Camera an ninh phát hiện chuyển động như thế nào?

Phát hiện chuyển động là tính năng tuyệt vời đối với các loại camera an ninh trang bị cho gia đình hiện nay. Nhờ các cảm biến được tích hợp sẵn có khả năng giám sát trường quan sát của chúng để di chuyển một cách cảnh giác, bạn có thể vắng nhà mà vẫn yên tâm rằng bạn sẽ được camera cảnh báo về bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào xảy ra trong nhà mình. Nếu không có nó, bạn sẽ phải dán mắt vào các dữ liệu camera trên điện thoại hoặc máy tính của mình - đó không phải là một giải pháp an ninh hữu hiệu và thực tế.

Nhưng phát hiện chuyển động có thể là một tính năng gây khó chịu đối với người dùng. Quá nhiều cảnh báo gây khó chịu (và lãng phí thời gian), trong khi có quá ít cảnh báo hợp lý khiến bạn tự hỏi liệu camera có hoạt động đúng hay không. Một số cảm biến chuyển động bị vấp bởi các sự kiện thậm chí không chuyển động, chẳng hạn như thay đổi ánh sáng.

Camera phát hiện chuyển động
 

Để giúp bạn hiểu rõ hơn và giải quyết những vấn đề này, những kiến thức về về công nghệ phát hiện chuyển động dưới đây có thể hữu ích.
 

Có hai loại phát hiện chuyển động
 

Các thiết bị thông minh có thể sử dụng bất kỳ công nghệ nào — xung ánh sáng, phép đo nhiệt và sóng vô tuyến, chỉ một vài công nghệ - để phát hiện chuyển động. Nhưng camera an ninh thường sử dụng một trong hai phương pháp sau:
 

Hồng ngoại thụ động (PIR):
 

Cảm biến hồng ngoại thụ động giám sát nhiệt phát ra xung quanh ở tất cả các sinh vật sống. Nó còn được gọi là "tầm nhìn nhiệt". Khi cảm biến PIR phát hiện chuyển động thân nhiệt của những “vật thể” hoặc sự chênh lệch nhiệt độ đáng kể giữa vật thể và môi trường, nó sẽ báo về cho camera để bắt đầu ghi và gửi cảnh báo qua điện thoại cho người dùng.
 

Thị giác máy tính (CV):
 

Thị giác máy tính là một cách tiếp cận rộng hơn, trong đó phần mềm của camera phân tích các khung hình tuần tự của video trực tiếp để tìm ra sự khác biệt và ghi lại một sự kiện chuyển động khi phát hiện ra một thay đổi đủ lớn.

Phương pháp tiếp cận CV bao gồm nhiều phương pháp khác nhau tùy thuộc vào kết quả mong muốn và sở thích kỹ thuật của nhóm thiết kế nó. Một trong những cách dễ dàng nhất là “tìm kiếm sự thay đổi đáng kể về pixel trong khoảng thời gian ngắn, so với mức trung bình dài hạn để thu được tín hiệu thô sơ về 'điều gì đó đã xảy ra". Một cách khác là theo dõi các nhóm pixel và cố gắng xác định các mẫu định hướng - cách đây một khung hình có một chấm màu xanh lam ở đây, nhưng bây giờ có một chấm màu xanh lam ở bên trái một pixel chẳng hạn - nhằm nhận ra các đối tượng chuyển động.

Nhưng ý tưởng đằng sau tất cả các cách tiếp cận CV đều giống nhau: phát hiện chuyển động và nếu có thể, xác định hình dạng của đối tượng chuyển động. Sau đó, các phương pháp nâng cao hơn có thể được thêm vào để phân loại đối tượng chuyển động - đó là người, động vật, xe cộ hoặc cây cối - để xác định tín hiệu phát hiện nào là quan trọng đối với người dùng và cần được đánh dấu (người hoặc phương tiện) và những thứ không liên quan cần loại bỏ (động vật và cây cối).
 

Ưu và nhược điểm
 

Mỗi phương pháp phát hiện chuyển động này đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Vì cảm biến PIR theo dõi thân nhiệt cơ thể, chúng có xu hướng lọc ra các hoạt động không đáng tin cậy hơn, chẳng hạn như rèm cửa bay trong gió từ một chiếc quạt gần đó hoặc sự thay đổi của ánh sáng chiếu qua cửa sổ, hơn là một camera dựa trên CV.

PIR cũng rất tiết kiệm năng lượng, vì vậy nó thường được sử dụng trong các loại camera chạy bằng pin, giữ cho chúng ở trạng thái không ghi hình nhằm tiết kiệm dữ liệu cho đến khi cảm biến PIR phát hiện chuyển động. Tại thời điểm đó, nó chuyển sang trạng thái ghi hình công suất cao trong một khoảng thời gian cố định — ví dụ: để quay một video clip dài 30 giây - hoặc cho đến khi chuyển động dừng lại. Nhưng vì camera dựa trên PIR dành phần lớn thời gian ở chế độ năng lượng thấp, chúng có thể mất nhiều thời gian hơn để "đánh thức" và bắt đầu ghi so với camera dựa trên CV. Điều đó có nghĩa là bạn có thể bỏ lỡ một phần của hành động kích hoạt cảnh báo chuyển động, điều đó có nghĩa là bạn có thể bỏ lỡ khuôn mặt của kẻ xâm nhập. Điều đó quan trọng khi bạn cần bằng chứng của kẻ phạm tội. Theo bản chất của công nghệ, chúng không có khả năng phát hiện chuyển động qua kính, vì vậy chúng không phù hợp với các tình huống như giám sát sân của bạn bằng camera trong nhà nhắm qua cửa sổ.

Ưu điểm chính của phát hiện chuyển động CV là nó cho phép phân tích cảnh tốt hơn và để xác định đối tượng tạo ra chuyển động thông qua các tính năng nâng cao như phát hiện người hoặc nhận dạng khuôn mặt (trong giây lát). Nhưng nhiều thuật toán có thể thực hiện được điều này là quá chuyên sâu về tính toán để chạy cục bộ trên camera. Thay vào đó, chúng được tính toán trên các máy chủ từ xa trên đám mây, nơi chúng thường chỉ có thể được mở khóa bằng đăng ký trả phí. Điều đó có thể tăng thêm đáng kể chi phí để sở hữu loại camera này.

Ngoài ra, việc phát hiện CV cũng phụ thuộc vào “chất lượng” của các thuật toán phần mềm. Điều này khiến tính năng phát hiện CV dễ bị cảnh báo giả hơn, vì bất kỳ thay đổi lớn nào - quạt trần quay, lá rơi bên ngoài cửa sổ, thay đổi ánh sáng xung quanh - đều có thể ghi nhận là chuyển động.
 

Khắc phục tình trạng cảnh báo sai
 

Thật vậy, cảnh báo phát hiện chuyển động sai có lẽ là điểm nhức nhối nhất đối với các chủ sở hữu camera an ninh gia đình. Nhận được thông báo trên điện thoại chỉ để phát hiện ra nhà bạn đã bị trộm, nhưng nếu không phải do trộm mà là một nguyên nhân khác, từ một thành viên gia đình hoặc từ một con vật đi lang thang trong phạm vi quan sát. Điều này sẽ khiến nhiều người dùng phải tắt tính năng có thể coi là quan trọng nhất trên thiết bị của họ .

Các nhà sản xuất camera cung cấp một số cách để giảm tỷ lệ cảnh báo giả, mỗi cách có mức độ thành công khác nhau. Camera sử dụng tính năng phát hiện chuyển động PIR thường cho phép bạn điều chỉnh mức độ nhạy trong ứng dụng đồng hành, để chuyển động rõ ràng hơn hoặc ít rõ ràng hơn sẽ kích hoạt cảm biến. Ví dụ, giảm mức độ nhạy sáng có thể yêu cầu một đối tượng chuyển động ấm hơn hoặc gần camera hơn để di chuyển nó.

CV cung cấp nhiều tùy chọn hơn để giảm thiểu cảnh báo sai. Một trong những tính năng phổ biến hơn là khả năng thiết lập vùng phát hiện chuyển động. Tính năng này cho phép bạn che khuất các phần trong trường quan sát của camera để yêu cầu camera bỏ qua hoạt động trong các khu vực đó hoặc ngược lại để che dấu ở các khu vực cụ thể cần theo dõi, thông báo hiệu quả cho camera bỏ qua hoạt động ở mọi nơi khác. Đây là một giải pháp khá hiệu quả và thân thiện với người dùng vì nó cho phép camera của bạn tập trung vào các vị trí mà chuyển động rất có thể cho thấy có sự xâm phạm - ví dụ như cửa sổ và cửa ra vào - mà không bị bối rối bởi bất kỳ hoạt động nào khác đang diễn ra trong nhà bạn.

CV cũng có thể thực hiện các cuộc gọi phán đoán nhanh chóng dựa trên các thuộc tính hình học của một đối tượng chuyển động. Một cái gì đó rất nhỏ so với trường nhìn hoặc là một vật thể nhỏ, giống như một đám bụi lơ lửng và được coi là "không thú vị", hoặc đó là một vật thể lớn hơn ở rất xa và cũng không đáng chú ý.

Ngày càng có nhiều camera dựa trên CV cũng bao gồm các tính năng như phát hiện người và nhận dạng khuôn mặt như một cách để giảm thiểu cảnh báo sai. Chúng vượt ra ngoài khả năng phát hiện cơ bản của một đối tượng chuyển động và thực sự phân loại đối tượng như một cách để lọc các sự kiện chuyển động “quan trọng” khỏi các sự kiện chuyển động “không quan trọng”.

Có nhiều thuật toán CV có thể cung cấp năng lượng cho các tính năng này và chúng thường được sắp xếp theo “mẫu hình phễu”, trong đó mỗi bước xuống kênh sẽ tăng khả năng phát hiện tích cực. Trong ví dụ về phát hiện người, bước đầu tiên có thể quyết định chuyển động đủ quan trọng. Bước tiếp theo sẽ là quyết định vật thể chuyển động giống hình dạng con người thay vì vật thể thuôn dài, nằm ngang hoặc có hình dạng khác. Bước tiếp theo có thể nhận ra rằng hình dạng người đang chuyển động có kết cấu giống như da hoặc quần áo. Cuối cùng, thuật toán nhận ra hình dạng người mặc quần áo chuyển động dường như có khuôn mặt và quyết định đó là một con người. Nó sẽ gửi thông báo.

Nhận dạng khuôn mặt phức tạp hơn nhiều. Nó bắt đầu bằng cách cố gắng phát hiện một khuôn mặt trong khung hình - thông thường đây sẽ là một phần mở rộng của kênh phát hiện người. Sau đó, tùy thuộc vào độ chính xác mong muốn, tài nguyên tính toán và quyết định thiết kế, nó sẽ thực hiện một trong hai điều. Trong một lần triển khai, nó sẽ cố gắng xác định các đặc điểm khuôn mặt và hướng của chúng trong không gian 3D, sau đó cố gắng khớp các đặc điểm đó với cơ sở dữ liệu các khuôn mặt đã biết được xác định trước. Phương pháp này thường mang lại độ chính xác cao hơn. Trong cách triển khai khác, nó cố gắng khớp khuôn mặt với các nhóm hình ảnh, mỗi nhóm đại diện cho một người khác nhau. Nhóm gần nhất với khuôn mặt sẽ được coi là đối tượng khả nghi.

Cả hai phương pháp này đều yêu cầu cơ sở dữ liệu có sẵn về các cá nhân được công nhận, đó là lý do tại sao camera có các tính năng này thường yêu cầu sử dụng vài tuần trước khi bạn bắt đầu nhận được kết quả chính xác. Tuy nhiên, phương pháp thứ hai có thể cho phép bạn xây dựng một cơ sở dữ liệu như vậy một cách nhanh chóng bằng cách cho phép bạn xác nhận hoặc từ chối danh tính của từng khuôn mặt khi nó được nhận dạng.

Vấn đề với các tính năng nâng cao này, cũng như với tính năng phát hiện CV nói chung, là độ tin cậy của chúng chỉ mạnh bằng các thuật toán đằng sau chúng. Như chúng ta đã thấy trong thử nghiệm của mình, ba camera khác nhau với tính năng nhận diện khuôn mặt có thể mang lại kết quả cực kỳ khác nhau.

Tuy nhiên, khái niệm về phương pháp này rất thú vị, nhưng trên thực tế, kết quả thường không đáng tin cậy. Các giải pháp đáng tin cậy hơn thì rất đắt, điều này được phản ánh trong giá của camera. Các giải pháp ít phức tạp hơn có thể không đáng tin cậy. Công nghệ này vẫn đang trong quá trình phát triển.
 

Khai thác tối đa tính năng phát hiện chuyển động khi dùng
 

Mặc dù công nghệ phát hiện chuyển động vẫn còn nhiều chỗ để cải thiện, nhưng bạn có thể làm nhiều điều để tăng độ chính xác của camera.

Bắt đầu bằng cách lưu ý với bất kỳ hướng dẫn vị trí lắp đặt camera nào mà nhà sản xuất cung cấp. Hãy tận dụng bất kỳ cơ hội nào mà camera mang lại cho bạn. Điều này sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất của camera cho môi trường gia đình bạn. Khi thử nghiệm cũng vậy, bạn nên cài đặt độ nhạy chuyển động của camera cho đến khi bạn tìm thấy tần số thông báo chính xác.