Sony предлагает архитектуру DEPA
Новый принцип построения сетевых систем видеонаблюдения, предлагаемый компанией Sony, означает кардинальный отказ от сегодняшних процессорных систем, основанных на интенсивной обработке данных централизованными серверами. Архитектура DEPA -- Distributed Enhanced Processing Architecture, архитектура распределенной улучшенной обработки изображения -- предусматривает, как видно из ее названия, распределение вычислительных мощностей по всей системе видеонаблюдения, что позволяет избежать перебоев в обработке информации, которыми 'славятся' системы предыдущих поколений.
В системе, построенной на основе архитектуры DEPA, каждому отдельному компоненту назначен ряд специализированных задач по обработке данных, а вычислительные ресурсы распределены между всеми компонентами одного и того же типа. Это открывает перед такими системами новые возможности с точки зрения гибкости и масштабируемости.
Телекамеры от компании Sony, поддерживающие архитектуру DEPA, обрабатывают изображение и генерируют метаданные, то есть 'данные о данных', точнее говоря, информацию, содержащую результаты обработки изображения. Предварительный анализ изображения производится одновременно во всех телекамерах. Процессы анализа данных и генерирования метаданных в телекамерах тесно интегрированы с последующей серверной обработкой данных и метаданных в сетевых видеорегистраторах. Все это значительно снижает стоимость системы и увеличивает ее потенциал по обеспечению безопасности объектов.
Что такое DEPA'
Согласно принципу распределенной видеоаналитики, воплощенному компанией Sony в архитектуре DEPA, традиционная обработка видеосигнала разделяется на две группы задач. Предварительная обработка распределяется по периферии системы -- между телекамерами, а окончательная происходит уже на серверах видеорегистраторов.
Узел предварительной обработки:
• отделяет объекты от шумового фона;
• разделяет объекты на статичные и движущиеся;
• преобразует информацию об объектах в метаданные и передает ее в сеть отдельно от цифрового видеопотока.
Узел окончательной обработки:
• принимает предварительно обработанные данные, поступающие с телекамер, и записывает их на носители информации;
• выделяет объекты, поведение которых соответствует условиям фильтрации, задаваемым на уровне сервера;
• отображает необходимую информацию на мониторах;
• при совпадении определенных условий автоматически отдает команды реагирования.
Преимущества архитектуры DEPA
Перевод системы видеонаблюдения на платформу, основанную на архитектуре DEPA, радикально повышает производительность системы одновременно со снижением затрат на ее создание, увеличивает точность анализа видеоизображения, расширяет набор операций по анализу данных, снижает требования к пропускной способности сети.
Высокая производительность при минимальных затратах. В отличие от стандартных систем, использующих интенсивную обработку данных на уровне сервера, платформа DEPA разделяет задачи анализа информации и распределяет их между телекамерами и видеорегистраторами. Имея множество недорогих процессоров, каждый из которых рассчитан на исполнение достаточно узкого круга задач, можно избежать крупных затрат на высокопроизводительные средства обработки данных. Системы, построенные на архитектуре DEPA, более производительны, имеют повышенную способность к масштабированию и, в то же время, лишены традиционных узких мест. При этом они требуют меньших инвестиций в аппаратную часть.
Анализ видеоизображения до его сжатия яляется более точным. Артефакты компрессии изображения, создающие цифровой шум и приводящие к ложным тревогам, -- неизбежные спутники цифровых систем безопасности, в которых обработка данных построена по централизованному принципу. Рабочая схема платформы DEPA исключает этот конструктивный недостаток, поскольку предварительная обработка видеосигнала производится в ней на уровне телекамер, а значит -- до того, как видеопоток обрабатывается кодеком сжатия для последующей передачи его по сети. В результате получаемые данные об объекте свободны от воздействия цифрового шума вне зависимости от того, каким кодеком с какой степенью сжатия видеопоток будет обработан впоследствии.
Пригодность к широкому набору операций анализа и поиска в архиве. В оконечной, серверной части системы DEPA выполняется лишь анализ данных, описывающих объекты. Какой-либо обработки изображения на этом этапе уже не происходит, поскольку вся она сосредоточена в процессорах, встроенных в телекамеры. Это делает систему DEPA в высшей степени пригодной к выполнению столь ресурсоемкой операции, как одновременный поиск фрагмента по многим видеоканалам.
Кроме того, поскольку запись данных об объектах производится отдельно от формирования видеопотоков, эти данные могут подвергаться разного рода фильтрации, ускоряющей поиск видеофрагментов в массивах записанного материала. В централизованной архитектуре анализ и фильтрация производятся параллельно. Поэтому изменение критериев фильтрации после того, как поиск уже произведен, чаще всего приводит к необходимости осуществления всего процесса поиска заново. А поскольку производится это фактически в режиме реального времени, процесс этот кропотлив и долог.
Снижение требований к пропускной способности сетевой инфраструктуры. Снижение требований к пропускной способности сетевой инфраструктуры и оптимизация процесса слежения за удаленными объектами -- вот два момента, волнующие владельцев и пользователей сетевых систем безопасности. С появлением платформы DEPA информация об объектах уже не занимает значительной доли полосы пропускания сети. Эта информация теперь представлена потоком метаданных и нужна лишь для того, чтобы сообщить системе окончательной обработки данных о том, какую видеоинформацию следует запросить 'с периферии'.

Из-за столь утилитарного и рационального подхода количество видеоданных, передаваемых телекамерой в сеть, падает до минимума. Вот где возникает резкий контраст с централизованными системами консолидированной обработки данных: интенсивная обработка данных на уровне сервера требует постоянной передачи на него видеоданных. Более того, для повышения точности анализа в централизованной системе приходится использовать частоту кадров, избыточную по отношению к тем, которые применяются для записи и наблюдения 'вживую'.
Внутренняя инфраструктура технологии
Архитектура
Интеллектуальный анализ изображения в системах безопасности можно рассматривать как состоящий из двух стадий. На первой производится предварительная обработка изображения, его преобразование, выделение из него информации о присутствующих в сцене объектах. На второй стадии эта информация используется для реализации аналитических функций, таких, как принятие решений и генерация оповещений по тревоге.
Поскольку эти процессы заметно отличаются друг от друга, различны и предъявляемые ими системные требования. Предварительная обработка для извлечения из видеоизображения данных об объектах интенсивно нагружает и процессор, и память, а генерируемые в ходе нее данные могут быть распределены между множеством приложений. Окончательная обработка не предъявляет столь высоких требований к аппаратной части, однако требует значительной гибкости в отборе информации об объектах, запрашиваемой каждым из конкретных приложений.
В системах с большим количеством точек ввода информации архитектура, позволяющая разделить эти столь непохожие друг на друга задачи и представить их как две стадии одного и того же процесса, обладает ключевыми преимуществами. Делегирование предварительной обработки данных периферийным устройствам при том, что окончательная их обработка выполняется на уровне сервера, представляется вполне логичным. Понимая это, компания Sony обозначает свое лидерство в придании импульса развитию сетевых систем безопасности, пересмотрев роль телекамер и видеорегистраторов в видеонаблюдении.
Платформа DEPA создает новое пространство возможностей, тесно интегрируя друг с другом обладающие собственными интеллектуальными возможностями телекамеры и видеорегистраторы. Так достигается то, что было немыслимо в условиях господства принципа централизованной обработки данных, доставшегося нам в наследство от предыдущих лет. Системы, спроектированные на базе архитектуры DEPA, более эффективны, масштабируемы и экономичны.
Предварительная обработка данных
Предварительная обработка данных, производимая в системах с DEPA-архитектурой, позволяет выделять на изображении неподвижные и перемещающиеся объекты.

Обнаружение движущихся объектов. Главная проблема для любой системы обнаружения движения -- как избежать ложных срабатываний. Первопричиной ложных срабатываний является нестабильность окружающего фона, вызванная осадками, дрожанием листьев и крон деревьев на ветру, волнами на воде, вибрацией самой телекамеры. При входе объектов в тень и выходе из нее такое же действие на систему оказывает шум в автоматической системе регулировки усиления сигнала, вызванный колебаниями яркости всей наблюдаемой сцены.
Есть и другие причины сбоев в обнаружении объектов. Более крупный и удаленный объект может иметь на изображении тот же размер, что и мелкий, расположенный ближе. Предметы, имеющие близкую окраску, нередко визуально сливаются друг с другом. Автоматизированная система не всегда способна различить два тела, имеющие одинаковую угловую скорость относительно точки, в которой расположена телекамера.
Чтобы повысить точность обнаружения объектов, разработчики систем автоматизированного анализа изображения постоянно совершенствуют алгоритмы распознавания объектов. Все популярнее становится технология отслеживания векторов перемещения точек на изображении, хотя многие системы опираются всего лишь на сопоставление двух последовательно отснятых кадров. Перспективным считается совмещение в одной сложной процедуре нескольких разных алгоритмов обнаружения движения.
Интеллектуальные IP-телекамеры производства компании Sony -- модели SNC-RX550P, SNC-RZ50P и SNC-CS50P -- используют улучшенную технологию расчета векторов перемещения, при которой анализу подвергаются целых 15 последовательных кадров. Новый алгоритм существенно снижает степень влияния окружающего фона. Для этого определяется характер изменений между последовательными кадрами, что позволяет отделить тени от предметов, а также исключить из рассмотрения избыточные, перекрывающие друг друга части изображения и признаки движения. В итоге мы имеем значительно более устойчивую систему обнаружения.

Обнаружение оставленных предметов. В дополнение к перечисленным выше возможностям интеллектуальные IP-телекамеры производства Sony могут обнаруживать и предметы, появляющиеся в пределах кадра обозреваемой сцены или исчезающие из них. При этом информация о таких предметах немедленно передается на процессор, который ведет окончательную обработку данных и формирует инструкции по реагированию на выявленное событие.
Проблема состоит в том, что даже близкие к идентичным изображения фона содержат микроизменения. К примеру, любой кадр, зафиксированный при дневном освещении -- даже в непрямых солнечных лучах -- будет постоянно изменяться в силу изменений освещенности, связанных с перемещением Солнца и облаков по небосклону, а также прочих процессов подобного характера. Необходимо, чтобы система не реагировала на эти изменения, лишь тогда обнаружение фактов появления предметов в кадре или их исчезновения может быть безупречным.
В телекамерах производства компании Sony, поддерживающих архитектуру DEPA, эта возможность обеспечивается непрерывным анализом обозреваемой сцены и извлечением из получаемого изображения множества образцов фона.
В новом алгоритме, разработанном компанией Sony, характер изменений фона сцены сравнивается с несколькими базовыми моделями динамики фона. Так за счет минимизации влияния изменений окружающего фона достигается высокая точность обнаружения оставленных и исчезнувших предметов.
В зависимости от конкретных задач пользователи могут по своему выбору устанавливать чувствительность системы и время, в течение которого объект считается неподвижным, в диапазоне от 40 секунд до 12 часов.

Окончательная обработка данных
Окончательная обработка информации в системе DEPA заключается в анализе исключительно данных логического характера. Это в значительно меньшей мере нагружает процессор, чем собственно интеллектуальный анализ видеоизображения. Простые задачи окончательной обработки -- такие, как фильтрация данных об объектах -- могут производиться сервером записи без необходимости их перепоручения специально выделенному процессору.
В процессе окончательной обработки информации в системах на базе архитектуры DEPA используются шесть фильтров движения, которые могут сочетаться между собой и накладываться друг на друга в целях задания особых критериев обнаружения тревожной ситуации.

1. Появление объекта. Тревожный сигнал генерируется при появлении объекта в выбранной зоне
2. Исчезновение объекта. Тревожный сигнал генерируется при исчезновении объекта из выбранной зоны
3. Наличие объекта. Тревожный сигнал генерируется, если объект остается в пределах выбранной зоны в течение интервала времени, превышающего заданный.
4. Пересечение линии объектом. Тревожный сигнал генерируется при пересечении объектом виртуальной линии, заданной в пределах сцены.
5. Количество объектов. Тревожный сигнал генерируется в случае превышения количества объектов, находящихся в выбранной зоне, известного предела.
6. Объекты, оставленные без присмотра/изъятые. Тревожный сигнал генерируется, когда в выбранной зоне исчезают либо появляются объекты.
Варьируя составляющие пакетов данных, которыми описывается объект, -- включая его размеры и скорость -- можно рассчитать и иные параметры движения, такие, как направление. Комбинируя исходные данные с полученными в результате расчетов, мы получаем возможность дополнительного анализа, который позволяет задать объектам новые свойства.
Примеры подобного анализа:
• Наложение нескольких пообъектных фильтров на одну и ту же сцену для сужения номенклатуры анализируемых объектов.
• Запись изображений всех, кто выходит из подъезда, с игнорированием тех, кто входит в него.
• Подсчет количества покупателей в различных отделах предприятия розничной торговли для оптимизации распределения продавцов по отделам. Такие операции можно проводить в разное время дня и в разные дни, чтобы найти варианты типичного распределения покупателей, характерные для сезонных событий или мероприятий по продвижению товаров.
Перспективы
Согласно исследованиям, проведенным компанией IMS, средства анализа в обозримом будущем останутся наиболее быстро растущим сегментом отрасли безопасности. На этот расширяющийся рынок будут приходить все новые программные и аппаратные продукты.
Однако степень прибыльности этого сегмента оказалась весьма эфемерной вследствие наложения технологических ограничений на проблемы, связанные с производительностью систем безопасности и их стоимостью. Насколько широко средства столь тонкого анализа будут восприняты рынком, зависит от того, насколько системы безопасности будут просты в обращении и доступны по цене.
Платформа DEPA, разработанная компанией Sony, создала инфраструктурный базис для экономически обоснованного внедрения передовых методов анализа видеоизображения. Появление архитектуры DEPA дает всем профессионалам в области безопасности возможность пересмотреть существующую стратегию и приступить к планированию практического внедрения рабочих процессов принципиально нового типа, обеспеченных возможностями новой архитектуры.
Архитектура DEPA представляет собой открытую для разработчиков платформу. Продукты, поддерживающие архитектуру DEPA, выпускаются не только компанией Sony, но и другими ведущими разработчиками средств видеонаблюдения и поставщиками решений по анализу видеоизображения. Растет перечень представленных на рынке приложений, поддерживающих платформу DEPA, -- от узкоспециализированных программных пакетов анализа данных до многоцелевых комплексных систем безопасности.
Архитектура DEPA обеспечивает рост рынка, позволяя внедрить интеллектуальный анализ видеоизображения в самые разнообразные приложения во всевозможных системах безопасности. Этот скачок качества и функциональности охранных IP-систем в ближайшее время определит новые стандарты для систем обеспечения безопасности, охраны и видеонаблюдения.

Просмотрено : 8 раз

Материал предоставлен :
Security News :: Газета международных новостей по техническим средствам и системам безопасности

Сайт : http://www.secnews.ru/

Голосовать:

Читательский рейтинг : (0 голосов)

Ваша оценка : -------- Отлично Хорошо Средне Плохо Очень плохо