標(biāo)簽：視頻監(jiān)控 模式識別

現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢是大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)、分布式部署、智能化監(jiān)控?；谟嬎銠C(jī)視覺的智能視頻分析融合了圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制及計算機(jī)科學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)。與傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)相比，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能從原始視頻中分析挖掘有價值信息，變?nèi)斯に欧橹鲃幼R別，變事后分析為事中分析并進(jìn)行報警。

智能視頻監(jiān)控技術(shù)(IVS：Intelligent Video Surveillance)基于計算機(jī)視覺技術(shù)對監(jiān)控場景的視頻圖像內(nèi)容進(jìn)行分析，提取場景中的關(guān)鍵信息，產(chǎn)生高層的語義理解，并形成相應(yīng)事件和告警的監(jiān)控方式。如果把攝像機(jī)看作人的眼睛，而智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以理解為人的大腦。智能視頻監(jiān)控技術(shù)往往借助處理器芯片的強(qiáng)大計算功能，對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分析，過濾掉用戶不關(guān)心的信息，僅僅為監(jiān)控者提供有用的關(guān)鍵信息。

視頻智能分析的產(chǎn)生及其特點(diǎn)

智能視頻系統(tǒng)要解決的基本問題有兩個：一個是將安防操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務(wù)解脫出來，由機(jī)器來完成這部分工作;另外一個是為在海量的視頻數(shù)據(jù)中快速搜索到想要找的圖像。根據(jù)統(tǒng)計分析，安保操作人員盯著屏幕電視墻超過10分鐘后將漏掉90%的視頻信息，而使這項工作失去意義。倫敦地鐵爆炸案中，安保人員花了70個工時才在大量磁帶中找到需要的信息。因此基于上述兩點(diǎn)，選擇視頻分析系統(tǒng)將能夠?qū)⑷藦姆敝氐膭趧又薪饷摮鰜?，從而提高效率，智能視頻分析系統(tǒng)將在未來成為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心組成部分。

智能視頻分析產(chǎn)生的背景來源于最基本的需求，例如：當(dāng)安保值班人員面對成百上千的攝像機(jī)，無法真正地在風(fēng)險產(chǎn)生時預(yù)防或干涉，多數(shù)靠回放相關(guān)的錄像事后處理;另外在一些非安防應(yīng)用中，如商業(yè)上人流統(tǒng)計、目標(biāo)識別(車牌、人臉)等等，也需要自動智能的統(tǒng)計識別。智能視頻分析將事件的分析和識別轉(zhuǎn)交給計算機(jī)或者芯片，使值班人員從“死盯”監(jiān)視器的工作中解脫出來，當(dāng)計算機(jī)發(fā)現(xiàn)問題時候，產(chǎn)生報警，由值班人員進(jìn)行相應(yīng)處理操作。

智能視頻監(jiān)控的主要優(yōu)勢：

•快速的反應(yīng)時間：毫秒級的報警觸發(fā)反應(yīng)時間;

•更有效的監(jiān)視：保安人員只需要注意相關(guān)信息;

•強(qiáng)大的數(shù)據(jù)檢索和分析功能：能提供快速的反應(yīng)時間和調(diào)查時間。

運(yùn)動檢測是基礎(chǔ)

絕大多數(shù)智能視頻分析都是基于運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)，即首先智能分析系統(tǒng)能準(zhǔn)確地完成對運(yùn)動目標(biāo)的檢測，將運(yùn)動物體與圖像背景有效分離，提取出運(yùn)動目標(biāo)信息。

從計算機(jī)視覺的實際應(yīng)用上來看，運(yùn)動目標(biāo)檢測與識別、分析所面臨主要挑戰(zhàn)和需解決問題可以歸結(jié)為三個方面，即算法的魯棒性、準(zhǔn)確性、實時性。

魯棒性

魯棒性就是系統(tǒng)的健壯性，用以表征控制系統(tǒng)對特性或參數(shù)攝動的不敏感性。運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的魯棒性是能夠在各種環(huán)境條件下實現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)持續(xù)、穩(wěn)定的檢測、分析和識別。

影響算法魯棒性的最主要原因有如下幾項：目標(biāo)狀態(tài)的改變、環(huán)境光照的變化、部分遮擋引起的目標(biāo)不規(guī)則變形和全部遮擋引起的運(yùn)動目標(biāo)暫時消失。

準(zhǔn)確性

運(yùn)動目標(biāo)檢測和識別針對不同應(yīng)用情況，其檢測識別率不同，幾乎無法實現(xiàn)100%檢測成功，即存在誤檢和漏檢情況。由于實際的監(jiān)控場景環(huán)境復(fù)雜、千變?nèi)f化，其中存在大量噪聲和干擾情況，通過算法的優(yōu)化可提高一定的檢測準(zhǔn)確率，同時往往只能根據(jù)實際需求，在誤檢率(虛警率)和漏檢率(漏警率)之間尋求平衡折中。

實時性

一個實用的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，必須具備能夠?qū)σ曨l圖像序列進(jìn)行實時處理的能力。由于對視頻動態(tài)圖像的處理方法是建立在二維數(shù)字信號的處理基礎(chǔ)上，所處理的對象包含巨大的數(shù)據(jù)量和信息量，要求算法不能計算太復(fù)雜，必須快速、實時。對于實時分析預(yù)警任務(wù)，計算復(fù)雜度是至關(guān)重要的，這樣才能把系統(tǒng)更多的資源分配給更高級的任務(wù)。而這其中實時性和魯棒性又常常是矛盾的，如何尋求平衡發(fā)展是技術(shù)的關(guān)鍵。

尤其指出，目前已有公司自主研發(fā)的視頻運(yùn)動檢測算法，相比經(jīng)典的運(yùn)動檢測算法，受光線和鏡頭抖動的影響較小，而且計算時間更少，更加適合實時產(chǎn)品的開發(fā)。同時在自主算法基礎(chǔ)上封裝開發(fā)包(SDK)，在該公司數(shù)字安防系統(tǒng)軟件平臺、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)系列產(chǎn)品中集成，實現(xiàn)了系統(tǒng)級和產(chǎn)品級的可靠應(yīng)用。同時，項目組正在廣泛地建立多種場景的視頻庫，針對多種場景的視頻使用自有算法做測試，以便更好完善算法，減少需要調(diào)整參數(shù)的個數(shù)，從而更好地滿足實際應(yīng)用需求。

智能視頻分析系統(tǒng)的應(yīng)用

多年從事安防與視頻監(jiān)控系統(tǒng)集成和產(chǎn)品研發(fā)的公司在進(jìn)一步成熟傳統(tǒng)監(jiān)控技術(shù)的同時，將智能分析引入視頻監(jiān)控中。目前，已將視頻的智能分析運(yùn)用到電力行業(yè)、平安城市等的監(jiān)控系統(tǒng)中。

電力行業(yè)的變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)

目前電力行業(yè)中的視頻監(jiān)控系統(tǒng)遇到異常情況一般都是進(jìn)行事后處理，往往為時已晚。因此為防范于未然，可在變電站內(nèi)在一定范圍內(nèi)進(jìn)行周界防范，當(dāng)發(fā)現(xiàn)可疑人物入侵或跨入警戒線時，要求監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動檢測入侵目標(biāo)，并標(biāo)識其入侵軌跡，同時發(fā)出報警通知管理人員前去處理。

將周界監(jiān)控范圍內(nèi)所有的禁止入侵的區(qū)域設(shè)置為防區(qū)。這樣當(dāng)有入侵者侵入防范區(qū)域時就會被智能監(jiān)控系統(tǒng)自動鎖定并標(biāo)識出行動軌跡，同時發(fā)出報警。這里的報警分前端和后端兩種，前端報警可通過聲光報警器來實現(xiàn)，入侵者觸發(fā)報警時，監(jiān)控系統(tǒng)會發(fā)出警報聲警告入侵者，并可打開強(qiáng)光燈使入侵者無法藏身;后端報警在系統(tǒng)軟件平臺應(yīng)用來實現(xiàn)，通過管理人員對入侵行為進(jìn)行處理，這樣可以做到“事前防范”，避免損失。

平安城市監(jiān)控系統(tǒng)

對平安城市監(jiān)控系統(tǒng)來說，其一方面主要體現(xiàn)在一些重要的路段、社區(qū)、公共場所等，以通過視頻監(jiān)控方式對出現(xiàn)的可疑目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控報警。另一方面則集中在監(jiān)控系統(tǒng)的后期運(yùn)營管理過程中，以通過視頻分析技術(shù)檢測前端攝像頭常見故障與視頻圖像質(zhì)量問題，實現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的有效維護(hù)。