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淺談視頻智能監(jiān)控分析技術(shù)

來源:中國數(shù)字音視網(wǎng)     作者:vill    編輯:數(shù)字音視工程    2010-09-25 00:00:00     加入收藏    咨詢

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淺談視頻智能監(jiān)控分析技術(shù)

  隨著視頻監(jiān)控行業(yè)的發(fā)展,新的技術(shù)使我們可以輕松地捕獲到我們所需要的重要視頻信息。下面具體看下視頻監(jiān)控分析技術(shù)與應用技術(shù)。

  視頻監(jiān)控分析技術(shù)

  深入分析:先進的視頻分析軟件可以深入分析攝像機采集到的視頻資料,在一定程度上人類眼睛是無法實現(xiàn)的,這種軟件不僅僅是對整張圖像而是對圖像的每個像素進行分析,可以捕獲最最細微的圖像變化。

  實時自動監(jiān)控:視頻分析軟件除了可以進行深入分析之外,所有的分析過程都是實時的,視頻搜索過程也無比精確,幾乎沒有時間間隔的存在,功能非常強大。不像以前那樣需要監(jiān)控員一直進行管理,視頻分析軟件可以不間斷地自動運行,永遠都不會覺得累。

  降低人力成本:實際操作過程中,使用視頻分析可以大大降低所需的操作人員數(shù)目。有了視頻分析技術(shù)的支持,可以減少監(jiān)控員盯著監(jiān)視器什么都不能做的時間,可以把他們解放出來,把精力集中到存在潛在威脅的時間段,而不是僅僅盯著監(jiān)視器。

  運動檢測和識別物體:先進的視頻分析技術(shù)有很多功能可以實現(xiàn),其中之一便是可以設置不同級別敏感度的運動檢測。許多網(wǎng)絡攝像機的視頻分析軟件可以識別物體,通過編程來實現(xiàn)物體之間的相互區(qū)別,例如當某個物體發(fā)生改變或者運動的時候可以被識別和捕獲到。

  警告和通知:先進的視頻實時分析軟件在運行時,先進的事件管理方法的選擇有很多種,例如,視頻分析軟件一探測到運動的物體,報警信號會在樓宇內(nèi)響起,電子郵件或者其他通知形式都會被自動傳送給監(jiān)控人員。視頻分析系統(tǒng)還可以直接連接到第三方硬件,比如們或者等,而產(chǎn)生更多功能的應用。例如關(guān)門后自動鎖門的運動檢測等等。

  安裝簡便:視頻分析軟件最大的優(yōu)勢在于,用于網(wǎng)絡攝像機的視頻分析軟件安裝非常容易,通常網(wǎng)絡攝像機都會帶有這樣的視頻分析軟件,就算不自帶分析軟件或者想更換更好的軟件,我們也可以購買第三方的視頻分析軟件。然后我們需要做的僅僅就是安裝一個軟件到您的系統(tǒng),接著您就可以運行基于這超強的智能視頻分析技術(shù)的嶄新的視頻監(jiān)控系統(tǒng)了。

  智能視頻監(jiān)控應用技術(shù)

  智能視頻監(jiān)控技術(shù)源自計算機視覺與人工智能的研究,它的主要研究目標是利用計算機視覺技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對監(jiān)控視頻的內(nèi)容進行描述、理解和分析,并能根據(jù)分析的結(jié)果對視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行控制,從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高層次的智能化水平。

  智能視頻分析模塊獲取視頻序列后,首先通過圖像恢復或超分辨率復原技術(shù)提高圖像質(zhì)量,然后對場景中的目標進行檢測、分類和跟蹤,進而實現(xiàn)視頻內(nèi)容的分析理解,包括場景中的異常檢測、人的身份識別以及視頻內(nèi)容的理解描述等。最后根據(jù)設定的規(guī)則產(chǎn)生報警,進而觸發(fā)后續(xù)業(yè)務處理。各步驟介紹如下:

  1.目標檢測將輸入的視頻圖像中變化劇烈的圖像區(qū)域從圖像背景中分離出來,它處于視頻監(jiān)控技術(shù)的前端,是各種后續(xù)處理的基礎。目前,算法主要包括背景減法、相鄰幀差法和光流法等。

  2.目標分類利用一些圖像特征值實現(xiàn)目標類型(一般是人和車)的甄別。用于目標分類的特征有空間特征和時間特征兩種,空間特征包括目標輪廓、目標尺寸、目標紋理等,時間特征包括目標大小的變化、運動的速度等。

  3.目標跟蹤依據(jù)目標及其所在的環(huán)境,選擇能唯一表示目標的特征,并在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標位置。常用的跟蹤算法包括:基于特征的跟蹤算法,基于3D模型的跟蹤,基于主動輪廓模型的跟蹤以及基于運動估計的跟蹤等。

  4.智能分析。它位于智能視頻監(jiān)控的高級階段,是實現(xiàn)視頻監(jiān)控智能化的關(guān)鍵。包括異常檢測、身份識別及視頻內(nèi)容理解等:

  異常檢測中典型的異常包括用戶定義的異常情況和非常規(guī)事件,檢測方法分為基于模型的方法和基于分類器的方法;

  身份識別包括人臉識別和步態(tài)識別;

  視頻內(nèi)容理解是指在對序列進行低級處理的基礎上,對場景中的事件進行分析和識別,用自然語言等加以描述。

  根據(jù)目前智能視頻分析技術(shù)的成熟度,智能視頻監(jiān)控應用場景主要包括人數(shù)統(tǒng)計、車牌識別、事件檢測和視頻診斷等。

  人數(shù)統(tǒng)計:統(tǒng)計穿越入口或指定區(qū)域的人或物的數(shù)量。例如可為商場統(tǒng)計每天的客流量。

  車牌識別:識別車輛的形狀、顏色、車牌號碼等特征,并反饋給監(jiān)控者。此技術(shù)可應用于車輛黑名單追蹤。

  事件檢測:對視頻進行周界監(jiān)測與異常行為分析。異常行為包括雙向越界、單向越界、進入禁區(qū)、離開禁區(qū)、徘徊、無人值守、驟變、人員聚集、煙霧檢測、快速運動、逆行、打架等事件。

  視頻診斷:對視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結(jié)、增益失衡和云臺失控等常見攝像頭故障做出準確判斷并發(fā)出報警信息。該技術(shù)可應用于平安城市的建設中,自動檢測攝像機的狀態(tài),從而減輕維護人員的工作強度。
 

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