גילוי תנועה בווידאו

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

יש לך הודעות חדשות (השווה לגרסה הקודמת).

בדוגמה ניתן לראות שהתוכנה מזהה את תנועת המכוניות ומציירת סביבן מלבנים אדומים. חדי עין יוכלו להבחין במלבן קטן בפינה הימנית העליונה של התמונה, שנגרם בשל תזוזת צמרת העץ. זהו אחד האתגרים של גילוי תנועה להתעלם מתנועות סרק.

VMD ראשי תיבות של (Video Motion Detection) גילוי תנועה בווידאו, הוא 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 מסוימים שנעים, גם בתנאי תאורה שאינם אופטימליים. אוטומציה של גילוי תנועה בתוכנה, רגישה יותר מעין אדם, ומאפשרת לזהות עצמים שעין אדם מתקשה להבחין בהם וחוסכת כוח אדם רב, מכיוון שמפעיל אחד יכול לשלוט במספר גדול של מצלמות.

אתגר מרכזי, העומד בפני שיטות גילוי התנועה, הוא למנוע התרעות שווא, תוך כדי לכידת כל התנועות של העצמים שהוגדרו במצבים שונים. נהוג להפריד בענף זה בין שיטות לגילוי תנועה במרחבים סגורים (indoor) שבהם קל יחסית להגיע למינימום של התרעות שווא, בשל מיעוט ההפרעות הקיימות בהם, לעומת מרחבים פתוחים (outdoor) שבהם קיים רעשי רקע רבים, אשר עלולים להפריע לגילוי התנועה שיש לבודדם, כגון תנועות עננים, עצים, אבק, צל, חרקים ושינויי תאורה כתוצאה מזריחה, שקיעה והחשכה עקב עננות ותופעות אטמוספריות אחרות.

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. פרמטרים נוספים שניתן לשלוט בהם בתוכנות אלו, הוא רגישות לניגודיות בין הצבעים, רגישות לגודל אובייקט הנע (כך אפשר לקבוע שהתוכנה תזהה תנועת מכוניות אבל לא אנשים, או אנשים אבל לא בעלי חיים), ורגישות למהירות 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 פרמטרים שונים כמו למשל רמת רגישות אחרת עד לחוסר רגישות מוחלט, באזור שבו לא רוצים לבדוק גילוי התנועה. עוד ניתן לאבחן את כיוון התנועה, ולקבוע שתהיה התראה רק במקרה שיש תנועה מכיוון אחד לכיוון אחר. (למשל בשדות תעופה כאשר תנועה בכיוון אחד מותרת ובכיוון השני אסורה). ולצייר וקטור של התנועה מרגע התחלתה. במערכות מקצועיות קיימות כמה סוגים של גילוי תנועה. מערכות נייחות שבהן המצלמה קבועה. מערכות סורקות שבהן המצלמה מגלה בתוך תא שטח תוך כדי תנועתה האוטומטית או הידנית, ומערכות "ראדר" שבהן המצלמה סורקת תא שטח גדול ומשווה את כל תא השטח לסריקה הקודמת. קיימות אף מערכות מקצועיות שמשלבות מעקב של המצלמה אחרי העצם הנע. ניתן לבצע גילוי תנועה לא רק במערכות אופטיות רגילות אלא גם במצלמות תרמיות ובכך להרחיב את הטכנולוגיה הזו גם לתנאי חשיכה מוחלטים.

הדגמה לגילוי תנועה בווידאו. בחלק התחתון ניתן לראות מרובעים שמייצגים "אזורי חוסר עניין" שבהם נקבע שהתוכנה לא תהיה רגישה לתנועה.

ישומים של גילוי תנועה משמשים בעיקר בתחומי האבטחה המקצועיים ומיועדים לאבטחה של בסיסים ומתקנים 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. ככל שתחום זה יתפתח הוא עשוי להחליף את מערכות האזעקה המסורתיות או להשתלב לצידן, בשל יתרונותיו. ישנם ישומים אזרחיים המשתמשים בגילוי תנועה: החל מכימות אובייקטים כאנשים ורכבים העוברים בתא שטח מסוים, וכלה בניסויי מעבדה הבודקים תגובות של חיות לטיפולים תרופתיים.

ישנן 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 שנוצר הפרש גדול 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 במדויק.

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. לעתים נהוג גם להוריד את הרזולוציה של התמונה לפני בדיקתה, 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 ממוזערת, יעילה ומהירה יותר מבטל תלות במחשב ומערכת הפעלה, ומאפשר להרכיבה כמערכת משובצת מחשב בהתקני ווידאו, ואילו ישום בתוכנה מאפשר למערכת להיות גמישה ופתוחה יותר, ולתלות את מהירותה בהתקדמות הטכנולוגית של המיחשוב.