基于智能視頻分析的智慧黃山景區安全防范管理與服務

梁焱

【摘 要】視頻監控系統是智慧景區安全防范建設的重要組成部分。本文在分析景區視頻監控系統應用現狀和面臨挑戰的基礎上，介紹了智能視頻分析的基本原理及參考架構，重點闡述智能視頻分析的關鍵技術在智慧景區中的應用，探討其應用的可實現功能。最后以黃山風景區的智能視頻監控系統作為案例進行分析，以實現智慧景區統一的安全防范管理與服務平臺。

【關鍵詞】智能視頻分析；智慧黃山；安全防范

【中圖分類號】TU714【文獻標識碼】A【文章編號】1672-5158（2013）07-0272-03

Smart Mt. Huangshan Famous Scenic Site Security Precaution Management and Service Based on Intelligent Video Analysis

【Abstract】Video monitoring system is a tremendously important component of smart scenic spot in security precaution. This paper analyzes the application status quo and challenge of video monitoring system， and introduces the basic principle and reference architecture？of intelligent video analysis. Then， it emphasis on the key technology of intelligent video analysis which are applied on smart famous scenic site， and discuss the application of function can be realized. Finally， the intelligent video monitoring system of Mt. huangshan famous scenic site is analyzed as a case， in order to realize the unified security precaution management and service platform in smart scenic site .

【Key words】 intelligent video analysis， smart Mt.Huangshan famous scenic site， security precaution

1 引言

“平安和諧景區”一直是旅游景區建設的重點內容，旅游安全不僅關系到游客的生命財產，更關系到一個景區的旅游形象，由于受景區容量和接待能力所限，景區在旅游高峰期頻繁出現道路擁堵、管理混亂、體驗不佳等現象，加強景區的安全防范管理已成為重要的工作內容。視頻監控技術作為指揮調度、安全管理、治安防范的重要手段，目前已在銀行[1]、校園[2]、軌道交通[3]和民航機場[4]等公共場所得到廣泛應用，極大地提升了管理機構的安全防范和管理服務能力。

景區視頻監控系統能夠給管理機構指揮中心提供實時、動態的監控場景圖像和歷史錄像，有利于管理者實時動態的監測景區境況，并根據突發事件提供及時的應對措施。通過錄像回放或畫面盯守才能發現問題的傳統視頻監控系統已無法滿足景區安全防范的管理要求[5-6]。景區急需建設具有智能視頻分析技術的新一代IP視頻監控系統，它可以通過對采集圖象的提取、分析，做到事前智能預警，事中快速處理，事后高效調閱，為旅游景區的運營管理、應急處置和安全防范等提供有力的技術支撐和依據。本文首先從智能視頻分析技術的基本原理進行闡述，然后提出基于智能視頻分析的技術參考架構，最后以智慧黃山風景區為應用背景進行案例分析。

2 智能視頻分析基本原理

視頻監控分析是指通過對視頻圖像中的人和物體進行實時監測和跟蹤，基于特定規則對監測事件進行識別，并自動顯示出監測到的事件，一旦預設的報警規則被觸發，則發出報警信息。其主要目標在于在監視場景與事件描述之間建立某種映射關系，并構建事件規則庫[7-10]。旅游風景區的視頻監控需求主要集中在行為跟蹤、人流統計、車流統計、古樹名木保護和森林防火等安全防范方面的監測，景區管理人員可通過視頻監控平臺預設相應的監測規則，主要包括可疑行蹤人員、可疑物遺留、可疑防火點、車輛停靠、物體移走、超速、逆行等監測內容。

智能視頻分析的技術原理是對輸入的視頻流進行目標檢測、跟蹤、分類以及內容挖掘等處理，并利用各種圖形圖像處理技術、計算機機視覺處理技術和模式識別匹配技術及人工智能技術等多項技術，完成從視頻信息到事件處理決策的全過程。智能視頻分析算法分析一般分為兩類，一類是以背景模型為分析目標，主要包括周界防范、聚眾檢測、滯留和盜移檢測等；另一類是以特征識別為分析目標，主要包括紅綠燈識別、車牌號碼識別、人臉識別、火情識別等。智能視頻分析框架如（圖1）所示。

3 技術參考架構

智能視頻分析單元主要是由圖像采集的視頻源、目標判別的掃描器、規則演算的服務器以及視頻操縱動態展示的客戶端瀏覽器等4個主要部分構成。具體包括運行在視頻監測設備（BW2004或Trigger）上的視頻源和Scanne（r掃描器）、運行在中央服務器上的Cortex服務器和Cortex策略管理器、運行在不同計算機上的Cortex Viewer。其系統參考架構圖如（圖2）所示。

（1）視頻源（Video Source）：視頻源模塊從DVR， IP攝像機，NVR，捕獲卡中捕捉視頻，并將其傳送給BW Scanner 來進行分析。

（2）掃描器（BW Scanner）：BW Scanner程序是視頻分析引擎，使用規則文件來對每個攝像機圖像設定報警規則。根據它們來判斷和分析從視頻源中接收到的視頻是否符合設定的報警條件。

（3）Cortex 服務器（Cortex Server）：Cortex 服務器是應用程序的通信和管理中樞，啟動后本程序自動在后臺運行并且最小化到系統托盤。

（4）規則管理器（Rules manager）：規則管理器用來定義和管理報警規則，這些規則設定事件的類型、區域和其他關鍵參數，設定完成后規則會上傳到Scanner上。

（5）Cortex 策略管理器（Cortex Policy Manager）：Cortex策略管理器是用來配置系統授權等級的工具。對每一個授權等級，都有嚴格的操作權限。獲得授權的用戶（例如管理員）可以增加或刪除系統用戶，也可以為每一個用戶指定或修改其權限。

（6）Cortex 瀏覽器（Cortex Viewer）：Cortex Viewer作為主要用戶界面，用于查看視頻監測設備（VDU）的狀態、報警和疊加了目標跟蹤軌跡的實時視頻圖像。

（7）Cortex搜索器（Cortex Searcher）：Cortex Searcher可以搜索和回放以前的報警事件。在列表中顯示已記錄的事件，也可以查看報警前后帶疊加圖像的視頻內容，以便更好回顧事件原因和特性。

4 智慧黃山景區視頻管理與服務中的應用案例

4.1 視頻監控平臺設計

景區視頻監控平臺主要通過與前端視頻圖像采集設備的整合與集成，并滿足與相關業務管理系統無縫對接以及系統間的互聯互控，以實現監控視頻、圖像資源的統一管理、應急指揮調度、負責重點區域接入點的監控資源實時統一管理，同時調用所有前端接入點圖像，實現圖像資源相互協作共享，為相關業務系統（如GPS、GIS等）對接預留相關標準接口，用戶可通過統一門戶，集中調用各接入應用系統功能，統一協調、分步實施，真正實現有效的應急指揮與調度，確保重點區域與地方的安全與穩定。

視頻監控平臺主要部署如（圖3）所示：

4.2 視頻監控平臺的體系結構

智慧黃山數字視頻安全防范管理平臺采用基于J2EE和SOA架構的四層體系結構，高度模塊化的應用服務設計，通過應用服務組合，構建支持不同網絡和業務環境的安全管理模式，集成了視頻監控、區域報警聯網與設備監控、IDC機房綜合監控等所有與安防業務相關的技術系統，實現了一體化管理和智能聯動。該平臺以服務為核心，全面采用B/S架構、FLEX界面設計；服務與應用分離，保證系統在長時間工作下的穩定性；支持Windows、Linux各種操作系統、數據庫和瀏覽器平臺遷移，適應于不同的IT環境，支持標準的SIP信令和RTP/RTSP媒體協議，非常方便系統自身的擴展和與其它業務平臺的信息整合和業務融合，保證系統的可擴展性；支持平臺的多級聯網與分布式布署。視頻監控平臺的四層體系結構如（圖4）所示。

4.3 視頻智能分析服務

智能視頻分析能將傳統的被動監控轉化為主動監控，由系統通過先進的分析算法，按照一定的規則進行實時的分析和判斷，對可疑事件和行為進行實時提取和篩選，并發出告警，從而極大的提高了視頻的利用效率，提升了監控系統的整體性能。

（1）人流量密度檢測

視頻監控平臺人流統計利用安裝在出入口、重點區域上方的攝像機獲取客流視頻圖像，利用高級視頻分析算法，將人與背景分離出來，不但不會混淆進出人次，更可以分辨多人并排同時進出（圖5）。

（2）車流量密度檢測

視頻監控平臺車流統計利用安裝在出入路口、重點區域上方的攝像機獲取車流視頻圖像，利用高級視頻分析算法，獲取準確的進出客/車流量信息，在車流高密度的公共場所或出入口，管理者可以利用客/車流量統計工具實現判斷流量狀態、評估市場活動的成效、優化資源配置等功能（圖6）。

（3）去霧化管理

受氣候條件的影響，某些監控區域霧天較多，系統能夠提供對視頻監控信息的單幅圖片或局部進行去霧處理，使得圖像更加清晰，使用戶能更加快速的識別圖像細節。通過與去霧攝像機的結合，可以對圖片進行優化，使抓拍下來的圖像看起來更清晰（圖7）。

（4）煙火早起檢測

煙火早期監測功能能夠實現無人值守不間斷工作，自動對視頻圖像信息進行分析判斷；及時發現監控區域內的異常煙霧和火災苗頭，以最快、最佳的方式進行告警和提供有用信息；能有效的協助消防人員處理火災危機，并最大限度的降低誤報和漏報現象；同時還可查看現場實時圖像，根據直觀的畫面直接指揮調度救火（圖8）。

5 智能視頻分析技術的優劣性

隨著安全防范要求的不斷提高，視頻監控無疑成為預警和防范的最佳手段，但在視頻監控安裝愈加普遍的同時，大量的圖像信息完全依賴人工操作已無法適應。由于視頻監控技術的發展，新的技術可以使用戶輕松地獲取重要的視頻信息。智能視頻分析技術的應用代表著安防監控技術的未來發展方向，其具有很多優勢，較為典型有如下幾個方面：其一，自動監控和實時追蹤。其二，降低運營成本。實際運行過程中，運用視頻分析技術可以大大降低管理部門的運行成本，將大量監控人員從耗費精力的盯視工作中解脫出來，并做出更有效的監視安排。其三，提高快速的反應時間。通過智能視頻分析技術可以提供強大的數據檢索和分析功能，使得報警觸發反應時間達到毫秒級，極大地提高了處理突發事件的響應時間。

目前，智能視頻分析技術仍存在一些不足，例如，產品功能與客戶需求相差甚遠，客戶往往過于高估了智能化系統的便利功能；同時也可能受到環境的限制，導致產品面對各種復雜環境時，智能視頻分析技術還無法準確實時判別和分析；智能視頻分析技術往往需要配備高端的配套設備，甚至對設備的安裝要求也較為嚴格，導致產品價格仍然較高，投入產出比不高。最后，智能視頻分析欠缺一個定義智能的標準化概念，市場上的產品功能參差不齊，行業相關的標準規范有待加強。

6 結論

對于旅游景區而言，創新保護管理與安全防范的方式和方法，必須做到提前預警、預判、預處，不斷提高旅游管理的層次和水平，提升游客滿意度和美譽度是管理者始終追求的目標。隨著旅游景區游人數的逐年攀升，景區管理難度增大，給景區管理提出了重大挑戰。因此，根據景區管理目標要求，進一步深入研究智能視頻分析技術的應用場景和目標，運用模式識別和人工智能等技術，對系統深度開發顯得置關重要。黃山風景區對智能分析技術探索性的應用，將對全國風景區視頻監控系統的提升，起到很好的示范作用。

參考文獻

[1] 侍術干.智能分析技術在銀行視頻監控系統中的應用[J].中國安防，2011，（12）：47-51

[2] 陳懷霞.視頻智能分析在校園安全管理中的應用分析[J].電腦知識與技術，2011，（7）：7981-7982

[3] 紀文莉，洪翔等.智能視頻分析技術在城市軌道交通中的應用研究[J].城市軌道交通研究，2011，（S1）：39-43

[4] 王易志.視頻動態分析技術在民航機場應用的可行性[J].數字技術與應用，2011，（7）：171-173

[5] 宋濤.視頻監控系統技術難題與解決方法分析[J].技術研究， 2011，（12）：76-79

[6] 張琳.分析視頻監控系統的干擾原因及解決辦法[J].廣東科技， 2012， （9）：186-187，181

[7] 王駿.基于計算機智能視頻監控系統技術分析[J].信息通信， 2012，（2）：187-188

[8] 武文斌.智能視頻分析的現狀與未來發展趨勢[J].科技情報開發與經濟，2011，（31）：168- 171

[9] 王凌志，陳軍輝.視頻智能分析技術應用研究[J].警察技術，2012，（2）：66-68

[10] 趙智勇.淺談智能視頻分析技術[J].科學大眾（科學教育）？，2012，（1）：173