На сегодняшний день защита периметра является основным приложением профессиональной видеоаналитики (если не включать в это понятие задачу распознавания номерных знаков автомобилей). В отличие от систем видеоанализа, используемых в общественных местах, периметральная видеоаналитика решает более конкретную и простую задачу — первичное обнаружение человека или транспортного средства в стерильное зоне. В нашей первой
публикации в 2009 году мы рассмотрели общие проблемы периметральной видеоаналитики и оценки ее точности.
Главным отличием периметральной видеоаналитики от обыкновенного детектора движения является необходимость стабильного обнаружения объекта интереса (цели) на динамическом фоне, изменения которого обусловлены окружающей средой. Видеоаналитика не должна реагировать на изменения освещения, тени, движение растений, животных, насекомых, птиц, осадки, дрожание камеры от ветра, но при этом должна сохранить высокую чувствительность по отношению к потенциальным нарушителям периметра.
Подготовленный нарушитель может выглядеть совершенно непредсказуемо для разработчика видеоаналитики, и «заточка» детектора для снижения частоты ложных срабатываний, например, под идущего человека не обеспечит адекватной срабатывания видеоаналитики в случае, если нарушитель будет ползти или двигаться в группе людей.
Интегральный характеристикой точности видеоаналитики для периметра является показатель F1, используемых в тестах
i-LIDS, который зависит от частот ошибок I и II рода, а так же от времени реакции системы. Срыв слежения за целью приводит к повторному срабатыванию, что считается ошибкой I рода. Поэтому слежение является важной составляющей периметральной видеоаналитики (в отличие от обыкновенного детектора движения).
Настоящая статья дополняет вышеуказанную публикацию современными тенденциями отрасли и более подробно рассказывает о востребованных функциях видеоаналитики в системах защиты периметра.
Тенденция 1. Различные спектры наблюдения
Главным стимулом применения сенсоров, работающих в различных диапазонах спектра, является обеспечение всепогодного режима работа и/или увеличения дальности действия камеры. На периметрах применяются фиксированные камеры ближний инфракрасной, средней тепловизионной и дальней тепловизионной областей спектра. Как показано на рисунках рис. 1-3, сенсоры формируют изображение различной информативности и требуют адаптации видеоаналитики к специфическим особенностям наблюдения в каждом диапазоне спектра. Здесь наиболее сложными задачами являются: детектирование целей при неблагоприятном соотношении сигнал/шум, слежение за слабоконтрастными целями на большой дальности (при существенной амплитуде дрожания изображения). Так же имеет место сложная отраслевая специфика: например, при мониторинге периметра железнодорожного полотна, видеоаналитика
не должна реагировать на поезда и создаваемые им помехи (тени, вихри снега, сильные вибрации камеры).
Рисунок 1 Наблюдение в зоне ближней инфракрасной области спектра: велосипедист на пересеченной местности, катер на воде, человек на мосту
Сегодня хочу рассказать вам о нашем опыте разработки систем охраны колодцев кабельных смотровых, которые находятся в ведении операторов связи. Вот уже 9 лет мы занимаемся этой сложной темой. Сколько технических решений было опробовано, сколько «копий сломано» за это время, и вот по каким причинам:
Иногда возникают такие ситуации, когда нужно прочитать QR код, а смартфона под рукой нет. Что же делать? В голову приходит лишь попробовать прочитать вручную. Если кто-нибудь сталкивался с такими ситуациями или кому просто интересно как же читается QR код машинами, то данная статья поможет вам разобраться в этой проблеме. 
Это экспорт из Германии в Кыргызстан. Примерно такие же графики — по Польше, Австрии, Италии и т. п.
