海軍駐杭州地區(qū)軍事代表室　趙錦園

中國電子科技集團(tuán)公司第五十二研究所 杭 飛 陳 仕

淺談智能視頻監(jiān)控技術(shù)

海軍駐杭州地區(qū)軍事代表室趙錦園

中國電子科技集團(tuán)公司第五十二研究所 杭 飛 陳 仕

如今電子信息技術(shù)發(fā)展越來越快，所以傳統(tǒng)的人工視頻監(jiān)視已經(jīng)不能夠滿足公共安全的需要了，而為了適應(yīng)科技的進(jìn)步，就發(fā)展起來了智能監(jiān)控技術(shù)。智能監(jiān)控技術(shù)與傳統(tǒng)的監(jiān)控技術(shù)相比內(nèi)容比較廣泛。而且所設(shè)計(jì)領(lǐng)域也比較廣泛。本文主要分析的是智能視頻技術(shù)的發(fā)展情況，不僅分析了現(xiàn)在的智能視頻技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，而且還對(duì)一些典型的算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，除此之外還討論了視頻監(jiān)控技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)背景下的發(fā)展情況。

智能視頻監(jiān)控；物聯(lián)網(wǎng)；公共安全

一、智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展史

1.模擬化的視頻監(jiān)控技術(shù)

從20世紀(jì)70年代開始， 光學(xué)成像技術(shù)就不斷發(fā)展，這也帶動(dòng)了電子信息技術(shù)的發(fā)展。在這樣的背景下，智能視頻監(jiān)控技術(shù)使用的可能性不斷增大，電子監(jiān)控系統(tǒng)隨之出現(xiàn)，世界范圍內(nèi)開始使用電子設(shè)備進(jìn)行視頻監(jiān)控。最早的模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要以CCTV監(jiān)控為主。CCTV的工作原理并不是非常復(fù)雜，在進(jìn)行信息傳輸?shù)臅r(shí)候使用的是同軸電纜，在模擬監(jiān)視器上面可以顯示出信息的具體內(nèi)容，若是要對(duì)信息進(jìn)行存儲(chǔ)需要借助于磁帶錄像機(jī)。模擬視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用范圍比較廣泛，因?yàn)樗鼉r(jià)格比較低，而且安裝起來也非常方便。

2.數(shù)字化的視頻監(jiān)控技術(shù)

進(jìn)入到20世紀(jì)90年代之后，原來的模擬化視頻監(jiān)控技術(shù)逐漸顯露出了自己的某些缺陷，相比較模擬視頻監(jiān)控技術(shù)而言，數(shù)字壓縮編碼技術(shù)和芯片技術(shù)儲(chǔ)存量比較大，而且她的監(jiān)控范圍也比較廣泛。在最開始的時(shí)候是半數(shù)字時(shí)代，使用的是NVR，之后進(jìn)入到真正的數(shù)字化視頻監(jiān)控，就開始使用DVR進(jìn)行監(jiān)控。使用DVR進(jìn)行監(jiān)控儲(chǔ)存視頻信息比較多，攝像頭的數(shù)量也很多，也正是因?yàn)槿绱颂岣吡怂囊曨l監(jiān)控儲(chǔ)存量。使用數(shù)字化視頻監(jiān)控技術(shù)維護(hù)起來非常簡單方便，而且此技術(shù)應(yīng)用范圍也比較廣泛。智能化的視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展，也從數(shù)字化視頻監(jiān)控技術(shù)中得到了一些啟發(fā)。

二、智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心算法

智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有很多的優(yōu)點(diǎn)，其中最特殊的一點(diǎn)就是此系統(tǒng)運(yùn)行是全自動(dòng)化的，24小時(shí)之內(nèi)都可以隨時(shí)對(duì)監(jiān)控畫面進(jìn)行分析，若是發(fā)生緊急情況能夠進(jìn)行及時(shí)報(bào)警。除了對(duì)異常情況進(jìn)行識(shí)別之外，對(duì)安保人員還有一定的提醒作用。目前智能化視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，各界人士都認(rèn)同此項(xiàng)技術(shù)。本文對(duì)智能視頻監(jiān)控技術(shù)核心算法的分析主要涉及到三個(gè)層面，分別是底層、中層和高層。

1.目標(biāo)檢測算法

目標(biāo)檢測算法在對(duì)視頻圖像進(jìn)行采集的時(shí)候主要集中在底層，及時(shí)獲取終端上的圖像序列，檢測系統(tǒng)當(dāng)中遇到的異常情況，同時(shí)對(duì)所定的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤監(jiān)控，主要目的是為了做好分析處理工作，在這個(gè)過程中需要注意的是要準(zhǔn)確的定位好目標(biāo)的位置以及確定好儲(chǔ)存量。

目標(biāo)檢測可以劃分為基于目標(biāo)建模的目標(biāo)檢測和基于背景建模的目標(biāo)檢測，這是根據(jù)處理對(duì)象的不同來進(jìn)行劃分的。基于目標(biāo)建模的目標(biāo)檢測能夠分析的視頻圖像非常廣泛，既包括固定攝像機(jī)記錄的視頻圖像，也包括靜態(tài)圖像和移動(dòng)攝像機(jī)記錄的視頻圖像。盡管應(yīng)用范圍廣泛，但是這種檢測實(shí)時(shí)性達(dá)不到要求，而且漏檢程度非常高?；诒尘敖５哪繕?biāo)檢測實(shí)時(shí)性非常強(qiáng)，但是這種檢測方法應(yīng)用范圍比較小，只能用于背景不變的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測。

2.目標(biāo)跟蹤算法

目標(biāo)跟蹤算法的跟蹤目標(biāo)主要在底層階段，再對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的時(shí)候需要確定好目標(biāo)的具體軌跡，其中最重要的一點(diǎn)是要處理好計(jì)算機(jī)視覺問題。目標(biāo)跟蹤算法可以分為單一場景目標(biāo)跟蹤和綜合場景目標(biāo)跟蹤，這主要是根據(jù)應(yīng)用場景的差別來進(jìn)行劃分的。其中單一場景目標(biāo)跟蹤又可以分為跟蹤單個(gè)目標(biāo)和多個(gè)目標(biāo)，而綜合場景目標(biāo)跟蹤也可以分化為重疊場景目標(biāo)跟蹤以及非重疊場景目標(biāo)跟蹤。首先來說當(dāng)個(gè)場景目標(biāo)跟蹤，相連續(xù)的空間里的一個(gè)目標(biāo)相似度非常高。但是，重疊場景中的目標(biāo)跟蹤就不一樣了，因?yàn)槟繕?biāo)在每一個(gè)場景中的相似程度都非常低，目標(biāo)可以在場所之間進(jìn)行變化， 所以就需要在目標(biāo)進(jìn)入到一個(gè)新場所之后及時(shí)確定目標(biāo)的具體位置。至于飛蟲的場景目標(biāo)跟蹤，不同的場景之間都存在著一定的盲區(qū)，所以會(huì)對(duì)目標(biāo)的觀測數(shù)據(jù)信息造成影響。

3.目標(biāo)的分類識(shí)別算法

目標(biāo)的分類識(shí)別算法盡管是在中層階段，但是此算法的離不開底層上的信息支持，通過底層上的信息基礎(chǔ)可以對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，同時(shí)做好準(zhǔn)確定位目標(biāo)。其實(shí)也就是說對(duì)圖像當(dāng)中存在的，具體的物體的類別進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別，這樣做的目的是對(duì)目標(biāo)有一個(gè)清楚的認(rèn)識(shí)。

最近十幾年來詞袋模型和深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用越來越廣泛，磁帶模型算法需要進(jìn)行特征編碼以及特征匯聚，主要做法是先將特征相同的信息提取出來，然后對(duì)這些信息進(jìn)行聚類編碼，最后就需要借助于分類器做分類工作。深度學(xué)習(xí)模型算法通過對(duì)人腦神經(jīng)元處理結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，從而記錄由底層到中層再到高層的目標(biāo)。

4.行為分析算法

行為分析算法主要是在高層具體的分析目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況。纖維分析算法又可以分為靜態(tài)姿態(tài)識(shí)別、運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別和復(fù)雜事件分析方法三種。第一種靜態(tài)姿態(tài)識(shí)別的研究對(duì)象是靜態(tài)圖像，可以根據(jù)時(shí)空特征對(duì)圖像進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。使用第二種算法對(duì)目標(biāo)行為進(jìn)行分析的時(shí)候，需要借助于統(tǒng)計(jì)模型和句法模型。第三種算法主要是對(duì)目標(biāo)的交互行為和群體行為進(jìn)行分析。

三、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的智能視頻監(jiān)控的挑戰(zhàn)及發(fā)展方向

1.跨場景挑戰(zhàn)

現(xiàn)在世界范圍內(nèi)的攝像頭數(shù)量有了進(jìn)一步的增長，所以帶動(dòng)了視頻監(jiān)控技術(shù)的出現(xiàn)。全球范圍內(nèi)各場景分布都比較廣泛，未來智能視頻監(jiān)控技術(shù)需要將場景設(shè)備建立成一個(gè)完整的系統(tǒng)體系。

2.跨空間挑戰(zhàn)

從視頻監(jiān)控技術(shù)出現(xiàn)應(yīng)用到現(xiàn)在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)也不再是原來比較單一的形式，而是變得越來越復(fù)雜，這使得數(shù)據(jù)處理工作也變得越來越困難，所以未來智能視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)該主要考慮如何及時(shí)的獲取有效信息，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。

3.發(fā)展方向

現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，對(duì)智能識(shí)別監(jiān)控技術(shù)來說既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。通過分析得出，將來視頻監(jiān)控技術(shù)將會(huì)朝著高校視覺網(wǎng)，主動(dòng)視覺網(wǎng)，協(xié)同視覺網(wǎng)三個(gè)方向進(jìn)行發(fā)展。

四、總結(jié)

由上文的分析可以知道，視頻監(jiān)控技術(shù)還有很大的發(fā)展空間，智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心算法也是在起步的階段，所以在以后的發(fā)展過程中需要進(jìn)行不斷研究，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。而且物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來既給智能視頻監(jiān)控技術(shù)帶來了一定的發(fā)展機(jī)遇，又對(duì)它的發(fā)展造成了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，未來視頻監(jiān)控技術(shù)一定會(huì)有所進(jìn)步，技術(shù)創(chuàng)新方面也會(huì)有一定的提升，從而適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。

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