גילוי תנועה בווידאו

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
קפיצה אל: ניווט, חיפוש
גילוי תנועה של מכונית בתחנת דלק
הדגמה לגילוי תנועה בווידאו באמצעות תוכנת VLC, שבה תנועת הלייזר מסומנת במלבן.

VMD ראשי תיבות של (Video Motion Detection) גילוי תנועה בווידאו, ענף בתחום של הראייה הממוחשבת, שבו התוכנה מזהה ומבודדת תנועה של עצמים, באמצעות השוואת השינויים שבין פריימים של תמונות הווידאו. ענף זה מנסה לחקות את יכולת האדם ובעלי חיים נוספים להבחין בתנועת עצמים במרחב.

השוואה של ענף זה לעומת אלטרנטיבות אחרות[עריכת קוד מקור | עריכה]

אוטומציה של גילוי תנועה בתוכנה חוסכת כוח אדם רב, מכיוון שהיא מאפשרת למחשב להחליף את המפעיל האנושי, ללא הגבלת זמן, לעומת מפעיל אנושי שמתעייף ומאבד ריכוז לאחר זמן מה. ניתן באמצעות תוכנה בודדת לסרוק מספר רב של מצלמות. דבר שאדם איננו יכול לעמוד בו. שימוש במערכות אלו מאפשר לכוח אדם קטן יחסית לשלוט במספר רב של מצלמות.

יתרונות נוספים הם האפשרות לזהות תנועת עצמים שעין אדם מתקשה להבחין בהם, בשל ניגודיות נמוכה או בשל אובייקט קטן, וכן לכידת תנועה שעונה לחוקיות מסוימת, כמו כיוון מסוים של תנועה (למשל זיהוי הליכה בנמל בתעופה בכיוון הפוך להליכת העולים למטוס), צורת התנועה (הליכה בקו ישר) או סיווג האובייקט.

יישומיו של ענף זה מגוונים ורבים הן בתחום הצבאי והן בתחום האזרחי, במערכות אזעקה, מעקב והשגחה. יתרונה של שיטה זו בשימוש בחיישנים אופטיים, על מערכות אזעקה רגילות היא הגמישות לקבוע תסריטים מורכבים שרק בהם יתבצעו התראות, והאינדיקציה הטובה שהוא נותן למפעילים ולמשתמשים על המתרחש בזירת האירוע, חסרונו לעומת מערכות אחרות הוא, העלות והעיבוד הרב שהוא דורש, מורכבות התקנתו, ורגישותו להתראות שווא הנוגעות לאופטיקה.

התראות שוא[עריכת קוד מקור | עריכה]

אתגר מרכזי וקריטי, העומד בפני שיטות גילוי התנועה, הוא לכידת כל התנועות של העצמים שהוגדרו במרחב מסוים, תוך סינון 'התראות שוא', ובמיוחד כאשר תנאי התאורה אינם אופטימליים, או שישנם רעשים באותות הווידאו. התרעות שוא הם מצבים שבהם התוכנה מדווחת על תנועת עצם שהוגדר לה, כאשר למעשה לא התרחשה תנועה שכזו, או שהתנועה איננה רלוונטית לבחינת המצב, כמו למשל התרעה על תנועת עצים ברוח, או התרעה על צל שנוצר בשל תנועת עננים, בזמן שהתוכנה אמורה לדווח על תנועת בני אדם וכלי רכב. כאשר מספר התרעות השווא עובר סף מסוים, המערכת הופכת להיות מערכת טורדנית שנזקה מרובה מתועלתה, ואפשר לדמות אותה למערכת אזעקה שפועלת לשווא הרבה מאוד פעמים במהלך היממה.

נהוג להפריד בענף זה בין שיטות לגילוי תנועה במרחבים סגורים (Indoor) כמו למשל משרד, בית ואף מרפסת או חצר, שבהם קל יחסית להגיע למינימום של התראות שווא, בשל מיעוט ההפרעות הקיימות בהם והמרחק הקצר של הצילום, לעומת מרחבים פתוחים (Outdoor) שבהם קיימים רעשי רקע רבים, אשר עלולים להפריע לגילוי התנועה, שיש לבודדם ולהתעלם מהם, כגון תנועות טבעיות של עננים, גשם, שלג, עצים, אבק, צל, חרקים, ציפורים, בעלי חיים קטנים, מים וגלים (בחופי נהרות וימים) ושינויי תאורה כתוצאה מזריחה, שקיעה והחשכה עקב עננות, ערפל ותופעות אטמוספיריות אחרות, או תאורה מלאכותית כמו פנסי רכב שמאירים אזור מסוים. מערכות למרחבים פתוחים נחשבות בדרך כלל למקצועיות יותר, מכיוון שהאלגוריתים הדרוש להפעלתם מורכב הרבה יותר, מאשר תוכנות למרחבים סגורים, שבהם העצמים בדרך כלל גדולים וסוג ההפרעות הפוטנציאליות קטן.

תכונות מתקדמות[עריכת קוד מקור | עריכה]

מעבר לניסיון ללכוד תנועות של עצמים, במערכות מקצועיות נעשה ניסיון לגבש את הפיקסלים לצורת עצם, לסווג את האובייקט הנע, לנתח את התנועה ולהבין את החוקיות שבה. 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 קטנים), ורגישות למהירות תנועת האובייקט, (כך אפשר לקבוע שאדם העומד במקום אחד וזז מעט לא יזוהה, בניגוד לאדם שהולך בהליכה נמרצת).

במערכות מקצועיות קיימות תכונות נוספות כמו תיחום אזורים רבים (אזורי עניין ואזורי חוסר עניין) שבהם ניתן לקבוע פרמטרים שונים משאר התמונה, כמו למשל לקבוע רגישות שונה לגודל עצם או מהירותו באזורים שונים, ורגישות שונה לקונטרסט של האובייקט מהרקע שלו (יזהה רק כשיש ניגוד בולט בין האובייקט לרקע). ישנן תוכנות שמשתמשות ב"תיל ממעיד" וירטואלי (Tripwire), או "גדר וירטואלית" (Virtual Fence) - קו דמיוני שמצויר על גבי תמונת הווידאו, שחצייתו ומעבר מצידו האחד לצידו השני יגרום לגילוי תנועה, אבל תנועה בשני צדדיו תהיה חוקית. ישנן תוכנות שתומכות בפרספקטיבה, כך שאם נקבע שהרגישות לגילוי תנועה תהיה לגודל אדם, היא תבדק על פי המרחק של האובייקט מהמצלמה. ישנן מערכות שניתן למדוד את מרחק התנועה, ולקבוע שתנועה שאיננה עולה על מרחק שנקבע לא תיצור התראה. במערכות אחרות משולבת יכולת מעקב אחר אובייקט, וצפיית מיקומו גם כאשר הוא מוסתר בתנועתו לפרקים מהמצלמה, כמו למשל תנועת אדם בין עצים.

עוד ניתן לאבחן את כיוון התנועה, ולקבוע שתהיה התראה רק במקרה שיש תנועה בכיוון מסוים. (למשל בשדות תעופה כאשר הליכת נוסעים מותרת בכניסה למטוס רק בכיוון אחד). או שהתנועה תדווח לפי סוג האובייקט, למשל על כלי רכב ובני אדם ולא בעלי חיים, חרקים ועופות. בתכנות רבות משורטט וקטור של תנועת האובייקט על פני המסך, כדי להתמצא בתנועת האובייקט, וכדי לאפשר בדיקת התנועה בשלב מאוחר יותר. לעתים משולבות במערכות כאלו תכונות נוספות כמו למשל תכונה של גילוי חפץ חשוד, שמאתרת חפץ נייח, שהושם במקום מעבר לזמן שנקבע, או זיהוי אובייקט גם לאחר שנע, גם במצב שהייה.

בתחום הגבוה של גילוי תנועה, ישנן מערכות סורקות שמכסות תא שטח גדול, ומנסות לגלות תנועה תוך כדי תנועתה של המצלמה, וכן מערכות "מכ"ם" אופטי, שסורקות רצועה שטח גדול במהירות ומשוות תא שטח מסריקה לסריקה. במקרים אלו מדובר באתגרים שיש לפתור, שכן תנועתה של המצלמה גופא יוצרת כעין גילוי תנועה בשל השתנות הרקע.

טכניקה[עריכת קוד מקור | עריכה]

בדרך כלל משולבים בתוכנות מעין אלו, פילטרים שונים להגברת יעילות המערכת, כמו פילטר ליצוב שינויי תאורה (הסרת תדרים נמוכים) ומניעת הבהובים, כדי לקבל תמונה יציבה. פילטרים להסרת רעשים, ופילטרים לייצוב תמונה, כדי שיהיה אפשר לבצע גילוי תנועה גם במצב שבו המצלמה רועדת, וזרם הווידאו איננו יציב, למשל במקרה מצלמות על עמודים גבוהים שזזים ברוח חזקה, או במקרה של מצלמה סורקת, הנמצאת בתנועה וסורקת תאי שטח משתנים.

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 גוני 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. נהוג לנקוט בשיטה זו במיוחד כאשר מחשב אחד מבצע גילוי תנועה במקביל במספר ערוצים.

סוגים שונים של מערכות גילוי תנועה[עריכת קוד מקור | עריכה]

במערכות מקצועיות קיימים כמה סוגים של גילוי תנועה:

  • מערכות נייחות שבהן המצלמה קבועה במקום אחד. מערכת זו נחשבת לתחום הקל יחסית בגילוי תנועה.
  • מערכות סורקות שבהן המצלמה מגלה תנועה בתוך תא שטח, תוך כדי תנועתה האוטומטית או הידנית. מערכת זו מורכבת יותר, שכן היא צריכה להתחשב בתנועת המצלמה, שבמצב רגיל תזוזתה כשלעצמה גורמת לגילוי תנועה.
  • מערכות "ראדר" שבהן המצלמה סורקת שטח גדול, ומשווה כל תא שטח לאותו תא שטח בסריקה 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.

יישומים[עריכת קוד מקור | עריכה]

ראשיתם של יישומי גילוי תנועה החל בתחומי האבטחה המקצועיים. יישומיים אלו מיועדים לאבטחה של בסיסים ומתקנים רגישים, גבולות, מתקני חברות, קמפוסים ושדות תעופה. עלותם של יישומים זו מוערכת באלפי שקלים לכל נקודת ניטור, ותפעולן מורכב ומתוחכם (לרוב מצריך חדר בקרה ייעודי) ואיננו מתאים בדרך כלל למשתמש ביתי.

בתחילת המאה ה-21 עקב פריחתן של מצלמות האינטרנט, החלו להופיע מוצרים ביתיים פשוטים וזולים המיועדים לשימוש ביתי, בשילוב עם מצלמות אינטרנט פשוטות. ככל שתחום המצלמות יתפתח, תחום זה עשוי להחליף את מערכות האזעקה המסורתיות או להשתלב לצידן, בשל יתרונותיו. בעשור הראשון של המאה ה-21 גילוי תנועה מתחיל להיות משולב במצלמות וידאו זולות לרכבים, ואף בהתקנים ניידים כמו מצלמת IP ומקליט DVR לרכב (אם כי ראוי לציין שברוב המקרים לא מדובר במקרים אלו בגילוי תנועה איכותי, וקשה לסמוך עליהם שיתנו אינדיקציות טובות).

במקביל ליישומים הצבאיים ישנם יישומים אזרחיים המשתמשים בגילוי תנועה: החל ממערכות אזעקה, השגחה ובקרה ועד כימות אובייקטים כאנשים ורכבים העוברים בתא שטח מסוים וניסויי מעבדה הבודקים תגובות של חיות לטיפולים תרופתיים. זיהוי מכוניות העוברות בכבישי אגרה, וביצוע OCR של לוחית הרכב. לאחרונה התפרסם כי חברה ישראלית בשיתוף קוריאני מפתחת מערכת לניטור מתרחצים בחופי הים.

בעוד שבתחום החובבני והביתי קיימות בעולם מספר רב של חברות העוסקות בו, בתחום המקצועי קיימות בעולם מספר קטן של חברות, ובהן בולטות במיוחד מספר חברות ישראליות.

שיטות לגילוי תנועה[עריכת קוד מקור | עריכה]

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.

גילוי התנועה יכול להיות מיושם בתוכנה אך גם בחומרה, בכרטיס או שבב ייעודי. ישנן מצלמות שמשלבות גילוי תנועה בחומרה בתוך המצלמה ללא צורך בשימוש במחשב אישי ובתוכנה נילוות וישנן מערכות הקלטה DVR שמיישמות גילוי תנועה בחומרה. וכמובן, שלכל גישה יש יתרונות וחסרונות. יישום בחומרה מאפשר למערכת להיות ממוזערת, יעילה מבחינה אנרגתית, ומהירה, מבטל תלות במחשב ומערכת הפעלה, ומאפשר להרכיבה כמערכת משובצת מחשב בהתקני ווידאו, ואילו יישום בתוכנה מאפשר למערכת להיות גמישה ופתוחה יותר, ניתנת לשדרוגים בקלות, לא מצריכה מערכת ייעודית, וביצועה מתקדמים ביחס ישר להתקדמות הטכנולוגית של המחשוב הבסיסי.

ראו גם[עריכת קוד מקור | עריכה]

קישורים חיצוניים[עריכת קוד מקור | עריכה]