В 2025 году на смену известной системе DORI, представленной в 2014 году, пришла OSDPCVS — новая, более сложная классификация, которая лучше отражает потребности современных технологий. В связи с этим компания Hikvision активно адаптирует свои продукты и ресурсы для проектирования, чтобы помочь партнерам перейти на более высокие отраслевые стандарты.
С момента публикации предыдущей версии стандарта произошло несколько значительных изменений, которые потребовали пересмотра классификации уровней детализации изображений:
Одним из самых заметных изменений стало значительное увеличение разрешения камер. Современные видеосистемы оснащены камерами с высоким разрешением и мультисенсорными технологиями, которые значительно превосходят параметры, заложенные в классификацию деталей изображения «Обнаружение, наблюдение, распознавание и идентификация» (DORI), разработанную в 2014 году.
С 2014 года технологии искусственного интеллекта значительно расширили функционал систем видеонаблюдения. Современные системы способны не только фиксировать движение, но и распознавать людей, транспортные средства и животных. Они также применяются для идентификации лиц, анализа автомобильных номеров и оценки действий и событий. Однако все эти возможности зависят от высокого разрешения видео. Кроме того, для каждого конкретного применения требуется определенный уровень детализации изображений, который не обеспечивался старыми системами.
С момента введения классификации DORI сфера применения видеомониторинга значительно расширилась. Сегодня видеотехнологии находят применение в транспорте, энергетике, розничной торговле и логистике. Однако сценарии использования стали более сложными. Чтобы обеспечить надежную работу в этих разнообразных условиях, необходимо более точно и последовательно определять требования к качеству изображения.
Простота системы DORI способствовала её популярности, но также ограничивала её применение. Поскольку она включала всего четыре уровня (обнаружение, наблюдение, распознавание и идентификация), DORI не могла описывать сложные задачи или обеспечивать необходимую точность для современной видеоаналитики. Именно поэтому возникла потребность в более гибкой и детализированной системе.
Для удовлетворения растущих требований в стандарте 2025 года была разработана более детальная система классификации деталей изображения, включающая семь уровней: Обзор, Контур, Различие, Восприятие, Характеристика, Подтверждение и Детальный осмотр (OODPCVS). Эта система, представляющая собой эволюцию DORI, адаптированную для искусственного интеллекта, предоставляет чёткие рекомендации по выбору разрешения камеры в зависимости от области применения.
Например, для идентификации человека или чтения номерного знака в системе OODPCVS требуется плотность пикселей 500 на метр (что соответствует уровню «Подтверждение»), тогда как в DORI этот уровень требовал 250 пикселей на метр. Это позволяет получать более детализированные изображения, особенно в условиях слабой освещённости или при движении, вызывающем размытие.
DORI, основанная на стандарте IEC 62676-4:2014, определяет четыре уровня детализации изображения, необходимых для выполнения определенных операций
| Операция | Детализация изображения | Плотность пикселей/м |
|---|---|---|
| Detect (Обнаружение) |
Определение присутствия человека или объекта, например машины./td> | 25 пикселя/м |
| Observe (Наблюдение) |
Определение характерных деталей или особенности поведения без идентификации. | 62 пикселя/м |
| Recognize (Распознование) |
Определение человека или транспортного средства как ранее установленных. | 125 пикселя/м |
| Identify (Идентификация) |
Идентификация человека или конкретной информации, такой как номерной знак. | 250 пикселя/м |
Новый стандарт IEC 62676-4:2025 вводит семь категорий операций и уровней детализации изображения
| Операция | Детализация изображения | Плотность пикселей/м |
|---|---|---|
| Overview （Обзор） |
Общий мониторинг зон, наблюдение за территорией | 20 пикселя/м |
| Detect （Обнаружение） |
Обнаружение наличия объекта или человека на сцене | 50 пикселя/м |
| Observe （Наблюдение） |
Определение характера действий без идентификации | 125 пикселя/м |
| Recognize （Распознавание） |
Распознавание типа объекта, одежды или деталей | 250 пикселя/м |
| Identify （Идентификация） |
Идентификация конкретного лица, номера транспортного средства | 500 пикселя/м |
| Scrutinize （Детальный осмотр） |
Максимальная детализация для судебных или экспертных нужд (меньшие надписи, биометрия) | 1500 пикселя/м |
OODPCVS помогает системам видеомониторинга лучше соответствовать реальным требованиям эксплуатации, повышая точность, надежность и производительность рабочих процессов при проектировании.
Разработчики могут теперь задавать более точные целевые параметры плотности пикселей для каждой зоны контроля, что позволяет более корректно подбирать камеры и объективы. Это обеспечивает конечным пользователям и операторам уверенность в корректной работе системы.
Для каждой функции ИИ можно задать определенное сочетание режима работы и плотности пикселей. Например: «Обнаружение классифицированных объектов на периметре» — «Распознавание», 80 пикселей на метр; «Анализ характеристик транспортных средств» — «Характеристика», 250 пикселей на метр; «Распознавание лиц» — «Подтверждение», 500 пикселей на метр; «Детализация для судебных или экспертных нужд» — «Детальный осмотр», 1500 пикселей на метр.
Повышенные требования к четкости, установленные OODPCVS, улучшают надежность и эффективность видеоаналитики, облегчают расследование инцидентов и помогают операторам лучше понимать ситуацию.
Производители, системные интеграторы, монтажники и конечные пользователи могут использовать единый набор классификационных определений, что улучшает взаимодействие и снижает риски ошибок.
Для получения консультации или помощи от наших специалистов свяжитесь с нами.
