Monitoring wizyjny, który stanowi często podstawę zabezpieczeń, powinien być w pełni funkcjonalny, dokładny i efektywny 24 godziny na dobę oraz 7 dni w tygodniu. Wymaga się, by dostarczał wysoki stopień zabezpieczeń, kiedy niebezpieczeństwo jest duże. W skrócie, gdy ryzyko niebezpieczeństwa wzrasta, poleganie użytkownika na nowoczesnym i inteligentnym systemie monitoringu staje się krytyczne. Ich oczekiwania są takie, że jeśli nastąpi wydarzenie, któremu chcieli zapobiec, rozwiązanie, które kupili, będzie zdolne do dostarczenia ochrony, której wymagają.
W wielu scenariuszach między innymi zbrodni, ataków, aktywności przestępczej, zagrożenie wzrasta, kiedy poziom oświetlenia słabnie. To prosta zasada. Przestępcy chcą uniknąć rozpoznania, a szansa na to spada, gdy jest ciemno. Dodatkowo większość miejsc jest mniej popularna lub nawet całkowicie opustoszała, kiedy spowija je mrok.
Praktyka zatapiania wręcz obszaru w świetle upadła z dobrych powodów. Po pierwsze środowisko potrzebuje też ciemności i dla dobra natury trzeba wziąć za to odpowiedzialność. Po drugie oświetlenie obszaru przez cały czas ciemności jest nieefektywne i generuje dużo kosztów. Wreszcie osoby spoglądające na obszary oświetlone każdą aktywność uznają za nieszkodliwą.
W wyniku tego monitoring wizyjny musi poradzić sobie z dostarczaniem video do celów ochrony – wykrycia i identyfikacji- w warunkach dalekich od idealnych. Często poziom oświetlenia jest minimalny lub znikomy. To oznacza, że dodatkowe oświetlenie będzie niezbędne, aby zapewnić kamerą możliwość pracy w akceptowalnym standardzie.
Kombinacja podejść jest potrzebna: instalacja dodatkowego włącznika światła białego lub podczerwonego, specyfikacji kamer z możliwym i udowodnionym działaniem w słabym oświetleniu, odpowiednie specyfikacje obiektywów itp. Odpowiednie podejście może dostarczyć użyteczną transmisję video, ale w dziedzinie coraz bardziej zależnej od IVA i inteligentnych technologii, czy jest to wystarczające?
Dzisiejsze zaawansowane kamery zazwyczaj posiadają trzy uniwersalne cechy: wysoką rozdzielczość, przetwarzanie przy słabym świetle oraz IVA. Światło to istotny element generacji filmów. Jeśli nie ma światła, nie ma obrazu. Nie ma możliwości obejścia tego faktu. Jeśli żadne światło nie pada na chipset, nie wytworzy on żadnego sygnału. Gdy rozdzielczość wzrasta, rozmiar pikselu na obrazie zmniejsza się. To znacząco wskazuje na potrzebę większej ilości światła.
Technologia zwiększania oświetlenia wcale nie produkuje więcej światła. Używają oni zaawansowanych algorytmów w celu zwiększenia jasności i kontrastu, uwydatniając detal i dokładny kolor. Jeśli obraz zawiera szum lub niechciane dane, one także zostaną uwydatnione. Filtrowanie jest ograniczone. Ludzki umysł jest doskonały w badaniu elementów wizualnych, jednak IVA nie posiada tej ludzkiej intuicji.
Oczywiście łatwo jest „wytykać” kamery z ich przetwarzaniem w słabym świetle. Jeśli kamera może pracować przy 0.001 lux, to ile światła jej potrzeba? Nie jest to zawsze takie proste, jak już wspomnieliśmy.
Algorytmy analityczne są zaawansowane i złożone oraz komputerowo znacznie bardziej rozwinięte niż IVA. Jednak polegają na wartości pixela, by ocenić co stanowi kształt, zmianę, brzegi, wzory i trendy. Algorytmy stają się coraz bardziej inteligentne i wzrost technik uczenia maszynowego wpływa na sposób i dokładność w rozwiązaniach wyższego rzędu. Jednak wartość pixela nadal stanowi „serce” każdego rozwiązania.
Jest jednak różnica w podejściu do pixela przez algorytmy. Blok pixeli, który różni się w małym procencie, będzie traktowany jako element statyczny. Będzie ograniczenie dla różnego oświetlenie zewnętrznego, odbitego, cienia, przetwarzania kamery i szumu itp. Jeśli słabe oświetlenie powoduje brak kontrastu, inżynier analizy będzie zmagał się ze zdefiniowaniem aktywności z wysokim poziomem pewności. Operator może być w stanie zobaczyć ruch i rozpoznać intruza, ale to nie znaczy, że inżynier analizy też to zrobi. Ludzki umysł jest szczytem inżynierii.
Dodatkowo algorytm widzi każdy obraz w ten sam sposób. Sztuczna inteligencja jest uczona, by rozumieć szum obrazu i inne odchylenia procesowe takie jak dostosowanie wzmocnienia, różnicę między deszczem a dymem i inne warunki środowiskowe.
IVA staje się coraz lepsza i będzie to robić nadal, by ulepszyć monitoring wizyjny. IVA nie jest doskonała i raczej nie stanie się taka w najbliższej przyszłości.
Źródło: benchmarkmagazine.com
