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智能视频监控系统的架构与技术特性

发布日期:2020-08-05 23:08

  如今,视频监控智能化是打的趋势,智能监控系统相比传统监控有着无法比拟的优势。在大数据处理,智能跟踪目标,行为识别等等方面,智能监控系统都有较为明显的技术优势,在安防领域得到了较多的应用。下面介绍智能监控系统的架构与技术特性,帮助大家更好的了解智能监控系统。

  智能视频监控系统的逻辑结构主要分为视频采集、智能视频分析、监控中心三部分,如下图:

  2.智能分析模块:实现运动目标检测、分类、跟踪并进行行为和事件检测,同时还负责当出现异常行为或事件时发出报警信息,是智能视频监控系统的核心模块。

  3.监控中心:监控人员直接交互,在监控端可以进行报警准则的设定,建立事件、异常行为等模型,也可以制定报警响应,并能对整个监控系统进行监视和管理。智能视频监控系统工作基本原理主要分为视频图像采集、视频图像处理、数据通信、决策报警和传感器控制系统等部分。

  首先由视频采集模块获取视频数据,当视频数据输入到视频图像处理模块时,先利用目标检测技术提取出视频中的运动目标,再对检测到的运动目标进行跟踪,同时进行分类,然后将目标检测、提取、跟踪与分类得到的目标信息与预先设定好的事件、行为模型用事件检测技术极性逻辑判断,如符合预定的准则就由决策报警模块发出预警或报警响应,如不符合预定准则则继续进行目标检测。

  视频监控的智能化表现为计算机视觉算法在视频分析中的应用。智能视频监控区别于传统意义上的监控系统在于变被动监控为主动监控(自动检测、识别潜在入侵者、可疑目标和突发事件),即它的智能性。简单而言,不仅用摄像机代替人眼,而且用计算机代替人、协助人,来完成监视或控制的任务,从而减轻人的负担。智能视频监控系统的结构通常有如下两种:

  这类系统的特点是主动摄像机不仅可以理解视场内的场景,还可以有选择性专注于特定的活动或感兴趣的事件。主动智能监视系统需要额外完成两个任务:管理主动摄像机资源,即确定哪些摄像机用于监视全景,哪些摄像机用于监视特定行为或事件;利用视频分析算法提供的信息控制摄像机的运动和变焦。

  这类系统是通过无线视频通信网络将各点智能摄像机与中心站连接起来,智能监视服务器不仅可以生成图像还可以分析视频,根据视频分析的信息控制摄像机以及确定使用恰当的存储资源和带宽传送高质量视频给终端用户。智能摄像机最大程度减小了系统结构的成本。

  智能视频监控技术一直在发展,然而,环境的复杂性以及目标行为的多样性等原因使得智能监控算法变得复杂,且算法通常是针对具体的应用而设计的。尽管已经提出许多被证明是有效的智能分析算法,但是受计算机数据处理能力的限制,难以适合实时计算,自适应性也较差,应用场合受限。

  目前,对于以目标整体的运动轨迹作为研究目标,提取运动目标的运动特征或者其本身所具有的特性这种类型的视频智能分析已经取得了一定的成果。这一类研究目标不一定是人,也可以是车辆、动物或飞机、坦克等军事目标。以目标的局部部分运动为研究目标,提取其局部的“肢体语言”特征分析判断目标的行为,比如视频的手语识别、步态识别、表情识别或者动作识别等。此类监视问题的困难在于运动模式的提取以及高效可靠的识别算法。

  智能视频监控系统可以解决两个主要问题:一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来。由机器来完成这部分工作,对异常情况能够及时处理等,比如报警等;另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的图像。

  对于上述两个问题,视频分析厂家经常提到的案例是:操作人员盯着屏幕超过10分钟后将漏掉90%的视频信息而使这项工作失去意义;伦敦地铁案中,安保人员花了70个工时才在大量磁带中找到需要的信息。智能视频监控的核心内容是对特定目标的自动检测、365bet。跟踪与行为识别,包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为识别等4个方面内容。

  例如对人体的跟踪:首先从实时图像序列中检测出运动物体,再判定运动物体中的人体,然后跟踪人体的运动轨迹,并分析和选定有异常行为的人,如在车站,机场等遗留包裹的人。最后对行为异常的人进行持续跟踪。

  最后,智能视频监控系统的核心价值在于智能视频分析技术,由运动目标检测、分类、跟踪和行为识别等几个基本节组成,还包括智能视频检索技术,其中行为识别又包括异常行为检测、异常事件检测以及视频内容理解描述等。近年来,智能视频监控技术取得长足发展,应用领域不断扩大,从自动目标检测到现在的事件检测、自动目标识别,其监控产品也逐渐由模拟化向数字化、网络化与智能化方向发展

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