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視頻監(jiān)控智能分析技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀及瓶頸

俗話說“百聞不如一見”,視覺信息在人類活動(dòng)所涉及的信息中占據(jù)的比重最大,而且由于其空間和結(jié)構(gòu)特性使其不能為任何其他信息所替代。智能視頻監(jiān)控技術(shù)源于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),作為人工智能研究的一個(gè)分支,是一項(xiàng)新興的安防技術(shù),有著廣闊的發(fā)展前景。本文從智能分析技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀技術(shù)技術(shù)發(fā)展瓶頸兩方面談?wù)撝悄芊治鰬?yīng)用現(xiàn)狀。

  俗話說“百聞不如一見”,視覺信息在人類活動(dòng)所涉及的信息中占據(jù)的比重最大,而且由于其空間和結(jié)構(gòu)特性使其不能為任何其他信息所替代。智能視頻監(jiān)控技術(shù)源于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),作為人工智能研究的一個(gè)分支,是一項(xiàng)新興的安防技術(shù),有著廣闊的發(fā)展前景。本文從智能分析技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀技術(shù)技術(shù)發(fā)展瓶頸兩方面談?wù)撝悄芊治鰬?yīng)用現(xiàn)狀。

  智能視頻分析應(yīng)用現(xiàn)狀

  當(dāng)前,智能視頻分析技術(shù)越來越受到安防界的重視,不少項(xiàng)目已經(jīng)開始應(yīng)用智能視頻分析功能。智能視頻分析主要涉及哪些領(lǐng)域?有哪些設(shè)備呢?

  目前市場上存在的設(shè)備種類多樣,主要分為嵌入式視頻分析產(chǎn)品與純軟件視頻分析產(chǎn)品兩大類。嵌入式視頻分析產(chǎn)品的主要表現(xiàn)形式有智能攝像機(jī)、智能DVR等,其一般應(yīng)用在監(jiān)控系統(tǒng)的前端,分布式的處理方式具有占用帶寬小,不受傳輸影響的優(yōu)點(diǎn),缺陷是往往只能針對(duì)特定的一路或者幾路進(jìn)行分析,對(duì)視頻分析技術(shù)的算法與前端設(shè)備性能有較大的依賴。這一類的產(chǎn)品主要應(yīng)用在一些重點(diǎn)的行業(yè),例如軍隊(duì)、金融、教育、小區(qū)等,企業(yè)在銷售模式上主要以產(chǎn)品形式為主導(dǎo)。純軟件視頻分析產(chǎn)品主要運(yùn)行于普通PC或服務(wù)器上,形成智能視頻分析服務(wù)器,相比嵌入式,這種方式能處理更多路數(shù)的視頻和實(shí)現(xiàn)更為強(qiáng)大的功能,卻也不可避免的存在占用帶寬大的缺點(diǎn),對(duì)服務(wù)器性能要求較高。這一類的產(chǎn)品應(yīng)用相對(duì)廣泛,平安城市是其應(yīng)用的重要體現(xiàn),企業(yè)在銷售模式上主要以分析模塊與解決方案為主導(dǎo)。

  當(dāng)前智能視頻分析技術(shù)主要包括:行為分析、視頻識(shí)別技術(shù)、生物識(shí)別領(lǐng)域的視頻分析應(yīng)用、機(jī)器視覺方面應(yīng)用。目前,這幾種技術(shù)都比較常用,尤其是行為分析和生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

  按照算法層面的差異性,智能視頻分析相關(guān)技術(shù)可分為周界防范、行為識(shí)別、面部識(shí)別、車牌識(shí)別、技術(shù)統(tǒng)計(jì)、密度分析、畫質(zhì)分析等等。相關(guān)設(shè)備主要以三種形態(tài)為主,第一種,也是最常用的嵌入式前端分析設(shè)備;第二種,PC式后端分析設(shè)備;第三種,以靈動(dòng)處理器為核心開發(fā)的PC式前端分析設(shè)備。目前,最為穩(wěn)定也是最常用的是第一種,即嵌入式前端分析設(shè)備,其特點(diǎn)是布點(diǎn)靈活、穩(wěn)定,易于管理和維護(hù)。上海卓揚(yáng)智能視頻分析相關(guān)案例主要包括教育行業(yè)、金融、監(jiān)所、文博等,并以行業(yè)細(xì)分出很多具體的與智能相關(guān)的功能。除了周界以外還包括粘貼、尾隨、非正常人臉、劇烈動(dòng)作、虛擬墻、偷盜檢測等。

  未來發(fā)展四大技術(shù)瓶頸

  是不是視頻分析系統(tǒng)就是萬能的呢?其存在哪些方面的不足呢?在實(shí)際環(huán)境中,光照變化無常、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會(huì)增加目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計(jì)的難度。我們可具體來看一下影響智能分析應(yīng)用的幾個(gè)方面:

  1、背景的復(fù)雜性

  光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化,可能造成虛假檢測與錯(cuò)誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對(duì)算法的影響,但無法完全消除其影響;場景中前景目標(biāo)與背景的相互轉(zhuǎn)換,與行李的放下、拿起,車輛的啟動(dòng)與停止;目標(biāo)與背景顏色相似時(shí)會(huì)影響目標(biāo)檢測與跟蹤的效果;目標(biāo)陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景,這給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割與特征提取帶來困難。

  2、目標(biāo)特征的取舍

  序列圖像中包含大量可用于目標(biāo)跟蹤的特征信息,如目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)、顏色、邊緣以及紋理等。但目標(biāo)的特征信息一般會(huì)隨時(shí)變化的,選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。

  3、遮擋問題

  遮擋是目標(biāo)跟蹤中必須解決的難點(diǎn)問題。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被部分或完全遮擋,又或是多個(gè)目標(biāo)相互遮擋時(shí),目標(biāo)部分不可見會(huì)造成目標(biāo)信息缺失,影響跟蹤的穩(wěn)定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題,必須正確處理遮擋時(shí)特征與目標(biāo)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測目標(biāo)的位置、尺度等,都不能很好地處理較嚴(yán)重的遮擋問題。

  4、兼顧實(shí)時(shí)性與健壯性

  序列圖像包含大量信息,要保證目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性要求,必須選擇計(jì)算量小的算法。健壯性是目標(biāo)跟蹤的另一個(gè)重要性能,提高算法的健壯性就是要使算法對(duì)復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強(qiáng)的適應(yīng)性,而這又要以復(fù)雜的運(yùn)算為代價(jià)。

  針對(duì)上述的問題,如何來提升視頻智能分析系統(tǒng)的有效性與實(shí)用性,我們可以從下述方面加以改進(jìn)或是提升:優(yōu)化算法,制定針對(duì)場景的分析策略,使得算法的準(zhǔn)確性得以增加;合理選擇攝像機(jī)安裝角度,分析的準(zhǔn)確程度,絕大部分取決于角度的合理性;增加輔助補(bǔ)充設(shè)備,像增加補(bǔ)光燈或是紅外光源,使在各種復(fù)雜條件下能加以應(yīng)用。

  關(guān)于智能分析

  智能視頻監(jiān)控技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)圖像視覺分析技術(shù),通過將場景中背景和目標(biāo)分離進(jìn)而分析并追蹤在攝像機(jī)場景內(nèi)出現(xiàn)的目標(biāo)。用戶可以根據(jù)的視頻內(nèi)容智能分析功能,通過在不同攝像機(jī)的場景中預(yù)設(shè)不同的報(bào)警規(guī)則,一旦目標(biāo)在場景中出現(xiàn)了違反預(yù)定義規(guī)則的行為,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出報(bào)警,監(jiān)控工作站自動(dòng)彈出報(bào)警信息并發(fā)出警示音,用戶可以通過點(diǎn)擊報(bào)警信息,實(shí)現(xiàn)報(bào)警的場景重組并采取相關(guān)措施。

  據(jù)了解,智能視頻分析技術(shù)起源于國外,起初主要是一些實(shí)驗(yàn)室及軍方應(yīng)用的產(chǎn)品,而且主要用于反恐,后來逐漸走向工業(yè)及民用,主要在機(jī)場、軍事、銀行、交通等場所使用。該技術(shù)剛開始引入國內(nèi)時(shí),使用的幾乎都是國外產(chǎn)品或者國外的芯片,沒有真正屬于自己的產(chǎn)品。

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