Интеллектуальные телекамеры -- для перспективных систем видеонаблюдения

Постоянное развитие элементной базы предоставляет новые возможности разработчикам электронной аппаратуры.

Если рассматривать это развитие с точки зрения систем видеонаблюдения, прежде всего хочется обратить внимание на следующие тенденции:

• Увеличение разрешающей способности чувствительных элементов телекамер.
• Увеличение производительности и степени интеграции микросхем.
• Уменьшение габаритов и энергопотребления микросхем и накопителей информации.

Первая тенденция позволяет значительно улучшить качество изображения, а вторая и третья -- создать высокопроизводительную компактную аппаратуру, способную, в том числе, работать автономно.

Попробуем представить, что означают эти перспективы и возможности применительно к рынку видеонаблюдения.

Увеличение размерности кадра -- палка о двух концах

Можно привести в качестве примера множество ситуаций в области охранного видеонаблюдения, когда важна фиксация изображения с очень высоким разрешением -- чем выше, тем лучше. Что человек несет в руках? Кто вошел в подъезд здания? Что за автомобиль скрылся с места ДТП? Очень часто, несмотря на наличие видеозаписи, эта видеозапись оказывается бесполезной для анализа какого-либо события. Причина -- низкое разрешение кадра и невозможность различить важные детали на изображении. Видеозапись есть -- а информации нет. Поэтому увеличение размерности кадра в системах видеонаблюдения нельзя не приветствовать. Но может ли информации быть слишком много? Ответ на этот вопрос не так очевиден.

В советском мультфильме волшебная антилопа, обладающая способностью ударом копыта о землю выбивать золото, спросила раджу: "А что, если золота окажется слишком много?" "Глупое животное, -- рассмеялся раджа, -- золота не может быть слишком много!" Чем эти слова закончились для раджи, известно -- золото превратилось в черепки, похоронив под собой жадного раджу.

Так и здесь -- ничего не дается бесплатно. Увеличение разрешающей способности телекамеры приводит к многократному увеличению объема информации, которую несет в себе кадр. Например, при переходе с формата 384ґ288 на 2048×1536 пикселей объем этой информации увеличивается почти в 30 раз.

Эту информацию необходимо передать, обработать и сохранить. Соответственно, увеличатся требования к пропускной способности каналов передачи данных, быстродействию процессоров и емкости архивов, что во многих случаях оказывается неприемлемым. Необходимость интеграции новых камер с уже существующим на объекте оборудованием передачи, обработки и хранения также накладывает свои ограничения.

Следует помнить, что на средних и крупных объектах применение одной телекамеры оказывается недостаточным -- как правило, используются распределенные системы, состоящие из десятков, сотен и даже тысяч телекамер. Поэтому решение задачи "в лоб" является не просто малоэффективным, но во многих случаях -- нереализуемым на практике.

Чтобы пояснить это утверждение, рассмотрим, что означает увеличение кадра в 30 раз на примере распространенной системы видеонаблюдения, схема которой представлена на Рис. 1.

Рис. 1. Пример распространенной системы видеонаблюдения

На видеорегистратор собирается видеопоток с 16-ти телекамер. Центральный процессор видеорегистратора осуществляет сжатие видеосигнала и, возможно, некую дополнительную обработку (например, детекцию движения в поле зрения телекамер). Получается, что при увеличении кадра в 30 раз требования к пропускной способности каналов возрастут "всего лишь" в 30 раз, а требования к быстродействию процессора и накопителя и его емкости возрастут почти в 500 раз! А что, если в качестве видеорегистратора используется персональный компьютер (распространенная практика в России!) с шиной PCI? Такой видеорегистратор "захлебнется" от информации!

Значит ли это, что применение камер высокого разрешения в видеонаблюдении остается возможным лишь в сверхдорогих специализированных системах? Конечно, нет!

Телекамера с бортовым процессором

Попробуем разобраться, как можно ограничить лавинообразный рост требований к системе видеонаблюдения, вызванный увеличением размера кадра.

Возможным выходом из этой ситуации является создание телекамеры с программируемой настройкой "выходного разрешения". Есть необходимость рассмотреть изображение с максимальным разрешением -- пожалуйста, но в ущерб скорости передачи. Нет -- телекамера будет выдавать видеопоток с пониженным разрешением.

Решение этой задачи достигается переносом части вычислительной мощности от видеорегистратора в телекамеру. Это становится возможным благодаря всё тому же прогрессу в области элементной базы -- если несколько лет назад для обработки видеопотока в реальном масштабе времени требовался громоздкий вычислитель, то теперь этот же вычислитель может уместиться в одной микросхеме.

Упрощенная схема телекамеры с высоким разрешением и со встроенным процессором, осуществляющим предобработку кадра "на проходе", представлена на Рис. 2 (функциональные элементы приведены условно, их перечень и схема соединения могут изменяться и дополняться).

Рис. 2. Блок-схема телекамеры со встроенным процессором

Помимо процессора, телекамера может содержать развитый набор средств, способный расширить область ее применения, например:

• набор проводных и/или беспроводных интерфейсов для передачи большого потока данных на дальние расстояния (IP, GSM/GPRS и т.п.),
• набор проводных и/или беспроводных интерфейсов для передачи небольшого потока на короткие расстояния (RS-232/485, Bluetooth, Wi-Fi и т.п.),
• встроенный накопитель информации (возможно, съемный), достаточно большого объема, выполненный на миниатюрном жестком диске или модуле флэш-памяти,
• встроенный источник питания для автономной работы.

Изменение встроенного программного обеспечения бортового процессора позволит создавать различные приборы для решения широкого ряда задач видеонаблюдения.

Телекамера "умнеет"

Дальнейшим развитием этой концепции сможет стать телекамера с управляемым разрешением в пределах отдельного кадра, способная проводить выборочное сжатие.

Прежде всего, отметим, что в большинстве задач анализа видео интерес представляет не весь кадр, а отдельные его участи. Самые очевидные примеры -- лица (в случае наблюдения за людьми) и регистрационные знаки автомобилей (в случае наблюдения за транспортом).

Уже сейчас существуют надежные алгоритмы, способные находить на изображении лица, автомобили, номерные знаки и другие объекты. Реализация этих алгоритмов в реальном масштабе времени на бортовом процессоре телекамеры возможна и оправдана.

Рис. 3-5 демонстрируют предлагаемый выше принцип работы системы видеонаблюдения.

На Рис. 3. представлено изображение, выполненное телекамерой высокого разрешения.

Рис. 3. Изображение автомобиля с высоким разрешением

На Рис. 4 -- то же изображение, выполненное телекамерой с низким разрешением. Несмотря на выгодное отличие от первого варианта с точки зрения размера кадра, такое изображение оказывается бесполезным в случае необходимости фиксации номера автомобиля.

Рис. 4. Низкое разрешение кадра -- информация о номерном знаке утеряна

На рис. 5 приведен смоделированный результат работы перспективной системы видеонаблюдения. Общий фон не содержит значимой информации, поэтому может передаваться с существенной потерей качества. Благодаря этому без потери информации о номерном знаке уменьшается размер кадра, снижаются требования к пропускному каналу передачи видеоизображения и объему видеоархива.

Рис. 5. Избирательное разрешение кадра -- информация о номерном знаке сохранена

Разумным шагом будет являться перенос решения задачи распознавания изображения (номера, текста, лица и т.д.) из центрального процессора на борт телекамеры.

Телекамера превращается в интеллектуальный датчик

В некоторых приложениях основная цель применения системы видеонаблюдения -- не получение (сохранение) визуальной информации, а автоматическое детектирование какого-либо события, более сложного, нежели движение в кадре.
Например, в задачах управления дорожным движением и контроля дорожно-транспортной обстановки актуально автоматическое определение факта ДТП или грубого нарушения правил дорожного движения (выезд на встречную полосу, проезд на "красный" и т.п.). В этом случае видеоинформация передается (сохраняется) только в случае наступления такого события.

Повышение качества алгоритмов и рост быстродействия специализированных процессоров позволяет утверждать о возможности создания компактных приборов, обеспечивающих в реальном времени надежное решение различных задач анализа обстановки по видеоизображению.