео, поступающего от камер, ложатся на центральный процессор сервера.

А значит, к одному серверу можно подключить очень ограниченное число телекамер. Если используются камеры с высоким разрешением — обычно не более 10 штук.

Однако такая ситуация совершенно не соответствует ожиданиям современного рынка и компаний-заказчиков — в обсуждениях проектов всё чаще звучат цифры в 100, 200 и 500 камер, подключённых к одному серверу.

В результате решение получается слишком дорогим, сопровождать его сложно, применимость ограничивается супербольшими и дорогими проектами.

И тут возникает, казалось бы, простой и очевидный вопрос: почему бы не реализовывать анализ видео «на борту» самой камеры, ведь современная цифровая камера — это на самом деле весьма и весьма мощный компьютер? Чтобы камера одновременно с мультимедийным потоком слала на сервер и результаты анализа описания сцены, того, что происходит в кадре — то есть метаданные. Тогда все перечисленные уникальные инструменты видеоанализа становятся доступными для самых разных проектов — вне зависимости от их масштаба и бюджета.

Плюсы и минусы «встроенной видеоаналитики»

В данный момент наиболее распространён подход, когда и формирование и использование метаданных выполняется на компьютере — одном или нескольких. Использование встроенной видеоаналитики (выполнение алгоритмов анализа изображений прямо на борту IP-камеры / IP-кодера) способно сделать данный подход менее популярным за счёт того, что формирование метаданных выполняется прямо на устройстве-источнике видео.

Как мы уже отметили, производительность IP-устройств (камер видеонаблюдения, IP-серверов, энкодеров, NVR) уже достаточно высока и продолжает неуклонно расти. Эта тенденция позволяет перенести ресурсоёмкие функции систем видеонаблюдения на эти устройства, снизив таким образом нагрузку на серверы.

Одна из таких функций — это интеллектуальный анализ видеопотоков. В общем случае для анализа видеопотока необходимо получить сжатый поток от камеры, декомпрессировать его и передать алгоритму. В результате будут сформированы метаданные, которые используют другие компоненты системы видеонаблюдения, например, детекторы реального времени, интеллектуальный поиск в архиве или функция «сжатия времени» Time Compressor.

Как результат, IP-камера является не только источником видео, но и источником метаданных. Более того, большинство видеокамер способны не только формировать метаданные, но и использовать их, формируя на выходе «готовые» сигналы о тревожной ситуации.

Отметим безусловные плюсы этого подхода:

• Для анализа используется исходное изображение, не искажённое процессом компрессии/декомпрессии. В результате видеоанализ можно проводить на более высоком качественном уровне.
• На «слепых» серверах не требуется декомпрессировать видео (поскольку уже не нужно формировать метаданные), что значительно снижает нагрузку на процессорные мощности. Как следствие, систему безопасности можно реализовать на меньшем количестве компьютерного оборудования с полным сохранением функциональности.

Но существует и минус: у каждого производителя имеются свои алгоритмы формирования метаданных. Соответственно, есть различие в качестве их работы и наборе предоставляемой в рамках метаданных информации о наблюдаемой сцене.

Что дальше?

Лидеры рынка IP-оборудования уже предлагают встроенные в камеры мощные инструменты видеоанализа. Но на данный момент практически ни один программный продукт их не поддерживает, то есть получать с камер метаданные и сохранять их в архиве для последующей работы, по сути, никто не умеет.

Вот почему уже сейчас ITV|AxxonSoft активно интегрирует инструменты видеоаналитики, реализованные в оборудовании ведущих мировых производителей, таких как Bosсh, Sony, Panasonic, Samsung, Axis. Со всеми этими компаниями достигнуты долгосрочные договорённости о самом тесном «интеграционном» сотрудничестве, результатом которого должен стать эффект синергии, который сделает систему безопасности в целом гораздо менее затратной с точки зрения ресурсов и позволит полностью задействовать инструменты анализа видео.

Итак, сегодня видеоаналитика приходит на важные объекты в качестве реально работающего и необходимого элемента системы безопасности. Это отрадный факт, однако он обусловливает следующую задачу, которую разработчикам придётся решить в самое ближайшее время: необходимость интеграции ПО и аналитических возможностей современных IP-камер.

Тот, кто решит её первым и наиболее удачно, станет победителем рынка, «который получит всё». Ну, или почти всё...

Компания:  ITV/AxxonSoft