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以智能分析技术评估监控产品智能化

作者: 时间:2011-10-16 来源:网络 收藏
引言

  随着现代信息社会的不断发展,人们对安全的需求不断增加,使得视频系统在领域的运用越来越广泛,因而它是实施安全的重要技术手段。但目前所使用的视频系统,缺乏对视频内容的智能分析,而主要靠人的视觉,使得视频监控系统只能完成时间的视频存储记录,而仅成为事后分析提供证据。这样,不能在事前提供预/,而不能真正起到保平安的作用。


  随着光电等高新科学技术的发展,视频监控系统也由数字化、网络化,而正在逐步走向高清化并向智能化发展。所谓视频监控系统的智能化,是指在不需要人为干预的情况下,系统能自动实现对监控图像画面中的异常情况进行检测、分析与识别,并及时作出预/。由于智能视频监控系统更能满足人们对安全的需求,因而国内外有眼光和研发能力的监控企业已纷纷投入研发。现在,国内外市场已有智能视频监控产品问世。

  随着国外的监控产品供应商不断向国内引进智能化产品,以及国内的智能视频监控产品的不断出现,是否有智能视频分析作用的产品就是智能化产品?它们的智能视频分析识别能否起作用?在什么情况下起作用?能否满足我们在不同场合对安全的不同层次的需求?能否给人们提供最大的安全效益而真正保平安?视频监控系统怎样才算是智能化?智能视频监控产品与智能视频分析技术有何关系?工程商怎样才能选择出实用的智能视频监控产品?这些都是我们极其关心的问题。

  众所周知,工程商接到安防监控系统工程后,是根据产品供应商提供的全套的说明而选用的。但产品供应商本着追求自身最大经济效益的原则,往往在说明书中不切实际地夸大自己的产品,一般是什么产品最赚钱就卖什么。而安防工程商对新产品的智能化情况并不了解,它到底能达到多大的安全效益也不是很清楚,因而造成许多投入使用的系统设备并不能满足实际的安全需求的状况,甚至有的在建成使用过程中成了一种摆设,形同虚设。这无疑对用户的投资是一种极大的浪费。

  如果用户能对使用的视频监控产品进行智能化的评估,或者这些产品均有权威评估鉴定部门请专家进行过评估,其效果就完全不一样了。这样,安防工程商不仅可以根据用户的安全需求选用性价比最高的最恰当的智能产品,以最大限度地节约投资成本。而且,也可以充分利用其智能化功能,在安全威胁发生之前就能够提示监控人员关注相关监控画面,为潜在威胁做好准备工作,从而最大限度地满足用户的安全需求,以建成性能最优良的系统。这样,用户就不会盲目地为追究高尖端产品而投入大量的资金,造成极大的浪费,反而会理性地根据自己对某方面的安全需求而进行合理选择,一方面节约投资成本,另一方面也满足更高层次的安全需求。

  因此,对视频监控产品及其智能视频分析技术的作用进行智能化的评估是非常有必要的。它不仅能评估该产品智能视频分析识别的作用有效与否,而且能重要地评估其智能化的水平与等级,以供安防工程商与用户选用参考。目前,安防行业的评估工作的开展是较为缓慢的,针对系统的评估还缺乏一整套规范的评估方法和步骤。本文就智能视频监控产品智能视频分析技术及其作用、智能视频监控产品的等级与智能视频分析技术作用的关系,如何评估智能视频分析技术的作用及评估的方法和步骤等,谈谈自己的看法,以供安防工程商与用户选用参考。

智能视频分析技术及其作用

  视频分析技术是用计算机从视频中通过运算和分析,提取视频中有用信息的一项技术。对人类来说,我们可以通过观察视频图像,智能化地提取所需目标信息。但对计算机来说,只是一个数据数列,一个包含每一帧每一个像素点的灰度值或彩色值的数列。其目标信息是包含在那些像素点的值所组成的平面图像序列中的,是需要从“整体”上进行“理解”才能获得的。视频分析技术便是为了让计算机通过特定的核心算法程序提取视频信号中所包含的内容信息或个体运动信息,以实现计算机对于视频的理解,让计算机能“明白”视频中所展现的是什么内容或者发生的是什么样的事情,即“事件”。

  视频分析技术范围很广,只要是从视频中通过运算处理,提取有用信息都可以称为视频分析技术。由于都是属于对视频内容的“分析、识别和理解”,因而目前已经比较成熟并已形成产品在实际项目中得到应用的技术,如车牌识别技术、视频检索技术、视频人脸检测等,都属于“视频分析技术”。因为它们都属于对视频中的有用信息的提取,如提取车牌号码,提取视频中的文字或特定图形等。严格讲,这些技术都只是视频分析技术中的比较简单的内容,只不过由于这些技术已得到较好地研究和应用,有了一些专门的称谓,才单独提了出来。目前,通常所说的视频分析技术一般特指从视频中目标运动行为的分析、提取和识别,它常用于安防监控领域,其所指代的范围比之字面意思的含义已大幅缩小。

  视频分析技术的作用是,让计算机知道视频中“发生的是什么事”,再与对应的规则相比对和判断,自然就能够让计算机知道这些事件的特性。如果从视频中个体运动行为的分析、提取和识别角度来看,就能令计算机判断出这些个体进行了一些什么行为,进而可以判断这些行为是否符合某些规则,是否属于“某一类型”的行为。这样,对于不符合规则的事件就可以进行即时的发现和,从而可摆脱人工的干预和判断,实现令计算机“代替”人进行监控,也即实现了自动监控或“智能监控”。更形象地解释是,视频监控系统中的摄像机和视频传输技术解决了“眼睛”(视网膜成像与视神经)的问题,使监控人员能够不在现场的情况下通过摄像机看到现场的情景。而这一现场,还由于传输技术的进步摆脱了地域的限制,甚至可以在千里之外通过数字网络传输看到;而视频分析技术则给视频监控系统加上了“大脑”,使安防监控系统至少在一定程度上能够代替人来随时监看这些视频。这样,就不需要再由人工随时去监看这些视频了。

  实际上,智能视频分析技术,起源于计算机视觉技术。计算机视觉,是人工智能研究的分支之一,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。计算机视觉技术可分为低层视觉技术与高层视觉技术。低层视觉技术要解决特征提取、运动检测、多目标根踪等基本问题;高层视觉技术要解决对场景的语义理解,如目标运动轨迹的判别,异常行为异常事件的最终结论等。因此,在计算机视觉领域中,一个最根本的问题就是如何从底层原始视频数据得到高层的语义理解,而智能视频监控技术中的智能视频分析技术的研究正是紧紧围绕这个基本问题,其研究范围不是仅局限于某个特定问题,而是涉及到计算机视觉中从底层到高层的许多基本问题。

  智能视频监控技术主要是对视频自动进行分析,从视频中提取关键信息,发现与识别异常的感兴趣事件,从而可以替代人为监控或者协助人为监控。显然,视频分析与识别涉及到复杂的软件算法,它可以通过编程识别出奇怪与异常的行为。视频内容分析与识别软件能通过分析现场或记录的视频流,检测识别出可疑的活动、事件或者行为模式。视频监控系统的智能化是指在不需要人为干预的情况下,系统能自动实现对监控画面中的异常情况进行检测、识别,并及时作出预/报警。

  视频分析技术通常采用背景减除技术来进行图像变化的检测(如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化),即对视频帧与基准背景图像进行比较,相同位置的像素(区域)变化则认为是变化了的区域,对这些区域进一步处理、识别、跟踪,得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息,完成目标的跟踪和行为理解之后,也就完成了图像与图像描述之间的映射关系,从而使系统进一步进行规则判定,直到触发报警。

  目前,普遍使用的运动目标检测方法就是背景减除法,其算法虽较简单,但仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化(海浪、云影、树叶摇动等情况)的影响。针对不同的天气以及自然干扰,已应用有多种附加算法(过滤器)来弥补这些干扰。随着光电图像处理技木及微电子技术的发展,相信智能视频分析技术会进一步成熟。

  从广义上来说,我们也可以把智能视频分析技术分为如下三类:

  视频分析类

  该类主要是在监控图像中找出目标,并检测目标的运动特征属性。如目标相对的像素点位置,目标的移动方向及相对像素点移动速度,目标本身在画面中的形状及其改变。根据以上的基本功能,视频分析可分为以下几个功能模块:

  ①周界入侵检测、目标移动方向检测;

  ②目标运动、停止状态改变检测;

  ③目标出现与消失检测;

  ④人流量、车流量统计;

  ⑤PTZ自动追踪系统;

  ⑥系统智能自检功能等。

  视频识别类

  该类包括人脸识别、步态识别与车牌识别,其主要技术是在视频图像中找出局部中一些画面的共性。如人脸必然有两个眼睛,如果我们可以找到双目的位置,那么就可以定性人脸的位置及尺寸。不过,以现有的技术来说,人脸识别系统必须在双目可视的情况下,才可进行人脸比对。其主要包括:

  ①人脸识别系统;

  ②步态识别系统;

  ③车牌识别系统;

  ④照片比对系统;

  ⑤工业自动化上的零件识别即机器视觉系统等。

  视频改善类

  该类主要是将一些不可视、模糊不清,或者是对振动的图像进行一些优化处理,以增加视频的可监控性能。具体包括:

  ①红外夜视图像增强处理;

  ②车牌识别影像消模糊处理;

  ③光变与阴影抑制处理;

  ④潮汐与物体尺寸过滤处理;

  ⑤视频图像稳定系统等。

智能视频监控系统或产品与智能视频分析技术作用的关系

  安防行业的评估工作起步较晚,目前该领域的评估主要是借鉴安全生产领域的评价方法来进行评估。如专家打分法、加权平均法、层次分析法、灰色系统法,或有的借鉴国外的效能评估的方法来对系统进行评估等等。但视频监控系统的智能化评估,对于该系统智能视频分析与识别技术能否起作用,能否真正发挥安全效益又至关重要。因此,必须研究出一种对智能视频监控系统或产品以及智能视频分析技术进行智能化评估的有效方法。



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