Разработка системы для исследования обработки изображений алгоритмами видеоаналитики
Введение
Видеоаналитикой (video content analysis) последнее время принято называть область компьютерного зрения, предназначенную для автоматизированного ввода невизуальных данных с помощью видеокамер. Интерес к автоматизации видеонаблюдения стимулируется недавним снижением стоимости датчиков изображений и видеопроцессоров при одновременном росте их возможностей.
Важно подчеркнуть, что область применения видеоаналитики не ограничивается исключительно сферой охранного телевидения и видеонаблюдения, как это может показаться на первый взгляд. Действительно, видеодетекторы движения, автоматическое распознавание автомобильных номеров, видеодетекторы оставленных и унесенных предметов в первую очередь находят применение в системах видеонаблюдения. Однако, видеоаналитика, направленная на автоматическое обнаружение дыма и пламени по видеоизображению ближе уже к другим технологиям безопасности – к пожарной безопасности. В настоящее время наиболее разработаны методы видеоаналитики для
Содержание
Введение6
1. Аналитический раздел8
1.1. Алгоритмы видеоаналитики8
1.1.1. Типовые задачи видеоаналитики8
1.1.2. Алгоритмы обнаружения движений с использованием межкадровой разности11
1.1.3. Алгоритмы получения изображения неподвижного фона11
1.1.4. Алгоритмы обнаружения движений, работающие в частотной области13
1.2. Параметры цифровых видеокамер15
1.2.1. Параметры объектива15
1.2.2. Параметры датчика изображения18
1.2.3. Чувствительность и отношение сигнал/шум22
1.3. Требования к разрабатываемой системе видеонаблюдения24
1.3.1. Характеристика наблюдаемого объекта24
1.3.2. Требования к системе, обусловленные ее учебным назначением26
1.3.3. Аналоги системы26
2. Специальный раздел27
2.1. Выбор расположения камер27
2.2. Выбор аппаратных средств29
2.2.1. Аналоговые камеры29
2.2.2. PTZ-камера34
2.2.3. Внешняя IP-камера38
2.2.4. Внутренние IP-камеры43
2.2.5. Варианты построения средств видеоаналитики44
2.3. Схема системы45
2.4. Технология DirectShow46
2.5. Инструментальные средства50
2.6. Пример приложения для исследования алгоритмов видеоаналитики51
2.7. Теоретическая оценка уровня шума камер52
3. Безопасность жизнедеятельности70
Заключение80
Библиографический список использованных источников81
ПРИЛОЖЕНИЕ85
Список использованных источников
Гедзберг, Ю. М. Охранное телевидение [Электронный ресурс]. – URL: https://booksee.org/book/479253 (дата обращения: 10.11.2021).
Дамьяновски, В. CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии Пер. с англ. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.litmir.me/br/?b=246800&p=1 https://www.litmir.me/br/?b=246800&p=1 (дата обращения: 09.11.2021).
Грязин, Г. Н. Системы прикладного телевидения: Учеб. пособие для вузов [Электронный ресурс]. – URL: https://booksee.org/book/815126 (дата обращения: 14.11.2021).
Веге, А. Охранная видеотехника. Справочник по телевизионным системам наблюдения для проектировщиков, консультантов и пользователей [Электронный ресурс]. – URL: https://bookree.org/reader?file=1353041 (дата обращения: 15.11.2021).
Чура, Н.И. CCTV, HDcctv и IP-видеонаблюдение. Конкуренты или союзники? [Электронный ресурс]. – URL: http://lib.secuteck.ru/articles2/videonabl/cctv-hdcctv-i-ipvideonabludenie (дата обращения: 18.11.2021).
Видеонаблюдение: пять главных трендов 2020-22 гг. [Электронный ресурс]. – URL: https://faceter.cam/ru/blog/videonablyudenie-5-glavnyh-trendov-2020-22-gg/ (дата обращения: 30.10.2021).
Видеонаблюдение по IP [Электронный ресурс] / Журнал сетевых решений/LAN [Электронный ресурс]. – URL: https://www.osp.ru/lan/2010/04/13002109 (дата обращения: 31.10.2021).
Видеонаблюдение: технологические тенденции [Электронный ресурс] / Журнал сетевых решений/LAN. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.osp.ru/lan/2012/03/13014176 (дата обращения: 01.11.2021).
Видеонаблюдение [Электронный ресурс] / Security News. – URL: https://secnews.ru/articles/cctv.php (дата обращения: 05.11.2021).
Рынок IP-видеонаблюдения в России: прошлое, настоящее, будущее [Электронный ресурс] / ЛУИС+Центр. – URL: https://luis.ru/press-center/publishing/rynok-ip-videonablyudeniya-v-rossii-proshloe-nastoyashchee-budushchee-po-it/ (дата обращения: 07.11.2021).
Бедарев, А.С. Аналоговые системы против IP-техники: на
Во время экспонирования производится измерение величины освещенности каждого пикселя кадра (для стандартного видеосигнала – 50 раз в секунду). Система обработки изображения определяет оптимальное время экспонирования и сохраняет полученное значение до того, как произойдет перенасыщение пикселя и прекратится дальнейшее накопление заряда. Поскольку у каждого пикселя есть свой встроенный АЦП и параметры освещенности измерены и обработаны независимо, то каждый пиксель в действительности действует как отдельная камера.
Системы формирования изображения PIXIM, основанные на технологии DPS, состоят из цифрового сенсора изображения и процессора обработки изображения. Относительно невысокая чувствительность, как основной недостаток CMOS-технологии, характерна и для DPS. Типовая чувствительность камер этой технологии ~1 лк. Типовое значение отношения сигнал/шум для формата 1/3" составляет 48-50 дБ