您的家庭安全摄像机如何检测运动

这里'你需要知道的一切,以充分利用这一关键,而是令人沮丧的功能。

戒指泛光灯white.
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运动检测是当前的DO-IT家庭安全摄像机中的魔法成分。由于内置的​​传感器,警惕地监控他们的运动视野,您可以通过您的日常业务确信您将自动提醒您家中的任何可疑活动。没有它,你必须把眼睛粘在手机或计算机上的相机的饲料上 - 几乎没有实用的安全解决方案。

但动作检测可以是令人费解的和令人沮丧的功能。太多警报是烦人的(浪费时间),虽然太少的留下了你想知道相机是否正在工作。一些运动传感器通过甚至是甚至运动的事件来绊倒,例如照明的变化。你如何让Fido和蓬松一直在让Darn的东西中脱落?

为了帮助您更好地了解并解决这些问题,我们将该底漆放在运动检测技术上。

两种检测类型

智能设备可以采用任何数量的技术 - 光脉冲,热量测量和无线电波,仅为几次检测运动。但是消费者安全摄像机最常用的是以下两种方法之一:

被动红外(PIR):

被动红外传感器监测所有生物的环境热量。这就是为什么它有时被称为“热视力”。当PIR传感器检测到这些温暖的“物体”和/或对象和背景场景之间的显着温差的运动时,它向相机发出信号开始录制并向用户发送警报。

白色的最大值 最大

最大相机泛光灯配有无源红外运动传感器(挂在相机下方的半圆形物体)。

电脑视觉(CV):

计算机视觉是一种更广泛的方法,其中相机的软件分析了实时视频的连续帧,以便在检测到足够大的变化时寄存运动事件。

CV方法包括许多不同的方法,这些方法取决于设计它的团队的预期结果和技术偏好,CAR.Catice软件工程总监Andrey Katsman表示。他说,最容易的一个最简单的是“在短时间内寻找像素的显着变化,相比,与较长的术语平均值相比,获得了粗暴的”事情“的信号。”另一种方法是跟踪像素组并尝试识别定向模式 - 这里有一个蓝色点,但现在左侧有一个像素的蓝色点,例如 - 努力识别移动对象。

但所有CV方法背后的想法是相同的:检测运动,如果可能,可以确定移动的物体的形状。然后可以添加更多高级方法以对移动对象进行分类 - 它是一个人,动物,车辆或树木,以确定哪些检测信号对用户很重要,并且应该被突出显示(人或车辆,例如)并且是无关紧要的,应该被抑制(动物和树木)。

优点

这些运动检测方法中的每一个都具有其优点和缺点。

由于PIR传感器监测体热,因此它们倾向于更可靠地过滤出无关紧要的活动,例如从附近的风扇从附近的风扇飘出的窗帘或通过窗口的光流的变化,而不是基于CV的相机。

金丝雀弯曲外面潮湿 金丝雀

金丝雀弹性家庭安全摄像机使用PIR运动传感器使其能够在电池电量上运行。

PIR也非常高效,因此它通常用于电池供电的摄像机,使它们保持在低功耗的非记录状态,直到PIR传感器检测到运动。此时,它们切换到高功率记录状态以进行固定时间 - 以捕获30秒的视频剪辑,例如 - 直到运动停止。

但由于PIR的相机将批量批量到他们的时间低功耗模式,因此它们可能需要更多时间才能唤醒并开始录制,而不是基于CV的相机。这意味着您可能会错过触发动作警报的一部分动作,例如当他们的脸最明显时入侵者的方法。当你谈论取证证据时,这就是重要的。它们也是通过技术的性质,无法通过玻璃检测运动,因此它们不适合通过窗户的室内摄像头监控您的院子。

戒指泛光灯凸轮运动区 戒指

在这个故事的顶部显示的环形泛光灯凸轮在定义运动检测区域时非常灵活。 

CV运动检测的主要优点是它允许更大的场景分析,并且如前所述,以通过人员检测或面部识别等高级功能来识别创建运动的对象(在这些时刻更多)。但是,许多使得这种可能的算法太大而无法在相机上携带本地运行。相反,它们在云中的远程服务器上计算,它们通常只能使用付费订阅解锁。可以显着增加相机的总体拥有成本。

Cudica·首席收入官员Terry Bader表示,CV检测也取决于软件算法的“质量”。这使得CV检测更容易受到误报,因为任何大型变化 - 旋转吊扇,叶子在窗外吹来,环境照明器的变化 - 可以注册为运动。

修复虚假警报

实际上,错误的运动检测警报可能是家庭安全摄像机所有者最大的疼痛点。在手机上接收一个通知,只能找出相机的传感器,而不是由窃贼绊倒,而是一个轻微的降雪或宠物徘徊在其视野中,很快就会变得繁琐,推动许多用户停用他们的设备最重要的功能。

Netatmo.存在运动检测 Netatmo.

Netatmo.存在家庭安全摄像机可以确定其检测到的运动是由人,动物甚至是汽车造成的。 

相机制造商提供了许多方法来减少误报的发生率,每个都具有不同程度的成功。使用PIR运动检测的摄像机通常允许您调整伴随应用程序中的灵敏度级别,以便更多地或更少明显的运动触发传感器。减少灵敏度水平可能需要移动物体升温或更接近相机以跳闸。

CV提供更多可缓解错误警报的选项。其中一个流行的是设置运动检测区域的能力。此功能可让您掩盖相机视野的部分,以便告诉相机忽略这些区域的活动,还是相反地掩盖 特定区域要监控,有效地告诉相机在其他地方忽略活动。这是一个相当有效和用户友好的解决方案,因为它允许您的相机专注于运动的位置最有可能表明违背窗口和门,例如 - 在您家中的其他活动发生困惑。

CV还可以基于移动对象的几何属性进行快速判断调用。相对于视野非常小的东西是一个小物体,就像一个漂浮的尘埃细丝,并被视为“不感兴趣”,或者是一个很远的物体,也不是值得注意的。

越来越多地,基于CV的相机还包括人员检测和面部识别等特征,作为缩小误报的方式。这些超出了移动对象的基本检测,实际上将对象分类为从“不重要”运动事件中过滤“重要”的方式。

有多种CV算法可以为这些功能供电,并且它们通常以Katsman称为“漏斗模式”,其中漏斗的每个步骤增加了阳性检测的可能性。在一个人检测示例中,第一步可能决定运动足够大。下一步骤将决定移动物体类似于人形状,而不是椭圆形,水平或其他物体。下一步可能识别出移动的人形具有类似于皮肤或衣服的纹理。最后,该算法识别穿着衣服的人形似乎有一张脸并决定是一种人类。警报发送。

巢CAM IQ数码变焦 巢实验室

巢 CAM IQ的运动传感器与其板载4K图像传感器一起识别面孔。

面部识别更复杂。 Katsman说,它首先尝试检测框架中的脸部的脸部,这将是人检测漏斗的延伸。然后,根据所需的准确性,计算资源和设计决策,它将做两件事之一。在一种实现中,它将尝试识别3D空间中的面部特征及其方向,然后尝试将这些特征匹配到预定义已知面对的数据库。该方法通常产生更高的精度。在其他实现中,它试图将面部与图像组相匹配,每个组代表不同的人。最接近脸部的小组将被认为是可能的匹配。

这两种方法都需要预先存在的识别个人数据库,这就是为什么相机与这些功能通常需要几周使用,然后开始准确的结果。但是,第二种方法可以允许您通过让您确认或拒绝每张脸的身份,因为它被识别为是的,那就是粗略的,那不是叔叔的joe-ultursize加速相机“学习过程。

与整体上的CV检测一样,这些高级功能的问题是它们的可靠性只有它们背后的算法。正如我们在测试中看到的那样,具有面部检测的三种不同的相机可以产生良好的结果。

巢凸轮智商户外 巢实验室

巢Cam IQ户外让您识别人员并将其添加到熟悉的面孔库中。它使用该信息在其警报中区分陌生人和家人和朋友。

“这种方法的概念是令人兴奋的,但在实践中,结果往往不可靠,”糟糕的说。 “更可靠的解决方案非常昂贵,这反映在相机的价格中。较差的复杂解决方案可能是不可靠的。这项技术仍然是一个过程中的工作。“

从你的运动检测中充分利用

虽然运动检测技术仍然有足够的改进空间,但你可以做得很多,可以提高相机的准确性。

首先启动制造商提供的任何展示说明。利用任何机会您的相机让您帮助您通过命名面,将动作标记为有趣或不感兴趣,并提供其他反馈。这将有助于优化相机的家庭环境的性能。实验,使用相机的运动敏感性设置,直到您找到比令人烦恼更准确的通知频率。

“在金丝雀,我们发现许多客户不会从默认设置改变,”Katsman说,“并且他们在一个很好的机会上遗漏了帮助设备对它们更好地表现更好的机会。”

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