Эффективность ночного видеонаблюдения.

Большинство IP-камер в настоящее время оборудованы КМОП матрицами. Лишь последние несколько лет на рынке стали появляться IP- камеры с матрицами ПЗС. Аналоговые же камеры в основной своей массе строятся на матрице типа ПЗС. Если рассматривать работы этих матриц в темное время суток, то пропуская различные научные выкладки и нюансы  работы этих матриц, перескочим сразу к выводу. А вывод заключается в том, что матрицы типа ПЗС гораздо лучше приспособлены к ночной съемке, чем матрицы КМОП. Именно тем, что практически все IP-камеры  строятся на КМОП матрице, обусловлена проблема работы этих камер в темное время суток.

 Любая система видеонаблюдения основана на простой истине «есть свет - есть изображение». Для IP-систем видеонаблюдения параметр освещенности приобретает еще более важное значение, так как он влияет и на производительность. В отличие от IP-систем, в аналоговом видеонаблюдение освещенность в основном влияет только на качество изображение.

Другим важным параметром, влияющим на скорость передачи сигнала (следовательно, и на эффективность системы) является шум. В темноте производительность камеры падает и это ведет к увеличению шумов в видеосигнале. Видеосигнал с плохим соотношением сигнал/шум (т.е. содержащий много шумов) плохо сжимается кодеками. Плохое сжатие в свою очередь увеличивает объем передаваемых данных и загружает канал. Для понимания серьезности такой проблемы стоит сказать, что с наступлением ночи битрейт от камеры может увеличиваться до 10 раз.

Так как к современным системам видеонаблюдения (и аналоговым и IP) предъявляются достаточно высокие требования, необходимо круглосуточное наблюдение в любую погоду, то полноценная работа видеокамер наблюдения в ночное время существенно влияет на общую эффективность системы.

IP-видеонаблюдение работает по следующим ступеням:

1)      Формируется поток видеоизображения

2)      Кодирование и сжатие видеопотока

3)      Передача видеопотока по каналам связи

4)      Хранение и архивирование видеосигнала

5)      Анализ видеоданных

Для того чтобы понять как темнота влияет на передаваемое изображение, рассмотрим каждую ступень отдельно.

На этапе формирования видеопотока, существенное влияние на изображение оказывает автоматическая регулировка усиления (АРУ). Эта регулировка усиливает сигнал при низкой освещенности. Но вместе с сигналом усиливается и шум, появляется зернистость.

Итак, АРУ создает больше шума и, следовательно, увеличивается объем передаваемых данных.

Две фотографии одной и той же темной сцены, без ИК подсветки (слева) и с ИК подсветкой (справа).

Инфракрасная подсветка позволяет равномерно осветить объект и получить приемлемое отношение сигнал/шум = 15 дБ. Изображение, полученное без использования ИК подсветки, несет много шумов, что приводит к снижению показателя сигнал/шум = 5 дБ.

Имея меньше информативности, файл с  изображением без ИК подсветки (с шумами) обладает большим размером. Это приводит к значительному росту битрейта.

Алгоритмы сжатия позволяют уменьшить размер файла, но при этом пострадает качество изображение.  Сжатие всегда требует идти на компромисс между качеством и размером.

Самыми популярными алгоритмами сжатия сегодня являются JPEG, M-JPEG (MPEG) и H.264. Эти алгоритмы отличаются хорошей компрессией и низкими потерями информации при сжатии. Они основаны на следующих принципах преобразования информации.

• Устранение информации из видеосигнала, которая не замечается человеческим глазом.
• Устранение  лишней информации, которая дублируется в нескольких кадрах идущих подряд.

Шум, который возникает при использовании АРУ, мешает эффективной работе алгоритмов сжатия. Современные алгоритмы могут ошибочно интерпретировать возникающие шумы или зернистость изображения, которые  появляются при использовании систем АРУ. Таким образом, шумы могут рассматриваться как полезная информация. Соответственно такая информация не может быть удалена или сжата.

Скорость передачи без ИК подсветки.                     Скорость передачи с ИК подсветкой.
Состояние переизбытка данных,                              Состояние стабильно работы,

вызванное высокими скоростями (~ 1000 Кб/с).       без переизбытка данных (~500 Кб/с).

Прямая связь между ночной работой, сжатием и скоростью очевидна:

Может показаться, что проблему можно решить отключением АРУ, но тогда мы получим практически бесполезное изображение в ночное время. А для обеспечения безопасности, ночное видеонаблюдение имеет очень важное значение (значительная доля всех незаконных действий происходит в темное время суток).

Наиболее эффективным способом, обеспечить видеонаблюдение в ночное время – использовать инфракрасного освещения области наблюдения. Сегодня используются либо видеокамеры со встроенной ИК подсветкой, либо ИК прожектора. Использование ИК освещения позволяет добиться хорошего изображения от видеокамер с высоким показателем сигнал/шум. В таком случае система АРУ становится не востребованной и не мешает работе алгоритмам сжатия.
Ниже приведены 2 кадра сделанные видеокамерой наблюдения одного и того же объекта. Следует обратить внимание на размер файлов с ИК подсветкой и без и их информативность.

Подводя итоги, напомним, что любое охранное видеонаблюдение должно обеспечивать контроль объекта  24 часа 7 дней в неделю. Основные сложности возникают при использовании ночного видеонаблюдения. Ночью темные изображения, усиленные функцией АРУ, и содержащие много шумов не позволяют эффективно работать алгоритмам сжатия. Это приводит к большому трафику в сети и может значительно осложнить работы всей системы видеонаблюдения (и других систем использующих эту сеть). Для предотвращения таких проблем, используют ИК подсветку области наблюдения, которая позволяет повысить качество изображения и его информативность.

Для эффективной охраны объекта, следует детально прорабатывать все аспекты работы системы, уделять внимание работе системы видеонаблюдения в ночное время и при необходимости использовать ИК подсветку.