Während meines Praktikums bei Dallmeier electronic bearbeitete ich zwei wegweisende Projekte im Bereich der Videoüberwachungstechnik. Der Fokus lag einerseits auf der mobilen Verfügbarkeit von Livestreams und andererseits auf der intelligenten Automatisierung von Kamerasystemen.
Projekt 1: iPhone Videoüberwachung
Zu einer Zeit, als das iPhone (und der iPod Touch) den Markt revolutionierten, untersuchten wir die Eignung dieser Geräte für Sicherheitsanwendungen. Ziel war es, dem Wachpersonal einen mobilen Zugriff auf Kamerastreams zu ermöglichen.
- Technologie: Cocoa Touch Framework, Objective-C.
- Herausforderung: Da die Implementierung komplexer Streaming-Protokolle den Rahmen einer Machbarkeitsstudie gesprengt hätte, wurde ein effizientes Einzelbild-Verfahren (HTTP-Polling) gewählt.
- Features:
- Integration von Multi-Touch-Gesten für Zoom und Navigation.
- Nutzung des Beschleunigungssensors für den Wechsel zwischen Übersicht und Detailansicht.
- Entkoppelung der GUI vom Netzwerk-Thread (Multithreading), um eine flüssige Bedienung zu gewährleisten.
Projekt 2: Automatisches PTZ-Dome Tracking
Das zweite Projekt war eine Forschungsstudie über die Möglichkeiten der automatischen Objektverfolgung (Tracking) mit schwenkbaren Kameras (PTZ - Pan, Tilt, Zoom).
Versuchsaufbau
Ein statisches Weitwinkelsystem liefert die Übersichtsinformationen, während ein PTZ-Dome-System die erkannten Objekte detailgetreu erfasst und verfolgt.
Erprobte Algorithmen (OpenCV)
- Optical Flow (Lucas-Kanade): In der Theorie vielversprechend, in der Praxis jedoch bei bewegten Kameras problematisch. Bewegungsunschärfe (Motion Blur) erschwerte die Feature-Extraktion erheblich.
- Hintergrundmodellierung & Differenzbild: Durch die Kombination von Bewegungsdetektion (Differenz zwischen aufeinanderfolgenden Frames) und einem iterativ aktualisierten Hintergrundmodell konnten Objekte zuverlässig erkannt werden, selbst wenn sie kurzzeitig zum Stillstand kamen.
- Stop & Go Verfahren: Um die Bewegungsunschärfe bei der Analyse zu eliminieren, wurde ein iteratives Verfahren getestet, bei dem die Kamera schrittweise verfahren wird und die Analyse nur im Stillstand erfolgt.
Fazit und Technologien
Das Praktikum bot tiefe Einblicke in die professionelle Bildverarbeitung unter Linux.
- Entwicklungsumgebung: Linux, C++, OpenCV, Video 4 Linux (V4L).
- Hardware: Dallmeier IP-Kameras, PTZ-Domes, iPhone/iPod Touch.
- Erkenntnis: Die Kombination aus Weitwinkel-Sensorik für die Detektion und PTZ-Systemen für die Identifikation ist ein hocheffizienter Ansatz, der die benötigte Bandbreite und Rechenlast gegenüber flächendeckender Hochauflösung minimiert.