גילוי תנועה בווידאו

VMD (ראשי תיבות של Video Motion Detection) הוא תחום בראייה ממוחשבת שבו תוכנה מזהה תנועה בווידאו. התוכנה משווה שינויים בין פריימים (מסגרות, כלומר תמונות בסרטון) כדי לגלות עצמים נעים. המטרה היא לחקות את היכולת האנושית להבחין בתנועה, ולהשתמש בכך לניטור, אבטחה, מדידה וניתוח דפוסים.

תוכנות גילוי תנועה נכנסות לתחומים שבהם הראייה האנושית חלשה או עייפה. יתרונות מרכזיים: אמינות גבוהה בזיהוי עצמים קטנים או בעלי ניגודיות נמוכה; עמידות בעבודה רציפה במשך שעות וימים; ויכולת לסרוק מספר מצלמות בו זמנית, דבר שאדם אחד לא יכול לעשות. תוכנה יכולה גם לשמור על כללים מדויקים, לזהות תנועה בכיוון מסוים, במהירות מעל סף מסוים, או רק אובייקטים מסוג מסוים, ולמנוע התרעות כשהתנאים מותאמים.

אתגר מרכזי הוא להבחין בין תנועה אמיתית להפרעות. יש שני סוגי טעויות עיקריים: שגיאת גילוי חיובית (False positive) היא כאשר מערכת מדווחת על תנועה שלא התרחשה, למשל בגלל רוח שמניעה עצים או שינויי אור. שגיאת גילוי שלילית (False negative) היא כאשר אירוע קרה אבל המערכת לא זיהתה אותו. קיימת גם "התרעה מטרידה" על עצמים אמיתיים שאינם רלוונטיים, כמו ציפורים.
כדי להפחית התרעות שווא משתמשים בסינונים מתוכנתים, בדפוסי תנועה ובסיווג אובייקטים. מצלמות תרמיות (שמאבחנות חום שנפלט מגוף) יכולות לסייע בסינון התרעות הקשורות לשינויי תאורה, אך הן יקרות ורזולוצייתן נמוכה. רזולוציה היא מספר הפיקסלים (נקודות) בתמונה, שמשפיע על פירוט התמונה.

מחלקים בין מרחבים סגורים (Indoor) לבין פתוחים (Outdoor). במרחבים סגורים יש פחות הפרעות ורוב האובייקטים קרובים וגדולים יחסית. במרחבים פתוחים יש רעשי רקע רבים, עננים, גשם, עלים, ציפורים, השתקפויות, ואלגוריתמים צריכים להיות מתקדמים יותר כדי להתמודד עם זה.

מערכות מקצועיות אמורות לא רק לגלות תנועה אלא גם לבנות צורה מאוסף פיקסלים, לסווג את האובייקט ולנתח את חוקיות התנועה. אפשר לקבוע רגישות לניגודיות, לגודל אובייקט ולמהירות שלו. קיימים כלי מיסוך לאזורים שאין בהם עניין, וכלים לתיחום אזורי עניין עם פרמטרים שונים. יש תמיכה ב"גדר וירטואלית" (קו דמיוני) ו"תיל ממעיד" (Tripwire) שחצייתם יוצרת התרעה. מערכות מסוימות מתחשבות בפרספקטיבה, הרגישות מסתמכת על מרחק מהמצלמה.

כדי לשפר ביצועים משתמשים בפילטרים להסרת רעשים ולייצוב תמונה. נהוג גם להמיר תמונה לגווני אפור (כל פיקסל מייצג עד 256 גוונים) ולהוריד רזולוציה כדי להוריד עומס עיבוד. ניתן גם לדלל פריימים לשניה (להקטין קצב הפריימים) כדי לחסוך משאבים.

גילוי תנועה יכול להיות מיושם בחומרה (שבב או כרטיס ייעודי) או בתוכנה. יישום בחומרה מקטין צריכת אנרגיה ומבטל תלות במחשב. יישום בתוכנה גמיש יותר, ניתן לשדרוג וקל להתאמה.
מערכות מקצועיות יכולות לשלב מעקב מצלמה אחרי העצם הנע. ניתן גם להשתמש במצלמות תרמיות לאפיון תנאי חשיכה מוחלטים.

התחום התחיל באבטחה צבאית ומתקנים רגישים. יישומים אזרחיים כוללים מערכות אזעקה, השגחה, ספירת אנשים ורכבים, זיהוי לוחיות רישוי באמצעות OCR (זיהוי טקסט מתמונה), וניטור חופים. בתחילת המאה ה-21 הופיעו מוצרים ביתיים זולים יותר, שמשתמשים במצלמות אינטרנט ובמצלמות לרכב, אך לא תמיד באיכות מקצועית. בעולם החובבני פועלות חברות רבות; בתחום המקצועי יש פחות חברות, ובחלק מהמקרים חברות ישראליות בולטות.

גישה שונה משפיעה על היתרונות והחסרונות. יישום בחומרה יעיל ומהיר, בעוד יישום בתוכנה מאפשר התאמה ושיפורים עם התקדמות המחשוב.

VMD (Video Motion Detection) היא שיטה שמאתרת תנועה בסרטון. המחשב משווה תמונה אחרי תמונה (פריימים) כדי לראות אם משהו זז.

תוכנה לא מתעייפת ויכולה לצפות במצלמות הרבה זמן. היא גם רואה דברים קטנים או חשוכים שהעין מתקשה לראות.

לעיתים המערכת טועה. יש שתי טעויות עיקריות: דיווח על תנועה שלא היתה (שגיאה חיובית), או שלא לגלות תנועה אמיתית (שגיאה שלילית). רוח, עננים וציפורים עלולים לגרום לטעות. מצלמה תרמית (שמרגישה חום) עוזרת להבחין בגופים אמיתיים, אבל היא יקרה.

בפנים (חדרים ובתים) קל יותר לזהות תנועה. בחוץ יש הרבה הפרעות כמו עלים, גלים וצללים, ולכן זה קשה יותר.

בתוכנות חזקות המערכת יכולה לזהות צורות, להבדיל בין אדם לרכב, ולמצוא כיוון תנועה. יש "גדר וירטואלית" (קו דמיוני); כשמישהו חוצה אותו המערכת מאותתת.

לפעמים המחשב עושה את התמונה בשחור-לבן (גווני אפור) ומוריד את הפירוט כדי לעבוד מהר יותר. גם מסירים רעשים ומייצבים תמונה.

יש מערכות שעובדות במחשב (תוכנה) ויש כאלו שבשבב או בכרטיס ייעודי (חומרה). חומרה חוסכת חשמל ומהירה. תוכנה גמישה וניתנת לשדרוג.

משתמשים בזה לשמירה על מקומות חשובים, לאבטחה בבניינים, לספירת אנשים ולזיהוי רכבים. יש גם מצלמות זולות לבית ולרכב, אבל הן פחות מדוייקות.