電站監控中智能視頻濃縮和檢索技術的應用解析

賴德炎

摘 ?要：隨著經濟的發展，電站的視頻監控的難度逐步顯現，為了解決這個問題，文章引入智能視頻濃縮和檢索的技術應用方案，從中探討和重點研究了該如何實現這項技術方案，針對智能視頻濃縮和檢索技術在電站中的整體應用進行了詳細的設計，并進行了科學的計算與分析。

關鍵詞：電站監控;智能視頻;檢索技術;應用分析

中圖分類號：TM764 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1006-8937（2015）36-0068-02

1 ?概 ?述

眾所周知，電力是國民經濟的重要支柱一樣，電力整個行業有著很多無人值守的變電站與電器的設施設備需要進行管理查看與維護。伴隨著電力部門網絡的全面進步發展和進步，各電站均實現了無人看守，在監控的路數呈上升的趨勢發展，畫面的質量不斷提高，以下的幾個方面也變得尤為重要：

①視頻傳輸：監控路數的增多，畫面質量的上升，代表著電力監控中心要承擔巨大的寬帶傳輸負荷以此獲取視頻文件。

②視頻的存儲：雖然存儲設備的容量增加，其性價比也逐漸提高，但是隨著安全意識的增強，要求保存周期增長，要怎樣有效的對視頻進行壓縮，仍然是重要的問題。

③視頻檢索：在眾多的視頻數據中找到重要事件的變得尤為困難，檢索與查看依舊是一項高成本、費時、費力的工作。且易發生使人疲勞、出現紕漏等不利于安全的監控現象。是否對視頻能夠進行有效的壓縮和傳輸存儲的關鍵所在。怎樣提高視頻的檢索和瀏覽的效率，是目前視頻監控系統的一項首要任務。

2 ?現有的技術

2.1 ?視頻壓縮技術

現階段，變電站運用的視頻壓縮技術，往往都是從圖像上質量的角度，通過運用壓縮技術，進而實現數據進行編碼重新構造。

以簡化H.264壓縮技術為例，若同等的圖像質量下，H.264的數據壓縮效果明顯，比DVD系統中運用的MPEG-2高出2～3倍，甚至比MPEG-4還要高出1.5～2倍。在一定程度上，通過將高質量的圖像與低質量的圖像編碼進行轉換，能夠適當的將原視頻數據的大小進行壓縮，但也間接的降低了視頻的清晰度，導致圖像信息丟失。

伴隨著高清視頻、各種多媒體技術的不斷推廣運用，只是單純的壓縮視頻大小與視頻質量，已經不能夠滿足現在應用需求。

2.2 ?視頻摘要技術

視頻摘要技術指的是通過自動或者半自動的方式，科學的分析視頻內容以及視頻結構，將提取出有利用價值的視頻部門進行排列組合。優秀合格的視頻摘要必須符合以下兩點：①時間越小越好;②信息量越大越好。

3 ?智能視頻濃縮技術和檢索技術

3.1 ?電站視頻監控的特點

在現階段的變電站中，由于無人值守，由此導致視頻監測數據中運動對象數量少，或者監控對象不發生活動狀況，鏡頭長時間固定某一畫面，有價值的信息數據相對比較少。也就是說，有效信息過少，運動對象數量不多，場景單調等等。

3.2 ?智能視頻的濃縮和檢索

針對視頻監控特點， 合理分析監控視頻的數據信息，能夠有效防止視頻監測畫面出現固定狀況，以及去除無用的信息，進而保留有利用價值的視頻信息。這樣不但能夠緩解視頻監控系統的存儲壓力，而且能夠增加視頻數據的有效性，以及提升視頻的清晰度。由于電站場景相對來說比較固定，而且運動對象數量也比較少，因此，能夠在一定的空間、密度或者時間內，將有效的信息進行新的規劃和組織、在濃縮后的視頻中展現出不同時間所發生的多個時間與對象。通過上述方式，能夠有效的去除視頻中的無用的信息，且進行視頻重構和視頻濃縮技術，是一種比較先進的視頻分析、摘要和視頻中介技術，不但可以提高視頻的檢索效率，還能最大程度上壓縮視頻。視頻濃縮技術的發現，不僅僅是以此技術上的創新 ，而且對未來發展極具參考性價值。

4 ? 智能視頻濃縮和檢索的運用實現

關鍵幀的提取、場景的拼接、以及焦點對象提取等幾大模塊，共同組成了只能視頻濃縮技術。能夠合理利用時間軸的壓縮功能，將多余無用的視頻信息進行非線性集合儲存。

4.1 ?關鍵幀提取

關鍵幀在視頻分析和檢索中扮演非常重要的角色，能夠清楚的對鏡頭中內容進行反映，以幀的形式進行圖像展示。同時能夠針對不同的應用環境，適當選擇不同的措施或者技術手段，比如：基于鏡頭的手段和基于聚類的手段。

4.2 ?背景建模技術

作為視頻監測系統中最為重要的技術部分，背景建模為運動的跟蹤與監測提供了有力的基礎保證。在現階段的變電站中，背景建模的形態相對來說比較固定、單一，可以利用高斯模型的計算方式，最終實現背景建模。

4.3 ?運動對象的提取技術

關鍵幀的確認工作以及提取工作完成后，然后可以進行提取運動對象，進而將背景圖像與目標物體進行分離。此外需要注意的是，必須對運動對象的運動軌跡，以及對應的具體時間等參數，做好記錄工作。通過對所記錄數據的科學分析，適當提取對象，進而有機分離對象與背景;而通過測量運動軌跡，利用適當的提取方法，能夠去除雜亂信息留取有效的運動信息。

4.4 ?對象的分類與檢索

視頻數據信息量巨大，如果僅是通過非線性的分割時間軸，并不能實現檢索對象的視頻信息，以及原始視頻數據的回放功能，只能單純的實現視頻數據的摘要、壓縮功能。因此在當前階段，必須通過查找關鍵字，或者樣例查詢的方式，全面收集運動對象的特征、時間、以及坐標等信息，合理存放在數據庫中，最終實現視頻濃縮數據與關鍵幀之間的關聯。

4.5 ?智能視頻濃縮與檢索系統

現行的壓縮方式，其比率是2～5倍，但是嚴重影響硬盤空間的使用狀況，同時也會影響視頻的清晰度。若是保留變站點的歷史視頻，將會影響到管理工作的開展;而如果監控中心通過備份，就會影響到專網的工作效率，極大程度的增加了傳輸負荷。

5 ?結 ?語

智能濃縮技術的實現方案離不開變電站的特點，在其它的背景相對固定、運動對象少的監控系統中，同樣的適用。在背景移動、運動對象比較少的狀況下，考慮運用調整的局部算法，進行背景建模，該方案依然可行。當背景移動、運動對象眾多、干擾繁多的情境下進行視頻濃縮，是一項具有挑戰性、并且有意義的研究工作。

參考文獻：

[1] 顧家玉，草團發，陳慧婷一種基于MPEG一7顏色特征和塊運動信息的 ? 關鍵幀提取方法[J].廣西大學學報（自然科學版），2010，（2）.

[2] 周剛，謝善益.智能視頻濃縮與檢索技術在變電站監控中的應用[J].通 ? 訊世界，2013，（23）.

[3] 劉青麗，劉景波，鄧穎，等.視頻分析技術在無人值守變電站監控中的應 ? 用[J].陜西電力，2010，（12）.