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智能分析技術在視頻監控系統中的應用
在視頻監控飛速發展的今天,視頻監控畫面的海量信息大大超過了人力有效處理的范圍已經成為客觀事實。智能視頻解決方案以數字化、網絡化視頻監控為基礎,用戶可以設置某些特定的規則,系統識別不同的物體,同時識別目標行為是否符合這些規則,一旦發現監控畫面中的異常情況,系統能夠以最快和最佳的方式發出警報并提供有用信息,從而能夠更加有效的協助安全人員處理危機,最大限度的降低誤報和漏報現象,切實提高監控區域的安全防范能力。

一、智能分析技術應用的必要性和優勢分析

傳統的視頻監控系統通常是通過人員監控和錄像來實現安全防護,實際上并不能主動有效地保障安全,尤其是監控點過多的時候,人員監控根本無法顧及所有監控場景;同時,監控人員的注意力很難保證二十四小時都能準確高效地監控所有監控場景;此外,"被動錄像"通常只能在"事件"發生之后通過調用錄像進行回放取證,一方面損失已經產生不可能挽回,另一方面,通過人工回放錄像取證的方式效率十分低下。

智能分析則可以有效地解決以上問題。智能分析技術的主要特征是采用計算機視覺方式,在幾乎不需要人為干預的情況下,通過對攝像機拍錄的圖像序列進行定位、識別和跟蹤,并在此基礎上分析和判斷目標的行為,從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時作出反應。

智能視頻分析系統解決了安保人員從繁雜和枯燥的“盯屏幕”任務解脫出來,由設備來完成這部分工作;另外一個是實現了從海量的視頻數據中快速搜索到想要找的的圖像。有研究表明,操作人員盯著電視墻超過10分鐘后將漏掉90%的視頻信息而使這項工作失去意義,往往監控系統就成了事后追查事件的依據。但智能視頻分析系統就把事后的取證變成了主動的防御,使得項目能夠以最省的成本,實現最有效的安保。智能視頻分析系統已成功應用于各行各業,起到了舉足輕重的作用。

二、視頻分析技術應用的現狀

從技術角度來講,目前國內智能分析技術主要還集中在兩大類:一類是采用畫面分割前景提取等方法對視頻畫面中的目標進行提取檢測,通過各種不同的規則來區分不同的事件,從而實現不同判斷并產生相應的報警聯動等,例如:最早期的一些行為分析類功能(跨界、區域入侵、打架檢測、人員聚集等)、還有早期的交通事件檢測等都屬于這類算法技術的應用。另一類是利用模式識別技術,對畫面中特定的物體進行建模,并通過大量樣本進行訓練,從而達到對視頻畫面中的特定物體進行檢測及相關應用。如車輛檢測、人臉檢測、人頭檢測(人流統計)等應用。

從應用角度來講,目前國內智能分析技術主要有四大類:第一類是實時報警類,第二類是數據統計類,第三類是屬性識別類,第四類是圖像處理類。

第一類,實時報警類,主要是通過分析技術對實時視頻進行內容的分析和判斷,發現某種狀態達到報警規則的要求時,系統即可發出報警聯動。如最基礎的跨線報警、入侵報警、打架報警、聚眾報警等,當然隨著應用的深入,各行業應用中也出現了很多帶有行業特征的實時報警應用,如交通行業的擁堵報警、行人上高速報警;司法行業的攀高報警、離崗報警;金融行業的尾隨報警、貼假廣告報價等等。

第二類,數據統計類,主要是通過在特定的場景下,對視頻內容中特定的內容進行統計,形成相關的報表和數據應用。例如,通過視頻分析對公路上的車流量進行自動統計,通過視頻分析對商場出入口等的人流量進行統計等等。

第三類,屬性識別類,主要是對視頻中特定事務的屬性進行自動識別,達到對視頻內容的深入應用和快速檢索等目的。如人臉識別、車牌識別、車標識別、顏色識別、性別識別、身高識別、年齡識別、手勢識別等等。目前安防行業中應用較多的主要還是人臉識別、車牌識別、車標識別等。

第四類,圖像處理類,主要是對圖像整體進行分析判斷及優化處理以達到更好的效果或者將不清楚的內容通過算法計算處理達到看得清的效果。如目前的視頻增強技術(去噪、去霧、銳化、加亮等)、視頻復原技術(去模糊、畸變矯正等)。

從產品形態來講,目前市場上主要有兩大類產品形態,一類是前端智能產品。一類是后端服務器產品。這兩類產品各有優缺點,根據不同的應用和項目類型有不同的選擇。

目前市場上可以看到很多智能攝像機,即將一些視頻分析算法移植到網絡攝像機中,在攝像機中實現對實時視頻的分析和檢查,實現一些智能分析的功能(例如目前有實現車輛檢測的車輛抓拍攝像機、實現區域入侵等功能的目標檢測報警的攝像機、有實現人類檢測抓拍的攝像機等等),智能攝像機自帶分析功能,系統架構簡單,同時目前的攝像機DSP處理能力已經完全能運行各種較為復雜的分析算法,分析效果和后端產品基本相同。

智能分析服務器在市場上應該還算是主流產品,服務器產品有軟件開發周期短、項目應用靈活、改造項目適用性強等特點。同時比較復雜的智能分析功能需要的計算量還是很大,完全移植到攝像機中需要大量優化和改進算法性能和提高前端設備硬件成本。而基于x86的服務器是目前運行這些復雜算法的最好選擇,成本相對較低,能夠達到的分析效果也最好。

例如,目前客流統計分析、人臉檢索分析、人臉比對、交通事件檢測、視頻內容檢索、視頻質量診斷等應用大部分還集中在服務器產品上,移植到攝像機中的較少,即使有也是將部分運算量較小的內容移植到攝像機中處理。但是服務器產品有一個不爭的劣勢,那就是穩定性。穩定性方面肯定沒嵌入式產品好。所以很多廠家還是會在成本控制的前提下,盡力優化算法將各種功能盡可能的移植到嵌入式設備中去,提高系統的穩定性,特別是一些需要在室外環境中使用的設備(如交通事件檢測等應用)。

【發布時間:2018/3/12】【返回技術支持】 
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