智能視頻監控系統分析與設計

高哲+李艷

1.緒論

視頻監控技術在很多領域有著十分廣泛的應用，而當前在視頻監控領域，普遍采用人工值守的方式，這種“被動式”的監控模式有著效率低下、實時監控能力不足的缺點，因此很難滿足當前社會日益復雜的監控需求。

智能視頻監控系統憑借其全新的“主動式”監控能力，很大程度上解決了傳統視頻監控依賴人工的問題，提升了監控的效率和效果。本文論述了智能視頻監控系統的總體設計和系統組成，并對其中的智能視頻分析技術進行了詳細分析。

2.智能視頻監控系統的需求分析

智能視頻監控系統的體系架構與一般網絡化視頻監控系統相差不大，以光纖網絡或計算機網絡為傳輸主干，將遍布廣大區域的攝像機監控圖像匯聚到監控中心實時播放并存儲。但智能視頻監控系統的重點需求體現在其智能分析的功能上。

智能視頻分析功能有如下需求：

1）運動目標檢測：在被監控的區域中檢測目標并對其進行跟蹤和記錄軌跡。

2）運動目標識別：在被監控區域中檢測并根據先驗模型識別出目標。

3）監測警戒區：在視頻中設定警戒區域，對進入警戒區的目標進行檢測。

4）物品丟失檢測：通過智能圖像處理技術，對重點物品進行看護。

5）人數統計檢測：對視頻區域內進出的人或車輛進行數量的統計。

3.智能視頻監控系統設計

3.1智能視頻監控架構系統設計原則

智能視頻監控系統架構設計主要遵循以下原則：

1）技術的先進性：

對于系統的選型、軟硬件的配置，需要符合高新技術的潮流，在滿足功能的前提下，選擇具有先進性的系統設計。

2）架構設計必須合理：

架構設計必須具有先進性和成熟性，能夠保證各個模塊的可靠運行，需要能夠有效的消除各子系統之間的性能瓶頸，并保持系統的良好的擴展性。并且，更關鍵的是系統的穩定性和安全性。只有可靠穩定的系統才能保證長時間的正常運行。

3）低成本、低維護：

系統所采用的產品應該是主流的、簡單實用的、易于操作和維護的。

4.智能視頻監控系統組成

智能視頻監控系統以智能視頻分析技術為核心，以數字化、網絡化視頻監控技術為基礎，在基本視頻監控的基礎上，引入圖像處理和人工智能技術，大幅度的提高了視頻監控的性能和效率。

智能視頻監控系統有視頻輸入設備、視頻輸出設備、監控中心管理平臺、傳輸網絡等組成。可按照功能模塊劃分為幾個部分：

1）前端信息采集：

攝像機采集被監控區域的實時視頻信號，同時在各監控分站或監控點上配置網絡視頻監控服務器，實現視頻信息的存儲與現實功能。攝像機通過光纖將采集的視頻傳輸到網絡視頻監控服務器，服務器對視頻信號進行壓縮和存儲，保存到本地的硬盤上，并將視頻信息通過網絡上傳到總控中心。

2）網絡傳輸：

網絡傳輸負責將前端視頻采集系統所采集的視頻信息傳送到視頻監控服務中心，同時將控制中心的命令傳送到網絡監控服務器，達到遠程監控的效果。

3）信息管理平臺：

信息管理平臺以網絡為基礎，以數據庫服務器為核心，系統內的所有設備信息、用戶信息都統配置到服務器中，操作方便且安全，使大型的分布式監控系統更加利于集中管理和維護。

4）視頻信息的傳輸設計：

視頻信息的傳輸大致可采取模擬線路、數字傳輸網絡。隨著攝像機、云臺等技術的升級，監控系統前端設備的信息均已經實現數字化，與此同時，監控系統的后端設備，如硬盤、交換機等也以計算機技術為核心。作為連接視頻監控系統前端與后端的信息傳輸通道，大容量光纖網絡等數字化傳輸網絡被廣泛采用。

5）智能視頻分析設備：

智能監控系統與傳統視頻監控系統的最大差異就在于引入和智能視頻分析設備。由于普通視頻監控網絡已經大量存在，因此智能視頻分析設備應該被設計為網絡化產品，視頻信息通過網絡輸入到監控設備，分析結果通過網絡進行發布和傳遞，智能分析設備科作為網絡節點，將普通視頻監控網絡升級為智能視頻監控網絡。

5.智能視頻監控軟件系統設計

5.1智能視頻監控軟件架構設計

智能視頻監控軟件采用C/S架構，以智能視頻分析服務器為代表的各類服務器端實時處理視頻信息并輸出報警指令等各類信息。數字硬盤錄像機也作為視頻服務器端，為計算機網絡內的用戶提供實時視頻信息。監控終端或操作終端作為客戶端接收和顯示實時圖像和報警信息。監控系統軟件平臺作為客戶端從各類服務器獲取信息并顯示于人際界面。

5.2軟件系統關鍵模塊

根據以上架構說明，智能視頻軟件分為視頻分析模塊、通信模塊和監控終端三大部分。其中，智能視頻分析模塊是整個系統的核心模塊，實現對實時圖像的分析提取和鎖定目標以及報警等功能。這個模塊主要包括圖像數據轉換、視頻分析、輸出警報、繪制異常目標運動軌跡這四個流程。通信模塊在視頻分析模塊和監控終端之間建立數據連接。控制終端模塊實現人機交互功能。

5.3智能視頻分析模塊算法設計

智能視頻分析軟件算法具備行為識別能力，可以實時的檢測威脅安全或者可疑的行為。該算法通過機器學習、多目標跟蹤和行為識別等技術，能夠實現較高的準確率。目前，智能分析軟件的主要和功能為運動目標檢測、物體跟蹤和行為特征分析。

1）運動目標檢測：

運動目標檢測就是發現圖像中的運動物體。運動物體不能夠簡單的通過圖像中的變化部分所提取，否則會產生較高的誤報警。本系統中，采用背景建模的方法將運動目標從背景中提取出來。背景建模的方法對于運動物體的提取較為完整，有利于下一步的目標分析。

2）多目標跟蹤：

智能視頻分析算法和早期的移動監測算法的區別就在于是否對目標進行跟蹤。跟蹤實質上就是將在每一幀發現的同一目標按照時間順序串聯起來。多目標跟蹤需要解決復雜環境下多個物體間的遮擋、消失等問題。

3）行為分析：

行為分析是找到圖像中滿足預先設定的條件的事件。例如車輛的突然加速或停車、人員倒地、物品消失等。在本算法中，通過對目標軌跡的方向、速度、幾何特征等進行人為設定規則，來判斷目標的行為。

6.總結

智能視頻監控技術屬于新興技術領域。本文闡述了智能視頻監控系統的工作原理、系統組成、軟件設計和關鍵技術算法，較為全面的展示了智能視頻監控系統的全貌。

智能視頻監控系統現在已經在很多領域取得了廣泛的應用，其未來的發展會朝著更加清晰、更加智能的方向，給我們的生活帶來更多的便利。