Главная » 2,5D-пространство. Восстановление дополнительных параметров изображения с одной камеры
Статьи

2,5D-пространство. Восстановление дополнительных параметров изображения с одной камеры

Такой трюк, как подстройка параметров камеры на оптимальную работу с определенным набором демонстрационных видеороликов, активно используется производителем в рекламных целях, так как позволяет эффектно демонстрировать весь спектр интеллектуальных возможностей камеры. На практике же клиент нередко испытывает разочарование от результатов начального этапа эксплуатации продукта. Но так ли уж все плохо на самом деле? Давайте попробуем разобраться.

В.А. Харланов
Ведущий инженер-программист отечественного производителя видеоаналитики, к.т.н.

Одними из наиболее актуальных проблем существующей видеоаналитики, с которыми с разной степенью успеха пытаются бороться разработчики "умных" камер, являются:

  • сведение к минимуму вероятностей ошибок первого (пропуск системой критического события) и второго рода (ложные срабатывания) для достижения высокой степени достоверности результатов;
  • универсальность алгоритмов. Очень важно, чтобы система одинаково хорошо функционировала как на демонстрационных инсталляциях камеры, предоставляемых разработчиком в качестве рекламы своего продукта, так и в реальных полевых условиях.

 

 

 

 

Задание пространственной калибровки

Довольно часто в состав настроек камеры разработчиком включаются средства для задания пространственной калибровки. Смысл калибровки в том, чтобы как можно точнее определить реальное взаимное расположение камеры и сцены, которую данная камера охватывает. Для полноценного определения глубины сцены необходимо наличие как минимум пары камер, поэтому для одной камеры вводится элемент интерактивности, то есть пользователю предлагается "помочь" системе корректно рассчитать пространственную составляющую, используя определенный набор инструментов. К сожалению, очень часто реализация данного процесса оставляет желать лучшего, поскольку она требует от оператора камеры определенных навыков и знаний из области стереометрии и оптики. Следствием этого становится то, что в качестве настроек остаются параметры по умолчанию, которые хоть и позволяют интеллекту камеры функционировать довольно корректно, но в то же время не раскрывают потенциал алгоритмов полностью.

Преимущества откалиброванной камеры

Корректно откалиброванная камера позволяет оперировать такими характеристиками, как:

  • реальные размеры объектов, присутствующих на сцене;
  • реальные расстояния от камеры до элементов сцены, а также между самими элементами сцены;
  • реальные скорости объектов.

Плюсы очевидны - у системы видеонаблюдения появляется возможность классифицировать объекты, используя их физические признаки. Рассмотрим несколько примеров из области автоматизированной охраны периметра. Задав минимальное пороговое значение высоты объекта, можно снизить приоритетность или вообще исключить регистрацию системой мелких животных (белки, кролики, лисы, собаки) и птиц (рис. 1).

Установление максимально допустимой скорости движения позволяет фиксировать только людей и игнорировать попадающие в область видения камеры движущиеся транспортные средства, а также низко летящих птиц, летучих мышей и т.д. (рис. 2).

Определив максимально допустимую высоту объекта, можно довольно эффективно "бороться" с объектами, присутствующими на сцене, но движущимися вне плоскости земли: насекомыми на объективе, птицами, пролетающими в весьма непосредственной близости перед камерой, и т.п. (рис. 3).

Помимо всего вышеперечисленного пространственная калибровка обладает еще одним, на первый взгляд неочевидным, преимуществом, о котором также необходимо упомянуть. В ряде случаев она позволяет существенно повысить производительность системы. Суммарный выигрыш зависит как от конкретной инсталляции (определяет ту сцену, которая анализируется камерой), так и от конкретной реализации интеллектуальных алгоритмов. Наиболее очевидно иллюстрирует выгоду от использования пространственной калибровки рис. 4, на котором показан учет алгоритмами линии горизонта. Она рассчитывается в процессе калибровки и позволяет сузить область интереса до участка экрана, находящегося под линией.

Способы калибровки

Простейшие геометрические вычисления показывают, что для расчета глубины сцены в случае с одной камерой (при условии, что известны характеристики матрицы и объектива камеры) достаточно обладать одним из следующих наборов данных:

  • высота и угол установки камеры;
  • две прямые линии, параллельные друг другу в реальном мире, и величина, равная реальному расстоянию между этими двумя линиями.

Возможны и другие комбинации указанных параметров. Так, если имеются две параллельные линии, то калибровку можно успешно провести, зная только высоту монтажа камеры. Однако практическое использование данных подходов существенно усложняет понимание среднестатистическим пользователем процедуры калибровки, которая и без того не является тривиальной.

Преимуществом первого метода является его простота - от пользователя требуется ввести всего два значения. Однако он применим только к сравнительно простым сценам, там, где отсутствуют значительные протяженные пространства, например в закрытых помещениях. Основная проблема - быстрый набор погрешности измерений с увеличением расстояния от камеры. Для снижения данной погрешности необходимо задавать угол наклона камеры с поистине астрономической точностью. Второй способ наиболее часто используется создателями систем калибровки, несмотря на то что он является более сложным с точки зрения пользователя. Трудность заключается в необходимости выделить на картинке с камеры как минимум две линии, которые параллельны в реальном мире. На изображении данные линии будут сходиться, причем линия, которой принадлежат все точки пересечения всех "параллельных" прямых, образует линию горизонта. В качестве наборов таких параллельных линий могут использоваться различные протяженные объекты, присутствующие на сцене: заборы, стены зданий, дороги и т.п. (рис. 5).

Объяснить пользователю, что конкретно он должен выделить на изображении, весьма непросто, даже я не до конца уверен, что смог в достаточной степени раскрыть основной смысл процедуры, описанной в предыдущем абзаце. Поэтому большинство производителей идут на небольшую хитрость и вводят понятие "маркеры высоты". Для проведения калибровки пользователю в большинстве случаев необходимо указать всего пару маркеров, отмечающих высоту одного и того же объекта на разном удалении от объектива камеры, а также задающих реальную высоту отмеченного объекта. На иллюстрации (рис. 6) видно, что по своей сути такая методика ничем не отличается от упомянутого выше способа выделения параллельных линий. Статические объекты не всегда могут присутствовать на сцене, поэтому применение маркеров высоты позволяет провести калибровку, используя движущиеся объекты - их габариты отмечаются в процессе перемещения (рис. 7).

Проблемы калибровки

Существует ряд особенностей, которые могут негативно повлиять на эффективность калибровки.

Во-первых, стоит отметить, что многое зависит от конкретного пользователя. Аккуратность расстановки маркеров и точность задаваемых числовых параметров полностью отдаются на откуп оператору. Оплошности в расстановке определяют те погрешности, которые будут формироваться в процессе расчета перспективы.

Во-вторых, в целях максимального упрощения процедуры калибровки разработчиками часто делается допущение, что обозреваемая камерой сцена имеет ровный ландшафт без резких изменений уровня. Таким образом, камера корректно обрабатывает сцену только в пределах одной плоскости. Для сложных, многоплановых сцен (рис. 8) калибровка будет либо эффективна в пределах одной, наиболее важной с точки зрения мониторинга, плоскости, либо вообще неприменима.

Примеры продуктов

Коммерческим продуктом, включающим в свой состав средства для проведения пространственной калибровки, является приложение фирмы IOImage (рис. 9). Оно снабжено весьма мощным набором дополнительных средств для интерактивной разметки. Небольшим недостатком приложения можно считать сложность освоения всего предлагаемого инструментария, что в некоторой степени нивелируется предоставляемым производителем обучающим демонстрационным роликом.

Другим примером программного продукта, иллюстрирующим иной подход к процессу пространственной калибровки и реализующим принцип простоты и минимализма, можно считать инструментарий, входящий в состав программного обеспечения устройства MagicBox (рис. 10). Все, что требуется от пользователя, -это расставить два маркера высоты, которые для придания большей ассоциативности представлены в виде "человечков", - все предельно просто.

"Умные" камеры оправдают ожидания

На сегодняшний день, учитывая уровень существующих аппаратных решений и текущих научных разработок, применение пространственной калибровки - это, пожалуй, единственный реальный способ заставить интеллектуальную начинку камеры стать действительно универсальным и высокоэффективным автономным средством слежения, анализа и предупреждения. Хочется также надеяться, что данная статья поможет хоть в какой-то степени сделать более оправданными как ожидания и надежды покупателей интеллектуальных устройств видеонаблюдения на данные продукты, так и ожидания и надежды производителей "умных" устройств в отношении их пользователей.

Источник: Журнал "Системы безопасности" #5, 2009

14.02.2010



------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Облако тегов:

Верх упорства: набирать неверный пароль, пока компьютер не согласится.