معرفی پهنای باند
پهنای باند Bandwidth به معنی حجم اطلاعاتی است که از نقطه ای به نقطه ای دیگر منتقل می گردد. پهنای باند بر سرعت انتقال اطلاعات نیز اثر گذار است اما صرفا و به تنهایی تعیین کننده آن در شبکه نیست و عوامل دیگری نیز بر سرعت انتقال اطلاعات اثر گذار اند.
در سیستم های مداربسته مبحث پهنای باند در هنگام ارسال اطلاعات از دوربین مداربسته به دستگاه ضبط کننده مطرح می گردد. نکته حائز اهمیت در این باره محدودیت پهنای باند است به خصوص اگر ابعاد پروژه بزرگ بوده و تعداد دوربین های زیادی در محل نصب شده باشند. بنابراین، لازم است تا با نحوه محاسبات آن نیز آشنایی کامل داشته باشید.
ابتدا ذکر این نکته مهم است که هر دوربین بر اساس طراحی خود میزان مشخصی از پهنای باند را برای ارسال اطلاعات اشغال می کند. همچنین لازم به ذکر است که در هنگام نصب باید در محاسبه میزان مصرف پهنای باند توسط کلیه دوربین ها و به دست آوردن میزان کل و مقایسه آن با پهنای باندی که در اختیار داریم دقت لازم را داشت.
پهنای باند فقط در دستگاه های تحت شبکه کاربرد دارد نکته مهمی که در مورد پهنای باند لازم است بدانید، این است که این مفهوم فقط در دستگاه های NVR به کار گرفته می شود و مربوط به دوربین های تحت شبکه (IP) می باشد. در حالی که در دستگاه های DVR مفهوم پهنای باند کاربردی ندارد. در دستگاه دی وی آر با مفاهیمی همچون تعداد کانال و سری محصولات، تعداد دوربین مداربسته و وضوح تصویر سر و کار داریم. به عنوان نمونه؛ اگر در دستگاه DVR، 32 کانال موجود باشد، می توانید به آن دستگاه 32 عدد دوربین مداربسته متصل کرد.
یکی از با کیفیت ترین دوربین های مداربسته موجود در بازار دوربین هایک ویژن است و پیشنهاد می کنم از این برند در پروژه های خود استفاده کنید.
واحد اندازه گیری پهنای باند
زمانی که تصاویر ضبط شده از دوربین تحت شبکه IP به ضبط کننده یا تلفن همراه منتقل می شود، از اصطلاحاتی مانند Kbps 500 ، ۱ Mbps و غیره استفاده می کنیم. این اعداد بیانگر میزان اطلاعاتی است که در هر ثانیه بین دستگاه ها جابجا می شود.
بنابراین، وقتی می گوییم پهنای باند دوربین مداربسته، ۲۵۶ Kbps است ، به این معنی است که ۲۵۶،۰۰۰ بیت در هر ثانیه منتقل می شود (K بیانگر ۱۰۰۰ است).
کلا هر نوع دوربین مداربسته ای پهنای باند مشخصی را اشغال می کند و به دستگاه DVR منتقل می کند. بنابراین، میزان پهنای باند به نوع و مدل دوربین بستگی دارد و در مشخصات هر دوربین آمده است.
از سوی دیگر در یک سیستم مداربسته، عوامل زیادی بر مصرف پهنای باند موثر اند که در زیر به آنها اشاره می کنیم:
1. فرمت فشرده سازی
یکی از عوامل موثر بر حجم تصاویر کیفیت آنهاست هر چه تصاویر از کیفیت بالاتری برخوردار باشند حجم بیشتری هم خواهند داشت.
بنابراین در انتقال انها نیز پهنای باند بیشتری مصرف می شود. همانطور که در مطالب قبلی گفتیم فرمت های فشرده سازی مختلفی برای کم کردن حجم تصاویر ویدئویی وجود دارند(شامل MPEG4 ،H.264 ،H.265 ،H.264+ و … ) که هر کدام قادرند تا میزانی مشخصی از حجم تصاویر بکاهند و در نتیجه با توجه به خروجی متفاوت هر کدام توجه به این نکته مهم است که در دستگاه های شما از کدام یک استفاده می شود.
از جمله فرمت های فشرده سازی در دوربین مداربسته می توان به موارد زیر اشاره نمود:
- MPEG4: یک فرمت قدیمی است که در حال حاضرذ نیز در برخی از دوربین های مداربسته یا دستگاه های ضبط مورد استفاده قرار می گیرد.
- فرمت H.264: تا پیش از آمدن ورژن های جدیدتر مانند H.265 رایجترین فرمت فشرده سازی در تصاویر دوربین مداربسته بود.
- فرمت H.265: فرمت H.265 دارای دوبرابر نرخ فشرده سازی نسبت به H.264 با حفظ کیفیت تصاویر می باشد.
- فرمت H.265+: این کدک ساخت شرکت هایک ویژن است بهترین نوع کدگذاری در دوربین های مدار بسته برای فشرده سازی تصاویر ویدئویی محسوب می گردد.
هایک ویژن برای اثبات ادعای خود مبنی بر کارایی بالای فرمت فشرده سازی H.265 + نسبت به H.265 و H.264 تستی را طراحی و اجرا کرد پارامتر های این تست به شرح زیر است:
- نصب دوربین مداربسته ای مجهز به کدک H.265 و دوربین دیگری مجهز به H.265 + یکی در خیابان و دیگری در یک کافه شلوغ
- هر دو دوربین دارای رزولوشن 1080p و نرخ فریم 25fbs بودند.
کاربرد هوش مصنوعی Deep Learning در دوربین مداربسته
لزوم مدیریت داده های تصویری در سیستم های مداربسته از جمله مسائل مهم در صنعت حفاظتی و نظارت تصویری است. به همین منظور این صنایع همواره در تلاش برای گسترش دستگاه ها یا سیستم ذخیره سازی از طریق توسعه نرم افزارها، تولید محصولات ابداعی و جدید و ...هستند.
در سالهای اخیر تکنولوژی آنچنان به سرعت گسترش یافته به طوری که پیشرفت هایی که در 40 سال اخیر صورت گرفته قابل مقایسه با چند صده گذشته نیست. یکی از مسائل پیشرو در فناوری های جدید استفاده از هوش مصنوعی در محصولات الکترونیکی است که دوربین های مداربسته نیز از این قاعده مستثنی نیستند. در این مقاله قصد داریم درباره کاربرد هوش مصنوعی در محصولات بپردازیم.
اما موضوعی که در حال حاضر مطرح است بسیار فراتر از قابلیت های تصویری مذکور است. و با اینکه سیستم های نظارت تصویری هوشمند سال هاست که در دسترس بوده و مورد استفاده قرار می گیرند، اما، هنوز نتایج حاصل از آنها در حد ایده آل نیست.
یکی از شرکت های پیشرو در زمینه ادغام هوش مصنووعی با سیستم های مداربسته، شرکت هایک ویژن است که نام فناوری ابداعی خود را Deep learning گذاشته است. در این فناوری سعی شده است با بکارگیری هوش مصنوعی در محصولات بسیاری از نارسایی های سیستم های هوشمند قدیمی در تجزیه و تحلیل داده ها برطرف گردد.
از دلایل عمده افزایش محبوبیت Deep Learning در سال های اخیر می توان به موارد زیر اشاره نمود:
فرآیند تشخیص چهره در دوربین مداربسته یکی از قابلیت های مهم و کارآمد است که دارای الگوریتم های مختلف و پیچیده ای است. این فرآیند دارای دو مرحله کلیدی است:
اما در مورد کاراکترهای ظاهری انسان به دلیل آنکه اغلب به دلیل تنوع بالا و پیچیدگی زیاد دچار خطا می شدند. و بازده خوبی ندارند به همین دلیل افزایش درک عمقی بواسطه طراحی الگوریتم های پیچیده تر در هوش مصنوعی به شدت لازمه کارکرد بهتر قابلیت تشخیص چهره در دوربین های مداربسته است.
نکته جالب توجه اینکه طراحی این تکنولوژی بر اساس عملکرد سیستم عصبی مغز انسان انجام شده و همانطور که مغز توانایی یادگیری موضوعات و دسته بندی آنها را در لایه و سطوح مختلف خود دارد Deep learning نیز می تواند کاراکترهای متنوع را درک و دسته بندی کرده و اقدام لازم را در مورد آنها انجام دهد. کارایی این سیستم در جایی بارز و مشخص می گردد که می تواند اطلاعات اضافی و کم اهمیت را نیز تشخیص داده و در صورت لزوم حذف کند(object abstraction) و یا اینکه اطلاعات جدیدی خلق یا بازیابی(recreation) نماید. در زیر به برخی از راهکارهای مفید ارائه شده در Deep learning می پردازیم:
هر لایه دارای شاخص و حجم پردازشی متفاوتی است و هر چه شاخص بالاتری داشته باشد مولفه های تعریف شده برای آن اختصاصی تر خواهند بود. مثال فرآیند یادگیری در این غالب بدین گونه است که یک پیام خارجی به محض دریافت از لایه های مختلف عبور کرده و پس از پردازش به صورت یک مفهوم و درک عمیق از سوژه مورد نظر برای انسان به صورت قابل درکی نمایش داده خواهد شد.
در سالهای اخیر تکنولوژی آنچنان به سرعت گسترش یافته به طوری که پیشرفت هایی که در 40 سال اخیر صورت گرفته قابل مقایسه با چند صده گذشته نیست. یکی از مسائل پیشرو در فناوری های جدید استفاده از هوش مصنوعی در محصولات الکترونیکی است که دوربین های مداربسته نیز از این قاعده مستثنی نیستند. در این مقاله قصد داریم درباره کاربرد هوش مصنوعی در محصولات بپردازیم.
نارسایی های موجود در الگوریتم های هوشمند قدیمی
مسئله ای که در اینجا مطرح است برآورد تقاضای مشتری است که روز بروز ابعاد گسترده تری پیدا می کند. در گذشته در سیستم های مداربسته قابلیت هایی به شکل امروزی وجود نداشت اما رفته رفته با آمدن فناوری های جدیدتر این مسئله نیز برطرف شده به طوری که هم اکنون شاهد طیف وسیعی از قابلیت های پردازش تصویری اعم از جستجوی سوژه در تصاویر، تعقیب و ردیابی هوشمند و ... هستیم.اما موضوعی که در حال حاضر مطرح است بسیار فراتر از قابلیت های تصویری مذکور است. و با اینکه سیستم های نظارت تصویری هوشمند سال هاست که در دسترس بوده و مورد استفاده قرار می گیرند، اما، هنوز نتایج حاصل از آنها در حد ایده آل نیست.
یکی از شرکت های پیشرو در زمینه ادغام هوش مصنووعی با سیستم های مداربسته، شرکت هایک ویژن است که نام فناوری ابداعی خود را Deep learning گذاشته است. در این فناوری سعی شده است با بکارگیری هوش مصنوعی در محصولات بسیاری از نارسایی های سیستم های هوشمند قدیمی در تجزیه و تحلیل داده ها برطرف گردد.
از دلایل عمده افزایش محبوبیت Deep Learning در سال های اخیر می توان به موارد زیر اشاره نمود:
- توانایی پردازش داده ها در مقیاس زیاد
- قدرت محاسباتی فوق العاده
- ساختار شبکه ای
فرآیند تشخیص چهره در دوربین مداربسته یکی از قابلیت های مهم و کارآمد است که دارای الگوریتم های مختلف و پیچیده ای است. این فرآیند دارای دو مرحله کلیدی است:
- ارزیابی سوژه و بدست آوردن اطلاعات لازم از آن
- دسته بندی اطلاعات به دست آمده
ارزیابی سوژه و بدست آوردن اطلاعات لازم از آن
درجه دقت در این مرحله فاکتور بسیار مهمی است که مستقیما بر روی دقت الگوریتم تاثیر می گذارد. بیشتر کارهای پردازشی و محاسباتی مربوط به این بخش است. در دوربین های هوشمند قدیمی طراحی الگوریتم ها توسط متخصصین نرم افزار انجام می شد که اساسا بر اساس شاخصه های ذهنی بود. به همین دلیل تعریف بسیاری از ویژگی های انتزاعی به طرزی که برای انسان قابل درک باشد بسیار سخت بود و ناچارا از بین می رفت. در این دسته از دوربین ها با قابلیت تشخیص چهره بسیاری از فاکتورهای محیطی اعم از مکان نصب دوربین، زاویه دید، میزان نور در محیط بر روی کارایی این قابلیت تاثیر گذار هستند که این یک نکته منفی در آن محسوب می گردد. در الگوریتم هایی که بر اساس هوش مصنوعی طراحی شده اند اما سعی شده تا به نکات ظریف و جزئی دقت شود.دسته بندی اطلاعات به دست آمده
سوژه های مختلف اعم از وسایل نقلیه، اشیا مختلف، افراد، حیوانات و ... دارای ویژگی های ظاهری مختلفی هستند و تشخیص هر کدام بر اساس الگوریتم های تعریف شده متفاوتی است. از آنجایی که ویژگی های ظاهری یک وسیله نقلیه پیچیدگی خاصی نداشته و نهایتا شامل شاخصه هایی نظیر نوع آرم، ابعاد، رنگ و ...است، دوربین های هوشمند قدیمی در تشخیص اشیا و وسایل نقلیه بسیار موفق عمل می کردند.اما در مورد کاراکترهای ظاهری انسان به دلیل آنکه اغلب به دلیل تنوع بالا و پیچیدگی زیاد دچار خطا می شدند. و بازده خوبی ندارند به همین دلیل افزایش درک عمقی بواسطه طراحی الگوریتم های پیچیده تر در هوش مصنوعی به شدت لازمه کارکرد بهتر قابلیت تشخیص چهره در دوربین های مداربسته است.
آشنایی با مزایای DEEP Learning و مقایسه الگوریتم های آن
تکنولوژی هوش مصنوعی در هایک ویژن که آن را با نام Deep learning می شناسیم بر اساس پارامتر ها و الگوریتم هایی برای تشخیص المان های ظاهری پیچیده طراحی شده است. این بدین معنی است که طراحی ها دیگر توسط افراد انجام نشده و می توان آن را بر عهده ماشین ها گذاشت.نکته جالب توجه اینکه طراحی این تکنولوژی بر اساس عملکرد سیستم عصبی مغز انسان انجام شده و همانطور که مغز توانایی یادگیری موضوعات و دسته بندی آنها را در لایه و سطوح مختلف خود دارد Deep learning نیز می تواند کاراکترهای متنوع را درک و دسته بندی کرده و اقدام لازم را در مورد آنها انجام دهد. کارایی این سیستم در جایی بارز و مشخص می گردد که می تواند اطلاعات اضافی و کم اهمیت را نیز تشخیص داده و در صورت لزوم حذف کند(object abstraction) و یا اینکه اطلاعات جدیدی خلق یا بازیابی(recreation) نماید. در زیر به برخی از راهکارهای مفید ارائه شده در Deep learning می پردازیم:
تبدیل الگوریتم های سطحی به عمیق
مدل های الگوریتمی در Deep learning برخلاف انواع قدیمی تر که دارای ساختاری دو یا سه لایه بودند دارای صد ها لایه متعدد است. به همین سبب این سیستم ها قادرند تا حجم وسیعی از اطلاعات را پردازش و دسته بندی کنند. همانطور که گفتیم مدل Deep learning منشا گرفته از سیستم یادگیری در مغز انسان است و از فرآیند انتزاعی لایه لایه تبعیت می کند.هر لایه دارای شاخص و حجم پردازشی متفاوتی است و هر چه شاخص بالاتری داشته باشد مولفه های تعریف شده برای آن اختصاصی تر خواهند بود. مثال فرآیند یادگیری در این غالب بدین گونه است که یک پیام خارجی به محض دریافت از لایه های مختلف عبور کرده و پس از پردازش به صورت یک مفهوم و درک عمیق از سوژه مورد نظر برای انسان به صورت قابل درکی نمایش داده خواهد شد.
حرکت از الگوریتم های مشخص مصنوعی تا شناخت ویژگی ها
در مدل هوش مصنوعی Deep learning هیچگونه دخالت دستی انسان وجود ندارد و تمامی عملکردها به صورت کامپیوتری انجام می شود. این مدل قابلیت این را دارد که حجم بسیار زیادی از اطلاعات را مورد پردازش قرار دهد. طبقه بندی اطلاعات در آن به این صورت است که هرچه سوژه مورد نظر دارای جزئیات بیشتری باشد به صورت خیلی دقیق تری برای دستگاه قابل تشخیص خواهد بود. در زیر به بخشی از مزایای این مدل اشاره شده است:- دقت تشخیص بالا در تشخیص سوژه که می تواند با قدرت مغز انسان برابری کرده و حتی در مواردی عملکرد بهتری نیز داشته باشد.
- قابلیت تشخیص دقیق سوژه های مختلف از یکدیگر
- قابلیت تشخیص و دسته بندی هزاران ویژگی از سوژه های مختلف
کاربردهای محصولات مبتنی بر Deep Learning
به دلیل رشد و پیشرفت تکنولوژی های صوتی تصویری اهمیت ابداع مدل هایی مانند Deep Learning بسیار افزایش می یابد. با استفاده از این الگو در قابلیت های هوشمند مانند تشخیص چهره، تشخیص نفوذ، ردیابی و تعقیب سوژه و ... می توان به طور کامل انتظارات و نیاز های کاربران را برآورده ساخت. در زیر به بسیاری از کاربردهای این مدل در سیستم های نظارت تصویری اشاره شده است:- تشخیص چهره
- شناسایی چهره
- تشخیص وسیله نقلیه مختلف اعم از موتوردار یا بدون موتور (دوچرخه و …)
- تشخیص آرم تجاری وسیله نقلیه
- تشخیص عابر پیاده
- تشخیص ویژگی های بدن انسان
- تشخیص ویژگی های غیر طبیعی صورت
- تجزیه و تحلیل رفتاری جمعیت، ردیابی چند هدف
- و …
