智能視頻監(jiān)控技術(shù)與應(yīng)用分析

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1、引言

隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)、信息與通信、音視頻編解碼、流媒體等技術(shù)的日趨成熟與完善，在安防市場巨大的需求推動下，視頻監(jiān)控技術(shù)正在向著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向發(fā)展，視頻監(jiān)控由目視解釋轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣咏忉屖且曨l監(jiān)控技術(shù)的飛躍，也是安防技術(shù)發(fā)展的必然。

在2008年北京安防展上，一批視頻監(jiān)控前端設(shè)備廠家分別展出了各自的智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品，標(biāo)志著智能視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)從概念轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，并逐步進(jìn)入實際應(yīng)用。本文結(jié)合智能視頻監(jiān)控應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)與部署的經(jīng)驗，對智能視頻監(jiān)控技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀與前景進(jìn)行分析。

2、智能視頻監(jiān)控技術(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(biāo)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(jìn)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(jìn)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。圖1給出了一個典型的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本工作流程。

智能視頻分析模塊獲取視頻序列后，首先通過圖像恢復(fù)或超分辨率復(fù)原技術(shù)提高圖像質(zhì)量，然后對場景中的目標(biāo)進(jìn)行檢測、分類和跟蹤，進(jìn)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(shè)定的規(guī)則產(chǎn)生報警，進(jìn)而觸發(fā)后續(xù)業(yè)務(wù)處理。各步驟介紹如下：

1.目標(biāo)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(chǔ)。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(biāo)分類利用一些圖像特征值實現(xiàn)目標(biāo)類型（一般是人和車）的甄別。用于目標(biāo)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(biāo)輪廓、目標(biāo)尺寸、目標(biāo)紋理等，時間特征包括目標(biāo)大小的變化、運動的速度等。

3.目標(biāo)跟蹤依據(jù)目標(biāo)及其所在的環(huán)境，選擇能唯一表示目標(biāo)的特征，并在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標(biāo)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(jìn)行低級處理的基礎(chǔ)上，對場景中的事件進(jìn)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(yīng)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。