弱电工程 RUODIAN

智能视觉分析系统

  ◆ 传统视频监控系统固有的局限性


  无论是传统的第一代纯模拟视频监控系统,还是第二代、第三代经过部分或完全数字化之后的视频监控系统,都具有一些固有的局限性:实际上这些模式并没有本质的差别,因为它们都是用人来观察图像。


  安装摄像机得到图像已经很方便、但通过图像输出得到有价值的信息却是很困难的。目前广泛应用在银行、仓库等部门的摄像机监控通常只是用于事后的取证,它损失了图像的基本价值(一个动态的、实时的媒质),就如同把直播变成录像一样。而这种应用与人们对视频系统真正需求是有差距的。安全迫切需要是能够连续地监控,并及时告警事件(盗窃、破坏、入侵)可能发生或正在进行,预测一个趋势,提醒管理人员事态的发展到了限定的界线。以便及时地阻止事件的发生或产生更严重的后果。视频监控具有早期探测(预警)功能的特征是在事发前能够识别和判断出可疑的行为,视频监控技术人员应当把它作为重要的研究方向。


  ◆ 安全需要促进视频监控技术向智能化方向发展


  现在越来越多的视频被记录下来,但由于时间的关系,这些视频信息很少会被完整的分析。在这种情况下,智能视频(Intelligent Video,IV)应用程序由此发展起来。新的智能视频(IV)系统 可获取车牌的视频图像并将此信息数字化,然后与数据库中的内容进行交叉比对。人数统计和绊网则是智能视频(IV)应用的另一些实例。


  由于在前端设备中提供了此类智能功能,可直接对原始数据进行分析,并减少工作人员的工作量。智能网络摄像机永远不会空闲,他始终出于警戒状态,等待一个动作的触发来启动录像。移动侦测功能可用于特定的警报设置,以适应各种不同的特殊环境和事件强度。


  智能视频将原始视频数据变成可操作的信息。监控系统提供的智能信息可支持决策者在紧急情况下作出高质量的决策。而类似人数统计等新的商业机会将会出现。


  ◆ IV系统具有的优势


  IV应用程序的智能实际上是对视频图像的一种数学分析算法,及其对分析后所产生的数据结果的应用。该功能所带来的优势包括:


  降低带宽占用率


  当智能视频应用集成到网络视频设备后,只需要在网络上传输更少的数据便可以达到与原来同样的效果。


  提高人力资源利用


  智能系统带来更高的工作精度和更少的误报警,提高发现威胁安全事件先兆的识别率。


  更好的决策支持


  同时提供音频和视频的分析。例如,玻璃破碎的声音,一旦您在系统中预定义该声音需要得到重视,那么该声音会触发PTZ网络摄像机自动转向到事发地点。


  ◆ 智能视频监控技术的主要应用前瞻


  智能视频源自计算机视觉技术。计算机视觉技术是人工智能(AI,Artificial Intelligent)研究的分支之一,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。


  智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,过滤掉用户不关心的信息,仅仅为监控者提供有用的关键信息。如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。


  智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,过滤掉用户不关心的信息,仅仅为监控者提供有用的关键信息。智能视频技术将根本上改变电视监控技术的面貌,安防技术也将由此发展到一个全新的阶段。对此笔者对智能视频监控技术的主要应用作一展望。


  ◆ 安全相关类应用


  安全类相关的应用是目前市场上存在的主要智能视频应用,特别是在“911”恐怖袭击、马德里爆炸以及伦敦爆炸案发生之后,市场上对于此类应用的需求不断增长。这些应用主要作用是协助政府或其他机构的安全部门提高室外大地域公共环境的安全防护。此类应用主要包括:


  高级视频移动侦测(Advanced VMD):


  在复杂的天气环境中(例如雨雪、大雾、大风等)精确的侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况,包括运动方向、运动特征等。


  物体追踪(Motion Tracking):


  侦测到移动物体之后,根据物体的运动情况,自动发送PTZ控制指令,使摄像机能够自动跟踪物体,在物体超出该摄像机监控范围之后,自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。


  人物面部识别(Facial Detection):


  自动识别人物的脸部特征,并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。


  “合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间,通常与门禁系统配合使用。


  “非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体,此类应用可以在机场、火车站、体育场馆等安防应用场景中发挥很大的作用。


  车辆识别(Vehicle Identification):识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征,并反馈给监控者。此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。


  非法滞留(Object Persistence):


  当一个物体(如箱子、包裹、车辆、人物等)在敏感区域停留的时间过长,或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。


  非安全相关类应用


  除了安全相关类应用之外,智能视频还可以应用到一些非安全相关类的应用当中。这些应用主要面向零售、服务等行业,可以被看作管理和服务的辅助工具,用以提高服务水平和营业额。此类应用主要包括:


  人数统计(People Counting):统计穿越入口或指定区域的人或物体的数量。例如为业主计算某天光顾其店铺的顾客数量。


  人群控制(Flow Control):识别人群的整体运动特征,包括速度、方向等等,用以避免形成拥塞,或者及时发现异常情况。典型的应用场景包括超级市场、火车站等人员聚集的地方。


  人物面部识别(Facial Detection):识别人物的面部特征,并通过这些信息来判定人物的身份。


  注意力控制(Attention Control):统计人们在某物体前面停留的时间。可以用来评估新产品或新促销策略的吸引力,也可以用来计算为顾客提供服务所用的时间。


  交通流量控制(Traffic Flow):用于在高速公路或环线公路上监视交通情况,例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。