Как работает датчик движения?

Motion Sensor

Как работает датчик движения?

Камеры безопасности, оснащенные датчиками движения, будут очень полезны владельцам домов и бизнеса. Видеокамеры наблюдения с датчиками движения позволяют пользователям лишний раз не беспокоиться, зная, что встроенные датчики предупредят их в случае обнаружения в поле зрения камер какой-либо активности.

Ложные тревоги, вызванные различными причинами, такими как появление домашних животных или изменение в освещении, могут расстраивать пользователей и тратить их время впустую. Чтобы вы могли максимально эффективно использовать функцию обнаружения движения, вам нужно знать о ее особенностях.

Типы обнаружения

Хотя существует множество различных технологий, которые обнаруживают движение, в камерах безопасности обычно используются два метода.

Анализ теплового излучения (PIR)

Этот метод измеряет тепло, излучаемое всеми живыми существами, поэтому его также называют «тепловым зрением». Датчик срабатывает, когда обнаруживает движение объектов определенной температуры и/или различие в температурах объекта и фона. При срабатывании он сигнализирует, что камера безопасности должна начать запись, а пользователь получает предупреждение.

Компьютерное зрение (CV)

Этот подход подразумевает использование программного обеспечения, которое анализирует последовательные кадры на предмет их различий и сигнализирует об их обнаружении. Подход использует множество методов, которые зависят от желаемого результата и технического предпочтения разработчиков.

Из этих методов одним из самых простых является поиск изменений пикселей в течение коротких периодов времени. Другой метод анализирует группы пикселей для распознавания движущихся объектов.

Все эти методы имеют общую конечную цель — обнаружение движения и, по возможности, определение формы движущегося объекта. После достижения этой цели могут применяться более современные методы классификации движущегося объекта (например, человека, животного, транспортного средства, дерева) для определения того, какие из них важны (например, человек или транспортное средство), а какие несущественны и могут быть проигнорированы (например, животное или дерево).

За и против

Датчики PIR более надежны, чем видеокамеры наблюдения с компьютерным зрением, в том, что касается фильтрации несущественных движений. PIR является энергоэффективной технологией, которую часто используют в камерах с батарейным питанием. Если будет обнаружено движение, видеокамеры наблюдения переключатся в режим записи — на фиксированный период времени или до тех пор, пока движение не прекратится.

Маломощный режим датчиков PIR может быть их недостатком, так как видеокамерам может потребоваться больше времени, чтобы начать запись, чем камерам с компьютерным зрением. Следовательно, вы можете пропустить начало события, которое вызвало предупреждение об обнаружении движения, например, приближение злоумышленника, когда его лицо было лучше всего видно. Они также не могут обнаружить движение через стекло, поэтому не подходят для наблюдения за двором с помощью внутренних камер, чьи объективы направлены на улицу.

Обнаружение движения с помощью компьютерного зрения обеспечивает идентификацию движущегося объекта с помощью расширенных функций видеоанализа (например, таких как обнаружение человека, распознавание лица).

Поскольку такое обнаружение зависит от качества алгоритмов, оно также более подвержено ложным тревогам. Например, вращение потолочного вентилятора может распознаваться как движение.

Ложные сигналы тревоги

Конечно, ложные сигналы тревоги являются одним из самых неприятных недостатков датчиков обнаружения движения. К счастью, производители знают об этой проблеме и предлагают разные способы борьбы с ней.

Обычно, видеокамеры наблюдения с датчиками PIR позволяют пользователям регулировать уровень их чувствительности. Например, снижение чувствительности может означать, что движущийся объект должен быть теплее или находиться ближе к камере.

CV предлагает больше возможностей для борьбы с ложными тревогами. Популярным решением является установка зон обнаружения движения для фокусировки на определенных участках в поле зрения. Такой подход довольно эффективен, так как ваша видеокамера наблюдения будет фокусироваться на окнах и дверях, а не на происходящем в доме.

Принимая во внимание геометрические характеристики движущегося объекта, компьютерное зрение может принимать решения быстрее. Например, устройство понимает, что в его поле зрения находится что-то очень маленькое, либо слишком крупное.

Более технологически продвинутые видеокамеры наблюдения с компьютерным зрением для уменьшения количества ложных предупреждений могут также использовать распознавание лиц. Технология требуют наличия уже существующей базы данных лиц. Для получения точных результатов ее нужно использовать как минимум несколько недель. Имейте в виду, что разные видеокамеры с функцией распознавания лиц могут иметь различную эффективность.

Поделиться статьей