גילוי תנועה בוידאו
מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
VMD ראשי תיבות של (Video Motion Detection) גילוי תנועה בוידאו. ענף בתחום של הראייה הממוחשבת. בענף זה התוכנה מזהה ומבודדת תנועה של עצמים, באמצעות השוואת השינויים שבין פריימים של תמונות הוידאו. הדבר איננו פשוט כפי שהוא נראה מכיוון שיש לבודד שינויים שמקורם איננו בתנועה של עצמים כמו רעשים, שינויי תאורה, תזוזה של המצלמה עצמה וכדומה, ולנסות וללכוד רק עצמים נעים, גם בתנאי תאורה שאינם אופטימליים. אוטומציה של גילוי תנועה בתוכנה רגישה יותר מעין אדם, ומאפשרת לזהות עצמים שעין אדם מתקשה להבחין בהם ועשויה לחסוך כוח אדם רב.
האתגר של גילוי התנועה הוא להגיע למינימום של התרעות שווא, תוך כדי לכידת כל התנועות של העצמים שהוגדרו במצבים שונים. בענף זה ישנו את התחום של המרחב הפנימי הסגור (indoor) שבו קל יחסית להגיע למינימום של התרעות שווא, בשל מיעוט הפרעות הקיימות בו, לעומת המרחב החיצוני (outdoor) שבו עלולים להפריע לגילוי התנועה גורמים נוספים רבים, כמו תנועת עננים, עצים, אבק, צל, חרקים, שינויי תאורה כמו זריחה, שקיעה והחשכה עקב עננות, שיש לבודד אותם ולא להתחשב בהם.
במערכות מקצועיות משולבים פילטרים שונים להגברת יעילות המערכת, כמו פילטר ליצוב שינויי תאורה (הסרת תדרים נמוכים) ומניעת הבהובים בכדי לקבל תמונה יציבה. וכמו פילטרים לייצוב תמונה, כדי שיהיה אפשר לבצע גילוי תנועה גם כאשר המצלמה רועדת ואיננה מעבירה תמונה יציבה, כמו במקרה מצלמות על עמודים גבוהים שזזים ברוח חזקה או במקרה של מצלמה סורקת, הנמצאת בתנועה וסורקת תאי שטח משתנים. קיימות אף מערכות מקצועיות שמשלבות מעקב של המצלמה אחרי העצם הנע. פרמטרים נוספים שניתן לשלוט בהם בתוכנות אלו, הוא רגישות לניגודיות בין הצבעים, לגודל אובייקט הנע (כך אפשר לקבוע שהתוכנה תזהה תנועת מכוניות אבל לא אנשים), ולמהירות תנועה האובייקט, (כך אפשר לקבוע שאדם העומד במקום אחד וזז מעט לא יזוהה, בניגוד לאדם שהולך בהליכה נמרצת). במערכות מקצועיות ניתן לתחם אזורים בתמונה ולקבוע לכל אחד מהם רמת רגישות אחרת.
ישומים של גילוי תנועה משמשים בעיקר בתחומי האבטחה המקצועיים ומיועדים לאבטחה של מתקנים רגישים, גבולות, חברות ושדות תעופה. בשנים האחרונות עקב פריחתן של מצלמות האינטרנט, ישנם יותר ויותר מוצרים ביתיים פשוטים וזולים המיועדים לשימוש ביתי, בשילוב עם מצלמות אינטרנט פשוטות. ישנם ישומים אזרחיים המשתמשים בגילוי תנועה כמו למשל ספירת אנשים או רכבים העוברים בתא שטח מסוים.
ישנם מספר גישות לזהות גילוי תנועה ולכל גישה יתרונות וחסרונות. גישה ראשונה היא כמו בדחיסת וידאו, לנסות ולאתר את ההפרשים הקיימים בין תמונה אחת לקודמתה, וברגע שיש הפרש גדול מדי מהסף שנקבע, יוכרז גילוי תנועה במיקבץ הפיקסלים שהשתנו, כמובן שבגישה זו מקבלים הרבה אזורים נפרדים וקשה לקבוע את גודלם האמיתי של האובייקטים שנעים ומספרם. גישה אחרת מתחילה מתמונת בסיס ומשווה אליה את השינויים הקיימים בתמונות השונות. בעיה עיקרית בגישה זו היא הצורך לעדכן את תמונת הבסיס כאשר עצם שהיה בה זז ונעלם, שאם לא כן יהיו גילויי תנועה כוזבים בכל התמונות הבאות. גישה נוספת קובעת את הרקע של התמונה ומשווה אליה את התמונות הבאות, תוך כדי שהיא "מושכת" את הרקע לאזור שנחשף על האובייקט בתזוזתו. בגישה זו ניתן למפות את האובייקט במדוייק.
כדי שגילוי התנועה יהיה יעיל, נהוג להוריד את עומק הצבע לגווני אפור, כך שכל פיקסל ייצג רק 256 גוונים שבין שחור ללבן, במקום עשרות אלפי ומיליוני אפשרויות של גווני צבע. לעיתים נהוג גם להוריד את הרזולוציה, מכיוון שבדיקת גילוי תנועה ברזולוציה גבוהה זוללת את משאבי המחשב. שיטה נוספת לייעל את גילוי התנועה, הוא להקטין את מספר הפריימים בשנייה למספר נמוך יותר. בשיטה זו נהוג במיוחד כאשר מחשב אחד מבצע גילוי תנועה במקביל על כמה מצלמות.
גילוי התנועה יכול להיות מיושם בתוכנה אך גם בחומרה, בכרטיס או שבב יעודי. ישנן מצלמות שמשלבות גילוי תנועה בחומרה בתוך המצלמה ללא צורך בשימוש במחשב אישי ובתוכנה נילוות. וכמובן, שלכל גישה יש יתרונות וחסרונות. ישום בחומרה מאפשר למערכת להיות יעילה ומהירה יותר וישום בתוכנה מאפשר למערכת להיות גמישה ופתוחה יותר.
[עריכה] קישורים חיצוניים
- אלגוריתם, הסבר נוסף וקוד פתוח בתחום באתר codeproject
- הסבר וקוד באתר codeproject
- גילוי תנועה של חברת מובוטיקס, אתר החברה
- גילוי תנועה של חברת RBtec, אתר הבית
- גילוי תנועה של חברת מגל, אתר הבית
- פרומושן וי-אמ-די - גילוי תנועה של חברת פרוטראק, אתר הבית
- טוטלטראק - גילוי תנועה של חברת אי.או. אימג', אתר הבית
- פקד אקטיבX לגילוי תנועה של חברת סמארט-וי-אמ-די, אתר הבית
קטגוריות: אבטחה | צילום | גלאים וחיישנים


