道路智能視頻監(jiān)控技術(shù)與應(yīng)用分析

? ? 【城銘科技】智能視頻監(jiān)控技術(shù)源自計算機視覺與人工智能的研究,，它的主要研究目標(biāo)是利用計算機視覺技術(shù),、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對監(jiān)控視頻的內(nèi)容進行描述、理解和分析,，并能根據(jù)分析的結(jié)果對視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行控制,，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高層次的智能化水平。

智能視頻分析模塊獲取視頻序列后,，首先通過圖像恢復(fù)或超分辨率復(fù)原技術(shù)提高圖像質(zhì)量,，然后對場景中的目標(biāo)進行檢測、分類和跟蹤,，進而實現(xiàn)視頻內(nèi)容的分析理解,，包括場景中的異常檢測、人的身份識別以及視頻內(nèi)容的理解描述等,。最后根據(jù)設(shè)定的規(guī)則產(chǎn)生報警，進而觸發(fā)后續(xù)業(yè)務(wù)處理,。各步驟介紹如下：

1. 目標(biāo)檢測將輸入的視頻圖像中變化劇烈的圖像區(qū)域從圖像背景中分離出來,，它處于視頻監(jiān)控技術(shù)的前端，是各種后續(xù)處理的基礎(chǔ),。目前,，算法主要包括背景減法,、相鄰幀差法和光流法等。
2. 目標(biāo)分類利用一些圖像特征值實現(xiàn)目標(biāo)類型（一般是人和車）的甄別,。用于目標(biāo)分類的特征有空間特征和時間特征兩種,，空間特征包括目標(biāo)輪廓、目標(biāo)尺寸,、目標(biāo)紋理等,，時間特征包括目標(biāo)大小的變化、運動的速度等,。
3. 目標(biāo)跟蹤依據(jù)目標(biāo)及其所在的環(huán)境,，選擇能唯一表示目標(biāo)的特征，并在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標(biāo)位置,。常用的跟蹤算法包括：基于特征的跟蹤算法,，基于3D模型的跟蹤，基于主動輪廓模型的跟蹤以及基于運動估計的跟蹤等,。
4. 智能分析,。它位于智能視頻監(jiān)控的高級階段,，是實現(xiàn)視頻監(jiān)控智能化的關(guān)鍵。包括異常檢測,、身份識別及視頻內(nèi)容理解等
5. 異常檢測中典型的異常包括用戶定義的異常情況和非常規(guī)事件,，檢測方法分為基于模型的方法和基于分類器的方法；
7. 身份識別包括人臉識別和步態(tài)識別,；
8. 視頻內(nèi)容理解是指在對序列進行低級處理的基礎(chǔ)上,，對場景中的事件進行分析和識別，用自然語言等加以描述,。

根據(jù)目前智能視頻分析技術(shù)的成熟度,，智能視頻監(jiān)控應(yīng)用場景主要包括人數(shù)統(tǒng)計、車牌識別,、事件檢測和視頻診斷等,。

人數(shù)統(tǒng)計：統(tǒng)計穿越入口或指定區(qū)域的人或物的數(shù)量。例如可為商場統(tǒng)計每天的客流量

車牌識別：識別車輛的形狀,、顏色,、車牌號碼等特征，并反饋給監(jiān)控者,。此技術(shù)可應(yīng)用于車輛黑名單追蹤,。

事件檢測：對視頻進行周界監(jiān)測與異常行為分析。異常行為包括雙向越界,、單向越界,、進入禁區(qū),、離開禁區(qū)、徘徊,、無人值守,、驟變、人員聚集,、煙霧檢測,、快速運動、逆行,、打架等事件,。

視頻診斷：對視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏,、模糊,、偏色、畫面凍結(jié),、增益失衡和云臺失控等常見攝像頭故障做出準(zhǔn)確判斷并發(fā)出報警信息,。該技術(shù)可應(yīng)用于平安城市的建設(shè)中，自動檢測攝像機的狀態(tài),，從而減輕維護人員的工作強度,。

根據(jù)智能視頻分析模塊所處的位置可將智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品分為兩種形態(tài)：前端智能和后端智能。其中,，前端智能通過DSP方式實現(xiàn),，將智能視頻分析算法加載在視頻服務(wù)器、數(shù)字硬盤錄像機,、網(wǎng)絡(luò)攝像機等前段設(shè)備中,，對攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)直接進行分析。由于利用了DSP強大的硬件處理能力,，同時前端設(shè)備的架設(shè)針對具體的智能視頻分析算法優(yōu)化,，從而提高了視頻分析準(zhǔn)確率，因此目前智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品多為前端智能,。后端智能通過純軟件實現(xiàn),，運行于普通PC或服務(wù)器上，構(gòu)成視頻分析服務(wù)器,。視頻分析服務(wù)器獲取壓縮的視頻流后,，對視頻進行解碼、分析和處理,。后端智能的優(yōu)勢在于可以方便的與其它視頻監(jiān)控應(yīng)用軟件融合,，而且不需要對已有的前端設(shè)備進行替換升級，保護原有投資，同時智能視頻分析單元可被多路視頻分析分時復(fù)用,，降低整個系統(tǒng)的投入,。但后端智能受限于視頻分析服務(wù)器的處理能力，而且已有前端設(shè)備的架設(shè)往往不滿足智能視頻分析的要求,，導(dǎo)致視頻分析的準(zhǔn)確率較低,。

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