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Wiederholte Fehlalarme und unerkannte Ereignisse können Anwender von der Nutzung der Vidoeanalyse abschrecken. Diese Probleme sind in den vergangenen Jahren stark zurückgegangen. Die Genauigkeit der Videoanalyse hängt von der gewünschten Anwendung ab. Deshalb ist es wichtig, zunächst die allgemeinen Erwartungen der Kunden zu kennen. Für dieses Verständnis sind die folgenden Umwelt- und Hardwarefaktoren von Bedeutung.

Umweltfaktoren

Die Umweltfaktoren haben sehr großen Einfluss auf die Leistung praktisch aller Videoanalyse-Algorithmen. Allgemein unterscheidet man zwischen sechs verschiedenen Umweltfaktoren.

• Kamerawinkel: Der Kamerawinkel kann verschiedene Aspekte der Videoanalyse beeinflussen. Dazu gehören die Perspektive, die Okklusion (Verdeckung von Objekten) sowie die Segmentierung von Objekten.
• Entfernung zum Objekt: Die Pixelgröße des Objektes ist ein wichtiges Element der Videoanalyse. Für die meisten Videoanalysen ist eine Mindestpixelgröße erforderlich (z. B. 15 x 15). Andererseits können zu große Pixelgrößen auch die Analyseleistung herabsetzen (z. B. reflektierendes Licht in der Kamera).
• Belichtung: Die Belichtung kann die Videoanalyse auf verschiedene Weise beeinflussen. Zunächst muss ein Minimum an Licht verfügbar sein, damit die Videoanalyse überhaupt Objekte erkennen kann (sofern keine Infrarot- oder Wärmebildkameras verwendet werden). Außerdem können Änderungen der Beleuchtung (z. B. beim Öffnen von Türen) zu falschen Schlüssen führen.
• Aktivitätsgrad: Der Grad der Aktivität in einer Umgebung hat Einfluss auf die Leistung der Videoanalyse. Als Faustregel gilt: je höher die Aktivität, desto öfter kommt der Videoalgorithmus zu falschen Schlüssen.
• Wetter: Unbeständigkeit und Wetteränderungen (Sonne, Regen, Wind, Bäume, Wolken, Schatten usw.) können bei der Videoanalyse besonders im Außenbereich zu falschen Schlüssen führen. Das Wetter hat auch Auswirkungen auf die Videoanalyse in Innenräumen, wenn große Glasfenster und -türen vorhanden sind und die genannten Einflüsse auf die Innenraumkamera wirksam werden.
• Hintergründe: Die Änderungen im Hintergrund der Kamerasicht kann die Leistung der Videoanalyse beeinflussen. Beispiel: Wenn im Bildhintergrund eine ständig bewegte Rolltreppe läuft, können Fehlschlüsse gezogen werden. Derartige Hintergrundmotive müssen bei der Entwicklung oder Installation einer Lösung berücksichtigt werden.

Hardwarefaktoren

Die Leistung der Videoanalyse-Algorithmen kann je nach benötigter Rechnerleistung stark schwanken. Die folgenden fünf Faktoren beeinflussen die Leistung.

• Prozessorleistung: Für kleine Objekte, die sich schnell bewegen, wird größere CPU-Leistung benötigt. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Engine mit hoher Auflösung (zum Erkennen kleiner Objekte) und einer hohen Bildfrequnez (zum Verfolgen schneller Objekte) ausgeführt werden muss.
• Auflösung: Normalerweise können Sie die Videodaten bei 4CIF aufzeichnen und die Analyse bei CIF ausführen. Damit sparen Sie Prozessorleistung. Um sehr kleine Objekte zu erkennen, müssen Sie ggf. mit 4CIF arbeiten.
• Bildfrequenz: Die meisten Analyse-Engines benötigen zwischen fünf und acht Bilder pro Sekunde. Für schnell bewegte Objekte ist eine höhere Bildfrequenz erforderlich. Auch die Analyse zur Erkennung zurückgelassener Objekte nutzt häufig die Bewegungsverfolgung, um Fehlanalysen zu reduzieren.
• Festplatte: Wenn Sie in der Lage sein möchten, analysierte Bilddaten zu durchsuchen (z. B. nach Objekten, die sich in der Nähe eines Fahrzeugs bewegen), müssen Sie die XML-Metadaten speichern, die von der Analyse-Engine produziert wurden. Der von den Daten eingenommene Speicherplatz auf der Festplatte ist normalerweise unerheblich.
• Arbeitsspeicher: Eine auf dem PC ausgeführte Analyse-Engine nimmt normalerweise zusätzlich 10 MB bis 100 MB in Anspruch. Bei höheren Auflösungen ist mehr Arbeitsspeicher erforderlich.

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Faktoren, die die Leistung der Videoanalyse beeinflussen Herunterladen English