安防之家訊： 視頻監(jiān)控中所提到的圖像與視頻智能分析主要是指運(yùn)用智能算法，對(duì)輸入視頻圖像進(jìn)行自動(dòng)的內(nèi)容分析，提取當(dāng)前監(jiān)控畫面中我們所感興趣的，關(guān)鍵的，有效的信息。以下就圖像與食品智能分析的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行講解。
一、圖像與視頻智能分析的功能：
目前，智能視頻分析系統(tǒng)在視頻監(jiān)控方向的應(yīng)用主要在對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別、分類和追蹤。可以設(shè)置的規(guī)則、功能為以下幾種：
絆線檢測(cè)
針對(duì)人、車通過特定運(yùn)動(dòng)方向絆線的監(jiān)控；其應(yīng)用如：警戒線、單向閘門流向、柵欄攀爬…等；
警戒區(qū)域
針對(duì)人、車進(jìn)入或離開特定管制區(qū)域的監(jiān)控；其應(yīng)用例：停機(jī)坪、碼頭車站的工作區(qū)域、營(yíng)業(yè)場(chǎng)所后臺(tái)…等。
3、 閑逛
針對(duì)不合理滯留過久的人、車發(fā)出警示訊息，以提醒安管保全人員加以盤察注意。
4、 偷竊
針對(duì)特定重要資產(chǎn)的保全；例如：貴重的掛畫或擺飾、裝備器材、場(chǎng)站內(nèi)的車輛或機(jī)具…等。
5、 遺留物
針對(duì)可能的爆裂物、易燃物、生化污染物…的惡意棄置。
6、 群體事件
針對(duì)人群聚集
圖像與視頻智能分析系統(tǒng)的功能
目前市場(chǎng)上的智能視頻分析系統(tǒng)通常都具有以下功能：
1、圖像采集/接口
絕大多數(shù)的智能視頻分析算法是基于非壓縮圖像格式，如RGB或者YUV，所以圖像信號(hào)在被采集以后不經(jīng)過壓縮直接送給視頻分析單元，幾乎所有的視頻分析系統(tǒng)都自帶有圖像采集功能，通常是通過BNC輸入模擬圖像信號(hào)。
現(xiàn)有的圖像監(jiān)控系統(tǒng)中圖像信號(hào)通常是以壓縮圖像流的形式存在，例如MPEG4、H.264、MJPEG等。IP相機(jī)通常也直接輸出壓縮圖像流。直接從 壓縮的圖像流中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)是一個(gè)較偏的研究方向，還沒有被主流廠家接受。當(dāng)然也可以將圖像流解壓還原成原始圖像格式后再進(jìn)行分析。常用的壓縮格式都不是 無損（lossless）壓縮。和壓縮前的原始圖像相比，解壓后的圖像會(huì)損失掉一些信息。不過由于壓縮算法的特點(diǎn)，丟失的信息通常是高頻的噪聲信號(hào)，所以 對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 的影響是較小的。當(dāng)然前提是壓縮流有足夠的帶寬。如果壓縮比太高，圖像會(huì)出現(xiàn)“馬賽克”效應(yīng)，給視頻分析增加難度。
由于實(shí)時(shí)圖像處理對(duì)處理器的要求非常高，所以用于視頻分析的圖像的分辨率通常比僅用于顯示或者傳輸?shù)膱D像要小。分辨率大小會(huì)影響到檢測(cè)距離和對(duì)運(yùn)動(dòng)物 體的敏感性。有些產(chǎn)品通過降低處理的幀率來適應(yīng)處理器的處理能力。過低的幀率會(huì)影響到跟蹤算法的可靠性。它可能造成對(duì)運(yùn)動(dòng)物體運(yùn)動(dòng)性質(zhì)的判斷錯(cuò)誤。
運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)
簡(jiǎn)單地說，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體。運(yùn)動(dòng)物體可以簡(jiǎn)單定義為圖像中變化的部分。一些初級(jí)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法就是基于這些概念，例如早期的DVR產(chǎn)品的運(yùn)動(dòng)偵測(cè)功能等。它們通常也沒有跟蹤功能。此類方法的誤報(bào)警率太高，不適合用作實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)。
并不是所有圖像中的變化都是我們感興趣的運(yùn)動(dòng)物體。例如由相機(jī)自身引入的變化，它包括像素的噪聲，相機(jī)自動(dòng)光圈控制電路引起的整體亮度變化，圖像傳輸 中引入的高低頻周期噪聲信號(hào)，紅外相機(jī)周期校準(zhǔn)所帶來的突變等。外界環(huán)境引入的變化包括地面光照在多云天氣里迅速的變化，運(yùn)動(dòng)物體的陰影，水面波浪或者波 光粼粼的現(xiàn)象，陸地上樹枝的擺動(dòng)，夜間汽車大燈造成的光暈，雨雪天氣等現(xiàn)象。另外相機(jī)在大風(fēng)天，尤其是高燈桿上容易抖動(dòng)。由上述這些現(xiàn)象造成的圖像變化通 常是應(yīng)該被過濾掉的。它們可以通過算法或者其它技術(shù)手段加以解決。
從算法的角度來看，可以簡(jiǎn)單地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過和背景模型相對(duì)比來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另一類是通過“光流”法，通過發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體對(duì)光 流場(chǎng)的影響來發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結(jié)合的方法。背景模型法對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的提取較完整，有利于下一步對(duì)物體的跟蹤，分類以及將來的檢 索。但是它要求相機(jī)固定。如果沒有有效的穩(wěn)定算法，在相機(jī)抖動(dòng)的情況下容易產(chǎn)生誤報(bào)警。光流法對(duì)相機(jī)穩(wěn)定性的要求低。即使相機(jī)安裝在云臺(tái)上，或者其它運(yùn)動(dòng) 平臺(tái)如飛機(jī)上，也可以進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。不過由于光流法是基于導(dǎo)數(shù)的檢測(cè)方法。它較容易受到圖像噪音的影響。所以它不適用于檢測(cè)小物體，檢測(cè)距離較近。
多物體跟蹤
現(xiàn)有視頻分析算法和早期移動(dòng)偵測(cè)最大的區(qū)別就在于是否對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤。運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)和跟蹤是視頻分析的基礎(chǔ)。這兩方面做扎實(shí)了，才有可能對(duì)物體的 行為特性進(jìn)行分析，同時(shí)也才有可能較容易地針對(duì)某些特殊應(yīng)用迅速開發(fā)出來新功能模塊。跟蹤實(shí)質(zhì)上就是將在每一幀上發(fā)現(xiàn)的同一物體沿時(shí)間順序串起來。此領(lǐng)域本身就是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的活躍的研究領(lǐng)域。主要研究方向是在復(fù)雜環(huán)境下，如多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，多個(gè)相機(jī)，運(yùn)動(dòng)物體之間互相遮擋，消失及重現(xiàn)等情況下進(jìn)行有效跟蹤。例如在擁擠的地鐵站臺(tái)對(duì)某個(gè)人進(jìn)行跟蹤；對(duì)草叢里身著迷彩服沿一定方向爬行的士兵進(jìn)行跟蹤。雖然在每一幀里用肉眼無法辨明此士兵的位置，但是積累了一 定幀數(shù)后，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了他。以上實(shí)例主要還停留在實(shí)驗(yàn)室演示階段。但是它們代表了跟蹤算法的發(fā)展方向。
在實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中，尤其是對(duì)一些入侵報(bào)警的應(yīng)用案例中，對(duì)跟蹤算法的要求比較低?，F(xiàn)有的商業(yè)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體“融合”及其它復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的跟蹤效果并不理想。但是參照以往技術(shù)發(fā)展速度，這方面會(huì)很快完善起來。
行為特征分析
行為特征分析是從圖像中尋找滿足預(yù)先設(shè)定的行為特征的事件。目前市場(chǎng)上比較典型的應(yīng)用包括：
分類： 判斷運(yùn)動(dòng)物體是人，車，船只，飛機(jī)。
（2）停止或者突然加速：例如車輛在隧道或者公路上拋錨；大街上搶劫得手后逃跑等場(chǎng)景。
（3）徘徊：例如在敏感區(qū)域外觀察的人員。對(duì)正常通過的行人、車輛不報(bào)警。
（4）遺留物： 例如對(duì)在機(jī)場(chǎng)，油庫等地放置爆炸物然后離開。
（5）物品遺失： 例如博物館的貴重展品保護(hù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)展品消失后，系統(tǒng)會(huì)立刻報(bào)警。
（6）人數(shù)統(tǒng)計(jì)：例如 對(duì)進(jìn)入超市等場(chǎng)所的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。并結(jié)合銷售數(shù)據(jù)繪制一天當(dāng)中平均消費(fèi)額曲線。
（7）人群密度：例如當(dāng)聚集人員過多時(shí)報(bào)警?；蛘呷巳和蝗簧㈤_，如出現(xiàn)異常情況時(shí)，進(jìn)行報(bào)警。
（8）人員倒地： 例如當(dāng)人員由直立突然變成平躺。
總的來說，圖像與視頻智能分析可以作很多事情。所以需要視頻分析開發(fā)人員和最終用戶進(jìn)行有效溝通。由于智能視頻分析還是一個(gè)較新的技術(shù)，在國(guó)內(nèi)了解此項(xiàng)技術(shù) 的圈子目前只拓展到集成商這個(gè)層面上，所以很多適合視頻分析技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景還有待市場(chǎng)開發(fā)。但有一點(diǎn)是一目了然的：企業(yè)必須掌握核心技術(shù)并具有自主研究開 發(fā)能力。智能視頻分析的市場(chǎng)是由許多細(xì)分小市場(chǎng)組成的，新的應(yīng)用正不斷地出現(xiàn)。在可預(yù)見的將來，這會(huì)是這個(gè)市場(chǎng)的一個(gè)明顯特點(diǎn)。
設(shè)定報(bào)警條件
在視頻監(jiān)控里引入“智能”極大地豐富了監(jiān)控內(nèi)容，提高了監(jiān)控的靈活性。用戶可以針對(duì)某個(gè)特定行為進(jìn)行報(bào)警。例如簡(jiǎn)單地說，當(dāng)運(yùn)動(dòng)物體穿越某條界限時(shí)報(bào) 警。也可以使用更多的限定條件，如在晚上7點(diǎn)到早晨7點(diǎn)之間對(duì)進(jìn)入某個(gè)區(qū)域的人員進(jìn)行報(bào)警，對(duì)出去的人員，進(jìn)出的車輛不報(bào)警。由于是通過軟件設(shè)定報(bào)警條 件，更改報(bào)警策略通常來說非常容易。例如有一批貴重貨物在倉(cāng)庫里只存放一天，可以在那一天在屏幕上倉(cāng)庫周圍設(shè)置虛擬邊界，就像孫悟空用金箍棒畫個(gè)圈將唐僧 等人保護(hù)起來一樣，很快地建立起保護(hù)措施。用戶也可以依據(jù)不同設(shè)施的具體安保需求設(shè)定不同的策略。例如白天和夜晚的監(jiān)控內(nèi)容不一樣，工作日和周末監(jiān)控內(nèi) 容、監(jiān)控力度也不一樣。系統(tǒng)自動(dòng)切換，避免了人員監(jiān)控的隨意性。目前可供選擇的報(bào)警要素包括區(qū)域、時(shí)間段、物體種類、尺寸、運(yùn)動(dòng)方向、速度、行為特征等許 多內(nèi)容。
報(bào)警聯(lián)動(dòng)
在智能視頻分析系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)異常情況以后，通常需要作3類事情：
核實(shí)報(bào)警真實(shí)性： 通過另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)對(duì)報(bào)警事件拉近進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查。由于監(jiān)控范圍的需要，報(bào)警相機(jī)的監(jiān)控范圍通常較大，而且經(jīng)常是固定相機(jī)。另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)可以和一臺(tái)或 者幾臺(tái)固定報(bào)警相機(jī)相配合自動(dòng)或者手動(dòng)響應(yīng)報(bào)警事件。報(bào)警錄像片段通常會(huì)被同時(shí)存在硬盤上。
2) 及時(shí)通知、提醒監(jiān)控人員： 常用實(shí)時(shí)提示方法包括語音提示監(jiān)控人員，如“倉(cāng)庫門口發(fā)現(xiàn)人員。”；在屏幕上彈出報(bào)警圖像；在圖像上用標(biāo)識(shí)框標(biāo)識(shí)觸警物體；顯示觸警物體之前的運(yùn)動(dòng)軌跡。 另外也有非實(shí)時(shí)的技術(shù)手段，如通過郵件或者短信的形式通知負(fù)責(zé)人員，并附以觸警截圖。目前通過手機(jī)瀏覽實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像已經(jīng)較成熟。3G手機(jī)在國(guó)內(nèi)的普及必將 促使手機(jī)成為有一個(gè)響應(yīng)平臺(tái)。除了DVR備份以外，智能視頻分析系統(tǒng)可以存儲(chǔ)報(bào)警錄像片段，供監(jiān)控人員迅速檢索。

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