زمانی نگهبانان امنیتی باید ساعتها پشت مانیتورها مینشستند و به دقت تصاویر دوربینها را زیر نظر میگرفتند کاری که خستهکننده و پرخطا به نظر میرسد. اما امروز، دوربینهای مجهز به الگوریتم های تشخیص حرکت Motion Detection خودشان “نگهبان” شدهاند. آنها نه تنها میتوانند حرکت را شناسایی کنند، بلکه با هوش مصنوعی تشخیص میدهند که آیا این حرکت تهدیدآمیز است یا نه. در این یادداشت همراه ما باشید تا تکنولوژی تشخیص حرکت و کاربردهایش را بررسی کنیم:
تشخیص حرکت چیست؟
قابلیت تشخیص حرکت به عنوان ستون فقرات بسیاری از دوربینهای مداربسته است و به آنها این امکان را میدهد تا به صورت پویا به وقایع و اتفاقات محیط پیرامون خود واکنش نشان دهند. زمانی که به وسیله الگوریتم های تشخیص حرکت Motion Detection حرکات شناسایی میشود، سیستم میتواند به صورت خودکار و با ارسال هشدار و یا روشن کردن صداها و فعال کردن آژیر هشدار بدهد.
تشخیص حرکت هوشمند چیست و چه تفاوتی با تشخیص حرکت سنتی دارد؟
تشخیص حرکت هوشمند (Smart Motion Detection) که به اختصار (SMD) نامیده میشود از هوش مصنوعی برای شناسایی حرکات مخصوص به انسان و وسایل نقلیه استفاده میکند. برخلاف تشخیص حرکت سنتی که صرفا بر اساس تغییرات پیکسلی در تصویر هشدار صادر میکند، SM با استفاده از AI، فعالیتهای واقعی را از نویزهای محیطی مانند حرکات ناشی از باد، تغییرات نور یا سایهها تفکیک میکند و در نتیجه احتمال هشدارهای اشتباه را به حداقل میرساند و تنها هشدارهایی دقیق و متناسب با موقعیت واقعی ارائه میکند.
نحوه عملکرد تکنولوژی تشخیص حرکت Motion Detection
در سیستمهای تشخیص حرکت هوشمند، الگوریتم های تشخیص حرکت Motion Detection با تحلیل فریمهای ویدیویی به شناسایی و دستهبندی اشیاء موجود در تصویر میپردازند. نحوه عملکرد تکنولوژی تشخیص حرکت به این صورت است که الگوریتمهای پیشرفته این فناوری عوامل مختلفی مانند شکل، اندازه و الگوی حرکت اشیاء را بررسی میکنند تا تشخیص دقیقی ارائه دهند.
به عنوان مثال هوش مصنوعی ویژگیهای خاص بدن انسان و الگوهای حرکتی منحصر به فرد انسانها را شناسایی میکند تا حرکات بیربط مانند تکان خوردن برگها یا تغییر سایهها، نادیده گرفته شود. با این حال، گاهی ممکن است اشتباهاتی هم رخ دهد که با بهبود مداوم الگوریتمهای هوش مصنوعی، وقوع چنین خطاهایی روزبهروز کمتر میشود.
انواع تکنیک های تشخیص حرکت
روشهای مختلفی برای تشخیص حرکت در دوربینهای مداربسته وجود دارد که هر کدام طبق دقت و کاربرد مختلفی که دارند، برای محیطهای متنوع استفاده میشوند. در ادامه همراه ما باشید تا رایجترین الگوریتمهای تشخیص حرکت در دوربینهای امنیتی را بررسی کنیم.
تشخیص بر پایه پیکسل (Pixel-based Detection)
تشخیص حرکت بر پایه پیکسل به عنوان یکی از ابتداییترین و پرکاربردترین روشها در سیستمهای نظارت تصویری شناخته میشود. در این روش دوربین فریمهای متوالی را با هم مقایسه میکند و اگر تغییر محسوسی در مقدار پیکسلها دیده شد، آن را به عنوان حرکت تشخیص و اقدامات مربوط را انجام میدهد.
این روش به دلیل سادگی و مقرونبهصرفه بودن در محیطهای تجاری کاربرد دارد، اما از آنجا که به هر تغییر پیکسلی حساس است، عواملی مانند تغییر نور، سایهها و لرزش دوربین میتوانند هشدارهای اشتباه ایجاد کنند و اعتماد و کارایی سیستم را کاهش دهند.
تحلیل تودهای (Blob Analysis)
در این تکنیک، سیستم بخشهای خاصی از تصویر، مانند نقطه یا شکل متفاوت را که با محیط اطراف فرق دارد و به آن “blob” میگویند را شناسایی و سپس جدا میکند تا به جای سایهها و برگ، بتواند روی چیزهای مهم مثل حرکت انسانها یا اتومبیل تمرکز کند. مزیت این تکنیک این است که دقت بالاتری دارد اما تنظیمات آن اغلب دشوار است.
تفریق پسزمینه (Background Subtraction)
در این روش، دوربین یک تصویر ثابت از محیط میسازد و بعد هر چیزی را که تغییر کند تشخیص میدهد. مثلا اگر کسی وارد تصویر شود، از آنجا که با پس زمینه فرق دارد، سیستم متوجه میشود که حرکتی اتفاق افتاده و هشدارهای لازم را میدهد. مزیت این روش، دقت بالا در تشخیص انسانها و اجسام متحرک است، اما با تغییر زیاد نور محیط ممکن است به اشتباه بیفتد.
مقایسه فریمها (Frame Differencing)
در این روش همانطور که از اسمش پیداست دوربین جریان ویدیویی را به فریمهای مجزا تقسیم میکند و آنها را با هم مقایسه میکند و اگر در این میان پیکسلی بین دو تصویر عوض شده باشد، یعنی حرکتی اتفاق افتاده و آن را تشخیص میدهد. این روش با وجود ساده و کمهزینه بودن در تشخیص حرکتهای کند یا جزئی ضعف دارد؛ اما در مجموع، با وجود سادگی، هنوز هم در پژوهشها و کاربردهای عملی بینایی ماشین بسیار رایج است.
جریان نوری (Optical Flow)
این روش به عنوان یکی از پیشرفتهترین و هوشمندترین روشها برای تشخیص حرکت شناخته میشود. جریان نوری الگوی تغییر روشنایی پیکسلها در فریمهای متوالی را بررسی میکند. مزیت این روش به سایر تکنیکها این است که برخلاف سایر روشها که فقط وجود حرکت را تشخیص میدهند، الگوریتمهای Optical Flow میتوانند جهت و سرعت حرکت اشیاء را تخمین بزنند.
موارد استفاده و کاربردهای تشخیص حرکت
در ادامه همراه ما باشید تا بدانیم این فناوری چگونه در صنایع مختلف برای افزایش ایمنی، بهبود کارایی و ارتقای تصمیمگیری به کار گرفته میشود.
خردهفروشی
در صنعت خرده فروشی مثلا فروشگاههای زنجیرهای، از تشخیص حرکت برای بررسی رفتار مشتریان استفاده میشود این فناوری میتواند الگوهای رفت و آمد مشتران و مدت زمان حضور در مناطق مختلف فروشگاه را مشخص کند. این قابلیت علاوه بر اینکه به کسبوکارها کمک میکند تا چیدمان فروشگاه را بازطراحی کنند و محصولات را در جای مناسبتری قرار دهند، به شناسایی فعالیتهای مشکوک و جلوگیری از سرقت نیز کمک میکند.
تولید و صنعت
یکی از کاربردهای الگوریتمهای تشخیص حرکت برای پایش ماشین آلات، خطوط تولید و رعایت پروتکلهای ایمنی توسط کارکنان است. الگوریتم های تشخیص حرکت Motion Detection میتواند نقایص احتمالی ماشین آلات و رفتارهای ناایمن در مناطق خطرناک را شناسایی کند و باعث افزایش ایمنی محیط کار شود. همچنین سازمانها میتوانند از تشخیص حرکت برای حفاظت از دفاتر، انبارها و بخشهای حساس استفاده کنند تا از ورود افراد غیر مجاز یا رفتارهای غیر عادی جلوگیری شود.
امنیت منازل
الگوریتمهای تشخیص حرکت در دوربینهای مداربسته میتوانند امنیت منزل و محیط پیرامون آن را فراهم کنند. با استفاده از فناوریهایی مانند بخشبندی تصویر یا تفاضل پسزمینه، سیستم میتواند بین حیوانات خانگی، ساکنان منزل و افراد متجاوز احتمالی تمایز قائل شود و در نتیجه هشدارهای اشتباه را کاهش دهد.
مزایای اصلی استفاده از فناوری تشخیص حرکت در سیستمهای امنیتی
به کارگیری الگوریتمهای تشخیص حرکت در دوربینهای مداربسته، تحول بزرگی را در روشهای نظارت ویدیویی ایجاد میکند. این فناوری باعث میشود سیستمهای امنیتی بتوانند کارآمدتر، دقیقتر و سریعتر عمل کنند در ادامه به مهمترین مزایایی کاربرد الگوریتمهای تشخیص حرکت در امنیت میپردازیم:
- افزایش امنیت و نظارت لحظهای: الگوریتم های تشخیص حرکت Motion Detection کمک میکنند تا سیستم بتواند به سرعت به تهدیدهای احتمالی امنیتی واکنش نشان دهد و این ویژگی باعث میشود نیروی امنیتی فقط روی رویدادهای مهم تمرکز کنند و نظارت کلی بسیار موثرتر عمل کند.
- افزایش بهرهوری در پایش ویدئو: با تمرکز بر کارت و رویدادهای مهم با تکنولوژی تشخیص حرکت، سیستم بخشهای لازم را بررسی میکند و در نهایت باعث میشود پایش ویدئو سریعتر، دقیقتر و کمهزینهتر انجام شود و نیاز به نظارت مداوم انسانی کاهش پیدا کند.
- صرفهجویی در هزینههای نیروی انسانی: با استفاده از تشخیص حرکت، دیگر نیازی به کنترل مداوم تصاویر نیست. این موضوع باعث میشود هزینه نیروی انسانی کاهش یافته و منابع موجود در جای مناسبتری استفاده شوند.
- افزایش دقت در شناسایی تهدیدات: این فناوری میتواند تهدیدهای واقعی را از حرکات بیاهمیت مثل سایه یا تغییر نور تشخیص دهد. در نتیجه هشدارهای اشتباه کمتر شده و تمرکز تیم امنیتی روی خطرهای واقعی قرار میگیرد.
چالشهای تشخیص حرکت در دوربینهای امنیتی
با اینکه فناوری الگوریتمهای تشخیص حرکت در دوربینهای امنیتی نقش بزرگی در بهبود کارایی نظارت ایفا میکند، اما این فناوری نیز دارای محدودیتها و چالشهایی است که کاربران و طراحان سیستم باید آنها را در نظر بگیرند:
- هشدارهای اشتباه ناشی از حرکات غیر تهدیدآمیز: یکی از مشکلات رایج در سیستمهای تشخیص حرکت، تعداد زیاد هشدارهای نادرست است. رویدادهای روزمره مانند عبور حیوانات خانگی، حرکت سایهها، باران، یا تکان خوردن شاخههای درخت بر اثر باد میتوانند سیستم را به اشتباه فعال کنند. این هشدارهای بیمورد باعث خستگی از هشدارها (Alert Fatigue) و در نتیجه کاهش اعتماد به دقت سیستم میشوند.
- تاخیر در ارسال هشدار و تاثیر بر زمان واکنش: گاهی بین لحظهای که حرکت شناسایی میشود و زمانی که هشدار به کاربر ارسال میشود، تاخیری محسوس وجود دارد. حتی چند ثانیه تأخیر میتواند در محیطهای حساس یا پرخطر که واکنش سریع ضروری است، پاسخگویی بهموقع را دشوار کند.
- وابستگی بیش از حد به تشخیص حرکت: اتکا به الگوریتم های تشخیص حرکت Motion Detection میتواند خطرناک باشد. اگر سیستم به دلیل زاویه نامناسب دوربین، وجود نقاط کور یا مشکلات فنی موقت نتواند حرکت را شناسایی کند، ممکن است رویدادهای مهم ثبت نشوند. به همین دلیل، برای دستیابی به امنیت واقعی، سیستمهای نظارتی باید تشخیص حرکت را با سایر روشهای نظارت و تایید ترکیب کنند تا پوشش امنیتی کاملتری فراهم شود.
جمعبندی
تکنولوژی تشخیص حرکت، نظارت امنیتی را از روش سنتی و خستهکننده تماشای مداوم مانیتورها به سیستمی هوشمند و خودکار تبدیل کرده که با استفاده از هوش مصنوعی میتواند حرکات تهدیدآمیز را از رویدادهای عادی تفکیک کند. تشخیص حرکت هوشمند (SMD) با بهرهگیری از هوش مصنوعی، میتواند فعالیتهای واقعی انسانها و وسایل نقلیه را از نویزهای محیطی مانند باد، تغییرات نور و سایهها تشخیص دهد و هشدارهای اشتباه را به حداقل برساند.
الگوریتمهای متنوعی برای تشخیص حرکت وجود دارد؛ از روشهای ساده مبتنی بر پیکسل گرفته تا تکنیکهای پیشرفتهتر مانند جریان نوری که علاوه بر شناسایی حرکت، جهت و سرعت آن را نیز تخمین میزند. این فناوری در صنایع مختلف از جمله خردهفروشی، تولید و صنعت و امنیت منازل کاربرد دارد و باعث افزایش بهرهوری، کاهش هزینههای نیروی انسانی و بهبود تصمیمگیری میشود.
با وجود مزایای فراوان، این فناوری با چالشهایی همچون هشدارهای اشتباه، تاخیر در ارسال اعلانها، نگرانیهای حریم خصوصی و خطر اتکای بیش از حد به یک سیستم مواجه است که به همین دلایل، نیاز به ترکیب با سایر روشهای امنیتی دارد.
