Ваша регистрация на старой версии Sec.Ru перенесена на новую. Если Вы помните логин или пароль, можете использовать их для авторизации или зарегистрироваться заново. Также на портал можно зайти через соц. сети.

Войти
Зарегистрироваться
Восстановить пароль

Вы точно хотите пожаловаться?

Авторы последних публикаций:

Sec.Ru
Портал по безопасности

Даиил Лапишин
ИНФОТЕХ

Юлия Боброва
НПП Бевард

1 2 3 4 9
1 2 3 4 9
MACROSCOP
Подробнее

Борьба за плавность отображения в системе видеонаблюдения: найти рывки и обезвредить

Закономерно, что с развитием продукта повышается и внимание к его качеству. Причем не только по части функционирования, но и в отношении пользовательской эстетики.

Несколько лет и версий назад мы столкнулись с недостаточным качеством отображения видео в Macroscop. Присутствовали “рывки”, из-за которых страдала плавность отображения, что в итоге ухудшало общее визуальное восприятие.

Когда пользователь видит, что изображение не экране “дергается”, его мало волнует, чем это обусловлено. Причин же тому может быть много, так как видеосистема состоит из многих компонент, и софт — лишь одна из них. Но мы должны были сделать все, чтобы Macroscop со своей стороны отображал максимально плавно.

А для этого разработчикам необходимо было четко понимать задачу с измеряемыми требованиями, а группе качества — иметь инструмент для оценки. В этой статье мы расскажем, какую метрику используем для измерения плавности и с помощью какого инструмента ее оцениваем.

Итак, как определить, плавно отображается видео или неплавно?

Что сходу приходит в голову? — сравнить то, что мы видим в клиентском приложении с “родным” отображением ip-камеры.

И первое решение — оценка группой экспертов: выбираем несколько человек, показываем им видео и просим оценить его на предмет рывков.

Это решение “в лоб”. В определенной степени действенное, но очень времязатраное и слишком субъективное для практического использования. Собирать экспертов каждый раз, когда группа качества получает от разработчиков очередной прототип, совершенно нецелесообразно.

Вместо субъективной оценки “нравится- не нравится” надо было найти критерий плавности или ожидаемое поведение продукта, которое можно зафиксировать.

Этот критерий был сформулирован так: для плавного отображения достаточно, чтобы каждый кадр выводился на экран монитора.

В соответствии с ним появилось второе решение. Новый метод измерения “неплавности” состоял в следующем: создаем и выводим на монитор видеоролик с последовательностью цифр (каждая цифра в отведенной для нее части кадра) или секундомером, снимаем отображаемое видео на IP-камеру, прогоняем через Macroscop, снова отображаем и снова снимаем уже с помощью другой камеры (камеры смартфона, go pro и т.д.).

Ожидание. Результирующее видео покадрово разбираем: считаем количество задержавшихся или пропущенных кадров (цифр) и получаем, сколько было рывков. Способ трудозатратный (попробуйте покадрово разобрать ролик со стандартной для IP-камеры частотой в 25 fps! за минуту это без малого 1500 кадров), но, казалось бы, объективный.

Реальность. На практике все получилось не совсем так. Стандартная ip-камера выдает поток с частотой ~25fps, монитор ~60fps, камера смартфона ~30fps. Оказалось, что кроме того что частоты кадров не кратны, камеры и мониторы не работают синхронно. Поэтому иногда в момент считывания видео любой из камер на мониторе происходила смена кадра. В результате он “смазывался” и цифру на изображении было невозможно разобрать.
Таким образом, второй метод тоже не подошел.

Были еще варианты программного захвата или сбора статистики самим клиентским приложением, которое отображает видеопоток, но и их мы отбросили. Хотелось оценивать только внешнюю составляющую — ровно то что видит пользователь, для которого вся система является “чёрным ящиком”.

Итогом наших поисков стало аппаратное решение — стенд на основе микроконтроллера.

Он включает в себя полотно с 12 светодиодами, которое снимает видеокамера, и полотно с 12 фотодатчиками, которые накладываются на монитор, отображающий видеопоток с этой камеры, и фиксируют световые сигналы. Все устройство помещено в светонепроницаемый короб, чтобы исключить влияние внешних источников света.

Устройство выводит на светодиоды определенную последовательность паттернов, считывает результат и записывает его в отдельную строку отчёта.

Светодиоды отображают определенный узор световых сигналов с некоторой частотой. Так, например, для камеры с частотой 25 fps смена происходила раз в 1 кадр или в 40 мc (на 20 мс загорался паттерн, на 20 мс потухал, затем загорался следующий и т.д.)

Мы ожидали, что камера захватит именно то, что видит глаз, или даже собственные фотодатчики стенда. Вот как, по нашим ожиданиям, должна была выглядеть зафиксированная последовательность из 8 паттернов:https://habrastorage.org/webt/yn/mv/zr/y

Каждый раз светодиоды воспроизводили одну и ту же последовательность сигналов, но в отчетах эта последовательность иногда нарушалась: присутствовали кадры, которых не должны было быть (на них активными были светодиоды из двух соседних паттернов).

Мы экспериментировали с разными IP-видеокамерами и оказалось, что наиболее четкие кадры давала камера 25 fps с прогрессивной разверткой (в отличие, например, от варианта с 50 fps с чересстрочной разверткой), при этом она минимально нарушала последовательность кадров при передаче по сети.

Так или иначе, избавиться от артефактов полностью нам не удалось- часть кадров приходила с запозданием или сливалась с другими, но на самом деле рывками это не являлось.

На помощь пришла теорема Котельникова, согласно которой для восстановления аналогового сигнала частоты f требуется частота отсчета не менее 2f. То есть восстановить сигнал со светодиодов в нашем случае можно надёжно только для частоты 12,5 fps, что соответствует 80мс.

В результате

В результате реализованное нами аппаратное решение позволило фиксировать рывки, соответствующие задержке кадров от 80мс и выше, которые как раз существенно ухудшают восприятие отображаемого видео.

Метод результативен, решает задачу обнаружения рывков, а также благодаря автоматизации он требует минимальных затрат времени и сил группы качества. По настоящий момент мы регулярно применяем его при регрессионном тестировании каждого нового релиза.

В итоге (хоть и потратив много времени) для субъективных критериев плавности/неплавности мы получили вполне объективный метод измерения. Собранный стенд позволил быстро оценивать плавность отображения при любых параметрах системы (разной пропускной способности сети, разной производительности оборудования для обработки и отображения). К тому же, он не имеет привязки к приложению Macroscop, поэтому с его помощью мы тестируем и десктопный, и мобильный, и веб — клиенты.

плата 2

плата 2
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
2
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

Вышла новая версия ПО для IP-видеонаблюдения Macroscop 2.4

Компания Macroscop выпустила новую версию программного обеспечения для IP-камер 2.4. В ПО появились новые функции, повышающие стабильность и надёжность системы, и ряд улучшенных интерфейсов, повышающих удобство и эффективность работы.

Версия ПО Macroscop 2.4 включает 8 изменений и нововведений:

1. Обновленные права пользователей (возможности и интерфейс).
2. Новый интерфейс мобильного приложения для ОС Android.
3. Ускоренный в 30 раз экспорт архива. Экспортировать видео можно в форматы MCM, MP4, AVI.
4. Обновленная тепловая карта интенсивности движения. Изменился интерфейс модуля, добавились новые возможности настройки (цветовые схемы, шкала отображения интенсивности движения, привязка карты к плану).
5. Обновленный цифровой зум.
6. Обновленный интерфейс и механизм построения траектории перемещения человека в модуле межкамерного трекинга.
7. Повысилась точность детектирования оставленных предметов в рамках одноименного модуля Macroscop.
8. Доступен новый сверхточный подсчет посетителей, основанный на 3D-технологии. Это программно-аппаратное решение, обеспечивающее точность подсчета 98,6%. Устройство точно считает людей, пересекающих виртуальную линие считает корзины, тележки и коляски, домашних животных и другие предметы.

Узнать подробнее про каждую новую функцию и нововведение можно в презентации, доступной по ссылке: http://macroscop.com/assets/files/%D0%9F

Macroscop. Как вам удобно

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
0
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

Почему разработчики видеонаблюдения любят ритейл больше, чем производство?

Знаете ли вы, что в ассортименте вендоров ПО для видеосистем есть много решений для прикладных задач торговли- модулей для подсчета посетителей, определения длины очереди, контроля операций на кассе и т.п. А предложений для решения производственных и промышленных задач практически нет. Все потому что мы, разработчики ПО для видеонаблюдения, для производства, в отличие от ритейла, разрабатываем редко, и стоит это дорого.

Почему? Давайте разбираться

Изначально системы видеонаблюдения были изобретены для безопасности. Они решали традиционные задачи: хранение архива, отображение на экраны операторов, детектирование движения и поиск в архиве. Вне зависимости от того, к какой отрасли относится объект, на котором установлена видеосистема, подход к решению этих задач одинаков. И технологии их решения, разработанные однажды, успешно применяются на миллионах разных объектов.
Со временем системы видеонаблюдения пошли дальше и научились решать несколько более сложные задачи – анализировать видео: распознавать лица, распознавать автомобильные номера, искать по разнообразным параметрам. И вновь на каком бы объекте это не делалось, процесс происходит примерно одинаково, ведь, например, для модуля распознавания номеров нет разницы, находится автомобиль у ворот торгового центра или завода.
Следующий шаг – решение более узких специализированных задач, выходящих за рамки обеспечения безопасности. В первую очередь такие системы появились для ритейла. Они могут анализировать перемещение покупателей, определять длину очереди, считать посетителей, выявлять наиболее активные зоны торгового зала. И все это работает достаточно эффективно.

Теперь логично сделать следующий шаг: если мы научили системы анализировать видео и решать прикладные задачи на одних объектах, почему бы не вводить это повсеместно? Не только в торговлю, но и, например, на производство, и тогда системы смогут заменить рабочих, которые занимаются низкоквалифицированным трудом.

Не тут-то было…

На практике все не так просто. Если базовые задачи по обеспечению безопасности однотипны, задачи по видеоанализу для ритейла тоже однотипны (потому что не так важно, что продавать, магазины в целом продают одинаково, независимо от того, что стоит на полках), то у производства задачи самые разнообразные. Все производство разное и для каждого существует свой производственный процесс.

Судите сами. В Macroscop мы получаем много запросов на видеоаналитику от разных производственных компаний. Например, с помощью видеосистем наши заказчики хотят:
• распознавать отломившийся зубец экскаватора;
• определять фракции щебня в кузове самосвалов на карьере;
• считать пластиковые бутылки в паллете;
• детектировать драгоценные камни на конвейерной ленте.

Даже эти задачи настолько разные и специфичные, что для каждой из них, необходимо заниматься индивидуальной разработкой. Стандартными инструментами, разработанными однажды, их не решить. А такая индивидуальная разработка стоит дорого.

Логично, что широко тиражируемый продукт стоит дешевле, чем продукт, который производится меньшими объемами. Для того, чтобы разработать технологию и наладить производство, необходимо сделать определенные инвестиции, которые должны окупиться за счет продаж. И чем большее количество экземпляров разработанного продукта продается, тем меньшая сумма затрат на производство вкладывается в стоимость каждой единицы. Когда ваша задача совсем индивидуальна, продукт для ее решения производится в единственном экземпляре (и вероятность того, что еще кто-то когда-то это купит, мала), все инвестиции разработчиков точно также включаются в его стоимость. Пропорция проста: меньший спрос — бОльшая цена.

Можно сэкономить

Есть в практике Macroscop и примеры самостоятельного решения нестандартных производственных задач с минимальными затратами, когда заказчики просто проявили смекалку и воспользовались стандартными инструментами видеоанализа.

#Лайфхак
Например, одна из компаний, которая занимается производством кровельных материалов решает силами видеосистемы задачу обнаружения дефектов (дырок) в производимом материале с помощью детектора движения. Вот что представляет из себя их система: материал движется по конвейерной ленте через темный короб. В нижней части короба установлен источник света, направленный вертикально вверх (сквозь ленту), видеокамера расположена сверху, напротив источника, и направлена вертикально вниз. В случае, если на отрезке материала отсутствуют отверстия, картинка на камере абсолютно черная, но, если на участке материала в темном коробе есть дефект, камера фиксирует просветы (пятна света). В Macroscop настроена реакция на появление этих световых пятен (используется детектор движения), и по событию запускается внешнее приложение, которое информирует оператора о наличии дефекта.

Стоимость программной составляющей этого решения 1800 рублей (за 1 камеру).

Альтернативная точка зрения

Не все разделяют нашу точку зрения. У одних наших коллег по цеху есть мнение, что в общем и целом все задачи, какими бы разными они не были, можно классифицировать и подвести под какие-то универсальные разработки.

Но эффективно классифицировать можно только тогда, когда в одинаковых классах окажутся действительно очень близкие задачи, для решения которых можно применять одни и те же подходы. Если в одном классе оказалось 5 вроде бы схожих задач, но для их решения все-равно нет универсального алгоритма, эта классификация становится бессмысленной. К какому классу, например, отнести задачу обнаружения отломившегося зубца экскаватора?

С другой стороны, совершенно очевидно, что будущее именно за этим. Ведь можно классифицировать задачи, например, на распознавание каких-то объектов или какого-то события. И, вероятно, очень скоро в видеосистемах появятся алгоритмы, которые смогут распознать все, что угодно. В определенной степени такие разработки применимы уже сейчас.
Не так давно мы познакомились с компанией blippar, которая, как она сама говорит, сделала первый в мире визуальный браузер. Они сделали приложение для мобильных устройств, которое распознает любые предметы, которые попали в объектив камеры мобильного телефона, и выдает контент о них. Уже сегодня это вполне рабочее приложение, которое показывает достаточно неплохие результаты.

В итоге

Все это говорит о том, что уже сейчас создаются перспективные технологии видеоанализа, которые, являются универсальными, работают в разных условиях и не требуют доработки под конкретные задачи.
Вполне очевидно, что в будущем задача распознавания станет фундаментальной, базовой функцией, которую можно будет применять повсеместно, в том числе на производственных объектах для решения специальных задач.

Но нужно разделять настоящее и будущее. И сегодня, пока технологии не находятся на таком уровне, у заказчиков с узкой специфичной производственной задачей есть три варианта:
1. Платить достаточно большие деньги за индивидуальную разработку.
2. Проявлять смекалку и находчивость, применяя стандартные инструменты нестандартными способами.
3. Или не использовать видеоанализ, а подключать человеческие ресурсы.

схема видеосистемы Macroscop

схема видеосистемы Macroscop
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
1
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

24 апреля состоится технический вебинар «Модули распознавания автономеров и идентификации лиц в Macroscop»

Компания Macroscop, разработчик профессионального программного обеспечения для систем IP-видеонаблюдения, приглашает пройти бесплатное практическое обучение на вебинаре «Модули распознавания авто номеров и идентификации лиц в Macroscop».

Вебинар научит настраивать одноименные модули, познакомит с возможностями интеграции с СКУД и автоматизации ряда процессов на объекте, а также расскажет о требованиях установки IP-камер для корректной работы видеоанализа.
Это техническое обучение, посвященное исключительно работе с компонентами видеосистемы Macroscop.

Вебинар состоится 24 апреля в 11.00 по московскому времени.

Обучение проведет технический тренер Macroscop, который ответит на все вопросы участников.

Для участия в вебинаре необходимо зарегистрироваться по ссылке: https://events.webinar.ru/macroscop/1035

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
1
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

25 апреля в Казахстане состоится семинар «Возможности видеонаблюдения Macroscop»

Компания Macroscop, разработчик программного обеспечения для IP-камер, приглашает на тематический семинар по видеонаблюдению в г. Шымкент, Казахстан.

Семинар состоится 25 апреля с 14.00 до 18 часов (с перерывом).

Место проведения: г. Шымкент, ул. Жибек Жолы 21/2.

В ходе семинара спикер познакомит участников с интеллектуальными возможностями и новинками продуктов Macroscop и расскажет, как получить максимум от своей системы видеонаблюдения.

Программа семинара:
Регистрация участников. Приветственный кофе (14:00 — 14:30).
Приветствие участников (14:30 — 14:45).
Часть 1. IP-видеонаблюдение Macroscop (14:45 — 16:00).
• Основные функциональные возможности;
• Преимущества и удобство использования Macroscop;
• Обзор продуктов Macroscop: лицензии, видеорегистраторы, интеллектуальные модули;
• Возможности и применение видеоаналитики на объектах.
Перерыв (16:00 — 16:15).
Часть 2. Удобное построение систем видеонаблюдения на примере готовых кейсов Macroscop (16:15 — 17:15).
• Супер-новинки и последние разработки Мacroscop;
• Кейсы, примеры и лайфхаки использования Мacroscop;
Часть 3. Общение со специалистами, ответы на вопросы, розыгрыш призов (17:15-18:00).

Семинар проведет Юрий Захаров, менеджер компании Macroscop.

Для участия в семинаре необходимо зарегистрироваться по ссылке: https://macroscop.com/o-kompanii/novosti

8-800-555-0043
http://www.macroscop.com

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
0
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

Детектор отсутствия касок Macroscop

Модуль предназначен для оперативного реагирования на факты несоблюдения техники безопасности.

При обнаружении в кадре человека без каски на голове, Macroscop выведет на экран сигнал «Тревога», добавит событие в журнал, отправит уведомление на e-mail, или выведет push-уведомление на мобильном устройстве ответственного сотрудника.

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
0
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

17 апреля состоится технический вебинар "Macroscop. Первый старт"

Компания Macroscop, разработчик профессионального программного обеспечения для систем IP-видеонаблюдения, приглашает пройти бесплатное практическое обучение на вебинаре «Macroscop. Первый старт».

Вебинар состоится 17 апреля в 11.00 по московскому времени.

Обучение позволит:
• Уверенно проектировать системы безопасности с использованием ПО Macroscop;
• Оптимально настраивать систему безопасности с использованием ПО Macroscop;
• Понимать возможности видеосистемы Macroscop;
• Ориентироваться в продуктовой линейке.

Вебинар состоит из двух частей: теоретической и практической.

В теоретической части рассматриваются:
• Основные вопросы, возникающие при получении требований от заказчика;
• Продуктовая линейка Macroscop: как правильно выбрать решение;
• Инсталляция системы: быстрый запуск.

Практическая часть позволяет совместно с техническим специалистом Macroscop оптимально настроить сервер: подключить камеры, настроить запись архива, задать сетевые настройки. По ходу вебинара ведущий отвечает на возникающие у участников вопросы.

Для участия в вебинаре необходимо зарегистрироваться по ссылке: https://events.webinar.ru/macroscop/1035

http://www.macroscop.com
8-800-555-0043

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
1
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

Компания Macroscop, разработчик ПО для IP-камер, продемонстрирует возможности видеонаблюдения на объектах ритейла на вебинаре.
Вебинар "Умное видеонаблюдение в ритейле" состоится 11 апреля (среда) в 10.00 (по московскому времени). Для участия необходимо зарегистрироваться по ссылке: https://events.webinar.ru/macroscop/1071

В рамках вебинара ведущий расскажет, как с помощью видеонаблюдения

• оперативно обнаружить дым или огонь в торговом центре и на улице;
• считать точное количество посетителей в день, неделю, месяц, а также как рассчитывать точную конверсию из посетителя в покупателя;
• быстро обнаружить преднамеренно или случайно оставленные сумки, коробки или пакеты в торговом центре;
• зафиксировать отсутствие человека на рабочем месте;
• обнаруживать превышение допустимой длины очереди;
• оперативно реагировать на крики, выстрелы, взрывы и другие необычные громкие звуки;
• фиксировать предпочтительные маршруты и места остановки клиентов;
• оценивать качество обслуживания клиентов;
• быстро найти потерявшихся детей в районе торгового центра;
• организовывать автоматизированный контроль доступа людей и автомобилей к служебным помещениям.

Все эти задачи можно решить с помощью правильно выбранного программного продукта.

Будем рады видеть вас на прямой трансляции из офиса Macroscop.
"Macroscop. Как вам удобно"

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
0
Поделиться

MACROSCOP

Новый интерфейс модуля Тепловая карта интенсивности движения от Macroscop

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
0
Поделиться

MACROSCOP
Подробнее

10 апреля Macroscop проведет вебинар «Интеллектуальные модули»

Компания Macroscop, разработчик профессионального программного обеспечения для систем IP-видеонаблюдения, приглашает пройти бесплатное практическое обучение на вебинаре «Настройка интеллектуальных модулей Macroscop».

Обучение позволит:
• Уверенно проектировать системы безопасности с использованием ПО Macroscop;
• Оптимально настраивать систему безопасности с использованием ПО Macroscop;
• Понимать возможности видеосистемы Macroscop;
• Ориентироваться в продуктовой линейке.

Вебинар состоит из двух частей: теоретической и практической.

В теоретической части участники:
• Получат подробную информацию об интеллектуальных модулях Macroscop;
• Рассмотрят варианты использования интеллектуальных модулей на различных примерах.

Практическая часть позволит участникам совместно с ведущим настроить на предоставленном сервере интересующие модули Macroscop.
Познакомиться с интеллектуальными модулями Macroscop можно по ссылке:

Вебинар состоится 10 апреля 2018 года в 11.00 по московскому времени.

Для участия в вебинаре необходимо обратиться к менеджеру Macroscop по телефону: 8-800-555-0043 (звонок бесплатный) или самостоятельно заполнить регистрационную форму по ссылке: https://events.webinar.ru/macroscop/9444.

class="wall-fullscreen-img"
для увеличения картинки нажмите ctrl + scroll (колёсико мышки)
0
Поделиться