Как из двух телефонов сделать видеонаблюдение: Как превратить старый смартфон в IP-камеру для видеонаблюдения

Разное

Содержание

Как сделать камеру наблюдения из телефона или планшета

Здравствуйте, друзья!
Как превратить обычный телефон или планшет под управлением операционной системы Android в камеру наблюдения?

Сделать это довольно просто! Для этого нам понадобится Android-устройство и небольшое приложение под названием IP Webcam.
Приступим.

Если вы счастливый обладатель Android-устройства, телефона или планшета, оснащенного камерой, его можно превратить в мобильную камеру наблюдения.

Для этого нам понадобится приложение IP Webcam, оно доступно в интернет-магазине Google Play Store. Подключаем телефон к сети, находим приложение через поиск и устанавливаем на свое устройство.

Название приложения говорит само за себя. Оно позволит превратить ваш телефон в беспроводную IP-камеру. Интерфейс очень прост и интуитивно понятен. Удобно и то, что данное приложение полностью на русском языке.

После первого запуска программы понадобится произвести минимальные настройки. Стоит отметить, что и настроек по умолчанию вполне достаточно для корректной работы приложения. Можно оставить как есть.

Думаю, проблем с настройкой не возникнет, а если и возникнет, то в самом приложении есть целый сборник часто задаваемых вопросов «ЧАВО», где рассказывается, как использовать «IP Webcam» при общении по Skype, и о многих других нюансах связанных с использованием данного приложения.

Открываем приложение и выбираем → Запустить (начать трансляцию видео). Далее кнопка Как мне подключиться, где нужно выбрать тип интернет соединения, в моем случае, это роутер с Wi-Fi. Кроме этого, доступна кнопка Действия — для доступа к меню управления камерой.

Полученный IP-адрес и порт устройства вводим в адресной строке браузера. Например, для моей домашней Wi-Fi сети, ссылка выглядела следующим образом: http://192.168.4.6:8080.

Если все сделано верно, то увидим окно с доступом к управлению камерой смартфона (или планшета). Способов просмотра трансляции несколько.

Наиболее простой с использование вашего браузера, но лично я остановился на просмотре с помощью видеоплеера VLC. Ссылка на скачивание данного плеера приведена на странице управления камерой. Отличный вариант например, в качестве наблюдения за детской комнатой!

Для просмотра трансляции с использованием браузера нужно разрешить выполнение плагина JAVA или загрузить его (если отсутствует) по ссылке на странице управления камерой.

Кроме этого, приведены все настройки для просмотра видео и прослушивания аудио на случай работы в любом стороннем приложении. Для использования  камеры в работе с Skype необходимо установить соответствующие драйвера.

Вот так просто и быстро ваш смартфон или планшет может стать частью системы видеонаблюдения. На этом все, до встречи в новых статьях!

Как сделать из смартфона камеру наблюдения с трансляцией и записью видео

Любой смартфон или планшет на базе Android можно с лёгкостью превратить в камеру наблюдения. Необязательно даже, чтобы у него был живой аккумулятор, главное — чтобы он работал хотя бы от сетевого адаптера и у него была работоспособная камера.

Убедитесь что смартфон и компьютер подключены к одной сети Wi-Fi. Установите на смартфон приложение DroidCam Wireless Webcam, а на компьютер программу DroidCam Client с возможностью просмотра изображения. Запустите их.

В приложении будет показан IP-адрес и номер порта, с которыми работает смартфон. Внесите эти данные в программу DroidCam Client. Укажите, что вы хотите захватывать (видео, звук или всё сразу) и нажмите Start. На смартфоне запустится камера, а изображение будет транслироваться на компьютере. Смотреть видео можно и в браузере, для этого нужно вбить в адресную строку тот же IP-адрес и порт, что вы указали в программе. В браузере можно удалённо включать и выключать вспышку смартфона, масштабировать и поворачивать изображение, менять разрешение видео, а также сохранять фотографии.

Во время захвата видео экран смартфона может быть выключен. Конечно, это позволяет использовать DroidCam Wireless Webcam в качестве скрытой камеры, но приложение предназначено не для этого, а, например, для того, чтобы следить за тем, что происходит у вас во дворе.

Ещё одно неплохое приложение для создания IP-камер из смартфонов — IP Webcam. Его преимущество в том, что оно позволяет просматривать видео как локально, так и через интернет (в браузере по локальному адресу, через веб-сервис Ivideon или в десктопном приложении).

Во время трансляции можно удалённо переключаться между камерами, масштабировать изображение, включать вспышку, настраивать фокусировку и сохранять фотографии. Кроме того, IP Webcam позволяет записывать видео, но для экономии места на сервере сохраняется максимум лишь два часа записи. Трансляция может вестись даже при выключенном экране.

Если использовать смартфон в качестве IP-камеры, необходимо предусмотреть его надёжное крепление, питание от USB-адаптера и бесперебойный интернет (по Wi-Fi или сотовой сети). Как всё это реализовать, зависит от того, в каком месте вы будете устанавливать смартфон и для каких целей используете трансляцию. Также стоит учесть, что оставленный без присмотра смартфон привлекает гораздо больше внимания, чем камера. Не исключено, что его попытаются украсть (если возникнет такая возможность). Найти преступников можно будет по имеющейся записи, но лучше не провоцировать людей на противоправные действия и не создавать полиции лишней работы. Иными словами, смартфон следует устанавливать в труднодоступное место, куда нет доступа посторонним. В большинстве случае достаточно просто установить его на подставку или трипод и подключить к зарядному устройству.

Видеонаблюдение с помощью Android-смартфона / Мастерская

Бывают порой такие ситуации, когда нужно по-быстрому организовать видеонаблюдение, причём не важно, открытое оно или тайное. Желательно, конечно, со звуком. В качестве «благородного» примера предположим, что надо проследить за ребёнком на время, пока родители в срочном порядке куда-то ушли (редакция настоятельно рекомендует не оставлять маленьких детей без присмотра). Простейший вариант — оставить включенным компьютер с веб-камерой и запущенным Skype, настроенным на автоматический приём звонков с параллельным включением видео. Однако такой метод имеет ряд недостатков. Придётся оставлять включенным компьютер, да и все ваши шпионские намерения (если таковые имеются) выдаст веб-камера, которая зачастую оснащена светодиодом, светящимся во время работы.

Несколько более оригинальное решение — использование смартфона с Android в качестве следящего устройства. Его и спрятать в подходящем месте гораздо проще, да и свою работу в таком режиме он никак не выдаёт. Можно, в конце концов, просто «случайно» забыть его на столе. Ладно, оставим шпионские игры и перейдём к реализации. Нам понадобится какой-нибудь смартфон на Android с камерой и выходом в Сеть. Если есть ещё один смартфон с Android, тем лучше — на нём удобно просматривать видео с камеры, но его наличие необязательно. Для апробирования метода использовались аппараты Huawei U8230 и Acer beTouch E130 — оба с Android 2.1. На тот смартфон, что будет наблюдать за обстановкой, устанавливаем совершенно изумительную и при том бесплатную программу IP Webcam. Запускаем программу и сразу же настраиваем её под себя. Чем выше разрешение и качество съёмки, тем выше нагрузка на процессор смартфона и больше объём передаваемого трафика, а значит и задержки при передаче видеопотока. Передача звука ещё больше нагружает аппарат, а задержки аудиопотока очень велики — до нескольких секунд. Опции скрытия работы IP Webcam в фоновом режиме и запрета перехода в режим ожидания лучше включить.

Опционально задаются логин и пароль для доступа к определённым функциям, а также меняется порт, на котором работает встроенный веб-сервер.

После изменения настроек запускаем трансляцию. На экране отображается видео с камеры, а по нажатию кнопки «Действия» доступны дополнительные функции. В частности, нас интересует режим маскировки, в котором IP Webcam мимикрирует под веб-браузер. В этом режиме нажатие кнопки «Домой» переключает программу в фоновый режим, а кнопки «Назад» останавливает вещание и открывает реальный веб-браузер.

Обратите внимание, что после запуска программы на экране также отображается адрес и порт сервера, на который надо зайти с помощью браузера. К сожалению, адрес показывается не всегда верный, поэтому лучше узнать IP смартфона с помощью, к примеру, веб-интерфейса вашего роутера, если аппарат по Wi-Fi подключён именно к нему. Или же кликнуть в настройках Wi-Fi в самом устройстве по точке доступа, к которому оно подсоединено. Непосредственно в веб-интерфейсе IP Webcam представлены ссылки на множество способов просмотра live-изображения. Тут, в общем, всё понятно и описывать особенного нечего — для некоторых пунктов даже есть встроенная инструкция.

Если у вас есть второй Android-смартфон и вы находитесь в той же локальной сети, что и наша импровизированная шпионская камера, то на него для удобства можно поставить бесплатную версию утилиты tinyCam Monitor. В настройках приложения надо добавить камеру, указав в качестве типа IP Webcam for Android и задав там же IP-адрес (или имя хоста) и порт, которые были указаны ранее.

После настройки в меню «Просмотр» станет доступным изображение с камеры второго смартфона.

Если же вам надо получить доступ к камере извне, то на роутере надо сделать проброс соответствующего порта (у нас это 8080) и настроить DDNS. А в настройках tinyCam Monitor или при работе через веб-браузер указать как раз DDNS-имя или внешний статический IP-адрес, если таковой имеется. Другое дело, что не все провайдеры вообще выдают свои клиентам внешние IP. Это же касается и подключения к Сети через 3G-соединение — мобильные операторы либо просят существенных (для нашей задачи) денег, либо выдают IP из своей внутренней сети. Обойти это ограничение можно с помощью VPN-подключения к какому-нибудь внешнему серверу. Например, в облаке Amazon. Тем, кто поднимал такой сервер по приведённой инструкции, рекомендуется освежить свою память, ещё раз пробежавшись по ней. Нам придётся немного подправить настройки. Во-первых, в файле /etc/ppp/chap-secrets добавить как минимум ещё одного пользователя с указанием постоянного IP из внутренней VPN-сети.

sudo nano /etc/ppp/chap-secrets

Для клиентов мы тогда использовали диапазон 192.168.244.2-9.

and_username1 pptpd and_password1 192.168.244.4

Во-вторых, подредактируем файл /etc/ppp/pptpd-options:

sudo nano /etc/ppp/pptpd-options

Так как VPN клиент в Android 2.1, судя по всему, собран без поддержки MPPE, то надо закомментировать (поставить # в начале) строку require-mppe-128.

Перезапускаем наш pptpd:

sudo service pptpd restart

Теперь настраиваем подключение в смартфоне. Для этого идём в настройки беспроводных сетей, в раздел VPN, где добавляем новое PPTP-подключение. Указываем его имя, в качестве сервера прописываем DDNS-имя сервера в Amazon (у нас в примере это был amazec2.dyndns-ip.com) и отключаем шифрование.

Сохраняем настройки и кликаем по свежесозданному подключению. Нас попросят ввести логин и пароль (их мы задали чуть выше, добавив нового пользователя). Дальше есть два варианта. Либо мы подключаемся к VPN-серверу с другого смартфона, планшета, компьютера и так далее. В этом случае наша камера доступна по адресу внутри VPN-сети (в нашем примере это 192.168.244.4) и на том же порту, так что во всех местах (в том же tinyCam, например) не забудьте поменять соответствующие настройки. Второй вариант — проброс портов с внутреннего IP на внешний интерфейс. Для этого выполним парочку команд:

sudo iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp -i eth0 —dport 8080 -j DNAT —to-destination 192.168.244.4:8080
sudo iptables -A FORWARD -i eth0 -d 192.168.244.4 -p tcp —dport 8080 -j ACCEPT

Поменяйте 192.168.244.4 и 8080 на ваши IP-адрес и порт. На будущее добавим команды в конец файла /etc/rc.local

sudo nano /etc/rc.local

Наконец, в консоли AWS в разделе Security Groups откроем нужный нам TCP-порт для доступа.

Очевидно, что в таком случае достучаться к смартфону можно откуда угодно по DDNS-имени сервера в Amazon и указанному порту (в примере amazec2. dyndns-ip.com:8080). Собственно говоря, это не единственный выход из ситуации с отсутствием внешнего IP-адреса. Можно, например, поднять SSH-туннель или как-нибудь ещё «достучаться» до видеотрансляции. Да и IP Webcam — далеко не единственная утилита для организации видеонаблюдения. В общем, если вам интересна данная тематика, то у вас есть широкое поле для собственных изысканий на этой почве. Так что удачных вам экспериментов и помните, что шпионить во вред нехорошо!

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Видеонаблюдение через телефон: независимый обзор WiFiGid

И так сегодня статья у нас достаточно интересная. Сегодня мы поговорим, про то, как сделать видеонаблюдение через телефон. Оказывается, можно почти любой телефон использовать как обычную камеру видео наблюдения. Но мы будем использовать именно смартфон с операционной системой Android. При этом камеру установить достаточно сложно, да и она будет привлекать внимание. А вот если использовать старенький мобильник, то никто даже не заподозрит слежку.

Инструкция

  1. В первую очередь нужно задать статический IP адрес вашего телефона. Это делается достаточно просто. Подключитесь к домашней вай-фай сети. Далее нажимаем по этой сети и выбираем «Расширенные настройки».
  1. В разделе «Настройки IP» нажимаем «Пользовательские».
  1. Теперь очень внимательно. Первые 3 цифры должны быть как у IP адреса вашего роутера. Его можно посмотреть на этикетке под корпусом или в командной строке компьютера (ноутбука), прописав команду «ipconfig» (адрес будет в строке – адрес шлюза). Последнюю цифру можете поставить любую в диапазоне от 10 до 254. В строке шлюз – прописываем IP роутера.
  2. Теперь скачиваем и устанавливаем программу под названием IP Webcam с Google Play.
  1. Интерфейс программы достаточно простой. Вы также можете настроить качество видео, включить или отключить звук. В первую очередь советую установить логин и пароль, которые будут использоваться для подключения. Порт установлен по умолчанию, но если вы его уже где-то используете, можете поменять. Советую установить галочку, чтобы не приходили уведомления о работе программы.
  2. Теперь запускаем программу. Вы сразу же увидите на экране IP адрес и порт, по которому можно подключиться, но правда только с локальной сети. Для этого можно воспользоваться любым браузером.

Но как подключиться к камере с телефона с любой точки мира через интернет? Тут может возникнуть проблема, так в этом случае нужно, чтобы ваш провайдер предоставлял вам «белый адрес», по-другому статический IP. Ведь если он поменяется – то вы не сможете попасть на свой роутер. Такое происходит в случае «серого» или динамического «айпи».

Если у вас белый статический адрес, то вам нужно пробросить порты именно на телефон. Об этом уже писал мой коллега Хомяк тут. Также вы можете использовать DDNS. Все настройки нужно производить через Web-интерфейс домашнего маршрутизатора.

Пару советов

Ещё отличный способ видеонаблюдения — это использовать обычную web-камеру. К слову, её можно засунуть почти везде, даже в маленькую плюшевую игрушку. Статью по этому поводу я уже писал и её вы можете прочесть тут.

Но нужно понимать, что подобные способы — это «костыли» и ничего общего с полноценным наблюдением не имеют. Если у вас дома есть маленькие дети, за которыми вы хотите присматривать, то лучше всего купить полноценную IP-камеру. Самое сложное при использовании подобного устройства — это установка. Настраивается она аналогично, как и другие устройства:

  1. Прописываем статический адрес у камеры;
  2. Пробрасываем порты на роутере;
  3. Подключаемся извне.

Во-первых, качество съёмки у подобной камеры будет лучше. Также вы сможете смотреть за квартирой со смартфона, планшета или даже телевизора с любой точки Земли, где есть доступ к глобальной сети. Причем подобные видеокамеры стоят не так уж и дорого. Но для начала можете потренироваться и установить онлайн-слежку через Веб-камеру или телефон.

Удаленное управление камерой другого телефона по Wi-Fi без домашней сети

Управлять камерой одного смартфона из другого можно с помощью различного программного обеспечения, которого в маркете больше чем нужно. Основные варианты управления: удаленно по интернету, или в пределах одной сети (например, на дому, подключив все устройства к одному роутеру). Но как управлять камерой одного смартфона из другого без интернета и домашней сети? Заинтересовало? Тогда читаем дальше.

Представим ситуацию, когда вы на природе (или где-либо), где отсутствует интернет, а о наличии Wi-Fi сети и говорить не приходится. Имеются 2 смартфона с помощью которых вы хотите провести удаленное наблюдение и съемку (например, снять пугливых животных, ситуаций может быть множество).

Условно назовем наши телефоны А и Б. Телефон А будем использовать для съемки в качестве беспроводной камеры. С телефона Б будем отдаленно наблюдать.

Кстати говоря. Управлять телефоном А можно с ноутбука, не обязательно это должен быть другой телефон.

На телефон А нужно установить приложение IP Webcam. На телефон Б ничего устанавливать не нужно, но на нем должен быть установлен браузер (думаю, что это не проблема).

1. На телефоне А запускаем точку доступа. Ее можно включить непосредственно с области уведомлений или перейдя в Настройки (значок шестеренки) → Еще → Режим модема → Точка доступа Wi-Fi → перевести переключатель в положение включено. Вторая вкладка (Настройка точки доступа Wi-Fi) позволяет изменить пароль и имя точки доступа, настроить шифрование. Обратите внимание, что на разных смартфонах включается точка доступа по-разному, однако принцип будет похожим на описанный.

2. Открываем приложение IP Webcam, листаем вниз и нажимаем на кнопку «Запустить (начать трансляцию)». Программа запустит сервер и покажет IP адрес и порт по которым можно получить доступ к камере. Один адрес будет иметь незащищенный протокол (http://), второй – защищенный (https://). Который будет конкретно работать у вас, нужно проверять. Скорее всего, незащищенный. Но в нашем случае это не играет никакой роли. Дальность действия Wi-Fi несколько десятков метров, поэтому сомневаюсь, что кто-то придет к вам вплотную для взлома вашего канала и похищения данных (легче будет смартфон украсть).

3. На телефоне Б подключаемся к точке доступа (той, что запустили на телефоне А).

Открываем браузер и вводим IP адрес с портом, что нам показала программа IP Webcam. На скриншоте видно, что у меня он:

http://192.168.43.1:8080

и

https://192.168.43.1:8080

(У вас адрес будет, скорее всего, другой. Его и нужно вводить).

Именно этот адрес и нужно ввести в браузер телефона Б (можно просто 192.168.43.1:8080 без протоколов (https:// или http://).

Открываем данный адрес и видим панель с инструментами для управления камерой нашего телефона А.

Для начала отображения нужно выбрать режим. Обычно – это «Встроенный в браузер», однако можно попробовать и другие. Остальные настройки на ваше усмотрение.

Аналогично можно вести наблюдение с компьютера. Я одновременно просматривал видео с телефона А на телефоне Б и компьютере. Все ок.

Посмотреть видео «Удаленное управление камерой другого телефона по Wi-Fi без домашней сети»

На этом все. Всем желаю исправного удаленного управления камерой вашего второго смартфона.

Google Play приложение IP Webcam

Как сделать камеру видеонаблюдения из телефона своими руками?

Давайте рассмотрим, что же нужно предпринять для того, чтобы сделать из смартфона камеру видеонаблюдения. На наш взгляд, один из самых простых и действенных способов: использовать сервис — Alfred. Существуют множество других приложений (Salient Eye, Manything, IP Webcam), но с ними у нас периодически возникали сложности, их рассматривать не будем.

Инструкция.

Устанавливаем мобильное приложение на смартфон/планшет с Android/iOS из Google Play/App Store: Alfred. Если у нас несколько устройств, то ставим на каждое.

Для пользователей Андроид можно зайти в браузере на: https://play.google.com/settings/ и авторизоваться под своей учетной записью (такой же, как и на телефоне) для того чтобы увидеть список своих мобильных устройств. Для iOS аналогично, только на сайте App Store.

 

 

Далее заходим на сайт:  https://alfred.camera/

В верхнем правом углу ищем иконку: WebViewer. Переходим по ней, сервис запросит авторизацию, логинимся, далее все ваши мобильные устройства отобразятся в виде иконок. Кликаем по одному из них и происходит подключение. В нашем случае это смартфон.

Мы получаем живое видео с мобильной камеры телефона, да еще и со звуком!

Изображение можно растянуть на весь экран. Можно наклонить/перевернуть. Настроить яркость. Даже есть функция записи видео на 30с. Сервис предоставляется бесплатно и содержит немного рекламы. Таким образом, телефон работает как камера видеонаблюдения.

 

 

С помощью Alfred можно соединить два любых мобильных девайса: одно будет выступать в качестве камеры видеонаблюдения, а с помощью второго вы сможете просматривать видео со звуком.

Также, есть ряд дополнительных функций: режим ночного видения, удаленное включение вспышки для подсветки или сделать фото снимок.

 

Всем удачного просмотра!

 

Автор: Дмитрий Самохвалов, технический редактор компании Rucam-Video.

Вопросы, замечания и предложения пишите на: [email protected]

Мобильное видеонаблюдение с бесплатным приложением Xeoma для Android — Felenasoft

← Вернуться к статьям

Мобильное видеонаблюдение с бесплатным приложением Xeoma для Android

Mobility кардинально изменила правила игры во многих сферах бизнеса, позволив управлять производством, сервисными центрами, офисом на ходу, в нескольких местах одновременно. Следовательно, мобильное видеонаблюдение находится на подъеме и, вероятно, будет продолжаться.

Учитывая растущий спрос на мобильность, мы перевели Xeoma на другую платформу — устройства на базе Android.С новым бесплатным Android-приложением для удаленного видеонаблюдения Xeoma вы можете вывести обслуживание системы безопасности вашего бизнеса и дома на совершенно новый уровень.

Сферы применения мобильного видеонаблюдения

В офисах камеры видеонаблюдения побуждают сотрудников работать более эффективно и помогают создать более безопасную среду. Кроме того, камеры являются беспристрастными свидетелями инцидентов и расследований.

Дома видеонаблюдение может обеспечить душевное спокойствие: всевидящее око не только записывает все, что находится перед камерами, но также отправляет вам предупреждения и позволяет войти в систему, чтобы увидеть, что видят камеры, с мобильного устройства , из любой точки мира.Устали на работе? Возьмите телефон и войдите в систему видеонаблюдения, чтобы увидеть, как ваш мопс подозрительно расслабляется в вашей постели. Эта милашка! А теперь вернемся к работе!

В строительном бизнесе используется в центральном офисе для контроля за ходом действий, темпами и ходом строительства.

В ресторанах и кафе , на стойке регистрации отеля, в кассах магазинов и т. Д. Видеонаблюдение может помочь обнаружить кражи денег и мошенничества, а также противодействовать мошенничеству.

В школах удаленное видеонаблюдение обеспечивает более безопасную среду, в которой дети могут сосредоточиться на процессе обучения, а учителя могут без страха выполнять свою работу.

По сути, мобильное видеонаблюдение предлагает возможность проверки нескольких, а может быть, даже сотен точек , географически распределенных .

У вас еще нет системы видеонаблюдения? Пора получить! Благодаря такому быстрому развитию технологий создание и настройка вашей собственной системы видеонаблюдения теперь превращаются в детскую игру! Особенно с Xeoma, чья лего-подобная архитектура обеспечивает максимальную гибкость и понятное управление!

Как начать работу с приложением:

Шаг 1
Введите Xeoma в строку поиска Google Play, и вы увидите два приложения.

Step 2
Выберите приложение, которое вам подходит:
Приложение Xeoma Video Surveillance работает как серверная часть, где вы можете полностью управлять интерфейсом, создавать цепочки модулей и т. Д.

Приложение (только клиентская часть) Xeoma Video Surveillance работает только на стороне клиента программы, и вы сможете просматривать свои камеры, которые вы настроили на стороне сервера.

Шаг 3
Загрузите бесплатное приложение Xeoma для Android, установите и запустите его. Вы увидите, что приложение является практически точной копией привычной вам настольной Xeoma. Такой же мощный и простой в управлении, как и раньше, но теперь еще и невероятно гибкий.

Как работает мобильное приложение для Android Видеонаблюдение Xeoma

Приложение Android автоматически обнаружит ваши камеры (включая встроенную камеру, если она есть) и подключит их. Вы можете использовать Xeoma в обычных версиях — бесплатной, пробной и коммерческой, причем коммерческая версия идеально подходит для использования всех мощных функций Xeoma в действии.

С бесплатным приложением Xeoma для Android ваше устройство на базе Android может само стать системой видеонаблюдения. Подключите камеры, настройте события и реакции, назначьте права пользователей и многое другое для вашей новой автономной мобильной системы видеонаблюдения.

Как работает мобильное приложение для Android (только клиентская часть) Xeoma Video Surveillance

Будет запущена только клиентская часть.Xeoma может использоваться как клиентская часть для подключения к серверу Xeoma на другом устройстве (настольном или мобильном). Заполните поля в диалоговом окне подключения (Главное меню -> Удаленный доступ -> Подключиться к), чтобы подключиться к этому компьютеру.

В качестве клиентской части бесплатное приложение Xeoma для Android будет подключаться к этой удаленной серверной части Xeoma на другом компьютере, и вы сможете просматривать камеры в реальном времени и записанные архивы, применять изменения к настройкам.

Так будет выглядеть стартовая и главная страница приложения, на которой вы будете просматривать видео со своих камер.

Push-уведомления

С помощью модуля «Всплывающее окно (в клиенте)» (вкладка «Назначение» в верхней панели модулей Xeoma) вы можете получать push-уведомления на своем Android, например, когда в поле вид камеры. В отличие от обычных настольных версий Xeoma, где этот модуль просто уменьшает минимизацию свернутого окна клиента Xeoma, модуль Window Popup на Android при запуске издает звук уведомления, мигает светодиодный индикатор и отображает значок Xeoma на панели уведомлений вашего устройства.

Вы можете просмотреть информацию об этом уведомлении и узнать, когда было обнаружено движение. Нажав на это уведомление, вы перейдете в Xeoma, где сможете просмотреть событие движения или предпринять другие необходимые действия. Значок будет отображаться в панели уведомлений до тех пор, пока вы не откроете Xeoma, поэтому, даже если вы отсутствовали во время обнаружения, вы не пропустите его.

Начиная с бета-версии Xeoma 20.10.22, модуль мобильных уведомлений также доступен для устройств Android. Этот модуль позволяет получать уведомления на мобильных устройствах под управлением Android даже без подключения к серверу (в отличие от более простого модуля для мобильных уведомлений «Client Window Pop-Up», который требует, чтобы приложение всегда работало для push-уведомлений).Этот модуль позволяет получать уведомления, даже если приложение Xeoma не запущено на вашем Android-устройстве. Будьте в курсе стандартных уведомлений на Android — на экране блокировки, в области баннеров или в Центре уведомлений.

См. Также:
Выбор подходящего устройства Android для видеонаблюдения в реальном времени с IP-видеонаблюдением Xeoma
Приложение камеры безопасности Xeoma для iPhone и iPad (клиентское приложение iOS)
Мобильные уведомления в Xeoma

Как начать работу с домашними системами видеонаблюдения своими руками

Существует множество причин, по которым вы можете захотеть установить систему видеонаблюдения для своего дома или бизнеса. Возможно, вы захотите дополнить систему домашней безопасности в свете более двух миллионов взломов домов, которые ежегодно происходят в США. Или, может быть, просто чтобы присматривать за вещами, когда вас нет рядом. Я знаю нескольких владельцев бизнеса, которые не только смотрят, что происходит в офисе, пока их нет, но и взаимодействуют с сотрудниками по мере необходимости, используя установленные ими системы.

Есть немало вариантов для тех, кому нужно решение «под ключ», от профессионально установленных и контролируемых систем до простых plug-and-play опций, как камера Nest.Но все это привязывает вас к поставщику облачных услуг, который получает доступ к вашим данным и требует ежемесячной платы. Для тех, кто хочет засучить рукава и заняться некоторыми технологиями, как и большинство читателей ExtremeTech, мы предоставляем некоторую информацию и советы о том, как начать работу.

Сначала вам нужно подумать о том, какие области вы хотите контролировать, и какие камеры вам понадобятся, чтобы их охватить. Камеры видеонаблюдения бывают всех форм и размеров. Вот несколько основных категорий:

Камеры для входной двери / дверного звонка

Высокотехнологичная версия традиционного дверного глазка, камеры для дверного звонка добавляют не только возможность слушать и разговаривать с посетителями, не открывая дверь, но и делай это, даже когда тебя нет дома.Устройства позволяют просматривать прямую трансляцию с камеры-глазка на вашем смартфоне и разговаривать с человеком у двери через динамик. Поскольку потенциальные взломщики часто звонят в дверь, чтобы узнать, дома ли кто-нибудь, прежде чем решить, безопасно ли взломать, вы потенциально можете предотвратить взлом, ответив так, как будто вы дома. Даже если вы этого не сделаете, многие из них можно настроить для записи взаимодействия, что может дать вам визуальную запись одного из воров. Многие модели также предлагают датчик движения в качестве альтернативного триггера.

Ring Video Doorbell — один из самых известных брендов с солидным предложением. Но появляется довольно много новых конкурентов, в том числе Sky Bell HD, у которого есть многофункциональный продукт, включающий интеграцию с Amazon Echo и IFTTT. Камеры дверного звонка хороши сами по себе, но, конечно, они полезны только в том случае, если потенциальные воры подойдут к вашей входной двери. Для других случаев вам понадобится одна или несколько камер видеонаблюдения общего назначения.

Уличные камеры видеонаблюдения

Уличные камеры видеонаблюдения имеют множество полей обзора.Прежде чем выбрать один, вы можете наметить область, которую хотите охватить, и сколько у вас хватит на бюджет. Чем шире поле обзора, тем меньше деталей вы можете зафиксировать при заданном разрешении камеры. Некоторые камеры также предлагают удаленное управление панорамированием и масштабированием, но, если вы не собираетесь их активно контролировать, это, вероятно, не очень полезно. Наряду с полем зрения подумайте, нужен ли вам дневной мониторинг, ночное видение или и то, и другое. Камеры RGB с высоким разрешением лучше всего подходят для дневного использования, но если вам нужно ночное видение, выберите ту, которая также имеет мощные ИК-излучатели и хорошую ИК-чувствительность.

Далее вам нужно подумать о том, как камеры будут подключены и запитаны. Одно из простых решений — использовать модели, поддерживающие Power over Ethernet (PoE), а затем проложить к ним один кабель. Это дает вам как длительную работу с проводным питанием, так и надежную передачу данных. Wi-Fi также является вариантом, но часто на открытом воздухе будет плохой прием от вашего внутреннего маршрутизатора, поэтому вы можете не получить качество видео, на которое способна камера. Еще одна возможность — работа от батарей, но вам нужно будет контролировать и заменять батареи по мере необходимости.Обычно устройства с батарейным питанием также полезны только для записи, активируемой движением, поскольку запись в режиме 24/7 очень быстро изнашивает батареи. ИК-излучатели для использования в ночное время также потребляют энергию.

Если у вас есть большая собственность или вы хотите хороший вариант под ключ для открытых площадок, другой вариант — съемочные камеры. Есть многие из них по цене от 100 до 150 долларов, которые хорошо справляются со своей задачей — я тестировал такие от Stealth Cam и Bushnell, которые снимают очень хорошие изображения и видео, но срабатывают немного медленно.На данный момент мне больше всего нравится камера Bushnell Trophy Cam HD в этом ценовом диапазоне, поскольку она может снимать как видео 1080p, так и фотографии 14MP после каждого события движения.

Устройства, способные уловить достаточно деталей, чтобы вы могли прочитать номерной знак с большого расстояния, такие как Reconyx SM750, значительно дороже, от 650 долларов и выше. Камеры для трейлеров были популярны в течение многих лет, поэтому производители хорошо умеют оптимизировать использование батареи. Некоторые из них могут длиться месяцами, в зависимости от того, сколько изображений вы снимаете и сколько видео вы записываете после событий движения. Большинство устройств записывают на SD-карту, но более дорогие модели предлагают подключение к Wi-Fi для загрузки на смартфон или даже сотовую передачу предупреждений и изображений.

Внутренние камеры видеонаблюдения

Фантазия с внутренними камерами видеонаблюдения заключается в том, что они могут своевременно предупреждать вас о движении или звуке, позволяя вам судить сами, является ли это взломом, а затем позволяют вам вызвать полицию или взять что-то другое. действие. На самом деле, большинство грабителей настолько привыкли иметь дело с системами безопасности разного рода, что вряд ли они останутся в вашем доме или офисе достаточно долго, чтобы все это произошло.Они также могут отключить ваш интернет перед входом в здание, что делает невозможным получение уведомлений.

С учетом вышесказанного, внутренние камеры безопасности обладают большим потенциалом, особенно если они срабатывают по движению или по звуку. Во-первых, если они настроены на запись видеоклипов после событий движения, у вас вполне может быть запись о ворах. Во-вторых, если вы все же получите уведомление от своей системы безопасности, многие полицейские управления не ответят, если у вас нет доказательств того, что взлом действительно произошел.Если вы смотрите на видео злоумышленников, когда звоните им, у вас есть доказательства. В-третьих, как и в случае с любым видимым устройством безопасности, это еще один намек для преступников, что им не рады и что им нужно быстро убираться оттуда. Это может помочь минимизировать любые потери.

Обратите внимание, что камеры, которые полагаются на движение в кадре видео, а не на специальный маломощный датчик движения, должны быть постоянно включены. Это означает, что для достижения наилучших результатов их обычно следует подключать. Наш дочерний сайт PCMag.com провел обзор некоторых из лучших удобных для потребителей камер видеонаблюдения, хотя часто вы можете потратить меньше, если хотите использовать свою собственную систему записи, как мы описываем ниже.Также помните, что для работы простых веб-камер обычно требуется компьютер, поэтому убедитесь, что у вас есть IP-камера. Если вы хотите хранить свои собственные записи, убедитесь, что у вас есть такая, которая будет транслироваться через его IP-интерфейс.

Совет от профессионалов: сделайте так, чтобы ворам было сложно добраться до ваших ценностей, когда они окажутся в вашем доме. Может оказаться полезным запирание внутренних дверей и шкафов, а также хранение предметов вне поля зрения и в неочевидных местах. Таким образом, меньше попаданий в окна, которые, как думают грабители, имеют до того, как приедет полиция или кто-то заметит проникновение.

Хранение ваших записей

Последние большие проблемы при выборе камер и программного обеспечения связаны с тем, куда будут отправляться ваши записи и хотите ли вы получать уведомления о событиях движения (или звука) в реальном времени. Многие простые камеры, такие как хорошо известная Dropcam, полагаются на платное (и обычно ограниченное) облачное хранилище для видео. Если предположить, что умные преступники не отключили ваше интернет-соединение, облачное хранилище, по крайней мере, безопасно от взлома на месте. Однако для круглосуточной записи это обычно непрактично.

Еще один простой вариант — SD-карта, предлагаемая на многих «автономных» камерах, таких как SmartCam от Samsung. Это дает вам бесплатное хранилище (до лимита карты). Пока камера поддерживает запись поверх самых старых видео, когда оно заполнено, поддержка SD-карты хорошо работает как для записи по движению, так и для непрерывной записи. Обратной стороной SD-записи является то, что грабитель может просто вынуть SD-карту из камеры и взять ее с собой. Некоторые камеры, такие как SmartCam, имеют базовый блок, содержащий SD-карту отдельно от камеры, поэтому вы можете разместить ее в более безопасном месте.

Если вы хотите немного администрировать и купить сетевое хранилище, вы также можете использовать NAS или файловый сервер на базе ПК для хранения ваших записей. Я использовал Surveillance Station, ограниченная версия которой входит в комплект Synology NAS. Это немного неудобно и может работать медленно, но имеет хороший набор функций и поддерживает множество конкретных камер, а также общий интерфейс ONVIF для видеокамер. Вы также можете использовать ПК с Windows и одно из многих доступных приложений, включая iSpy, с открытым исходным кодом.

Одна из замечательных особенностей собственной записи заключается в том, что вы можете использовать недорогие обычные камеры, например, от GW Security, используя ONVIF вместо того, чтобы платить за фирменную версию с поддержкой облака. Моя камера безопасности GW за 120 долларов снимает видео даже лучше, чем моя Samsung SmartCam HD за 200 долларов, но у нее нет слота для SD-карты или встроенной облачной поддержки и управления. Если вы делаете запись локально, постарайтесь убедиться, что ваш сервер находится в труднодоступном месте, например, в закрытом шкафу. Если его заберут, сделайте и ваши записи.В моем случае я записываю полное видео 24/7 на пару устройств NAS, а также видео событий обнаружения движения на локальные SD-карты и в облако.

DIY Устройство чтения номерных знаков

Для тех, у кого немного больше амбиций, можно создать свой собственный автоматический считыватель номерных знаков (ALPR). Коммерческая версия этих устройств набирает популярность в правоохранительных органах по всему миру, но до недавнего времени их было нелегко установить дома. OpenALPR — это база кода с открытым исходным кодом для чтения автомобильных номеров.Он подключен к облачной панели управления, у которой есть бесплатный вариант для людей с ограниченными потребностями. Код работает в Linux, но я смог запустить его в Windows, используя предоставленный образ виртуальной машины VirtualBox. Как и в других облачных системах управления устройствами, вы регистрируете свое устройство в своей учетной записи, а затем просто запускаете демон распознавания номерных знаков.

Самым большим препятствием на пути к успешному распознаванию номерных знаков является конструкция и расположение камеры.Для наилучшего результата необходимо, чтобы буквы на пластинах были высотой не менее 15 пикселей. Табличку легче всего читать, если подойти прямо к камере, что сводит к минимуму размытость изображения. Для этого профессионалы используют корпусную камеру, на которую они устанавливают телеобъектив, но для проезда на проезжей части подойдет более традиционная камера, размещенная аккуратно. Тем не менее, вы захотите найти камеру с относительно узким полем обзора по сравнению со многими камерами безопасности общего назначения, которые предназначены для охвата как можно большей площади.Очевидно, вы можете вручную сканировать свои видеозаписи на наличие номеров. Но это здорово, когда номерной знак автоматически появляется на приборной панели, когда кто-то въезжает к вам на подъездную дорожку.

ИТ в IoT: теперь вы являетесь администратором сети

Независимо от того, какую систему вы выберете, вы будете иметь дело с периодическими обновлениями прошивки, сбоями сети и потенциально обрывом соединений между любыми используемыми беспроводными устройствами. Проверяйте и регулярно проверяйте каждую из ваших камер и записывающих устройств.Иногда поставщики передают обновление прошивки одному компоненту в системе, что требует ручного обновления других частей, прежде чем все снова заработает.

Что еще хуже, поставщики могут вывести из строя или уничтожить устройства, как это сделала Nest с интерфейсом жестов на своей дымовой пожарной сигнализации и концентраторе Revolv. В качестве недавнего примера ужасного поведения поставщика компания Samsung выдвинула обновление прошивки для своих моделей SmartCam Pro, которое отключает их интерфейс мониторинга на основе IP. Из-за этого камеры внезапно перестали работать с решениями для мониторинга на основе локальных серверов (например, с тем, что мы здесь используем — Synology Surveillance Station).К счастью, есть частичное решение, но это что-то вроде взлома и не поддерживает звук. В довершение всего, Samsung подозрительно приурочила изменение к запуску платного облачного тарифного плана.

Это поднимает следующую проблему — текущие расходы. Поставщики все чаще пытаются использовать ежемесячную плату за облачный доступ, чтобы увеличить доход. Если вы решите хранить свои видео в облаке, а не локально, вы можете легко столкнуться с необходимостью ежемесячно платить отдельные сборы за камеру дверного звонка, камеры безопасности и систему безопасности.Это одно из больших преимуществ самостоятельной настройки и администрирования, поскольку это сводит к минимуму ваши долгосрочные расходы.

Читайте: «Лучшие системы безопасности для умного дома 2017 года» и «Как купить домашнюю сигнализацию и системы безопасности своими руками»

Как раз вовремя для Black Hat и DEFCON, мы всю неделю освещаем вопросы безопасности, кибервойны и преступности; ознакомьтесь с остальными статьями о Неделе безопасности, чтобы узнать больше. А также ознакомьтесь с нашей серией Explains, чтобы получить более подробное описание самых актуальных технологических тем.

Глубокое наблюдение с глубоким обучением — проект интеллектуального видеонаблюдения

Бесплатный курс Python с 25 проектами (код купона: DATAFLAIR_PYTHON) Начать сейчас

Безопасность видеонаблюдения — очень утомительная и трудоемкая работа. В этом руководстве мы построим систему для автоматизации задачи анализа видеонаблюдения. Мы проанализируем видеопоток в режиме реального времени и определим любые ненормальные действия, такие как насилие или воровство.

В отрасли ведется много исследований в области видеонаблюдения, в том числе; роль видеонаблюдения переросла.Камеры видеонаблюдения размещены повсюду для наблюдения и безопасности.

За последнее десятилетие были достигнуты улучшения в алгоритмах глубокого обучения для глубокого наблюдения. Эти достижения продемонстрировали важную тенденцию в области глубокого наблюдения и обещают резкое повышение эффективности. Типичными приложениями глубокого наблюдения являются идентификация краж, обнаружение насилия и обнаружение вероятности взрыва.

Сетевая архитектура:

Обычно мы видели глубокие нейронные сети для задач компьютерного зрения, классификации изображений и обнаружения объектов.В этом проекте мы должны расширить глубокие нейронные сети до трехмерных для изучения пространственно-временных характеристик видеопотока.

Для этого проекта видеонаблюдения мы представим пространственно-временной автокодер, который основан на трехмерной сверточной сети. Часть кодера извлекает пространственную и временную информацию, а затем декодер восстанавливает кадры. Аномальные события идентифицируются путем вычисления потерь при реконструкции с использованием евклидова расстояния между исходной и реконструированной партиями.

Интеллектуальное видеонаблюдение с глубоким обучением

Мы будем использовать пространственно-временные кодеры для выявления аномальной активности.

Набор данных для обнаружения аномальных событий при видеонаблюдении:

Ниже приведены исчерпывающие наборы данных, которые используются для обучения моделей задачам обнаружения аномалий.

CUHK Avenue Набор данных:

Этот набор данных содержит 16 обучающих и 21 тестовых видеоклипов. Всего видео содержит 30652 кадра.

Обучающие видео содержат видео с обычными ситуациями. Видео тестирования содержат видео как со стандартными, так и с аномальными событиями.

Ссылка для скачивания набора данных: Avenue Dataset for Abnormal Event Detection

Набор данных пешеходов UCSD:

Этот набор данных содержит видео с пешеходами. Сюда входят группы людей, идущих навстречу камере, в сторону и параллельно ей. Аномальное событие включает:

  • Непешеходные объекты
  • Аномальные схемы движения пешеходов

Dataset Ссылка для загрузки: UCSD Anomaly Detection Dataset

Исходный код проекта

Прежде чем продолжить, загрузите исходный код, который мы использовали в этом проекте глубокого обучения: Код проекта видеонаблюдения

Видеонаблюдение — Код обнаружения аномалий:

Сначала загрузите любой из вышеперечисленных наборов данных и поместите в каталог с именем «поезд».

Создайте новый файл python train.py и вставьте код, описанный в следующих шагах:

1. Импорт:

 из keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
импортировать numpy как np
импорт глобус
импорт ОС
импорт cv2

из keras.layers импортировать Conv3D, ConvLSTM2D, Conv3DTranspose
из keras.models импорт Последовательный
из keras.callbacks импортировать ModelCheckpoint, EarlyStopping
импорт imutils
 

2. Инициализировать переменную пути к каталогу и описать функцию для обработки и хранения видеокадров:

 store_image = []
train_path = './поезд'
кадров в секунду = 5
train_videos = os.listdir ('путь_поезда')
train_images_path = train_path + '/ frames'
os.makedirs (train_images_path)

def store_inarray (image_path):
    изображение = load_img (путь_к изображения)
    image = img_to_array (изображение)
    изображение = cv2.resize (изображение, (227,227), интерполяция = cv2.INTER_AREA)
    серый = 0,2989 * изображение [:,:, 0] + 0,5870 * изображение [:,:, 1] + 0,1140 * изображение [:,:, 2]
    store_image.append (серый)
 

3. Извлечь кадры из видео и вызвать функцию магазина:

 для видео в train_videos:
    Операционные системы.система ('ffmpeg -i {} / {} -r 1 / {} {} /frames/%03d.jpg'.format (train_path, video, fps, train_path))
    images = os.listdir (train_images_path)
    для изображения в изображениях:
        image_path = train_image_path + '/' + изображение
        store_inarray (путь_к изображению)
 

4. Сохраните список store_image в numpy-файле «training.npy»:

 store_image = np.array (store_image)
a, b, c = store_image.shape

store_image.resize (б, в, а)
store_image = (store_image-store_image.среднее ()) / (store_image.std ())
store_image = np.clip (store_image, 0,1)
np.save ('training.npy', store_image)
 

5. Создание пространственной архитектуры автокодировщика:

 stae_model = Последовательный ()

stae_model.add (Conv3D (filters = 128, kernel_size = (11,11,1), strides = (4,4,1), padding = 'valid', input_shape = (227,227,10,1), activate = 'tanh '))
stae_model.add (Conv3D (Filters = 64, kernel_size = (5,5,1), strides = (2,2,1), padding = 'valid', activate = 'tanh'))
stae_model.add (ConvLSTM2D (filters = 64, kernel_size = (3,3), strides = 1, padding = 'same', dropout = 0.4, recurrent_dropout = 0,3, return_sequences = True))
stae_model.add (ConvLSTM2D (filter = 32, kernel_size = (3,3), strides = 1, padding = 'same', dropout = 0.3, return_sequences = True))
stae_model.add (ConvLSTM2D (filter = 64, kernel_size = (3,3), strides = 1, return_sequences = True, padding = 'same', dropout = 0.5))
stae_model.add (Conv3DTranspose (filters = 128, kernel_size = (5,5,1), strides = (2,2,1), padding = 'valid', activate = 'tanh'))
stae_model.add (Conv3DTranspose (filters = 1, kernel_size = (11,11,1), strides = (4,4,1), padding = 'valid', activate = 'tanh'))

stae_model.компиляция (optimizer = 'adam', loss = 'mean_squared_error', metrics = ['precision'])
 

6. Обучите автоэнкодер на файле «training.npy» и сохраните модель с именем «saved_model.h5»:

 training_data = np.load ('training.npy')
frames = training_data.shape [2]
кадры = кадры-кадры% 10

тренировочные_данные = тренировочные_данные [:,:,: кадры]
training_data = тренировочные_данные.reshape (-1 227 227,10)
training_data = np.expand_dims (тренировочные_данные, ось = 4)
target_data = тренировочные_данные.копия ()

эпох = 5
batch_size = 1

callback_save = ModelCheckpoint ("saved_model.h5", monitor = "mean_squared_error", save_best_only = True)

callback_early_stopping = EarlyStopping (monitor = 'val_loss', терпение = 3)

stae_model.fit (тренировочные_данные, целевые_данные, batch_size = batch_size, эпохи = эпохи, обратные вызовы = [callback_save, callback_early_stopping])
stae_model.save ("saved_model.h5")
 

Запустите этот сценарий, чтобы обучить и сохранить модель автоэнкодера.

Теперь сделайте еще один файл python «test.py »и наблюдайте за результатами обнаружения аномальных событий на любом пользовательском видео.

Вставьте следующий код в «test.py»:

 импортное CV2
импортировать numpy как np
из keras.models импортировать load_model
import argparse
из PIL импорта изображения
импорт imutils


def mean_squared_loss (x1, x2):
    разница = x1-x2
    a, b, c, d, e = разница. форма
    n_samples = a * b * c * d * e
    sq_difference = разница ** 2
    Сумма = sq_difference.sum ()
    расстояние = np.sqrt (Сумма)
    mean_distance = расстояние / n_samples

    вернуть mean_distance


model = load_model ("saved_model.h5")

cap = cv2.VideoCapture ("__ path_to_custom_test_video")
печать (cap.isOpened ())

пока cap.isOpened ():
    imagedump = []
    ret, frame = cap.read ()

    для i в диапазоне (10):
        ret, frame = cap.read ()
        image = imutils.resize (рамка, ширина = 700, высота = 600)

        кадр = cv2.resize (кадр, (227,227), интерполяция = cv2.INTER_AREA)
        серый = 0,2989 * кадр [:,:, 0] + 0,5870 * кадр [:,:, 1] + 0,1140 * кадр [:,:, 2]
        серый = (серый-серый.mean ()) / gray.std ()
        серый = np.clip (серый, 0,1)
        imagedump.append (серый)

    imagedump = np.array (imagedump)

    imagedump.resize (227,227,10)
    imagedump = np.expand_dims (imagedump, axis = 0)
    imagedump = np.expand_dims (imagedump, axis = 4)

    output = model.predict (imagedump)

    loss = mean_squared_loss (изображение, вывод)

    если рамка.any () == Нет:
        печать ("нет")

    если cv2.waitKey (10) & 0xFF == ord ('q'):
        перемена
    если убыток> 0,00068:
        print ('Обнаружено аномальное событие')
        cv2.putText (изображение, «Ненормальное событие», (100,80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 4)

    cv2.imshow ("видео", изображение)

cap.release ()
cv2.destroyAllWindows ()
 

Теперь запустите этот скрипт и наблюдайте за результатами видеонаблюдения, он выделит аномальные события.

Резюме:

В этом проекте глубокого обучения мы обучаем автокодировщик обнаружению аномальных событий. Обучаем автоэнкодер на обычных роликах. Мы идентифицируем аномальные события на основе евклидова расстояния настраиваемого видеопотока и кадров, предсказываемых автоэнкодером.

Устанавливаем пороговое значение для нештатных событий. В этом проекте это 0,0068; вы можете изменить этот порог, чтобы поэкспериментировать и получить лучшие результаты.

Понравились наши старания ?? Оцените, пожалуйста, нашу работу в Google.

Как легко автоматизировать наблюдение с помощью глубокого обучения

Эта статья представляет собой краткое руководство по внедрению системы наблюдения с использованием обнаружения объектов на основе глубокого обучения. Он также сравнивает производительность различных моделей обнаружения объектов с использованием многопроцессорной обработки графического процессора для вывода при обнаружении пешеходов.

Наблюдение является неотъемлемой частью системы безопасности и патрулирования. По большей части работа подразумевает длительные периоды ожидания чего-то нежелательного.То, что мы делаем это, очень важно, но это и очень обыденная задача.

Разве жизнь не была бы намного проще, если бы было что-то, что могло бы «наблюдать и ждать» за нас? Что ж, тебе повезло. С развитием технологий за последние несколько лет мы могли бы написать несколько скриптов для автоматизации вышеуказанных задач — и это тоже довольно легко. Но прежде чем мы погрузимся глубже, давайте спросим себя:

Так ли машины хороши как люди?

Любой, кто знаком с глубоким обучением, знает, что классификаторы изображений превзошли точность человеческого уровня.

Частота ошибок в наборе данных ImageNet с течением времени, для людей, традиционного компьютерного зрения (CV) и глубокого обучения. (Источник изображения: ссылка)

Итак, да, машина может следить за объектами на том же уровне (или лучше) по сравнению с человеком. При этом использование технологий для наблюдения намного эффективнее.

  • Наблюдение — это повторяющаяся рутинная задача. Это может вызвать снижение производительности для нас, людей. Позволяя технологиям вести наблюдение, мы могли бы сосредоточиться на принятии мер, если что-то пойдет не так.
  • Чтобы обследовать большую полосу земли, вам понадобится много персонала. Стационарные камеры также имеют ограниченный диапазон обзора. С помощью мобильных роботов для наблюдения (таких как микродроны) эти проблемы можно решить.

Более того, одна и та же технология может использоваться для множества приложений, которые не ограничиваются безопасностью, таких как радионяни или автоматическая доставка продуктов.

Достаточно честно. Но как это автоматизировать?

Прежде чем придумывать сложные теории, давайте подумаем о том, как слежка работает нормально.Мы смотрим на видеопоток и, если замечаем что-то ненормальное, принимаем меры. По сути, наша технология должна просматривать каждый кадр видео в надежде обнаружить что-то ненормальное. Звонит ли этот процесс в колокол?

Как вы уже догадались, в этом и заключается суть Обнаружение объектов с локализацией. Это немного отличается от классификации, нам нужно знать точное местоположение объекта. Более того, у нас может быть несколько объектов на одном изображении.

Чтобы найти точное местоположение, наш алгоритм должен проверить каждую часть изображения, чтобы найти наличие класса. Это сложнее, чем кажется. Но с 2014 года в ходе непрерывных итеративных исследований в области глубокого обучения были внедрены тщательно спроектированные нейронные сети, которые могут обнаруживать объекты в реальном времени.

Посмотрите, как увеличилась производительность всего за 2 года!

Существует несколько архитектур глубокого обучения, в которых используются разные методы для выполнения одной и той же задачи. Наиболее популярными вариантами являются сети Faster RCNN, YOLO и SSD.

Компромисс между скоростью и точностью. Оптимальным является более высокое значение MAP и меньшее время графического процессора.

Каждая модель зависит от базового классификатора, который сильно влияет на окончательную точность и размер модели. Более того, выбор детектора объектов может сильно повлиять на вычислительную сложность и конечную точность.

Всегда существует компромисс между скоростью и точностью при выборе алгоритма обнаружения объектов.

В этом сообщении в блоге мы узнаем, как построить простую, но эффективную систему наблюдения с использованием обнаружения объектов.Давайте сначала обсудим ограничения, которые мы вынуждены соблюдать из-за характера задачи наблюдения.

Ограничения для глубокого обучения в системе видеонаблюдения

Часто нам хотелось бы наблюдать за большим участком земли. Это приводит к появлению нескольких факторов, которые нам, возможно, придется учитывать, прежде чем автоматизировать наблюдение.

1. Видеопоток

Естественно, чтобы следить за большой площадью, нам может потребоваться несколько камер. Более того, этим камерам необходимо где-то хранить эти данные; либо локально, либо в удаленном месте.

Типовые камеры наблюдения. (Фото Скотта Уэбба на Unsplash)

Видео более высокого качества потребует гораздо больше памяти, чем видео более низкого качества. Более того, входной поток RGB в 3 раза больше, чем входной поток BW. Поскольку мы можем сохранить только конечный объем входящего потока, качество часто снижается, чтобы максимально увеличить объем памяти.

Следовательно, масштабируемая система наблюдения должна уметь интерпретировать изображения низкого качества. Следовательно, наш алгоритм глубокого обучения также должен быть обучен на таких изображениях низкого качества.

2. Мощность обработки

Теперь, когда мы разрешили входное ограничение, мы можем ответить на более важный вопрос. Где мы обрабатываем данные, полученные с камер? Есть два способа сделать это.

  • Обработка на централизованном сервере:

Видеопотоки с камер обрабатываются кадр за кадром на удаленном сервере или кластере. Этот метод является надежным и позволяет нам использовать преимущества сложных моделей с высокой точностью.Очевидная проблема — задержка; вам нужно быстрое подключение к Интернету с ограниченной задержкой. Более того, если вы не используете коммерческий API, затраты на установку и обслуживание сервера могут быть высокими.

Зависимость потребления памяти от времени графического процессора вывода (миллисекунды). Большинство высокопроизводительных моделей потребляют много памяти. (Источник)

Подключив небольшой микроконтроллер, мы можем выполнять логический вывод в реальном времени на самой камере. Задержки передачи нет, и о неисправностях можно сообщить быстрее, чем при использовании предыдущего метода.Более того, это отличное дополнение для мобильных ботов, так что их не нужно ограничивать диапазоном доступных Wi-Fi / Bluetooth. (например, микродроны).

FPS возможность обнаружения различных объектов. (Источник)

Недостатком является то, что микроконтроллеры не так мощны, как графические процессоры, и, следовательно, вы можете быть вынуждены использовать модели с более низкой точностью. Эту проблему можно обойти, используя встроенные графические процессоры, но это дорогое решение. Интересным решением было бы использование такого программного обеспечения, как TensorRT, которое может оптимизировать вашу программу для вывода.

Обучение системы наблюдения

В этом разделе мы рассмотрим, как распознавать пешеходов с помощью обнаружения объектов. Мы будем использовать API обнаружения объектов TensorFlow для создания нашего модуля обнаружения объектов. Мы кратко рассмотрим, как настроить API и обучить его для нашей задачи наблюдения. Для более подробного объяснения вы можете проверить это сообщение в блоге.

Весь процесс можно разделить на три фазы:
  1. Подготовка данных
  2. Обучение модели
  3. Вывод

Рабочий процесс, связанный с обучением модели обнаружения объектов.

Если вы чувствуете, что результаты еще больше мотивируют вас попробовать, не стесняйтесь прокручивать вниз до Фазы 3!

Этап 1: Подготовка данных

Шаг 1: Получите набор данных

Видеозаписи наблюдения, сделанные в прошлом, вероятно, являются наиболее точным набором данных, который вы можете получить. Но в большинстве случаев получить такие записи видеонаблюдения бывает сложно. В этом случае мы можем обучить наш детектор объектов распознавать наши цели по обычным изображениям.

Пример аннотированного изображения из нашего набора данных.

Как обсуждалось ранее, изображения в вашей камере могут быть более низкого качества. Поэтому вы должны приучить свою модель к работе в таких условиях. Очень элегантный способ сделать это — выполнить увеличение данных, что подробно объясняется здесь. По сути, мы должны добавить немного шума, чтобы ухудшить качество изображения набора данных. Мы также могли поэкспериментировать с эффектами размытия и эрозии.

Мы будем использовать набор данных TownCentre для нашей задачи обнаружения объектов. Мы будем использовать первые 3600 кадров видео для обучения и проверки, а остальные 900 — для тестирования.Вы можете использовать сценарии в моем репозитории GitHub для извлечения набора данных.

Шаг 2: Добавьте аннотации к набору данных

Вы можете использовать такой инструмент, как LabelImg, для выполнения аннотаций. Это утомительное занятие, но все же важное. Аннотации сохраняются в виде файлов XML.

К счастью, владельцы TownCentre Dataset предоставили аннотации в формате csv. Я написал быстрый скрипт для преобразования аннотаций в требуемый формат XML, который вы можете найти в моем репозитории GitHub.

Шаг 3. Клонируйте репозиторий

Клонируйте репозиторий.Выполните следующие команды, чтобы установить требования, скомпилировать некоторые библиотеки Protobuf и установить переменные пути

  pip install -r requirements.txt
sudo apt-get установить protobuf-compiler
protoc object_detection / protos / *. proto --python_out =.
экспорт PYTHONPATH = $ PYTHONPATH: `pwd`:` pwd` / slim
  
Шаг 4: Подготовьте вспомогательные входные данные

Нам нужно назначить идентификатор нашей цели. Мы определяем идентификатор в файле с именем label_map.pbtxt следующим образом:

  item {
 id: 1
 имя: «цель»
}
  

Далее необходимо создать текстовый файл с именами файлов XML и изображений.Например, если у вас есть img1.jpg, img2.jpg и img1.xml, img2.xml в вашем наборе данных, ваш файл trainval.txt должен выглядеть так:

  img1
img2
  

Разделите набор данных на две папки, а именно: изображений и аннотаций . Поместите label_map.pbtxt и trainval.txt в папку с аннотациями. Создайте папку с именем xmls внутри папки аннотаций и поместите в нее все свои XML-файлы.Ваша иерархия каталогов должна выглядеть примерно так:

  -base_directory
| -изображения
| -аннотации
|| -xmls
|| -label_map.pbtxt
|| -trainval.txt
  
Шаг 5: Создание записей TF

API принимает входные данные в формате файла TFRecords . Используйте файл create_tf_record.py , предоставленный в моем репо, чтобы преобразовать ваш набор данных в TFRecords. Вы должны выполнить следующую команду в своем базовом каталоге:

  python create_tf_record.ру \
    --data_dir = `pwd` \
    --output_dir = `pwd`
  

Вы найдете два файла: train.record и val.record после того, как программа завершит свое выполнение.

Этап 2: Обучение модели

Шаг 1: Выбор модели

Как упоминалось ранее, существует компромисс между скоростью и точностью. Кроме того, создание и обучение детектора объектов с нуля потребует очень много времени. Итак, API обнаружения объектов TensorFlow предоставляет набор предварительно обученных моделей, которые вы можете точно настроить для своего варианта использования.Этот процесс известен как трансферное обучение, и он значительно ускоряет процесс обучения.

Набор моделей, предварительно обученных в MS COCO Dataset

Загрузите одну из этих моделей и извлеките ее содержимое в свой базовый каталог. Вы получите контрольные точки модели, замороженный график вывода и файл pipeline.config.

Шаг 2: Определение задания на обучение

Вы должны определить «задание на обучение» в файле pipeline.config .Поместите файл в базовый каталог. Что действительно важно, так это последние несколько строк файла — вам нужно только установить выделенные значения для соответствующих местоположений файлов.

  gradient_clipping_by_norm: 10.0
  fine_tune_checkpoint: "model.ckpt"
  from_detection_checkpoint: истина
  num_steps: 200000
}
train_input_reader {
  label_map_path: "annotations / label_map.pbtxt"
  tf_record_input_reader {
    input_path: "train.record"
  }
}
eval_config {
  num_examples: 8000
  max_evals: 10
  use_moving_averages: ложь
}
eval_input_reader {
  label_map_path: "аннотации / label_map.pbtxt "
  перемешать: ложь
  num_epochs: 1
  num_readers: 1
  tf_record_input_reader {
    input_path: "val.record"
  }
}
  
Шаг 3. Начало обучения

Выполните следующую команду, чтобы начать обучение. Рекомендуется использовать машину с достаточно большим графическим процессором (при условии, что вы установили версию tensorflow для графических процессоров), чтобы ускорить процесс обучения.

  Python object_detection / train.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path = pipeline.config \
--train_dir = поезд
  

Этап 3: Вывод

Шаг 1: Экспорт обученной модели

Прежде чем вы сможете использовать модель, необходимо экспортировать файлы обученных контрольных точек в замороженный граф вывода.На самом деле это сделать проще, чем сказано — просто выполните приведенный ниже код (замените «xxxxx» на номер контрольной точки):

  python object_detection / export_inference_graph.py \
--input_type = тензор_изображения \
--pipeline_config_path = pipeline.config \
--trained_checkpoint_prefix = поезд / model.ckpt-xxxxx \
--output_directory = вывод
  

Вы получите файл с именем frozen_inference_graph.pb вместе с кучей файлов контрольных точек.

Шаг 2. Используйте его в видеопотоке

Нам нужно извлечь отдельные кадры из нашего источника видео.Это можно сделать с помощью метода OpenCV VideoCapture, как показано ниже:

  cap = cv2.VideoCapture ()
flag = True
пока (флаг):
    флаг, frame = cap.read ()
    ## - Код обнаружения объекта -  

Код извлечения данных, используемый на этапе 1, автоматически создает папку test_images с нашими изображениями тестового набора. Мы можем запустить нашу модель на тестовом наборе, выполнив следующее:

  python object_detection / inference.py \
--input_dir = {ПУТЬ} \
--output_dir = {ПУТЬ} \
--label_map = {ПУТЬ} \
--frozen_graph = {ПУТЬ} \
--num_output_classes = 1 \
--n_jobs = 1 \
--delay = 0  

Эксперименты

Как упоминалось ранее, при выборе модели обнаружения объекта существует компромисс между скоростью и точностью.Я провел несколько экспериментов, которые измерили FPS и точность подсчета людей, обнаруженных с помощью трех разных моделей. Более того, эксперименты проводились с разными ограничениями ресурсов (ограничения параллелизма GPU). Результаты этих экспериментов могут дать вам ценную информацию при выборе модели обнаружения объектов.

Установка

Для нашего эксперимента были выбраны следующие модели. Они доступны в Model Zoo TensorFlow Object Detection API.

  • Более быстрый RCNN с ResNet 50
  • SSD с MobileNet v1
  • SSD с InceptionNet v2

Все модели были обучены в Google Colab за 10 тысяч шагов (или до тех пор, пока их потери не исчезли).Для вывода использовался экземпляр AWS p2.8xlarge. Точность подсчета измерялась путем сравнения количества людей, обнаруженных моделью, и фактами. Скорость вывода в кадрах в секунду (FPS) была протестирована при следующих ограничениях:

  • Один графический процессор
  • Два графических процессора параллельно
  • Четыре графических процессора параллельно
  • Восемь графических процессоров параллельно

Результаты

Вот выдержка из результат, полученный с помощью FasterRCNN на нашем тестовом наборе.В конце этого блога я также приложил видео, в котором сравнивается результат работы каждой модели. Не стесняйтесь прокручивать вниз и проверить это!

Время обучения

На графике ниже показано время, необходимое для обучения каждой модели за 10 тысяч шагов (в часах). Это без учета времени, необходимого для поиска гиперпараметров.

Если ваше приложение сильно отличается от предварительно обученной модели, которую вы используете для трансферного обучения, вам может потребоваться серьезная настройка гиперпараметров. Однако, когда ваше приложение похоже, вам не нужно проводить обширный поиск.Тем не менее, вам все равно может потребоваться поэкспериментировать с параметрами обучения, такими как скорость обучения и выбор оптимизатора.

Скорость (кадров в секунду)

Это была самая интересная часть нашего эксперимента. Как было сказано ранее, мы измерили производительность наших трех моделей при пяти различных ограничениях ресурсов. Результаты показаны ниже:

SSD-накопители

очень быстрые, они легко опережают скорость Faster RCNN при использовании одного графического процессора. Однако Faster RCNN быстро догоняет SSD, когда мы увеличиваем количество графических процессоров (работающих параллельно).Излишне говорить, что SSD с MobileNet намного быстрее SSD с InceptionNet при низком уровне графического процессора.

Одна примечательная особенность приведенного выше графика заключается в том, что FPS немного уменьшается, когда мы увеличиваем количество графических процессоров для SSD с MobileNet. На этот очевидный парадокс есть простой ответ. Оказывается, наша установка обрабатывала изображения быстрее, чем их предоставляла функция чтения изображений!

Скорость вашей системы обработки видео не может быть больше скорости, с которой изображения поступают в систему.

Чтобы доказать свою гипотезу, я дал преимущество функции чтения изображений. На графике ниже показано улучшение FPS для SSD с MobileNet после добавления задержки. Небольшое снижение FPS на предыдущем графике связано с накладными расходами из-за того, что несколько графических процессоров запрашивают ввод.

Излишне говорить, что мы наблюдаем резкий рост FPS при введении задержек. Суть в том, что нам нужен оптимизированный конвейер передачи изображений, чтобы не допустить узкого места для скорости.Но поскольку мы предполагаем использовать наблюдение, у нас есть дополнительное узкое место. FPS камеры наблюдения устанавливает верхний предел FPS нашей системы.

Точность подсчета

Мы определяем точность подсчета как процент людей, правильно распознанных нашей системой обнаружения объектов. Мне казалось, что это более уместно в отношении слежки. Вот как работает каждая из наших моделей:

Само собой разумеется, что Faster RCNN — самая точная модель. Также удивительно, что MobileNet работает лучше, чем InceptionNet.

На основании экспериментов очевидно, что действительно существует компромисс между скоростью и точностью. Однако мы можем использовать модель с высокой точностью при хорошем FPS, если у нас достаточно ресурсов. Мы заметили, что более быстрый RCNN с ResNet-50 обеспечивает лучшую точность и очень хороший рейтинг FPS при параллельном развертывании на 4+ графических процессорах.

Это было много шагов!

Ну .. Я бы не стал спорить. Шагов действительно много. Более того, настройка облачного экземпляра для этой модели для работы в реальном времени была бы обременительной и дорогой.

Лучшим решением было бы использовать службу API, которая уже развернута на серверах, чтобы вы могли просто беспокоиться о разработке своего продукта. Вот тут-то и вступает в игру Nanonets . Их API развернут на качественном оборудовании с графическими процессорами, так что вы получаете безумную производительность без каких-либо проблем!

Я преобразовал свои существующие XML-аннотации в формат JSON и отправил их в Nanonets API. На самом деле, если вы не хотите вручную аннотировать свой набор данных, вы можете попросить их аннотировать его за вас.Вот упрощенный рабочий процесс, когда Nanonets берет на себя тяжелую работу.

Уменьшение рабочего процесса с помощью Nanonets

Ранее я упоминал, как мобильные устройства наблюдения, такие как микродроны, могут значительно повысить эффективность. Мы можем довольно легко создавать такие дроны с помощью микроконтроллеров, таких как Raspberry Pi, и мы можем использовать вызовы API для выполнения логического вывода.

Начать работу с Nanonets API для обнаружения объектов довольно просто, но для получения подробного руководства вы можете проверить это сообщение в блоге.

Результаты с наносетями

Наносети завершили тренировочный процесс примерно за 2 часа. Сюда входит время, необходимое для поиска гиперпараметров. По времени, затраченному на обучение, «Нанонец» — явный победитель. Nanonets также победила FasterRCNN по точности счета.

  Быстрее Точность подсчета RCNN = 88,77%
Точность подсчета нанонеток = 89,66%  

Вот производительность всех четырех моделей в нашем тестовом наборе данных. Видно, что обе модели SSD немного нестабильны и имеют меньшую точность.Более того, хотя FasterRCNN и Nanonets имеют сопоставимую точность, последний имеет более стабильные ограничивающие рамки.

Обнаружение пешеходов с помощью TensorFlow Object Detection


Подотчетны ли автоматические наблюдения?

Глубокое обучение — потрясающий инструмент, который с легкостью дает образцовые результаты. Но насколько мы можем доверять нашей системе наблюдения, чтобы она действовала сама по себе? Есть несколько случаев, когда автоматизация вызывает сомнения.

Обновление: В свете GDPR и причин, изложенных ниже, обязательно , чтобы мы размышляли о законности и этических вопросах, касающихся автоматизации наблюдения.Этот блог предназначен только для образовательных целей и использует общедоступный набор данных. Вы обязаны убедиться, что ваша автоматизированная система соответствует законодательству вашего региона.

1. Сомнительные выводы

Мы не знаем, как алгоритм глубокого обучения приходит к заключению. Даже если процесс подачи данных безупречный, может быть много ложных совпадений. Например, этот фильтр ненормативной лексики, используемый британскими полицейскими, все время удалял изображения песчаных дюн, считая их непристойными.Такие методы, как управляемое обратное распространение, могут до некоторой степени объяснить решения, но нам еще предстоит пройти долгий путь.

2. Состязательные атаки

Системы глубокого обучения хрупки. Состязательные атаки похожи на оптические иллюзии для классификаторов изображений. Но самое страшное в том, что рассчитанное незаметное возмущение может заставить модель глубокого обучения неправильно классифицироваться. Используя тот же принцип, исследователи смогли обойти системы наблюдения, основанные на глубоком обучении, с помощью «очков состязательности».

3. Ложные срабатывания

Другая проблема заключается в том, что мы делаем в случае ложных срабатываний. Серьезность проблемы зависит от самого приложения. Например, ложное срабатывание системы пограничного патрулирования может быть более значительным, чем система мониторинга сада. Во избежание неудач необходимо вмешательство человека.

4. Похожие лица

К сожалению, ваш внешний вид не так уникален, как ваш отпечаток пальца. Два человека (или более) могут выглядеть очень похожими.Однояйцевые близнецы — один из ярких примеров. Сообщалось, что Apple Face ID не смог различить двух не связанных между собой китайских коллег. Это может затруднить наблюдение и идентификацию людей.

5. Отсутствие разнообразия в наборах данных

Алгоритмы глубокого обучения хороши ровно настолько, насколько хороши предоставленные вами данные. Самые популярные наборы данных человеческих лиц содержат только образцы белых людей. Хотя ребенку может показаться очевидным, что люди могут существовать в разных цветах, алгоритмы глубокого обучения в некотором роде глупы.Фактически, Google попал в беду, потому что неправильно классифицировал чернокожего человека как гориллу.


О нанонетях: Наносети создают API-интерфейсы для упрощения глубокого обучения для разработчиков. Посетите нас по адресу https://www.nanonets.com , чтобы узнать больше)

Учебное пособие по видеонаблюдению ONVIF

Что ** *****?

***** ** ****** ******************* ** ****, ***** и * *** ** **** с участием****** *** *********** **** ************ **** ************* *********** ******** ********, а также ******** * **** * номер ** «********» ***** содержит ******** **** ** функциональность, ***** ** ** *** в **** ****** *****.Как ** ***** ****, технические характеристики *** ***** ******* Б / у ** ******** ** производители *** **** ******, *************** ********.

Почему *****?

***** ****** ************ ******* IP ******* *** *** системы ** ****-********* *** дорого. *****, ** * фрагментированное ****** **** ***** наблюдение, **** ******** ** производитель ******** * ***** ****, это ****** ******* ** интеграции. ** ** **** жесткий **** *** ***** VMS ********** ** **** вверх. ******* ***********, *** камера ************* **** ******* по ** ** ** ************ с участием ****** **** *****.С *****, *** **** ** **** **** **** объединяет **** ** ***** и *** **** ********* с ***** ***** ******* на *** ***** ****.

Что ***** **?

***** ********* ** ****** как ******* ***** ************ , также ****** ******* (**** как ** ******* *** энкодеры) *** ********* *** * сеть ***** ******* (**** как *** ******** *** NVR). ** ** ** API **** ******* ****** из ******* ****** ***** *** **** **** ******* технические характеристики. ***** ‘* *************** *** как ***** ** *********** API **** * ***** *************, определение *** ******* *** аутентификация, ****** ** ******* **, запрос ***** *****, ***, наклон, ****, **** ****** и т. д.*** ***** ********** это **** ************* может *** ** **** от **** *************.

ONVIF ** *********** ****

** ******* *** *** системы *** *** **** ****** используйте **** ***** *** их *** *********** ****. Так как ***** ** ********** новый, ************* *** уже ********* ***** *** API. ************, ************* *** предложение ********* ** ******* Функциональность * * ***** ***** своя. *** ******* ** это ** ***** *********, которое *** ******* ******** калибровка *** ************* *********, не **** ***** * ***** профили ***** *********** ******** события.******* ** ********* видео *********, ********* *** **** рыбий глаз / *** *******.

**** *****, ***** *** поддерживает * **** ***** диапазон ** ***************. ****************** *********** ******* ******** ***** поддерживает , **** ** ****** IO, *** *******, *********, видео *********, *** . *** из *** *********** ******************** ***** ** ********* / настройка ****** ** ***** / ****** **********.

ONVIF **. **** / ***

******* ********, ***** ** ** ***** ******** ** из **** / ***, ****** ***** ****** далеко **** ******** ******** ***** с участием **** ****** **********.NTSC / *** *** однонаправленное, ******** * ******* видео ******. ****, ******** с **** ***** ** + годами ***, **** ***** стандартами **** ***** *** *** легко ** ***. *******, разрешение *** ***** **** ******, *** ** конфигурация ******** **** *** ******. Если *** ****** ** управление ** *** * / *, PTZ, *********, ****** ****** настройки, ** *., **** *** до ** **** ********** как ** *** ******** от *** ***** ********.

****** **. *******

******** ********** ***** *** разделенный * *** *** *********** типы / *****:

  • * «******», **** ******** * an ** ******, ** a ******* **** ******** в ***** ********.******* **** ********* ********, регистраторы ** ****** ******* панели.
  • * «******», **** ********* a ******** / ***, это * ******* ** ** делает ***** ********.

*** **** ****** ******** будет ** * ******, например *********, **** ***, ***** и т. д. ****** ** ***** запрос ** ** ** камера, **** ****, ******, Hikvision, ****, ***.

*********, * *** / рекордер *** *** ** a «******», ********* *** видео / ********** ** запросы **** ***** *******, но **** ** ****** редко *** *** ** *** полностью **********.

Профили *** *****

***** **** * ****** ******** ***** ***** * a ******** *** ** функциональные возможности, ** ***** *** быстро *** ******* * с учетом ****** / *** ***** *********** **** интегрировать. ***** *** ******** четыре ***** ********:

  • * ** *** ****** ** * большинство ******* ********* *******, покрытие ***** * ********, *** *** *** ** отправка ***** **** * камера ** * *** / ********. * ** какие **** ************* *******.
  • * ** * ******* ***** в ******* ****** ***** Stora * *.*** *******, **** мог ******* ********** *** отправка **** ** ** камеры **** ** — ***** ******* в * *** / рекордер.
  • * ** ****** ******* **** **** до ******************* ** ***** *** ******* безопасность, ** *********** ******* пароли. ** ** *** конец ** ****, ** — ********** *******, *** — ****** **** ******** *******.
  • T — это новейший профиль ONVIF, который улучшает интеграцию H.265, движения, аналитики и других событий, а также расширенных настроек, таких как экспозиция, фокус, контраст и т. Д.Увидеть ***** ******* * *********** **** *******.

Архивные *******

***** ** *** ******* из *** ******* ******, ONVIF ****** **** ******* номера, **** *** ***** версии (******* *. * *** 2.x ). **** ******* *********** был ** *** *.* ************* мы «********» (******** ******** *,* ** + ********). *******, ***** ** длиннее ********* *** ******** ******** * ** дает ***** ** ************* гарантия. ** *** *****, 1.x ******** **** *** подробнее ****** ** **** интеграция ******.

Кодек *******

******** ******** ** ***** ‘* характеристики **** ****** * ** H.264, *****, *** **** — * потоковая передача ****, *** **** сейчас ******* *. *** ** * потенциально ***** ****** ****** с использованием **** ***** ************** ***** ** *** ‘* ***** Media2 ******* (****** *** **** ***** Будет ******* *. *** *** **** *******).

************, **** *** ******* из ******* *, *. *** это *** ** * ** ******* ********* ******. Хотя **** ***** **** поддерживаются камеры *. *** ** *****, **** *** ********* требуется **** ****** *********** ** должным образом ****** ****** *********.Однако ***** ******* *, камеры **** ***** ** H.264 ** *. *** ****** out ** *** ***, и ***** **** ********* это ****** ********, ******* упрощающее *** ** *. *** ***********.

******** / ***************

***** **** ******** * ****** услуги, **** ** ***** — это ******** ** **** в целом *********. **** ** **** ******* ********:

** ** ********* ** сохранить ** *** * **** прямая *********** ************ ***** крышка ***** **** ****** / ******** ************.** контраст, **** ***** *************** сделать *** *** **** может ** * ****** из ***********.

Ложь ****** ** ***** ***********

*** ******* *** ****** **** метод *** ******* ***** соответствие ** *** * производитель ** *** *** ток ******* ** *** ONVIF **** **** *** в ****** ******* ******* в *****.

************* ****** **** процесс, *** ***** *** был ******* ***** *** ** ********* соответствие, ********* ************* ******* ** ************ подделка ******.** ********** ******* ***** ***********, ** — **** продукты **** * **** ***** «совместимость». *** *** ******* проверить ** ******** ******** ****** ***** *********.

**** ******* ********

***** *********** ******* ** в исполнении ** **** ************ и ** *** ******** ***** ** *** третьим ***** . **** ************ использует *** ***** **** инструмент ** ******* ** их ****** ** ********. Это ***** ********* **:

** *** **** ******, ************ * ******** * прохождение ****** *** ******* это ** *****, ***** тогда ******* ** * ********* это ** ***** *********** каталог.

*** ******* ******* ** что ***** ******* *** быть ***** *** ** иметь * **** ******* ** производители ***** **.

ONVIF ****** ******* ** **********

***** ** ******* **** ***** в ********** *** ****** / *** интеграции ********* *****, ** минимум ** * ****** **** как ********* *** ***** конфигурация. ****** *** ***** производители ******* **, **** over **, *** ******* * устройства ***, * * **** 6,000 ** ****, *, *** в ****, *, *** ** 2013, *, *** ** **** и ***** ** ** *** *** из ****.****** *** **** сильная.

*** ********** *** ********* видео **** ******* ** VMSes, ***** ** **** **% ** **** ** **** ‘* тест ** ** ****** ************* и * ** *******. *** самый большой ****** **** **** в архиве, *** — ******* ********, ********** ** для ****** *********, ***** нет ************ ****, ******** на ******* ****, ***** 50% + ***.

*** ****, ******* ‘* ***** **** ****.

Расширенный ******** ********

***** ***** *** ****** сильный ** *** ****** ********** *** ********* видео **** ******* ** рекордеры, ***** *** ********, **** движение *********, **** * существенное **** ** *******.Кроме того, *** ************* ********* имеет ** *** ****** интеграцию ** ******* * ***** обнаружение *** ***** ** каждый ********** ************. *** контроль, * / * *** ***** аналитика *** ****** **** равно ** ******* ********** * проблемы, **** **** *** новее ******* *.

******* * **** ** улучшение **** ** ***** интеграции ******, **** ****** обнаружение, ** ***** ******, *********, а также ******* ************* ******* * сейчас *********, **** * новое ************ ********* *** видео ******* * ****** ** Что ж ** *************.*******, это ******* ** **** новые (******** ** ****) и ******* ** * * далеко *******. ** **** в **** ******* * интеграции ** **** ** поддержка ******* **** ********** .

Рекомендации ** ***

**** ****** ***** *********** имеет ******** *** **********, ** рекомендую ********** ** *** проприетарный ****** ********** ** *********** ******** **** ONVIF *** *** *********** один ** ** *** **** риск *** ***** ******** лишний ***************. *******, **** выглядит ** *** ******* или *****, ***** ******* это ** *** ****** ****** в ********* **** *** использовании.*********, *** ****** тест *** ****** ***** предпочтительный *********** *** * * это ****** **** ***** будет **** *********** ранее ************ *******.

Профиль * **** ********

*** ******* ** ***** ‘* расширенный ********* * ******, ******* T, *** ******** *. *** и ********* *** ***** ** для *** *******, ** ну ********** ***** *** фокус *******. ************, ** стандартизированное ********* *******, ********* правило *** **** ** *************, но **** ** *** ********* *******.

*******, ***** ******* * соответствует ******* **** ****** обычному, **** *** * *, *** модели ****** ** ********** от ****** ** *************, VMS * ****** ******* **** ограниченный, **** **** **** рекордер ************* ***** * ** соответствует ** ******* ****.

************, ***** ******* * улучшает *. *** *******, ** делает *** ** ** ** обязательный *** *****. ****** производители *** ****** ** поддержка *. *** **** ** ONVIF *******. *******, ***** VMD **** ****** ** быть ********* ******* ******* *** камеры *** ***** ** имеют ******, ** **** не **** *** *********** ** ****** **** ** регион ************* ** *** тестирование.

********* ****** *** ****** на ******* **** ****, но ** **** ** ********* интеграции *** ******* * в ****** * ***** особенность ** ***** ** маленькая *** ****** *** ************* в **** ** ***** функции ** ***** *******.

[****: **** ******** *** изначально ******* ** **** но *** ********* **** ******* на всей территории **** — **** до ******* ******** ** ONVIF ** **** ** до * ** ******* *******.]

Превратите свой старый компьютер в систему видеонаблюдения

В наши дни система безопасности дома — важная вещь.Существует множество компаний, предлагающих профессиональные системы видеонаблюдения с большим количеством функций. Вы должны вложить приличную сумму денег в помощь специалиста, чтобы установить систему видеонаблюдения в вашем доме. Если у вас не так много безопасности или у вас мало денег, чтобы установить решение для домашней безопасности (бесполезное! Полезно, только когда что-то не так!), Вот простой способ конвертировать ваш старый компьютер. или ноутбук к системе наблюдения. Если у вас есть ноутбук, в нем есть встроенная камера, вы можете использовать его как камеру наблюдения.Системы видеонаблюдения CCTV (Closed Circuit TV) дороги из-за огромных затрат на оборудование и используют многокамерный мониторинг. Программное обеспечение для компьютерного наблюдения позволяет любому, у кого есть веб-камера, без каких-либо специальных знаний создать надежную и недорогую систему наблюдения. Когда камера подключена к вашему ПК через USB или FireWire, программное обеспечение монитора камеры обнаружит ее автоматически. Вы можете расположить камеры в точных местах, которые вы хотите контролировать, проверить обзор камеры, чтобы избежать перекрытия камеры в одной и той же области, и минимизировать количество слепых зон, разместив камеру соответствующим образом.

Система домашней камеры

Первым делом нужно выяснить, что вы хотите превратить в систему наблюдения, будь то ноутбук или настольный компьютер. Проанализируйте, что у вас есть, если старый рабочий ноутбук с бесполезной камерой, то мы не сможем использовать его для наших целей. Для настольных компьютеров на нем нет встроенных видеокамер. Мы должны добавить видеокамеру, купив новую, или использовать старую веб-камеру, которой мы сейчас не пользуемся. Далее, есть несколько хороших программ для захвата изображений с камеры.Вы можете использовать такие программы, как Yawcam, ispy, securityspy и т. Д. Для ноутбука вам необходимо настроить время выключения экрана, чтобы ноутбук оставался работоспособным, когда он подключен к электросети. Ноутбуки предназначены для длительного портативного использования, и его настройки питания расположены соответственно, экран при питании от батареи отключается через несколько минут, аналогично экран отключается через несколько минут, даже если ваш ноутбук подключен к розетке. Но вы можете изменить настройки, изменив настройки энергосбережения.

Чтобы изменить параметр энергосбережения, щелкните значок батареи на панели задач на экране ноутбука. Нажмите «Параметры питания и сна», рядом с экраном появится поле выбора с запросом «при питании от батареи отключать через» и «при подключении отключать через». измените ответ на «Никогда» вместо нескольких минут.

Камеры видеонаблюдения для дома

Если вы используете старый компьютер, убедитесь, что у него есть подключение к Интернету, порт USB для подключения камеры (одна камера на порт), жесткий диск с объемом памяти не менее 40/100 ГБ.Существуют комплекты для подключения нескольких камер к вашему компьютеру.

Сигнализация для дома — Настройка

  • Первый шаг — проверить места, где вы хотите закрепить камеру. Совершите быструю экскурсию по своему помещению и определите места.
  • Включите компьютер, очистите систему и удалите ненужные приложения, оставьте только важные приложения, которые нужны системе.
  • Подключите веб-камеру к компьютеру и убедитесь, что объект, за которым нужно следить, например, ваши дети, домашние животные или ваш сад.Если вы хотите получить панорамный вид на место или комнату, установите веб-камеру на такой высоте, которая обеспечит лучшее покрытие.
  • Выполните предварительную проверку. Это можно сделать с помощью окна предварительного просмотра на мониторе камеры.
  • Настройте приложение в соответствии с вашими потребностями, например отправку электронных писем или SMS при обнаружении движения и т. Д. (Считайте параметры конфигурации монитора веб-камеры)

Монитор веб-камеры
( http://www.deskshare.com/wcm.aspx )

Монитор веб-камеры

— это программное обеспечение для наблюдения, которое обнаруживает движение и запускает оповещения, которые могут записывать видео и аудио о происшествии, уведомлять вас по электронной почте или текстовым сообщением или подавать звуковой сигнал.Он также может начинать запись с заранее установленными интервалами, чтобы вести запись событий. Это так же просто, как подключить камеру к компьютеру. С помощью мастера настройки вы можете легко настроить и запустить за считанные минуты. WebCam Monitor может автоматически загружать записанное видео, аудио и фотографии на сервер. Видео также можно транслировать в прямом эфире через Интернет, что позволяет отслеживать события с любого компьютера, подключенного к Интернету. Профессиональные функции безопасности включают автоматическую отметку времени записанного видео и фотографий.Вся отслеживаемая активность отображается в журнале событий для быстрого ознакомления. Функция автоматического удаления позволяет сохранить набор записей и фотографий за «последнее количество дней», не рискуя заполнить жесткий диск и не отслеживая и не удаляя файлы вручную.

Yawcam
( http://www.yawcam.com/ )
Yawcam — это сокращение от еще одного программного обеспечения веб-камеры, программное обеспечение веб-камеры для Windows, написанное на Java. Программисты Yawcam делают его простым и легким в использовании, но включают все обычные функции, такие как потоковая передача видео, снимки изображений, встроенный веб-сервер, обнаружение движения, загрузка FTP, наложение текста и изображений, защита паролем и другие функции.

iSPY
( https://www.ispyconnect.com/ )
iSPY — это программное обеспечение для видеонаблюдения с открытым исходным кодом для Windows, позволяющее управлять камерами и получать доступ к видео в реальном времени и записанному контенту из любой точки мира. Основные функции этого программного обеспечения: неограниченное количество камер и микрофонов (включая IP и USB-камеры), обнаружение движения, обработка движения, запись, планирование, аудио, удаленный доступ, сетевое аудиовещание, защита паролем, запись на рабочий стол, загрузка на YouTube, загрузка в облако, Предупреждения по FTP, SFTP, SMS, Twitter и электронной почте.Вы можете использовать руководство пользователя ispy для установки и настройки программного обеспечения.

ContaCam
( https://www.contaware.com/ )
Это также бесплатное программное обеспечение для видеонаблюдения и веб-камеры в реальном времени для Windows, оно не требует больших ресурсов системы и не содержит ненужного раздувания. Он быстрый, легкий и достаточно универсальный, чтобы удовлетворить все ваши потребности в безопасности, при этом он очень удобен в использовании и может работать даже в самых умеренных системах.

Существуют и другие программы, такие как EyeLine Video Surveillance Software , предлагающие мониторинг и запись более 100 источников камер одновременно с записью обнаружения движения, которая экономит место, записывая только то, что что-то происходит, и отправляет оповещения по электронной почте или SMS при обнаружении движения!

В Интернете можно найти ряд аналогичных программ.У большинства из них есть все функции, но есть цена, чтобы пользоваться всеми функциями. Ищите легкое программное обеспечение, которое требует меньше аппаратных требований для использования с вашей старой системой. Вы хотите редактировать свои видео? Вы можете использовать простые в использовании приложения для редактирования видео, такие как Movavi Video Editor или Corel Video Studio , чтобы редактировать или обрезать свои видео.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *