 |
 |
|||
Цифровые и сетевые технологии. Национальный стандарт Австралии по системам видеонаблюдения
23.05.2009
(черновой вариант)
Настоящий Документ принесет пользу всем, кто участвует в составлении сводов правил, создании инструкций, подборе, установке и вводе в эксплуатацию оборудования, а также всем, кто непосредственно эксплуатирует и обслуживает цифровые системы видеонаблюдения. Видеонаблюдение в самых общих чертах представляет собой набор средств и методов получения видеоизображений при помощи телекамер и передачи сигнала к месту просмотра по аналоговым либо цифровым каналам связи. Настоящий Стандарт является приложением к национальным стандартам Австралии AS4806.1, AS4806.2, AS4806.3, AS4806.4 и должен рассматриваться в совокупности с ними. Теоретически количество камер, приходящихся на отдельно взятую систему видеонаблюдения, не лимитировано. Однако на практике возникают ограничения, связанные с передачей видеоинформации и управляющего сигнала, а также с возможностями операторов обслуживать систему. Кроме этого, с появлением цифрового кодирования сигнала, понятие CCTV как "замкнутого телевидения" в известной степени теряет смысл: для передачи данных видеонаблюдения могут использоваться локальные сети общего назначения -- и даже глобальные. Область примененияНастоящий Стандарт содержит рекомендации для выбора, конструирования и инсталляции систем видеонаблюдения, в состав которых входят камеры, устройства кодирования и декодирования сигнала, стримеры, сетевые коммутаторы, средства отображения и записи данных, а также иное вспомогательное оборудование, предназначенное для использования в сфере охраны и видеонаблюдения. 1. Стандарты цифрового видеонаблюденияНа момент создания настоящего Стандарта в охранной отрасли все еще применяются аналоговые камеры видеонаблюдения; однако все большее распространение получают цифровые камеры, а также устройства кодирования сигнала, преобразующие аналоговое видео в цифровое; применяются и всевозможные комбинации цифровой техники с аналоговой. По этой причине стандарты цифрового видеонаблюдения в настоящем Документе следует рассматривать лишь как дополнение к действующим национальным стандартам в области видеонаблюдения. Общие рекомендации и критерии проектирования систем видеонаблюдения, описанные в документах AS4806.1, 2 и 3 остаются действительными и дополняют настоящий документ (AS4806.5). Предметом документа AS4806.5 являются так называемые "IP-камеры видеонаблюдения", а также все разновидности сжатия, сетевого соединения и прочие параметры, связанные с получением, передачей и хранением цифрового видео. Видеонаблюдение можно описать как ряд продуктов, процедур, кодеков, устройств передачи и хранения, с помощью которых информация в системе охранного телевидения представляется в виде цифрового сигнала. 2. "Цифровой сигнал" в видеонаблюденииЦифровым сигналом в видеонаблюдении называются управляющие данные, видео или фотоизображение, представленные в цифровом формате (в виде единиц и нулей) и количественно измеримые в битах и байтах. Наиболее распространенным способом представления в цифровом виде видеоинформации, поступающей с камеры видеонаблюдения, является описание яркости и цвета каждого отдельно взятого элемента изображения (пиксела) восьмибитными числами (256 градаций интенсивности для каждого из базовых цветов), выражающими эквивалентные аналоговые значения яркости и цвета пикселов. Количество пикселов в описанном цифровом изображении обычно равняется количеству активных пикселов устройства, формирующего изображение. Для камер промышленного стандарта общее количество пикселов определяется производителем чипа, формирующего изображение, (матрицы); так, для систем стандарта PAL количество физических пикселов по горизонтали и вертикали составляет соответственно 752х582 -- то есть всего около 440 тысяч активных пикселов. Примем эти показатели разрешения изображения за стандартные для систем видеонаблюдения. В аналоговых системах стандартное изображение, полученное с помощью высококачественного объектива, будет иметь разрешение, соответствующее примерно 480 горизонтальным линиям (ТВЛ), что, в свою очередь, займет приблизительно 6 МГц в полосе пропускания аналогового сигнала. Согласно стандарту AS4608.2, в системах видеонаблюдения, устанавливаемых на территории Австралии, используется процесс оцифровки, который соответствует требованиям стандарта ITU-601. Данный стандарт задает частоту выборки при оцифровке видеосигнала в 13,5 МГц -- для чипов, обеспечивающих, как указано выше, 752 пиксела на одну строку. Это дает 720 (а не 752) интерпретируемых в цифровом виде пикселов по каждой из 576 активных строк. Следовательно, будем считать, что оцифрованный кадр стандартного разрешения в системах видеонаблюдения состоит из 720х576 пикселов -- то есть общее количество активных пикселов составит 414000. Такое разрешение иногда называют разрешением 4CIF, а в Соединенных Штатах за ним закрепилось обозначение D1. После оцифровки к полученному цифровому сигналу применяется компрессия (сжатие данных). Компрессия может применяться к изображению, когда сжимается отдельный кадр, либо к видеопотоку, когда сжимается некоторая последовательность из кадров. В настоящем Стандарте рассматривается несколько разновидностей компрессии и последствия их применения в системах видеонаблюдения. Самым важным параметром, который вводится в обращение в данном стандарте, является стандарт качества изображения -- будь то сигнал со стандартной камеры, передаваемый в реальном времени, или сигнал с мегапиксельной камеры, снабженной специальным объективом, либо запись, полученная камерой с матрицей нестандартного исполнения и уникальным режимом компрессии изображений. Введение идентификационной характеристики средств и систем видеонаблюденияЧтобы создать основу для качественной оценки видеосигнала в цифровых системах видеонаблюдения, необходимо выработать универсальную методику измерения качества сигнала. Эта методика должна быть легко применимой к любой системе -- аналоговой или цифровой, со стандарным, высоким или мегапиксельным разрешением. И при этом она должна быть доступна -- чтобы применить методику мог любой инсталлятор, консультант и, конечно же, пользователь. Существует ряд технических параметров, которые необходимо учесть при определении метода. Ниже приведен список основных факторов, влияющих на качество получаемого изображения:
* * * Основу настоящего Стандарта цифрового видеонаблюдения составляют нижеследующие положения. 1. Основные параметры качества сигнала в цифровом видеонаблюдении1.1. Количество пикселов (разрешение)1.1.1. Количество пикселов (разрешение) изображения определяется как его размер, выраженный в количестве активных элементов изображения (пикселов). Аналоговый видеосигнал стандартного разрешения формата PAL при преобразовании в цифровую форму обычно соответствует требованиям норм ITU-601 -- при совмещении полей полный кадр его имеет пиксельное разрешение 720х576 (ширина х высота). Иногда в видеонаблюдении такое разрешение обозначают как 4CIF; в американской литературе превалирует название D1. 1.1.2. Кадр стандарта ТВЧ (телевидение высокой четкости, HDTV) имеет пиксельное разрешение 1920х1080. 1.1.3. Многие современные камеры и устройства захвата изображения носят сегодня название "мегапиксельных". Это камеры с чипом захвата изображения, обеспечивающим оцифровку свыше 1 000 000, а чаще -- свыше 2 000 000 пикселов (например, для формата HDTV 1920х1080 = 2 073 600); существуют также, к примеру, 3-, 5-, 8- и даже 11-мегапиксельные камеры. 1.1.4. Важно отметить, что полупроводниковые устройства захвата изображения, применяемые в камерах, имеют разные физические размеры -- от 1/4 до 2/3 и более дюйма -- и это, соответственно, влияет на размер отдельного пиксела. А этот размер уже, в свою очередь, определяет показатели уровня видеошума и минимальной рабочей освещенности объекта съемки. Также при разных размерах матриц варьируются угол обзора и оптические свойства объектива. 1.2. Частота кадров1.2.1. Частота, с которой происходит захват видеокадров и их последующее воспроизведение, определяется электроникой камеры. В Австралии принята частота передачи "живого" видео в 25 кадров/с, что эквивалентно протяженности каждого кадра в 40 мс. В традиционном аналоговом сигнале с чересстрочной разверткой полукадры (поля) формируются каждые 20 мс, однако в оцифрованном сигнале поля совмещаются, и два последовательных кадра отстоят друг от друга на все те же 40 мс. 1.2.2. Многие камеры формата HDTV способны формировать и воспроизводить сигнал частотой 25 кадров/с, однако эта их способность зависит от свойств конкретной модели. 1.2.3. Современные мегапиксельные камеры, в особенности -- имеющие разрешение, превосходящее HDTV, в основной своей массе конструктивно неспособны обеспечить частоту кадров, принятую в качестве стандартной для "живого" видео. Поскольку камеры с такими показателями разрешения в сфере видеонаблюдения используются все чаще, при оценке их возможностей важно оперировать не только показателями пиксельного разрешения, но и частотой кадров, которую камера способна обеспечить в процессе формирования, кодирования и передачи цифровых видеоизображений. 1.2.4. В стандарте также необходимо учесть установленный научным путем показатель -- время реакции человека, принимаемое равным 200 мс. Для нас это означает, что при обычном наблюдении с помощью камер за действиями людей (примеры инцидентов -- кража в магазине, драка в подземном переходе, падение в лифте и т.п.) вполне достаточно временного интервала между кадрами в 200 мс; это соответствует пяти кадрам в секунду. Очевидно, что для применения в игровых залах казино или на расчетно-кассовых узлах, где камеры обычно имеют более узкий угол обзора, движения рук могут оказаться более быстрыми -- и потому частота в 5 кадров/с может оказаться недостаточной. В каждом конкретном случае необходимо соотносить показатель частоты кадров системы видеонаблюдения с той деятельностью, наблюдение за которой предполагается осуществлять. 1.3. Качество объектива и угол обзора1.3.1. Очевидно, что вне зависимости от пиксельного разрешения камеры для получения ею изображения требуемых свойств необходимо снабдить камеру объективом соответствующего качества. Это означает, что разрешающая способность объектива должна быть как минимум такой же, как плотность элементов светочувствительной матрицы. Объектив с определенной разрешающей способностью может прекрасно подходить для одной камеры, но для другой -- с меньшим размером пикселов -- оказаться совершенно неприемлемым. 1.3.2. Весьма важным параметром является угол обзора. Если удалось получить "прицельное" изображение лица нарушителя, то даже в случае технически слабого объектива мы сможем получить какие-то данные для анализа происшествия. Но если угол обзора слишком велик, то даже с самым качественным объективом мы не сможем опознать нарушителя -- ситуация аналогична той, когда объект интереса находится слишком далеко от камеры. 1.3.3. Одно из необходимых условий получения качественного сигнала -- правильно сфокусированный объектив. Особенно важна корректная установка фокуса для мегапиксельных камер: для коррекции фокуса необходима связь с камерой в реальном времени, а такие камеры чаще всего не имеют возможности передачи "живого" видео. 1.4. Сжатие видеосигнала1.4.1. Полностью цифровые (IP-) камеры имеют встроенный преобразователь аналогового сигнала в цифровой; вслед за ним в цепи обработки получаемого цифрового сигнала обычно предусмотрен компрессор, осуществляющий либо покадровое, либо потоковое сжатие сигнала. Применение компрессии в видеонаблюдении неизбежно ведет к потере качества сигнала -- вопрос состоит лишь в том, в какой степени сжатие сказывается на качестве изображения. 1.4.2. Поскольку в большинстве современных IP-видеоустройств степень сжатия регулируется, то и степень деградации изображения в результате компрессии может варьироваться. Поэтому необходимо ввести показатель, позволяющий описывать степень потери качества сигнала вследствие применения алгоритмов сжатия. 1.5. Задержка отображенияЗахват изображения, его оцифровка и сжатие, а также передача его по сети требуют затрат времени. Общая длительность задержки сигнала в реальных системах может колебаться в пределах от нескольких миллисекунд до нескольких секунд. В крупных территориально-распределенных системах возможности просмотра видео в реальном времени и интерактивного управления компонентами системы весьма сомнительны. Для оценки оперативных свойств с точки зрения латентности необходимо ввести способ измерения времени задержки. Здесь, как и в разделе "Частота кадров", за точку отсчета примем среднее время человеческой реакции в 200 мс. 2. Оценка качества изображения2.1. Определение базовой единицы измерения ICUrЗа основу оценки качества изображения возьмем определение "персонального распознавания", данное в стандарте AS4806.2. Поместим фигуру человека среднего роста в кадр таким образом, чтобы она занимала 100% высоты поля видимости. Из этого можно вывести следующее: Телевизионный формат PAL представляет изображение в виде 576-ти активных линий, которые при конвертации в цифровую форму интерпретируются как 576 пикселов по вертикали. Голова человека обычных пропорций составляет 15% общей высоты тела, что в пиксельном выражении составляет 86....88. Установим этот параметр на верхнем пределе -- в 88 пикселов, с некоторым запасом на угол зрения, пропорции тела и т.д. Согласно AS4806.2, примем такое изображение человека -- полученное с применением качественного объектива, при правильной установке фокуса и не прошедшее обработку алгоритмами компрессии -- за эталонное для "персонального распознавания". Качество такого изображения впредь будем принимать за единицу величины ICU (Identification CCTV Unit -- единица распознаваемости видеонаблюдения). В мнемоническом виде расшифровка аббревиатуры может выглядеть как "I see you" -- "я вас вижу". Если мы возьмем систему, установленную и настроенную таким образом, чтобы захватывать изображения фигур людей в полный рост, заполняя при этом все поле кадра по высоте -- будем считать, что такая система имеет показатель ICU, равный единице. 2.2. Изменения величины ICUДопустим, что мы имеем систему, аналогичную вышеописанной, но обеспечивающую изображение размером в 288 пикселов по вертикали. Поскольку такое изображение будет иметь размер вполовину меньший, чем изображение в 1 ICU -- будем считать, что в этом случае качество изображения будет равно 0,5 ICU. Еще один пример. Допустим, что у нас имеется камера видеонаблюдения с разрешением в 2,3 мегапиксела (скажем, 2000х1152), оснащенная качественным и правильно сфокусированным объективом и также захватывающая фигуру человека в полный рост. Тогда будем считать, что эта камера формирует исходное изображение в 2 ICU (2 х 576 = 1152) -- если, конечно, имеющийся объектив позволяет получить соответствующий угол обзора. Поскольку здесь речь идет о мегапиксельной камере, то ее использование со столь малым углом обзора было бы нецелесообразным. Поэтому мы вполне можем выбрать и более широкий угол обзора, при котором человеческая фигура займет половину высоты поля зрения -- и, соответственно, получим качество в 1 ICU. Следуя этой логике, отметим: чтобы получить изображение в 1 ICU при помощи CIF-системы (то есть системы с вертикальным разрешением в 288 пикселов, что составляет половину от стандартного значения), нам следует установить угол обзора камеры таким образом, чтобы в объектив попадало лишь 50% высоты фигуры человека среднего роста. А как, к примеру, измерить качество отображения камеры разрешением в 4CIF и бОльшим углом обзора объектива, чем это требуется для персональной идентификации по чертам лица? Такой случай вполне может иметь место, если камера установлена, скажем, в фойе отеля. Приведенная методика позволяет подсчитать количество пикселов, приходящихся на изображение лица -- следовательно, мы сможем измерить качество изображения в единицах ICU. Столь же легко перевести единицы ICU и в другие показатели, принятые в стандартах. К примеру, стандарт AS4806.2 рекомендует, чтобы камеры, предназначенные для распознавания номерных знаков автомобилей, были настроены таким образом, чтобы символы номера занимали не менее 5% от общей высоты кадра. Участок плоскости, в которой производится захват изображения, должен иметь высоту в 1,4 метра -- это следует из того, что стандартная высота символа на принятых в Австралии автомобильных номерных знаках составляет 70 мм. Такое изображение имеет меньший угол обзора, чем требуемое для получения изображения человека в полный рост (примем рост за 1,7 м). Тогда, поделив высоту участка плоскости эталонного изображения на имеющееся, получим значение показателя качества в 1,2 ICU (1,7 / 1,4 = 1,2). Итак, камера, настроенная согласно нормам стандарта AS4806.2 для распознавания автомобильных номеров, будет иметь показатель в 1,2 ICU -- которого более чем достаточно для персонального распознавания по чертам лица. Еще один пример. Для эффективного видеонаблюдения за карточной игрой в казино требуется, чтобы высота изображения карты составляла от 10% высоты кадра -- то есть с небольшим запасом -- как минимум 60 пикселов. Стандартная игральная карта имеет длину 9 см; следовательно, высота кадра в плоскости обзора составит 90 см (9 х 10) -- тогда качество изображения составит примерно 2 ICU (здесь, строго говоря, не учтены возможные потери качества, вызванные несовершенством объектива, показателями компрессии и т.п.). 3. Параметр нормализации по частоте кадров ICUiПункты 1 и 2 содержат лишь исходные данные для введения в обращение показателя ICU; на самом деле, еще более важным является учет фактической частоты кадров, обеспечиваемой в системе видеонаблюдения. Максимальное для охранного видеонаблюдения значение частоты кадров примем за 25 кадров/с. Тогда будем считать, что 1 ICU -- это показатель качества изображения системы, обеспечивающей отображение человеческой фигуры в полный рост при разрешении 4CIF, полученного при частоте 25 кадров/с до момента применения сжатия видеосигнала. Первое, что приходит в голову: для определения качества изображения в системе, обеспечивающей, скажем, 5 кадров/с, можно было бы умножить 1 ICU на долю, которую 5 кадров/с составляют от 25 кадров/с --учитывая, что ICU такой системы заведомо меньше единицы. Однако в данном Документе предлагается ввести нелинейную "нормализацию". Как уже указывалось, для большинства систем видеонаблюдения показатель частоты в 5 кадров/с является вполне достаточным -- хотя номинально и уступающим "живому" видео. Частотой, "практически непригодной" или "едва достаточной" будем считать 1 кадр/с. При эталонной частоте в 25 кадров/с, будем считать, что 5 кадров/с -- не 1/5 от этого показателя, а 1/2. А частота 1 кадр/с, соответственно, -- 1/10. Следуя этим рассуждениям, примем:
Так, для одного из приведенных выше примеров, цифровое изображение в разрешении 4CIF при частоте захвата 25 кадров/с будет иметь качество в 1 ICU. А то же самое изображение при частоте 5 кадров/с будет иметь качество уже в 0,5 ICU. Камера разрешением в 2,3 мегапиксела, упоминавшаяся выше и имевшая до введения параметра частоты захвата качество изображения в 1 ICU (при высоте участка плоскости захвата в два человеческих роста), при частоте 5 кадров/с будет обеспечивать качество изображения в 0,5 ICU. Если же мы настроим угол обзора так, чтобы высота захватываемого участка изображения составляла один человеческий рост -- при частоте 5 кадров/с показатель качества изображения для этой камеры примет значение в 1 ICU. 4. Параметр нормализации по сжатию (компрессии) сигнала ICUcВсе написанное выше -- рекомендации для оценки качества изображения до стадии его сжатия. Применение алгоритмов компрессии промышленного стандарта неминуемо приводит к потере качества изображения. Как же измерить потери качества изображения или видеосигнала при компрессии? Сделать это крайне непросто, однако существует технический показатель, именно для этого и предназначенный, -- пиковое соотношение уровней полезного и шумового сигналов (Peak-to-signal-noise ratio, PSNR). Существует множество тестовых таблиц и способов измерения потерь качества сигнала при различных способах и степенях сжатия. Индустрии охранного видеонаблюдения еще предстоит учредить специальный независимый орган для измерения показателя PSNR для всех стандартов компрессии, существующих в отрасли.
Для обеспечения наглядности (и за неимением пока что иных вариантов) воспользуемся приведенным графиком. Для компрессии с битрейтом в 1 Мбит/с сигнал, сжатый кодеком MPEG-2, имеет PSNR в 31,3 дБ, в то время как сигнал с тем же значением битрейта, но кодированный в формат H.264, имеет PSNR в 35,3 дБ (то есть на 4 дБ больше). Известно, что каждые 3 дБ дают примерно 50-процентную разницу при сопоставлении качества сигналов. Приведенный пример, возможно, и не совсем удачен, однако 4 дБ -- это примерно 60%-ная разница (20 log160 = 44 дБ, 20 log100 = 40 дБ). Итак, сигнал в формате H.264 с битрейтом в 1 Мбит визуально оценивается на 60% лучше, чем тот же самый сигнал в формате MPEG-2. Качество сигнала в формате MPEG-2, следовательно, будет составлять примерно 62% (160/100) качества того же сигнала в формате H.264. Но какой из алгоритмов сжатия взять за основу для сопоставления форматов и вычисления ICU? Австралийский комитет по стандартизации видеонаблюдения рекомендует в качестве точки отсчета использовать показатели цифрового телевизионного формата обычного разрешения SDTV, которые соответствуют показателям широко известного потребительского формата дисковых носителей видеозаписи DVD. Формат DVD использует алгоритм сжатия видеоданных MPEG-2 плотностью потока около 4 Мбит/с. На нашем графике нет показателей PSNR для формата MPEG-2 при указанном битрейте, однако, по предварительной оценке, он будет приблизительно равен 38 дБ -- при этом для компрессии Н.263 он составит около 39 дБ, для сжатия MPEG-4 -- 40 дБ, а для кодека Н.264 -- 43 дБ. Если эти предварительные прикидки верны, то мы можем принять за 1 ICU качество видеосигнала камеры стандартного разрешения, получающей изображение человека в полный рост во всю высоту кадра при частоте оцифровки 25 кадров/с и последующем сжатии сигнала в формат MPEG-2 с битрейтом в 4 Мбит/с (PSNR = 39 дБ). Если тот же самый видеосигнал сжать в формат Н.264 с битрейтом в 2 Мбит/с, то его значение PSNR будет, согласно графику, таким же самым -- то есть мы снова получим показатель качества в 1 ICU. Другой пример: когда PSNR равен 35 дБ (что на 3 дБ меньше, чем стандартные 38 дБ, и составляет, следовательно, 67% от 38 дБ), то для видеосигнала стандарта PAL, дающего изображение человека в полный рост с частотой 25 кадров/с, качество видеосигнала будет оцениваться в 0,67 ICU. 5. Параметр нормализации по свойствам объектива (ICUo)Этот параметр, пожалуй, легче всего понять, но труднее всего измерить и принять в расчет. Основу для численного выражения свойств объектива составляет его функция передачи модуляции, ФПМ (Modulation Transfer Function, MTF). Австралийскому комитету по стандартизации следует привлечь научно-исследовательские организации для проведения независимой общеотраслевой экспертизы объективов камер видеонаблюдения и создания ФПМ-графиков для каждого из них. ФПМ-параметры объективов должны отображать их разрешающую способность в парах линий на миллиметр (пл/мм). Использование в замерах именно парных линий объясняется тем, что устройству захвата изображения для воспроизведения различимой линии необходимы и черная линия, и белая. Поскольку в камерах используются устройства захвата изображения различных размеров (1/4, 1/3, 1/2 дюйма и др.), параметр ФПМ должен сопровождаться указанием, для какого конкретного размера матрицы он измерен. В приводимом нами графике по вертикальной оси отображено нормализованное разрешение относительно разрешения матрицы по вертикали. Его также можно выразить в парах пикселов на миллиметр (пп/мм). Количество пикселов в высоту или в ширину делится на высоту или ширину в миллиметрах, а затем делится на два. Так, к примеру, 1/3 дюймовая матрица, имеющая размеры 4,8х3,6 мм, при работе в телевизионном стандарте PAL обеспечивает пиксельное разрешение 752х582. Поделив количество пикселов в матрице по вертикали (582) на соответствующий физический размер (3,6 мм), мы получим почти 162 пиксела на миллиметр. Разделив это число на два, мы получим 81 пп/мм -- это и будет являться максимальным разрешением для данной матрицы при условии применения подходящего объектива. Очевидно, что если мы выберем объектив с меньшим показателем нормализованного разрешения, то показатель этот снизится и для всей системы. Приведенный нами пример взят из сферы цифровой фотографии, где используются устройства захвата изображения значительно более крупных размеров (обычно 23,4 х 15,6 мм) -- поэтому значения, обозначенные на горизонтальной оси, относительно велики. Все это может оказаться очень важным для охранного видеонаблюдения, поскольку в отрасли применяются матрицы самых разных размеров -- от 1/4 до 2/3 дюйма в мегапиксельных камерах. И под каждый типоразмер матрицы должен быть подобран оптимальный объектив.
Вернемся к измерению показателя ICU. В охранном видеонаблюдении мы измеряем общее качество изображения, исходя, главным образом, из качества отображения человеческого лица. Естественно предположить, что интересующее нас лицо вовсе не обязательно оказывается расположенным по центру кадра -- то есть по центру матрицы, где показатель ФПМ обычно наиболее высок. Если камера захватывает изображение фигуры человека в полный рост, то голова оказывается в верхней части кадра. В этой связи предлагается использовать т.н. "реальный" показатель ФПМ, измеренный в зоне, отстоящей от центра матрицы на 2/3 от половины ее высоты. Например, если мы используем матрицу размером в 1/3 дюйма, т.е. габаритами 4,8х3,6 мм, то половина ее высоты находится на уровне в 1,8 мм, однако для измерений показателя ФПМ применительно к охранному видеонаблюдению мы будем выбирать высоту в 1,2 мм (2/3 от 1,8 мм) от центра светочувствительной поверхности матрицы. Когда показатель ФПМ для данного объектива с заданной установкой фокусного расстояния (вариообъективы при этом будут иметь различные показатели ФПМ для разных установок фокуса) определен и представлен в виде функции, мы рекомендуем использовать показатель ФПМ именно для области, на 2/3 высоты отстоящей от центра формирователя изображения. К примеру, если приведенный график описывает показатели для камеры с вертикальным размером матрицы в 15 мм, то расстояние по вертикали в 2/3 половины высоты от центра означает 5 мм (7,5 / 3 = 2,5; 2,5 х 2 = 5). В этой точке ФПМ толстой синей пунктирной линии (допустим, что именно она представляет требуемое фокусное расстояние) составляет примерно 0,9 ФПМ, измеренного по центру. Поэтому показатель ICU для данной камеры необходимо умножить на 0,9. Так, если предыдущие подсчеты выявили для данной камеры показатель в 0,9 ICU, то, умножив его на 0,9, мы получим суммарный показатель качества изображения в 0,81 ICU. Если для данной камеры либо системы показатель ФПМ не определен, то заявленный для нее показатель ICU необходимо снабдить пояснением, гласящим, что цифры получены без учета параметров объектива. Поскольку показатель ФПМ всегда меньше либо равен единице, можно условно принять для неизвестных объективов значение ICUo = 0,8. 6. Параметр нормализации по времени задержки (ICUl)Этот параметр, как и некоторые прочие, наиболее логично будет соотнести со средним временем реакции оператора -- 200 мс. Задержка возникает как суммарный результат затрат времени на операции сэмплирования, кодирования/сжатия сигнала и передачи его по сети. Наиболее существенен параметр задержки для систем, разворачиваемых на базе локальной сети и использующих дистанционное управление PTZ. Оператору необходима как можно более актуальная информация о положении и направлении поворота камеры, однако задержка, возникающая при указанных процессах, способна внести в эти данные определенные временнЫе искажения. Пример: имеется мегапиксельная камера, направленная внутрь фойе гостиницы. Оператору системы крайне необходимо знать, какова задержка между реальными событиями в фойе и их отображением на экране монитора. Цифровая система неизбежно будет иметь ненулевое значение времени задержки сигнала. Вопрос состоит в том, насколько оно велико и в какой мере допустимо для тех или иных ситуаций. Накопленный к настоящему времени опыт показывает, что если время задержки удается удержать на уровне, не превышающем 200 мс, то оператор не ощущает никаких неудобств в работе и уверенно ведет наблюдение за людьми и событиями. Задержка сигнала на время, превышающее указанный выше предел, способна привести к проблемам; однако на практике неудобства наиболее ощутимы именно в системах видеомониторинга реального времени с дистанционно управляемыми PTZ-камерами. Для неинтерактивных систем мониторинга в реальном времени задержка даже в несколько секунд чаще всего некритична. Австралийский комитет по стандартизации предлагает ввести в расчеты следующие коэффициенты нормализации по времени задержки:
На задержке в 3 секунды следует остановиться, отметив при этом, что в реальности лучше получать изображение с задержкой в 5 секунд (как это случается с мультимегапиксельными камерами), чем вообще никакого. Нормализация по времени задержки имеет смысл только лишь для систем, в которых необходима либо желательна интерактивность. Если же в системе не предусмотрено функций интерактивного управления, то об этом должно быть четко сказано в документации -- а коэффициент нормализации по времени задержки должен игнорироваться при расчете совокупного показателя ICU. 7. Расчет совокупного показателя качества изображения ICUПрименение измерений, описанных выше, позволяет техническим путем установить качество любой цифровой системы видеонаблюдения с учетом наиболее существенных ее характеристик. Важность и удобство предлагаемого подхода состоит в том, что он позволяет, применяя достаточно универсальную методику, получать сопоставимые показатели качества по любым системам видеонаблюдения. Чем выше показатель ICU, тем лучше система -- однако это также отразится и на ее стоимости, требованиям к выбору камер и объективов, а также алгоритма компрессии сигнала. Этот показатель необходимо определять для всех групп камер, подключаемых к системе. Например, по условиям тендера может потребоваться совокупный ICU = 0,9 (без учета задержки) для камер, предназначенных для идентификации личности, и совокупный ICU = 1,1 для камер, предназначенных для распознавания номерных знаков. А от другой системы, управляемой по сети и предназначенной для контроля игровых залов казино, может потребоваться, к примеру, ICU = 1,8. Показатель ICU сформирован как характеристика качества системы в целом -- и потому может фигурировать в технических заданиях и условиях тендеров на поставку. При его определении необходимо учесть все описанные параметры систем согласно следующей формуле: ICU = ICUr x ICUi x ICUc x ICUo x ICUl, где:
При определении ICU для неинтерактивных систем последний показатель может быть опущен на основании данных, прописанных в технической документации. Всем производителям, поставщикам и инсталляторам систем видеонаблюдения следует четко знать характеристики ФПМ для применяемых ими объективов. Если этот показатель неизвестен, то следует принимать его равным 0,8. То же самое можно сказать о показателе PSNR для используемого системой алгоритма сжатия данных. Если подробные данные по нему отсутствуют, то, как и в случае с ICUo, его следует принять равным 0,8. Текст подготовлен Владо Дамьяновски в июне 2008 года.
|
||||
  |
||||
