Как избавиться от ложного срабатывания системы видеонаблюдения?

Ложное срабатывание детектора движения — одна из самых распространенных проблем системы видеонаблюдения. Если вы используете камеры наружного наблюдения, то среди самых частых причин ложного срабатывания детектора движения могут быть погодные явления (дождь, снег, молния, плывущие облака, ветер), животные (собаки, кошки, крысы и т.д.) и птицы, а также изменение освещения, отражения, тени, блики солнца.

Легко можно представить ваше разочарование, когда, вместо записи важных событий, вы обнаруживаете сотни мегабайтов видео с записью пролетающих мимо птиц или деревьев, колышущихся на ветру. Каково же будет ваше раздражение, когда вы получите сотни оповещений и звуковых сигналов в день только из-за того, что камера фиксирует проезжающие мимо машины. С таким количеством ненужного материала будет непросто отыскать важный эпизод! Ложное срабатывание детектора движения так же неэффективно, как и отсутствие срабатывания вовсе.

Программа для видеонаблюдения Xeoma удачно борется с ложными срабатываниями системы видеонаблюдения с помощью разнообразных настроек модуля «Детектор движения».

1) Вы можете задать игнорирование движения короче определенного периода времени. Это поможет вам избавиться от ложного срабатывания, например, при смене времени на экране камеры наблюдения или при появлении солнечных бликов.

2) Изменение порога чувствительности к движениям позволит вам игнорировать рябь камеры или любые другие незначительные движения, которые вызывают ложное срабатывание и не требуют записи. Чем выше порог чувствительности, тем меньше движений пропускает детектор дальше по цепочке — в архив, на отправку уведомлений и т.д.

3) Вы можете выбрать способ детектирования — «Сравнивать соседние кадры» или «Сравнивать с накапливаемым фоном». Метод «Сравнивать с накапливаемым фоном» основан на принципе накапливания картинки фона. Такой способ хорош для уличных систем видеобналюдения, где много «ложных» помех, из-за которых может срабатывать детектор движения. Например, деревья, колышущиеся на ветру, движение облаков, тени, дождь, и т. д. Эти движения накапливаются как постоянные и не детектируются.
Метод «Сравнивать соседние кадры» основан на принципе сравнивания двух кадров, детектирует любое изменение в выделенной зоне детектирования и больше подходит для видеонаблюдения в закрытом помещении, где важно не пропустить любое движение.

motion_detector_settings_ru

4)Выберите зону, в которой необходимо осуществлять детектирование движения, используя для этого кисть. Красным цветом будет обозначена зона, где нужно детектирование. Незакрашенной оставьте область, где качаются деревья или проезжают машины, и движение там не будет детектироваться.

5) Выбор минимального размера объекта, движение которого будет детектироваться, также поможет свести ложные срабатывания к нулю. Например, по вашему двору бегают кошки, что приводит в запись вашу систему наблюдения. Выберите минимальный размер объекта больше размера кошки, и «Детектор движения» не будет больше реагировать на движение объектов такой величины.

motion_detector_settings_1_ru

6) Начиная с версии Xeoma 20.10.13, в настройках модуля «Детектор движения» появились опции «Распознавание автомобилей» и «Распознавание людей» для исключения ложных срабатываний при необходимости детектировать движение только людей или только автомобилей. Отметив соответствующую опцию, вы сможете свести количество ложных срабатываний к минимуму (может вызвать незначительное повышение нагрузки на ЦП).

car_human_recognition_motion_detector_ru

Теперь, когда вы закончили настраивать «Детектор движения», вы можете быть уверены, что ложные срабатывания системы видеонаблюдения вам больше не грозят.

Начиная с версии Xeoma 19.4.22, в Xeoma доступен дополнительный модуль «Распознавание объектов». Он основан на искусственном интеллекте и способен распознавать определенные типы объектов в кадре — например, игнорировать птиц и мелких животных и реагировать только на автомобили.

Подробнее о Дополнительных модулях

17 апреля 2015, обновлено 28 апреля 2021