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智能視頻分析技術在安防領域的應用

作者: 時間:2012-07-11 來源:網絡 收藏

標簽:監(jiān)控 模式識別

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/165289.htm

現(xiàn)代網絡監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢是大規(guī)模聯(lián)網、分布式部署、化監(jiān)控?;谟嬎銠C視覺的融合了圖像處理、模式識別、人工、自動控制及計算機科學等多個學科。與傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)相比,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能從原始視頻中挖掘有價值信息,變人工伺服為主動識別,變事后為事中分析并進行報警。

智能視頻監(jiān)控(IVS:Intelligent Video Surveillance)基于計算機視覺對監(jiān)控場景的視頻圖像內容進行分析,提取場景中的關鍵信息,產生高層的語義理解,并形成相應事件和告警的監(jiān)控方式。如果把攝像機看作人的眼睛,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)控技術往往借助處理器芯片的強大計算功能,對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進行高速分析,過濾掉用戶不關心的信息,僅僅為監(jiān)控者提供有用的關鍵信息。

視頻智能分析的產生及其特點

智能視頻系統(tǒng)要解決的基本問題有兩個:一個是將操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務解脫出來,由機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,選擇視頻分析系統(tǒng)將能夠將人從繁重的勞動中解脫出來,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。

智能視頻分析產生的背景來源于最基本的需求,例如:當安保值班人員面對成百上千的攝像機,無法真正地在風險產生時預防或干涉,多數(shù)靠回放相關的錄像事后處理;另外在一些非中,如商業(yè)上人流統(tǒng)計、目標識別(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交給計算機或者芯片,使值班人員從“死盯”監(jiān)視器的工作中解脫出來,當計算機發(fā)現(xiàn)問題時候,產生報警,由值班人員進行相應處理操作。

智能視頻監(jiān)控的主要優(yōu)勢:

•快速的反應時間:毫秒級的報警觸發(fā)反應時間;

•更有效的監(jiān)視:保安人員只需要注意相關信息;

•強大的數(shù)據(jù)檢索和分析功能:能提供快速的反應時間和調查時間。

運動檢測是基礎

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

從計算機視覺的實際上來看,運動目標檢測與識別、分析所面臨主要挑戰(zhàn)和需解決問題可以歸結為三個方面,即算法的魯棒性、準確性、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。運動目標檢測算法的魯棒性是能夠在各種環(huán)境條件下實現(xiàn)對運動目標持續(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:目標狀態(tài)的改變、環(huán)境光照的變化、部分遮擋引起的目標不規(guī)則變形和全部遮擋引起的運動目標暫時消失。

準確性

運動目標檢測和識別針對不同情況,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)境復雜、千變萬化,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),必須具備能夠對視頻圖像序列進行實時處理的能力。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雜,必須快速、實時。對于實時分析預警任務,計算復雜度是至關重要的,這樣才能把系統(tǒng)更多的資源分配給更高級的任務。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)展是技術的關鍵。

尤其指出,目前已有公司自主研發(fā)的視頻運動檢測算法,相比經典的運動檢測算法,受光線和鏡頭抖動的影響較小,而且計算時間更少,更加適合實時產品的開發(fā)。同時在自主算法基礎上封裝開發(fā)包(SDK),在該公司數(shù)字系統(tǒng)軟件平臺、網絡攝像機系列產品中集成,實現(xiàn)了系統(tǒng)級和產品級的可靠應用。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,減少需要調整參數(shù)的個數(shù),從而更好地滿足實際應用需求。

智能視頻分析系統(tǒng)的應用

多年從事安防與視頻監(jiān)控系統(tǒng)集成和產品研發(fā)的公司在進一步成熟傳統(tǒng)監(jiān)控技術的同時,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,可在變電站內在一定范圍內進行周界防范,當發(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,并標識其入侵軌跡,同時發(fā)出報警通知管理人員前去處理。

將周界監(jiān)控范圍內所有的禁止入侵的區(qū)域設置為防區(qū)。這樣當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,并可打開強光燈使入侵者無法藏身;后端報警在系統(tǒng)軟件平臺應用來實現(xiàn),通過管理人員對入侵行為進行處理,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)的可疑目標進行監(jiān)控報警。另一方面則集中在監(jiān)控系統(tǒng)的后期運營管理過程中,以通過視頻分析技術檢測前端攝像頭常見故障與視頻圖像質量問題,實現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的有效維護。


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