智能視頻監(jiān)控技術(shù)分析及在安防領(lǐng)域的應(yīng)用

摘 要：智能視頻監(jiān)控是通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的利用來(lái)分析監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)的視頻內(nèi)容及識(shí)別各種異常情況并能做出相關(guān)響應(yīng)的新一代監(jiān)控技術(shù)。隨著經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，安防意識(shí)逐漸深入人心，人們對(duì)于安防的需求也在不斷提高。智能視頻監(jiān)控的出現(xiàn)符合了這一趨勢(shì)的發(fā)展，它能在對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)能力進(jìn)行提高的同時(shí)使視頻資源獲得更大作用的發(fā)揮。本文主要對(duì)智能視頻監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)及其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞：智能視頻；監(jiān)控；安防

中圖分類(lèi)號(hào)：TP277 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-7712 （2014） 06-0000-01

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)包括模擬監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)字化本地視頻監(jiān)控系統(tǒng)和數(shù)字化遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)，在科學(xué)技術(shù)不如今天發(fā)達(dá)的曾經(jīng)，這種傳統(tǒng)監(jiān)控也有過(guò)一段光輝時(shí)期，但漸漸的，隨著社會(huì)的發(fā)展和人們需求的增加，它的弊病也慢慢展現(xiàn)出來(lái)，人們需要解決在進(jìn)行監(jiān)控的過(guò)程中出現(xiàn)的人員易疲勞、每路視頻難以被實(shí)時(shí)監(jiān)控到，報(bào)警精確度差且響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、錄像數(shù)據(jù)分析困難等問(wèn)題，由此，我們引入計(jì)算機(jī)發(fā)展技術(shù)，逐漸探索出出智能視頻監(jiān)控道路。

一、智能視頻監(jiān)控技術(shù)分析

（一）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是各種如目標(biāo)分類(lèi)、行為分析理解等后續(xù)處理的基礎(chǔ)，它是一項(xiàng)視覺(jué)監(jiān)控的底層技術(shù)。下面，我們將針對(duì)現(xiàn)有的主要的三種算法，背景減法、相鄰幀差法以及光流法展開(kāi)敘述。

背景減法是一種簡(jiǎn)單的算法，在目前，是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主流方法，它通過(guò)將每一幀圖像和背景模型圖像相加減，得出當(dāng)前圖像和背景偏離超過(guò)一定閾值T的區(qū)域，即運(yùn)動(dòng)區(qū)域。相鄰幀差法與背景減法并不相同，它是對(duì)序列中連續(xù)圖像間的差異進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)和提取，通常是兩幀或幾幀。該算法的使用雖然在運(yùn)動(dòng)實(shí)體內(nèi)可能有空洞現(xiàn)象的產(chǎn)生，但其較強(qiáng)的自適應(yīng)性依舊不可忽視。最后一種光流法與前兩種的區(qū)別在于它并非是對(duì)圖像的單純檢測(cè)，而是對(duì)圖像序列的光流場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，雖然能夠得到精確地?cái)?shù)據(jù)，但由于其計(jì)算太過(guò)復(fù)雜，耗時(shí)耗力，難以做到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，由此未能成為對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主流方法。

（二）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)

在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)時(shí)，常用的分類(lèi)器有貝葉斯分類(lèi)器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器和新興的支撐向量機(jī)分類(lèi)器。而分類(lèi)的特征量主要體現(xiàn)在時(shí)間空間兩個(gè)方面，其中的時(shí)間特征與跟蹤過(guò)程緊密聯(lián)系，關(guān)注于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小、運(yùn)動(dòng)速度的變化，而空間特征則是關(guān)乎目標(biāo)在圖像中的一些特征，如形狀、大小位置等因素。

（三）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，是結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所處的環(huán)境，選擇一項(xiàng)僅有目標(biāo)存在的特征，通過(guò)在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標(biāo)位置來(lái)實(shí)現(xiàn)的。目標(biāo)跟蹤算法包括利用特征進(jìn)行跟蹤、基于3D模型跟蹤、基于主動(dòng)輪廓模型跟蹤以及基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)進(jìn)行跟蹤四種方法。

（四）視頻內(nèi)容分析

視頻內(nèi)容的分析在完成以上三步之后進(jìn)行，與目標(biāo)檢測(cè)不同，它在智能監(jiān)控技術(shù)中屬于高級(jí)階段，通過(guò)智能化的分析做出內(nèi)容的判斷。而視頻的內(nèi)容又包括異常檢測(cè)、身份識(shí)別和對(duì)視頻內(nèi)容的理解描述，其中異常檢測(cè)中的異常又包括用戶(hù)定義的和非常規(guī)事件身份識(shí)別則依賴(lài)于人臉識(shí)別技術(shù)和步態(tài)識(shí)別技術(shù)，最后在理解視頻內(nèi)容上，我們一般是建立在對(duì)序列進(jìn)行了低級(jí)處理的基礎(chǔ)之上，分析檢測(cè)場(chǎng)景中的事件，尤其是場(chǎng)景中的特定行為。

二、智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域的應(yīng)用

（一）智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域的應(yīng)用模式

智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域的主要應(yīng)用模式有兩種，一是與傳統(tǒng)的模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合使用，二是基于網(wǎng)絡(luò)的全數(shù)字化智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。

第一種方式由于其對(duì)傳統(tǒng)視頻監(jiān)控發(fā)展中的瓶頸問(wèn)題的突破，故而主要用在對(duì)已安裝的模擬視頻系統(tǒng)進(jìn)行智能化的改造上。而第二種方式與第一種方式在現(xiàn)代視頻監(jiān)控上相互補(bǔ)充，主要應(yīng)用在新建的數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)上。

（二）智能視頻監(jiān)控在安防領(lǐng)域的主要應(yīng)用

智能視頻監(jiān)控在安防類(lèi)和非安防類(lèi)都有應(yīng)用，但在目前情況，安防類(lèi)是其主要應(yīng)用領(lǐng)域。而它在應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用被體現(xiàn)在各個(gè)方面。首先，在對(duì)自動(dòng)入侵探測(cè)、跟蹤和上。智能視屏監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行全面自動(dòng)入侵探測(cè)監(jiān)控，包括對(duì)于某些越過(guò)設(shè)定虛擬線的入侵和對(duì)敏感區(qū)域的入侵，在檢測(cè)到入侵之后，智能監(jiān)控分析系統(tǒng)則會(huì)開(kāi)始運(yùn)作，對(duì)入侵物實(shí)施自動(dòng)跟蹤，攝取它的整個(gè)移動(dòng)過(guò)程的信息，并及時(shí)的報(bào)警，讓入侵者在這種監(jiān)控之下無(wú)處遁逃。由于智能高清視頻監(jiān)控分析系統(tǒng)具有識(shí)別功能，因此，我們不必?fù)?dān)心它對(duì)于人和各種類(lèi)型的車(chē)輛出現(xiàn)難以分辨的現(xiàn)象。前面在對(duì)智能視頻監(jiān)控進(jìn)行技術(shù)分析時(shí)說(shuō)過(guò)，對(duì)于人物的識(shí)別，主要有人臉和步態(tài)，在車(chē)輛識(shí)別方面的應(yīng)用主要是識(shí)別那些違反交通規(guī)則或違章停車(chē)的車(chē)輛，通過(guò)對(duì)其車(chē)牌、形狀和顏色的識(shí)別進(jìn)行車(chē)輛的追查和通緝。

除了以上關(guān)于自動(dòng)識(shí)別的應(yīng)用，智能視頻監(jiān)控技術(shù)還可以應(yīng)用于對(duì)遺留物體和重要物體移動(dòng)的探測(cè)。前者主要用來(lái)探測(cè)無(wú)人看管的包裹或一些遺留的不明物，當(dāng)分析系統(tǒng)通過(guò)勘測(cè)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題之后會(huì)發(fā)出警報(bào)提醒工作人員，這一點(diǎn)在火車(chē)站、汽車(chē)站、機(jī)場(chǎng)等處尤其常見(jiàn)，如安檢等。在這些人流量極大的地方，一旦有爆炸物或其他不安全因素出現(xiàn)，會(huì)造成極大的人員恐慌與傷亡，因此，這一技術(shù)的運(yùn)用十分必要。后者應(yīng)用的主要目的在于保護(hù)某些重要軀體，防止這些貴重物品被偷竊，常用于博物館、拍賣(mài)會(huì)等地。當(dāng)該系統(tǒng)處于工作狀態(tài)時(shí)，一旦這些被監(jiān)控的貴重物品出現(xiàn)一絲動(dòng)靜，如被某些人試圖移動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)報(bào)警。

最后，智能視頻監(jiān)控技術(shù)還可以進(jìn)行錄像，以便于在某些由于事發(fā)時(shí)未能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理的場(chǎng)地進(jìn)行事后的調(diào)查。

（三）智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的方式

實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用，我們一般采取模塊化的設(shè)計(jì)方式，而智能視頻監(jiān)控的核心亦是智能視頻分析模塊，通過(guò)這一模塊，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤和報(bào)警得以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化進(jìn)行。它可以以嵌入式DSP板卡和純軟件兩種形態(tài)放置在監(jiān)控系統(tǒng)的前端采集部分和監(jiān)控中心兩大位置處。

三、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，我們可以發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)監(jiān)控手段，智能視頻監(jiān)控技術(shù)無(wú)論是在圖像處理上還是節(jié)省人工上都有一個(gè)質(zhì)的飛躍，它通過(guò)更加高級(jí)的視頻分析能力為廣大使用者提供一個(gè)更加全面的監(jiān)控服務(wù)，讓我們更加放心。

參考文獻(xiàn)：

[1]王建林.智能視頻監(jiān)控技術(shù)及其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用[J].城市建設(shè)理論研究，2012（09）：89-90.

[2]王槐文.智能視頻監(jiān)控技術(shù)新發(fā)展[J].民營(yíng)科技，2013（12）：78-79.

[3]潘衛(wèi)清，王穎聰.智能視頻監(jiān)控技術(shù)及其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用[J].城市建設(shè)理論研究，2012（17）：45-46.