Статьи

К списку статей

Проектирование систем видеонаблюдения с учетом требований к безопасности объектов

Гонта Алексей Степанович
Начало статьи "Проектирование систем видеонаблюдения с учетом требований к безопасности объектов" Часть 1.

Проектирование секторов наблюдения
За 16 лет моей работы в сфере безопасности проекты по системам видеонаблюдения мало в чем претерпели изменение. Та небольшая часть проектов, которую можно выделить из основной массы в лучшую сторону, - это проекты, в которых, кроме расстановки камер, присутствуют и секторы наблюдений. Видеокамеры обычно размещают по площади объекта таким образом, чтобы вся территория была под контролем видеокамер. Каким образом в проектной документации изображается сектор наблюдения? Самый типичный случай изображен на рисунке 1.
Проектирование систем видеонаблюдения Здесь мы видим, что сектор наблюдения определен только углом зрения, формируемым объективом и камерой. Этот сектор не имеет ограничения по расстоянию. Получается, что на любом удалении от камеры оператор получает максимум информации о происходящем в пределах сектора. На самом деле по такому представлению сектора наблюдения достаточно сложно понять, что и как увидит оператор, даже не вникая в тонкости, связанные с контрастом объекта и распределением полутонов на нем. Поэтому количество видеокамер и интервалы, через которые они устанавливались, определялись наобум.
В существующих проектах ни одной из камер не ставится конкретная задача, да и цель проекта если и сформулирована, то в виде общих фраз. Проекты пестрят выражениями наподобие этого: «Камера № 8 - контроль обстановки в помещении №…». Но сегодня не то время, когда было достаточно осуществлять только контроль. В настоящее время цивилизованный мир подвержен террористическим угрозам, а значит, речь должна идти о выполнении конкретных задач, а именно - обнаружении, различимости или идентификации, подкрепленных характеристиками, выраженными в числовом виде. И это не прихоть. Любой правонарушитель на экране монитора должен быть, как минимум, различим.
Сектор обнаружения объекта
Секторы наблюдения определяются углами зрения, которые формируют объектив и видеокамера. В пределах этого угла изображение сцены передается на монитор. Размеры элементов изображения, которые находятся в поле зрения камеры, на экране монитора уменьшаются по мере удаления их от камеры. В связи с этим существует предельное расстояние, на котором по изображению на мониторе оператор способен обнаружить объект. Это расстояние называется «расстояние обнаружения». Этим расстоянием заканчивается сектор, в пределах которого видеотракт способен донести до оператора информацию об объектах, которые на мониторе имеют минимальные размеры. Но обнаружить объект, находящийся в секторе, в 100% случаев просто не реально. Обнаружению всегда будут мешать объективные и субъективные причины. Поэтому необходимо задать параметр, который для выбранной категории значимости объекта по безопасности будет определять степень ответственности видеокамеры и оператора по обнаружению объекта. Таким параметром, как мы выше рассмотрели, является вероятность обнаружения за какой-то заданный пользователем промежуток времени (по нашим исследованиям, это время должно составлять 0,2 с).
Проектирование сектора обнаружения, в соответствии с задачами, изложенными в Р 78.36.008-99, заключается в максимальном использовании разрешающей способности видеокамеры при выделении объекта из фона. Но на предельных разрешениях видеокамер контраст объекта с фоном падает до довольно низких значений. Напомню, что в качестве критерия для определения разрешающей способности камеры принято использовать снижение уровня модуляции до значения 0,1, что соответствует контрасту 0,1818. Мы тоже будем использовать это значение контраста, потому что при предельном значении разрешающей способности камеры контраст объекта наблюдения с единицы для крупных объектов снижается до 0,1818 для объектов, размеры которых соизмеримы с предельным разрешением.
Но поскольку ни один видеотракт не может донести до пользователя исходный контраст объекта с фоном, а, как правило, уменьшает его, то зададим это ухудшение в виде снижения контраста еще на 30%. (Для корректного определения снижения контраста от размеров объектов существует частотно-контрастная характеристика.) В связи с этим, при определении расстояния обнаружения будем использовать контраст, равный 0,1818 х 0,7 = 0,126. При таком контрасте будем решать задачу по обнаружению объекта, введя это значение в программу «Проектировщик CCTV ».
Для примера возьмем объектив с фокусном расстоянием 4 мм, который установлен с видеокамерой на высоте 4 м. Зададим жесткие требования по вероятности обнаружения 0,99 (категория объекта А). В результате расстояние обнаружения будет равно 34 м, а размер изображения на мониторе 1,23% от ширины экрана. Изобразим найденный сектор наблюдения (вид сверху) на чертеже (рис. 2).
Проектирование систем видеонаблюдения Однако такая высокая вероятность обнаружения для основной массы объектов не нужна. Поэтому проведем расчет расстояния обнаружения для вероятности обнаружения 0,7 (категория объекта В). В этом случае расстояние обнаружения равно 52 м, а размер изображения - 0,8%.
Рассматривая эти случаи, мы приходим к выводу, что с увеличением требований к безопасности объектов предельные расстояния обнаружения систем видеонаблюдения сокращаются, а размеры объектов на мониторе увеличиваются. Такая ситуация положительно сказывается на обнаружении объектов, если оператор - человек, и не менее продуктивна, когда картинку на экране монитора контролируют детекторы движения движения любой компьютерной системы наблюдения.
Сектор различимости объекта
Проектирование систем видеонаблюдения
Табл. 2
Перед системой видеонаблюдения, осуществляющей контроль обстановки в общественных зданиях, местах массового пребывания людей в основном ставится задача различимости объектов. В проекте необходимо определить максимальное расстояние, на котором объект еще может быть различим. Как и расстояние обнаружения, расстояние различимости определяется с учетом заданной вероятности различимости. Чем больше вероятность различимости, тем меньше максимальное расстояние различимости и больше размер объекта на мониторе. И, наоборот, чем меньше вероятность, тем больше расстояние и меньше размер объекта.
Определим расстояния различимости, используя пример, рассмотренный при определении расстояния обнаружения. Видеокамеру с разрешением 470 ТВЛ установим в общественном здании с невысоким уровнем освещенности. Напомним, что, определяя расстояния различимости, мы оперируем контрастом не объекта с фоном, а контрастом элементов одежды самого объекта. Причем чем темнее одежда, тем труднее системе видеонаблюдения различить объект. Поскольку размеры объектов на мониторе при определении различимости составляют не более 10% от ширины экрана, а элементы одежды еще меньше, то система видеонаблюдения будет работать с разрешением, близким к предельному.
А из этого следует, что потери исходного контраста объекта при прохождении через видеотракт будут также значительными. Поэтому выберем для проектирования расстояний различимости контраст, равный 0,2. Поскольку общественные здания - это объекты с массовым пребыванием людей, то вероятность различимости выберем высокой - 0,99 (категория объекта А). В результате максимальное расстояние различимости получилось 9 м, а размер объекта на мониторе составляет 4,2% от ширины экрана. Теперь посмотрим, как изменится расстояние различимости, если объект не имеет такой высокий приоритет по обеспечению безопасности. Предположим, что это складское помещение и вероятность различимости может быть не более 0,7 (категория объекта В). Для такого случая расстояние различимости увеличилось и равно 20 м, а объект на экране составляет всего 2% от ширины экрана (рис. 3).
Теперь проанализируем решения, которые очень часто мы видим в реализованных проектах. На рисунке 4 представлен один из них.
Проектирование CCTV Рис. 4
Здесь проектировщики предлагают установить две видеокамеры с 8-миллиметровым объективом в обоих концах коридора. В рассматриваемом проекте нет ни слова о том, а что позволяет, с точки зрения решения задач безопасности объекта, такое решение. Но наверняка на экране монитора служба безопасности будет видеть все происходящее в коридоре, что даст возможность контролировать обстановку на уровне силуэтов, перемещающихся по экрану, и определенному кругу заказчиков этого вполне достаточно. Но есть и другой круг заказчиков, который хочет иметь проекты для своих объектов, разработанные по единым критериям, и доподлинно знать, что и при каких условиях служба безопасности увидит на мониторе, а устройства записи сохранят изображения на дисках. Для такой группы заказчиков, не анализируя правильность выбора фокусных расстояний объективов, рассмотрим результат, который получит служба безопасности с точки зрения различимости сотрудников и посетителей, проходящих по коридору. Рассмотрим их для видеокамер с разрешением 470 ТВЛ, исходя из сформулированных нами в качестве примера требований к безопасности, в виде трех случаев.
1. По безопасности помещений, выходящих в коридор, каждый человек, находящийся в нем, должен быть различим. Не допускается возможность не различить даже одного из 100 прошедших. Эти требования с точки зрения вероятности различимости можно сформулировать так: вероятность различимости должна быть 0,999.
2. Допускается возможность не различить только одного из 100 прошедших. Вероятность различимости в этом случае 0,99.
3. Допускается возможность не различить 10 из 100 прошедших. Вероятность различимости в этом случае 0,9.
Результаты расчетов сведем в таблицу 2.
Теперь посмотрим, как эти результаты расчетов будут выглядеть на рисунке 4 в виде секторов наблюдения, ограниченных по расстоянию заданными требованиями по безопасности.
На рисунках 5а и 5б приведены секторы от видеокамер при требовании к безопасности 0,999 и 0,99 соответственно.
Проектирование систем охранного телевидения Рис. 5 a, Рис. 5 б, Рис. 5 в
Из рисунков мы видим, что две камеры не позволяют перекрыть всю длину коридора, обеспечив тем самым выполнение требований. Для решения задачи потребуются изменение фокусных расстояний объективов или выбор видеокамер с большей разрешающей способностью, а может быть, и установка дополнительно, как минимум, одной, а то и двух видеокамер. (Замена видеокамер с разрешением 470 ТВЛ на 570 ТВЛ позволяет решить задачу для вероятности обнаружения 0,99, обеспечивая расстояние различимости 23,3 м.) Решение задачи по выполнению п. 3 требований (вероятность 0,9) перекрывает всю длину коридора (рис. 5в), обеспечивая даже перекрытие секторов от двух камер (заштрихованная область). В этом случае целесообразно изменить значение фокусных расстояний до 6 мм, тем самым уменьшив размер мертвой зоны под видеокамерами.
Многие, проанализировав результаты, скажут: 23 мм по ширине экрана - это уже не различимость, это уже ближе к идентификации. И, наверное, в части лица знакового человека они будут правы при условии, что контраст будет не 0,2, а значительно выше. Но мы говорим о различимости объекта при низком контрасте, т.е. хотим знать, увидим ли мы элементы одежды или предметы, которые могут у службы безопасности вызвать профессиональный интерес. Мы рассматриваем пример для случая, когда контраст элементов одежды с другими предметами (кобура от пистолета) равен 0,2. И именно для такого случая мы с вами и определили расстояния различимости. Если задать контраст большим, то и результаты будут другими. Но в таком случае оператору различить на человеке в черной одежде какой-то темный предмет будет очень трудно.
При рассмотрении вероятностного подхода к проектированию системы видеонаблюдения мы целиком и полностью опирались на оператора как основного действующего лица, принимающего решения по обнаружению и различимости объектов. В настоящее время функции оператора по контролю изображения на мониторе все больше возлагаются на детекторы движения и активности, которые присутствуют в любом видеорегистраторе или компьютерной системе видеонаблюдения. Для проектирования систем видеонаблюдения необходимо учитывать поведение детекторов движения с точки зрения их возможности работать с объектами, имеющими разные значения контраста относительно фона. Эта информация нужна не только проектировщикам, но, наверное, в большей степени службам, эксплуатирующим такие системы. Связано это с тем, что, возложив на электронное устройство функцию контроля над меняющимся изображением, оператор может упустить момент, когда детектор движения из-за низкого контраста объекта с фоном уже не в состоянии обнаружить его. Поэтому детекторы движения и активности для полноценного присутствия в проектах по системам видеонаблюдения, во-первых, должны обладать возможностью оповещать оператора о достижении своих предельных характеристик по обнаружению и, во-вторых, должны характеризоваться параметром, называемым контрастная чувствительность. Этот параметр при проектировании систем видеонаблюдения и будет использоваться для определения расстояния обнаружения объекта детектором движения в зависимости от его контраста относительно фона. В этом случае проект будет иметь секторы наблюдения, в которых расстояние обнаружения определяется не возможностями оператора, а реальными характеристиками детекторов движения и активности.
Приведенные примеры наглядно показывают, как сильно могут изменяться расстояния обнаружения и различимости в зависимости от требований, предъявляемых к обеспечению безопасности объекта.
Требования по вероятности обнаружения и различимости, которые использовались в примерах, пока не имеют статуса норм, а выбирались только для демонстрации результатов проектирования. Но, тем не менее, наглядно видно, что задавать требования к проектированию по значимости объектов в настоящее время не только можно, но и просто необходимо. И эта необходимость нужна, прежде всего, для того, чтобы значительно сократить объем бесполезной видеоинформации, записанной на жестких дисках компьютерных систем видеонаблюдения. Чтобы каждая секунда записи правонарушения давала максимальное количество видеоинформации соответствующим органам. И только при описанном выше подходе к проектированию CCTV перестанет быть дорогой игрушкой в руках разочарованных пользователей.

Гонта А.
Журнал "Алгоритм Безопасности" № 1, 2008 год.

Видеонаблюдение

Внешний вид AN5-21B3.6I Внешний вид AN5-21B3.6I
Уличная аналоговая видеокамера
- 1/3" Pixel plus 1099 - 800 ТВЛ - 3,6 мм - ИК- 20 м
1 947

Производитель Axycam
Внешний вид AD4-P37B3.6I-MG Внешний вид AD4-P37B3.6I-MG
  • - 1/4" 1Мр H42
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 3.6mm
  • - подсветка - 20м
Доступно: 58 шт.
1 250

Производитель Axycam
Внешний вид AN4-37B3.6I-MG white Внешний вид AN4-37B3.6I-MG white
  • - 1/4" 1Мр H42
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 3.6mm
  • - подсветка - 20м
Доступно: 197 шт.
1 350

Производитель Axycam
Внешний вид AD-P31B3.6I-AHD Внешний вид AD-P31B3.6I-AHD
  • - 1/4" 1Мр Omnivision
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 3.6mm
  • - подсветка - 20м
1 233

Производитель Axycam
Внешний вид AD-P31B2.8I-AHD Внешний вид AD-P31B2.8I-AHD
  • - 1/4" 1Мр Omnivision
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 2.8mm
  • - подсветка - 20м
1 363

Производитель Axycam
Внешний вид AN5-31B3.6I-AHD white/dark grey Внешний вид AN5-31B3.6I-AHD white/dark grey
  • - 1/4" 1Мр Omnivision
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 3.6mm
  • - подсветка - 20м
2 402

Производитель Axycam
Внешний вид AD-31B3.6I-AHD Внешний вид AD-31B3.6I-AHD
  • - 1/4" 1Мр Omnivision
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 3.6mm
  • - подсветка - 25м
2 012

Производитель Axycam
Внешний вид AD7-31V12I-AHD Внешний вид AD7-31V12I-AHD
  • - 1/4" 1Мр Omnivision
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 2.8-12mm
  • - подсветка - 25м
3 310

Производитель Axycam
Внешний вид AD-P33B3.6NIL Внешний вид AD-P33B3.6NIL
Купольная металлическая IP камера
Доступно: 3 шт.
4 024

Производитель Axycam
Внешний вид AN4-37V12I-MG Внешний вид AN4-37V12I-MG
  • - 1/4" 1Мр H42
  • - 720p ( 30 к/с)
  • - 2.8-12mm
  • - подсветка - 40м
4 219

Производитель Axycam
Найдено товаров: 1807
1 2 3 4 5

Возврат к списку

Создание проекта системы видеонаблюдения всего за несколько минут;
Все РЕАЛЬНО: в т.ч. сектора наблюдения, параметры кабельных трасс;
Загрузка готовых планов и их масштабирование;
Спецификация обрудования и смета создается автоматически;
Дружелюбный интерфейс;
Индивидуальные настройки программы и оборудования.
Техподдержка встроена непосредственно в программу.
Регистрация занимает одну минуту.

ОТ ЗАПРОСА ДО ОФОРМЛЕННОГО ПРЕДЛОЖЕНИЯ - 15 МИНУТ