試探安防監(jiān)控中的視頻分析技術(shù)

胡新琴

摘 要 近年來，安防行業(yè)取得了較大進展，特別是視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展給安防系統(tǒng)提供了極大的功能性支持。盡管安防監(jiān)控性能水平有了較大提升，但會受到監(jiān)控時間、誤報、漏報等因素影響，使其在實際使用過程中受到一定約束。而視頻分析技術(shù)的出現(xiàn)，讓安防監(jiān)控系統(tǒng)的功能變得更為全面，并彌補了上述不足。基于此，本文對安防監(jiān)控中的視頻分析技術(shù)進行了綜合性分析，并提出了相關(guān)觀點，以供參考。

【關(guān)鍵詞】安防系統(tǒng) 視頻監(jiān)控 視頻分析

1 安防監(jiān)控技術(shù)發(fā)展概述

安防視頻監(jiān)控技術(shù)最早出現(xiàn)于上世紀七十年代，主要用于小范圍區(qū)域及樓層建筑內(nèi)部。第一代視頻監(jiān)控以模擬監(jiān)控技術(shù)為主。前端模擬攝像機是模擬監(jiān)控技術(shù)的核心構(gòu)件，利用CCD（Charge-coupled Device）進行視頻信號模數(shù)轉(zhuǎn)換，并通過調(diào)制，將模擬視頻信號輸出，儲存設(shè)備主要為錄像帶或磁帶。數(shù)模結(jié)合監(jiān)控技術(shù)屬于第二代視頻監(jiān)控技術(shù)。由于數(shù)字硬盤的出現(xiàn)，為監(jiān)控設(shè)備連接提供了便捷，并大幅度提升了設(shè)備存儲效率，拓寬了視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用范圍。在IT及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)不斷發(fā)展的過程中，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控技術(shù)成為第三代視頻監(jiān)控技術(shù)。利用網(wǎng)絡(luò)功能可實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)共享，從而構(gòu)建出監(jiān)控信息網(wǎng)，實現(xiàn)大范圍監(jiān)控。而將視頻分析技術(shù)與監(jiān)控技術(shù)融合，形成了新一代智能化監(jiān)控技術(shù)。智能化監(jiān)控技術(shù)可對視頻內(nèi)容進行智能化分析，當出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)會以聯(lián)動報警的方式對風險進行處理，大幅度提升了安全性。當然，智能化監(jiān)控技術(shù)還處于起步階段，但它將成為未來視頻監(jiān)控的主流發(fā)展方向。

2 安防監(jiān)控中視頻分析系統(tǒng)構(gòu)架及功能分析

目前，視頻分析系統(tǒng)架構(gòu)以前后端混合架構(gòu)居多，該架構(gòu)中，系統(tǒng)前端及后端均存在視頻分析單元，前端通過網(wǎng)絡(luò)攝像機或數(shù)字視頻編碼器來采集視頻信息，后端的服務(wù)器則能夠?qū)ο嚓P(guān)視頻信息進行分析，從而構(gòu)建出智能監(jiān)控系統(tǒng)。改架構(gòu)資源占用率不高，并且服務(wù)器占用資源較少，可支持多通道。對于智能監(jiān)控系統(tǒng)而言，視頻內(nèi)容分析是其核心技術(shù)。利用該技術(shù)可將視頻中的前景與背景分離開，并可實現(xiàn)背景自動更新。利用當前圖像與背景圖像將前景目標分離出來，然后系統(tǒng)會對前景目標進行優(yōu)化處理，對其識別、分類，將目標行為與預(yù)設(shè)規(guī)則對比。若目標行為與預(yù)設(shè)規(guī)則相符，系統(tǒng)便會發(fā)出警報。視頻分析需要索引結(jié)構(gòu)支持，有效的索引結(jié)構(gòu)可提升視頻分析的精度與準確性，其主要工作流程如下：獲取視頻圖像→背景建模→目標測定→分類識別→規(guī)則判定→發(fā)出警報。視頻分析技術(shù)的成效性與圖像質(zhì)量也存在密切聯(lián)系，視頻圖像質(zhì)量診斷為此提供了一定支持。視頻圖像質(zhì)量診斷可對各路視頻圖像質(zhì)量進行監(jiān)控，若視頻圖像出現(xiàn)丟失、雪花、偏色、凍結(jié)等情況，便會對故障進行分析，并將故障類型反饋至系統(tǒng)，再向使用者發(fā)出警報。同時，系統(tǒng)可對監(jiān)測信息數(shù)據(jù)進行整合，并生成統(tǒng)計報表，便于用戶查詢。視頻圖像質(zhì)量診斷為系統(tǒng)運營維護提供了支持，可協(xié)助用戶及時發(fā)現(xiàn)前端故障，讓設(shè)備能夠維持正常運行狀態(tài)。

3 運動目標識別技術(shù)分析

從上述流程中可以看出分類識別環(huán)節(jié)是視頻分析技術(shù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，其中運動目標識別技術(shù)是關(guān)鍵性技術(shù)之一，也是數(shù)字安防監(jiān)控系統(tǒng)功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)。運動目標測定的結(jié)果直接關(guān)系到目標能否有效跟蹤、識別。從客觀角度來看，視頻監(jiān)控過程中場景必然會出現(xiàn)不同程度的變化，并且會受到外界環(huán)境影響如陽光、陰影等，這會給運動目標檢測產(chǎn)生一定阻礙。通常情況下將運動目標檢測分為兩大類即靜態(tài)背景與動態(tài)背景，安防監(jiān)控多以靜態(tài)背景為主。實際監(jiān)控過程中，運動目標往往不是單獨存在的，而是會伴隨其他運動目標共同存在。這就要求識別設(shè)備可對目標進行有效辨識，通過捕捉目標特征，將其與預(yù)設(shè)模型進行對比，從而對目標進行分類，做到有效識別。

3.1 特征提取

運動目標特征是分析、分離目標的重要參考點之一。對于監(jiān)控系統(tǒng)而言，目標特征是標識檢測目標的一組信息，這組信息決定了目標的差異性與相似性。當檢測目標被確定后，如何捕捉到特征元素關(guān)系到目標能否被有效識別。形狀特征提取是目前最主流的特征提取方式。對于視頻分析系統(tǒng)而言，形狀是應(yīng)用頻率最高的特征向量。當監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)目標后，會對其二值圖進行直接提取，整個運算過程較為快捷。形狀特征涵蓋了面積、長度、寬度、離散度及不變矩等，整個提取流程包括：視頻圖像獲取→預(yù)處理→目標檢測→二值化圖像處理→后處理→形狀特征分析→經(jīng)過特征庫進行篩選、對比。

3.2 特征篩選

當目標特征有效提取后，就需要進行特征篩選、對比，并由系統(tǒng)對目標作出判斷。通過特征篩選，可從目標所蘊含的多種特征中獲取一組對識別或分類可靠有效且最本質(zhì)的特征。這組本質(zhì)特征體現(xiàn)了不同類型目標之間的特異性，并且這種特異性不會隨著場景變化而發(fā)生變化。或者說，這種特異性能夠在正常環(huán)境下維持，起到了標志性作用。若要保證目標識別的有效性，必須要對這種關(guān)鍵性特征或標志性特征進行有效篩選，才能讓視頻分析技術(shù)發(fā)揮作用。

4 結(jié)語

目前，智能化監(jiān)控技術(shù)還處于發(fā)展階段，整個技術(shù)體系還不夠成熟。例如在我單位安裝的車輛識別系統(tǒng)，為單位車輛的出入管理提供了便捷有效的手段，這套系統(tǒng)白天的車輛識別率很高，但是到了晚上光線不好的情況下，車輛識別率就會下降，識別算法還需要進行優(yōu)化。但不可否認的是，智能化監(jiān)控技術(shù)為數(shù)字安防監(jiān)控系統(tǒng)升級提供了有力支持，讓安防監(jiān)控系統(tǒng)功能性變得更為全面。從發(fā)展趨勢來看，智能化監(jiān)控的應(yīng)用范圍將越來越廣，特別是在安防行業(yè)當中，其地位會不斷上升。除此之外，相關(guān)硬件設(shè)備的升級也為智能化監(jiān)控創(chuàng)造了良好的應(yīng)用條件，未來它將得到更大的發(fā)展空間。

參考文獻

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