基于TLDM技術的攝像頭行為識別與追蹤研究

〔摘 要〕為解決傳統監控系統存在的依賴人工操作、難以全面監控人物行動軌跡等缺陷，采用TLDM技術，通過嵌入式編程優化現有安防系統，實現對外來陌生人員的行動軌跡監測及檔案歸類，提高智能化水平。系統可遠程掌控關鍵區域，有效排查安全隱患；同時與人臉識別考勤系統對接，實現內外人員檔案區分，精準掌握人物移動狀況，提高監控效率。該系統實現了對關鍵區域的遠程監控，成功排查了潛在安全隱患，提高了監控效率，并在人員行動軌跡把控、進入設施人員識別、攝像頭聯系運用等方面取得了顯著成果。

〔關鍵詞〕TLDM技術；攝像頭行為識別與追蹤；智能安防

中圖分類號： TP391 " 文獻標志碼：A" 文章編號：1004-4345（2024）05-004１-04

Research on Camera Behavior Recognition and Tracking Based on TLDM Technology

RAO Zeshi， LIU Weifeng， SHEN Dejun， LIANG Jun

（China Nerin Engineering Co.， Ltd.， Nanchang， Jiangxi 330038， China）

Abstract" In order to solve the defects of traditional monitoring system， such as relying on manual operation and difficulty in comprehensively monitoring human movements trajectories， TLDM technology is adopted to enhance the existing security system through embedded programming， and achieve monitoring of the movement trajectories and file classification of unfamiliar people from outside and improve the level of intelligence. The system can remotely control the key areas and effectively identify security risks. Meanwhile， it is integrated with the face recognition attendance system to realize the distinction between internal and external personnel files， accurately grasp the movement of people and improve the monitoring efficiency. The system realizes remote monitoring of key areas， successfully detects potential safety hazards， improves monitoring efficiency， and achieves remarkable results in the control of personnel movement trajectories， identification of personnel entering the facility， and the use of camera links.

Keywords" "TLDM technology; camera behavior recognition and tracking; intelligent security

在當前數字化、智能化的背景下，安防領域的技術與應用日益受到關注。隨著監控設備的普及和場景的復雜化，傳統監控系統在人工操作和識別方面逐漸顯露出諸多限制。在國內，由于城市化的加速和大規模社會活動的增加，傳統監控系統普遍存在人工操作的瓶頸，形成監控盲區，對潛在威脅的及時發現和準確定位能力有限。同時，傳統監控系統對大規模人流、車流等處理效率也相對較低，人為巡視難以滿足日益復雜的安全需求。近年來，基于深度學習和計算機視覺技術的監控系統研究逐漸成熟，取得了一系列令人矚目的成果。國際上一些知名企業和研究機構紛紛投入資源，推動智能監控技術的創新與發展。這些研究主要聚焦于目標追蹤、行為識別、智能分析等方向，通過引入先進的算法和技術，提高了監控系統的自動化程度，從而更好地適應復雜多變的實際應用場景。在國內，人員密集場所的安全需求更加迫切，對監控系統的實時性和準確性要求更高。因此，基于TLDM技術的攝像頭行為識別與追蹤系統作為一種結合先進技術和國內實際需求的解決方案備受期待。通過引入TLDM技術，提高對安全威脅的識別能力，實現對重要區域的全面監控，為安防領域的發展提供新的思路。

1" "技術原理及研究方法

1.1" TLDM技術原理

Tracking Learning Detection Medianflow（TLDM）技術是一種基于目標追蹤的算法，其核心原理在于結合了目標檢測（Detection）和目標跟蹤（Tracking）兩個關鍵步驟，通過學習目標的運動模式來提高追蹤的準確性。在攝像頭行為識別與追蹤中，TLDM技術先通過目標檢測，識別出攝像頭畫面中的目標物體，然后利用學習和檢測相結合的方式，實時追蹤目標物體的運動軌跡[1]。這一技術的獨特之處在于對目標的學習能力，能夠在目標遮擋或出現在不同攝像頭中時，仍然保持穩定而準確地追蹤，見圖1。

實際應用中，TLDM技術的成功體現在其對復雜場景下目標的持續追蹤。通過分析大量視頻數據，系統能夠準確判斷目標物體的移動軌跡，包括速度、方向和運動模式等。在攝像頭行為識別中，TLDM技術不僅能有效地區分目標物體與其他物體，還能根據目標物體的運動行為進行分類，如判斷是否存在異常行為或者危險動作。這為系統提供了更為智能、精準的行為識別能力，從而為安防領域提供了強大的技術支持。

1.2" 嵌入式編程的應用與系統升級改造

嵌入式編程在攝像頭行為識別與追蹤系統中的應用主要體現在對系統硬件的深度整合和優化上。系統的升級改造通過引入嵌入式編程，有效地將TLDM技術嵌入現有安防監控系統中，使其成為系統的核心模塊。嵌入式編程通過將TLDM算法以固件的形式加載到設備中，實現了對系統的實時處理和快速響應。升級改造的過程包括硬件平臺的適配和TLDM算法的性能優化。嵌入式系統通常擁有有限的計算資源，因此需要對TLDM算法進行精簡優化，以確保在嵌入式環境中能夠高效運行。通過嵌入式編程的靈活性，可以將TLDM技術與設備緊密結合，充分發揮硬件的潛力，提高系統的整體性能。

1.3" 與人臉識別考勤系統的對接方法

攝像頭行為識別與追蹤系統和人臉識別考勤系統的對接是為了實現信息的無縫整合，從而提高內外人員檔案的準確區分和行為軌跡的全面掌控[2]。對接方法的關鍵在于有效整合兩個系統的數據流，實現信息的高效傳遞和共享。在對接過程中，要建立兩個系統之間的數據接口。攝像頭行為識別與追蹤系統通過開放API或數據接口，將識別到的人物行為數據傳輸到人臉識別考勤系統。同時，人臉識別考勤系統也需要提供接口，以接收并整合攝像頭行為識別系統傳遞的數據。這樣的雙向數據流通機制實現了系統之間的高效通信。另外，還需要考慮數據的格式和標準化，以確保兩個系統之間的數據可以正確解析和處理。例如，可以采用標準的JSON或XML格式進行數據傳輸，確保數據的可讀性和一致性。為了實現對內外人員的準確區分，還需要對接雙方的人員數據庫。人臉識別考勤系統的人臉數據庫需要與攝像頭行為識別系統的人物檔案數據庫相對應，通過精準匹配實現內外人員的準確識別。這一對接方法實現了兩個系統間信息的互通有無，為整個監控系統提供了更為全面的數據支持。

1.4" 關鍵區域監控與傳感器技術的整合

關鍵區域監控是攝像頭行為識別與追蹤系統的核心應用之一，而傳感器技術的整合為其提供了更為全面的信息支持。在關鍵區域監控中，攝像頭行為識別與追蹤系統通過整合傳感器技術，實現對監控區域內人員行為的精準感知和實時響應。

傳感器技術主要包括紅外傳感器、聲音傳感器、溫度傳感器等類型。這些傳感器通過感知環境中的不同信號，提供了與攝像頭畫面不同的信息維度。在關鍵區域監控中，通過將這些傳感器數據與攝像頭行為識別系統的數據進行整合，系統能夠更全面地感知監控區域內的情況[3]。

以紅外傳感器為例，它能夠檢測到人體的熱量輻射，即使在光線較暗或有遮擋的情況下，也能提供對目標物體的感知。通過整合攝像頭行為識別系統的數據，系統能夠更準確地追蹤目標物體的位置和移動軌跡。聲音傳感器則可以用于檢測環境中的聲音變化，例如異常噪聲或緊急情況下的求救聲音。將聲音傳感器的數據與攝像頭行為識別系統整合，可以實現對于特定聲音事件的聯動觸發，提高系統對異常事件的響應速度。溫度傳感器可用于監測環境溫度的變化，為火災等特殊情況的檢測提供了額外的支持。整合溫度傳感器數據，系統能夠更為全面地了解監控區域內的環境狀況，為安防決策提供更多參考。通過這樣的傳感器技術整合，攝像頭行為識別與追蹤系統不僅依賴于攝像頭畫面，還能夠充分利用多樣化的傳感器信息，提高對監控區域內事件的感知能力，實現更為全面的安防監控。這為安防系統的智能化提供了更加豐富的信息基礎。

2" "應用效果

攝像頭行為識別與追蹤系統在實際應用中取得了顯著的效果，尤其是在提高安防水平和降低成本方面。通過系統的應用實踐，成功識別和追蹤了多個關鍵區域內的人員行為，實現了對異常情況的早期預警和實時響應。根據實際數據統計，系統在安全風險識別上的準確率超過90％，提高了對潛在風險的感知能力。在實際應用中，系統成功識別了一系列異常行為，如潛在盜竊、越界闖入。通過系統的實時報警機制，監控人員能夠及時采取行動，加強對異常行為的監管。此外，系統的智能分析功能也在識別犯罪行為方面發揮了重要作用，如及時發現可疑包裹、異常人員。

2.1" 遠程掌控關鍵區域

攝像頭行為識別與追蹤系統實現了對關鍵區域的遠程掌控，為監控人員提供了更大的靈活性和便利性。通過系統的遠程監控功能，監控人員可以隨時隨地查看關鍵區域的攝像頭畫面，無須局限于監控室內。這一成果在某企業內部安全管理和實際應用中帶來了顯著的便利。通過遠程掌控，監控人員能夠及時發現異常情況，無論身處何地都能迅速做出反應。系統支持多設備接入，包括手機、平板等移動設備，使監控變得更加靈活。這種遠程掌控的成果提高了監控系統的響應速度，極大地提高了監控效率。

2.2" 實現內外人員檔案區分，提升監控效率

攝像頭行為識別與追蹤系統成功實現了內外人員的檔案區分，為企業安全管理提供了更為清晰的人員追蹤和監管基礎。通過與人臉識別考勤系統的對接，系統能夠準確識別內部員工和外來人員，并在監控畫面中進行標記和分類[4]。內部人員的移動軌跡能夠精準記錄，而外來人員的行為也能夠及時追蹤，實現了對企業安全的全面監管。通過系統的自動分類與整理，監控人員無須手動篩選大量視頻信息，有效減輕了監控工作的負擔，提高了監管效率。

2.3" 精準追蹤人員行動軌跡

系統的升級改造在人員行動軌跡把控方面表現出色。通過TLDM技術的精準目標追蹤，系統能夠準確記錄和分析人員在監控區域內的移動軌跡。這種升級改造不僅提高了對人員行為的實時把控能力，還實現了對于異常行為的快速定位和響應。在實際案例中，系統成功追蹤到一名潛在嫌疑人員的行動軌跡，準確記錄了其在關鍵區域內的活動軌跡。通過對比監控畫面和其他數據，系統實現了對該人員的實時定位和跟蹤，為后續安全處理提供了重要線索。這一實際表現證明了系統在人員行動軌跡把控方面的優越性。

2.4" 自動分析監控視頻

在監控視頻自動分析與管理方面，攝像頭行為識別與追蹤系統還實現了智能化和自動化水平上的提升。通過對監控視頻的自動分析，系統能夠在視頻中自動查找指定人物，同時進行歸檔整理，極大地減輕了監控人員的工作負擔。監控視頻自動分析見圖2。

3" "項目的創新點

3.1" TLDM技術在智能安防中的創新應用

TLDM技術在智能安防領域的創新應用主要體現在其目標追蹤和學習檢測的整合上。通過對監控視頻進行實時目標檢測，并結合學習檢測的機制，TLDM技術實現了對復雜場景中目標物體的準確追蹤。1）精準目標追蹤。TLDM技術通過實時的目標檢測，能夠精準地追蹤目標物體的運動軌跡。在智能安防中，這意味著系統能夠實時跟蹤潛在威脅或異常行為，提高對安全事件的感知和響應速度。2）學習檢測提高準確性。TLDM技術通過學習目標的運動模式，能夠適應目標在不同場景中的變化，提高目標追蹤的準確性。這種學習檢測的創新應用使系統更具適應性，能夠應對復雜多變的安防場景。3）對遮擋和光照變化的適應性。TLDM技術在目標追蹤中考慮了對遮擋和光照變化的適應性，使系統能夠在復雜的環境中依然保持準確的目標追蹤[5]。這一創新應用提高了系統在各種復雜場景下的可靠性。4）實時性與效率的提升。TLDM技術的創新應用在目標追蹤和學習檢測的整合上，使系統能夠在實時性和效率上取得顯著提升。這對于智能安防來說，意味著能夠更及時地發現潛在威脅，提高了整個安防系統的響應速度。

3.2" 系統升級改造的主要創新點

系統升級改造在智能安防中的主要創新點主要包括對人員行動軌跡的把控、進入設施的人員識別與區分，以及多攝像頭之間的聯系運用。這些創新點為智能安防系統帶來了全新的功能和性能提升。1）對人員行動軌跡的把控。系統升級改造通過引入TLDM技術，實現了對公司內部人員和外來人員行動軌跡的全面把控。這一創新使系統能夠更細致地記錄和分析人員的活動，為安防管理提供了更為全面的信息支持。2）進入設施人員的識別與區分。系統升級改造引入了與人臉識別考勤系統的對接，實現了對進入設施的人員的準確識別和區分。這一創新使系統能夠更精確地掌握設施內部人員和外來人員的動態，為安防管理提供了更為精準的數據支持。3）多攝像頭之間的聯系運用。升級改造在多攝像頭之間的聯系應用上進行了創新，通過多攝像頭聯動實現對指定人物的追蹤。這一創新使系統能夠更全面地追蹤目標物體的行為，提高了系統對于復雜場景的監控效果。

4" "結語

在攝像頭行為識別與追蹤系統的研究中，通過TLDM技術的創新應用和系統的升級改造，實現了對人員行為的智能監控和全面管理。系統的應用效果顯著，通過遠程掌控關鍵區域、內外人員檔案區分，以及對人員行動軌跡的把控等創新點，提高了公司安防水平，降低了監控工作負擔。TLDM技術將精準目標追蹤和學習檢測進行整合，提高了智能安防的準確性和實時性，同時也為未來安防技術的發展提供了有力的參考。

參考文獻

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[2] 冉憲宇.基于圖像處理技術的智能化人體行為識別模型研究[J].微型電腦應用，2022，38（10）：175-178.

[3] 單琳娜.基于運動目標的圖像識別及追蹤技術應用研究[J].佳木斯大學學報（自然科學版），2018，36（6）：880-882.

[4] 陳城洋.基于視覺傳感器的焊縫圖像識別與跟蹤控制技術研究[J].機床與液壓，2019，47（18）：138-143.

[5] 胡瑾秋，張來斌，胡靜樺.基于視線追蹤技術的工藝操作人員人為失誤識別研究[J].中國安全生產科學技術，2019，15（5）：142-147.