<code id="qmdvp"></code>
  1. <thead id="qmdvp"><option id="qmdvp"><wbr id="qmdvp"></wbr></option></thead>

  2. 您當前位置:首頁  »  新聞動態  »  技術支持
    智能視頻監控分析技術在實際中的應用
    作者:本站編輯 來源: 本站 瀏覽次數:
    視頻監控的智能化表現為計算機視覺算法在視頻分析中的應用。智能視頻監控區別于傳統意義上的監控系統在于變被動監控為主動監控(自動檢測、識別潛在入侵者、可疑目標和突發事件),即它的智能性……視頻監控是視頻工程中重要的技術和應用領域,支撐其發展的視頻技術在不到一個世紀的發展過程中,大致經歷了3個跨越式的發展階段。20世紀30年代,以電視廣播為代表的視頻技術走出了實驗室,進入廣播電視臺和千萬家庭,實現了從靜止圖像傳輸到活動圖像傳輸的跨越;20世紀80年代末,以會議電視、視頻監控等為代表的視頻技術走出了實驗室,進入眾多的電視會議室、安防系統,實現了從模擬視頻通信到數字視頻通信的跨越;如今,以智能視頻監控(IVS)為代表的視頻技術,正處在走出實驗室、進入到各行各業的應用階段,將要實現從“機械”的視頻信息處理向智能化視頻信息處理的跨越。當前中國正處在這一跨越的關鍵時段。智能視頻監控只是智能視頻技術的一個部分,一個將視頻技術引入智能時代的部分。



      智能視頻監控技術兩種構架方式

      視頻監控的智能化表現為計算機視覺算法在視頻分析中的應用。智能視頻監控區別于傳統意義上的監控系統在于變被動監控為主動監控(自動檢測、識別潛在入侵者、可疑目標和突發事件),即它的智能性。簡單而言,不僅用攝像機代替人眼,而且用計算機代替人、協助人,來完成監視或控制的任務,從而減輕人的負擔。智能視頻監控系統的結構通常有如下兩種:

      主動智能監視系統,這類系統的特點是主動攝像機不僅可以理解視場內的場景,還可以有選擇性專注于特定的活動或感興趣的事件。主動智能監視系統需要額外完成兩個任務:管理主動攝像機資源,即確定哪些攝像機用于監視全景,哪些攝像機用于監視特定行為或事件;利用視頻分析算法提供的信息控制攝像機的運動和變焦。



      分布式智能視頻監視系統,通過無線視頻通信網絡將各點智能攝像機與中心站連接起來,智能監視服務器不僅可以生成圖像還可以分析視頻,根據視頻分析的信息控制攝像機以及確定使用恰當的存儲資源和帶寬傳送高質量視頻給終端用戶。智能攝像機最大程度減小了系統結構的成本。

      智能視頻監控技術特性

      智能視頻監控技術一直在發展,然而,環境的復雜性以及目標行為的多樣性等原因使得智能監控算法變得復雜,且算法通常是針對具體的應用而設計的。盡管已經提出許多被證明是有效的智能分析算法,但是受計算機數據處理能力的限制,難以適合實時計算,自適應性也較差,應用場合受限。目前,對于以目標整體的運動軌跡作為研究目標,提取運動目標的運動特征或者其本身所具有的特性這種類型的視頻智能分析已經取得了一定的成果。這一類研究目標不一定是人,也可以是車輛、動物或飛機、坦克等軍事目標。以目標的局部部分運動為研究目標,提取其局部的“肢體語言”特征分析判斷目標的行為,比如視頻的手語識別、步態識別、表情識別或者動作識別等。此類監視問題的困難在于運動模式的提取以及高效可靠的識別算法。智能視頻監控系統可以解決兩個主要問題:一個是將安防操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務中解脫出來。由機器來完成這部分工作,對異常情況能夠及時處理等,比如報警等;另外一個是為在海量的視頻數據中快速搜索到想要找的圖像。對于上述兩個問題,視頻分析廠家經常提到的案例是:操作人員盯著屏幕超過1O分鐘后將漏掉90%的視頻信息而使這項工作失去意義;倫敦地鐵案中,安保人員花了70個工時才在大量磁帶中找到需要的信息。智能視頻監控的核心內容是對特定目標的自動檢測、跟蹤與行為識別,包括運動檢測、目標分類、目標跟蹤、行為識別等4個方面內容。例如對人體的跟蹤:首先從實時圖像序列中檢測出運動物體,再判定運動物體中的人體,然后跟蹤人體的運動軌跡,并分析和選定有異常行為的人,如在車站,機場等遺留包裹的人。最后對行為異常的人進行持續跟蹤。

      移動目標提取

      運動檢測是從圖像序列中將變化區域從背景圖像中提取出來。運動區域的有效分割將大大減少后續過程的運算量。然而,背景圖像的不穩定性,如陰影、光照、慢移動、靜移動(樹葉的擺動)等等,也使得運動檢測非常困難。目前較為實用的視頻分析方法主要有兩類:一類是背景減除方法,另一類是時間差分方法。背景減除方法是利用當前圖像和背景圖象的差分來檢測出運動區域的一種方法,可以提供比較完整的運動目標特征數據,精確度和靈敏度比較高,具有良好的性能表現。時間差分法利用視頻圖像特征,從連續得到的視頻流中提取所需要的動態目標信息。時間差分實質是利用相鄰幀圖像相減來提取前景目標移動的信息,此方法不能完全提取所有相關特征像素點,在運動實體內部可能產生空洞,能檢測出目標的邊緣。

      移動目標跟蹤

      移動目標跟蹤等價于在連續的圖像幀間,創建基于位置、速度、形狀、紋理、色彩等有關特征的對應匹配問題。常用的數學工具有卡爾曼濾波、Condensation算法及動態貝葉斯網絡等。其中Kalman濾波是基于高斯分布的狀態預測方法。不能有效地處理多峰模式的分布情況;Condensation算法是以因子抽樣為基礎的條件密度傳播方法,結合可學習的動態模型,可完成魯棒的運動跟蹤。就跟蹤對象而言,跟蹤如手、臉、頭、腿等身體部分與跟蹤整個目標;就跟蹤視角而言,有對應于單攝像機的單一視角、對應于多攝像機的多視角和全方位視角;當然還可以通過跟蹤空間(二維或三維)、跟蹤環境(室內或戶外)、跟蹤人數(單人、多人、人群)、攝像機狀態(運動或固定)等方面進行分類。從跟蹤方法的不同討論跟蹤算法。
    昵  稱:
    聯系方式:
    留言內容:(最多3000字,當前字數為0)
    注:所有評論通過審核后才會被公開。
     
    經典案例
    威盛集團廠房視頻監控系統
    湖南昌永儲運倉庫視頻監控系統
    國電湖南寶慶電廠視頻監控系統
    金霞九鼎農牧有限公司視頻監控...
    三湘金地五金交電城視頻監控系...
    飛信安防是一家是專業提供各類安防監控、家用/商用防盜報警系統、數字化社區、智能家居安防、門禁一卡通系統等系列解決方案為一體的高科技企業。包含弱電系統方案設計、安裝及維護等系統集成及工程承包服務。
    友情鏈接
    長沙監控安裝   長沙監控公司   長沙監控   湖南監控   北京安防監控   長沙停車場系統   南京監控   網絡攝像機廠家   
    Copyright(c)2010-2017. 長沙飛信網絡技術有限公司 版權所有 網站地圖 工信部備案:湘ICP備16005226號
    国产自在自线午夜精品 暗网国产you女网站 精品午夜福利在线观看 2009亚洲欧美曰韩在钱

      <code id="qmdvp"></code>
    1. <thead id="qmdvp"><option id="qmdvp"><wbr id="qmdvp"></wbr></option></thead>