智能視頻分析技術(shù)在安防領(lǐng)域的應用

標簽：視頻監控 模式識別

現代網(wǎng)絡(luò )視頻監控系統的發(fā)展趨勢是大規模聯(lián)網(wǎng)、分布式部署、智能化監控?；谟嬎銠C視覺(jué)的智能視頻分析融合了圖像處理、模式識別、人工智能、自動(dòng)控制及計算機科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)。與傳統視頻監控系統相比，智能視頻監控系統能從原始視頻中分析挖掘有價(jià)值信息，變人工伺服為主動(dòng)識別，變事后分析為事中分析并進(jìn)行報警。

智能視頻監控技術(shù)(IVS：Intelligent Video Surveillance)基于計算機視覺(jué)技術(shù)對監控場(chǎng)景的視頻圖像內容進(jìn)行分析，提取場(chǎng)景中的關(guān)鍵信息，產(chǎn)生高層的語(yǔ)義理解，并形成相應事件和告警的監控方式。如果把攝像機看作人的眼睛，而智能視頻監控系統可以理解為人的大腦。智能視頻監控技術(shù)往往借助處理器芯片的強大計算功能，對視頻畫(huà)面中的海量數據進(jìn)行高速分析，過(guò)濾掉用戶(hù)不關(guān)心的信息，僅僅為監控者提供有用的關(guān)鍵信息。

視頻智能分析的產(chǎn)生及其特點(diǎn)

智能視頻系統要解決的基本問(wèn)題有兩個(gè)：一個(gè)是將安防操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務(wù)解脫出來(lái)，由機器來(lái)完成這部分工作;另外一個(gè)是為在海量的視頻數據中快速搜索到想要找的圖像。根據統計分析，安保操作人員盯著(zhù)屏幕電視墻超過(guò)10分鐘后將漏掉90%的視頻信息，而使這項工作失去意義。倫敦地鐵爆炸案中，安保人員花了70個(gè)工時(shí)才在大量磁帶中找到需要的信息。因此基于上述兩點(diǎn)，選擇視頻分析系統將能夠將人從繁重的勞動(dòng)中解脫出來(lái)，從而提高效率，智能視頻分析系統將在未來(lái)成為視頻監控系統的核心組成部分。

智能視頻分析產(chǎn)生的背景來(lái)源于最基本的需求，例如：當安保值班人員面對成百上千的攝像機，無(wú)法真正地在風(fēng)險產(chǎn)生時(shí)預防或干涉，多數靠回放相關(guān)的錄像事后處理;另外在一些非安防應用中，如商業(yè)上人流統計、目標識別(車(chē)牌、人臉)等等，也需要自動(dòng)智能的統計識別。智能視頻分析將事件的分析和識別轉交給計算機或者芯片，使值班人員從“死盯”監視器的工作中解脫出來(lái)，當計算機發(fā)現問(wèn)題時(shí)候，產(chǎn)生報警，由值班人員進(jìn)行相應處理操作。

智能視頻監控的主要優(yōu)勢：

•快速的反應時(shí)間：毫秒級的報警觸發(fā)反應時(shí)間;

•更有效的監視：保安人員只需要注意相關(guān)信息;

•強大的數據檢索和分析功能：能提供快速的反應時(shí)間和調查時(shí)間。

運動(dòng)檢測是基礎

絕大多數智能視頻分析都是基于運動(dòng)目標檢測技術(shù)，即首先智能分析系統能準確地完成對運動(dòng)目標的檢測，將運動(dòng)物體與圖像背景有效分離，提取出運動(dòng)目標信息。

從計算機視覺(jué)的實(shí)際應用上來(lái)看，運動(dòng)目標檢測與識別、分析所面臨主要挑戰和需解決問(wèn)題可以歸結為三個(gè)方面，即算法的魯棒性、準確性、實(shí)時(shí)性。

魯棒性

魯棒性就是系統的健壯性，用以表征控制系統對特性或參數攝動(dòng)的不敏感性。運動(dòng)目標檢測算法的魯棒性是能夠在各種環(huán)境條件下實(shí)現對運動(dòng)目標持續、穩定的檢測、分析和識別。

影響算法魯棒性的最主要原因有如下幾項：目標狀態(tài)的改變、環(huán)境光照的變化、部分遮擋引起的目標不規則變形和全部遮擋引起的運動(dòng)目標暫時(shí)消失。

準確性

運動(dòng)目標檢測和識別針對不同應用情況，其檢測識別率不同，幾乎無(wú)法實(shí)現100%檢測成功，即存在誤檢和漏檢情況。由于實(shí)際的監控場(chǎng)景環(huán)境復雜、千變萬(wàn)化，其中存在大量噪聲和干擾情況，通過(guò)算法的優(yōu)化可提高一定的檢測準確率，同時(shí)往往只能根據實(shí)際需求，在誤檢率(虛警率)和漏檢率(漏警率)之間尋求平衡折中。

實(shí)時(shí)性

一個(gè)實(shí)用的智能視頻監控系統，必須具備能夠對視頻圖像序列進(jìn)行實(shí)時(shí)處理的能力。由于對視頻動(dòng)態(tài)圖像的處理方法是建立在二維數字信號的處理基礎上，所處理的對象包含巨大的數據量和信息量，要求算法不能計算太復雜，必須快速、實(shí)時(shí)。對于實(shí)時(shí)分析預警任務(wù)，計算復雜度是至關(guān)重要的，這樣才能把系統更多的資源分配給更高級的任務(wù)。而這其中實(shí)時(shí)性和魯棒性又常常是矛盾的，如何尋求平衡發(fā)展是技術(shù)的關(guān)鍵。

尤其指出，目前已有公司自主研發(fā)的視頻運動(dòng)檢測算法，相比經(jīng)典的運動(dòng)檢測算法，受光線(xiàn)和鏡頭抖動(dòng)的影響較小，而且計算時(shí)間更少，更加適合實(shí)時(shí)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。同時(shí)在自主算法基礎上封裝開(kāi)發(fā)包(SDK)，在該公司數字安防系統軟件平臺、網(wǎng)絡(luò )攝像機系列產(chǎn)品中集成，實(shí)現了系統級和產(chǎn)品級的可靠應用。同時(shí)，項目組正在廣泛地建立多種場(chǎng)景的視頻庫，針對多種場(chǎng)景的視頻使用自有算法做測試，以便更好完善算法，減少需要調整參數的個(gè)數，從而更好地滿(mǎn)足實(shí)際應用需求。

智能視頻分析系統的應用

多年從事安防與視頻監控系統集成和產(chǎn)品研發(fā)的公司在進(jìn)一步成熟傳統監控技術(shù)的同時(shí)，將智能分析引入視頻監控中。目前，已將視頻的智能分析運用到電力行業(yè)、平安城市等的監控系統中。

電力行業(yè)的變電站視頻監控系統

目前電力行業(yè)中的視頻監控系統遇到異常情況一般都是進(jìn)行事后處理，往往為時(shí)已晚。因此為防范于未然，可在變電站內在一定范圍內進(jìn)行周界防范，當發(fā)現可疑人物入侵或跨入警戒線(xiàn)時(shí)，要求監控系統能夠自動(dòng)檢測入侵目標，并標識其入侵軌跡，同時(shí)發(fā)出報警通知管理人員前去處理。

將周界監控范圍內所有的禁止入侵的區域設置為防區。這樣當有入侵者侵入防范區域時(shí)就會(huì )被智能監控系統自動(dòng)鎖定并標識出行動(dòng)軌跡，同時(shí)發(fā)出報警。這里的報警分前端和后端兩種，前端報警可通過(guò)聲光報警器來(lái)實(shí)現，入侵者觸發(fā)報警時(shí)，監控系統會(huì )發(fā)出警報聲警告入侵者，并可打開(kāi)強光燈使入侵者無(wú)法藏身;后端報警在系統軟件平臺應用來(lái)實(shí)現，通過(guò)管理人員對入侵行為進(jìn)行處理，這樣可以做到“事前防范”，避免損失。

平安城市監控系統

對平安城市監控系統來(lái)說(shuō)，其一方面主要體現在一些重要的路段、社區、公共場(chǎng)所等，以通過(guò)視頻監控方式對出現的可疑目標進(jìn)行監控報警。另一方面則集中在監控系統的后期運營(yíng)管理過(guò)程中，以通過(guò)視頻分析技術(shù)檢測前端攝像頭常見(jiàn)故障與視頻圖像質(zhì)量問(wèn)題，實(shí)現監控系統的有效維護。