汪 海，王羽中，汪 源

（1.安徽潤谷網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，安慶 246001；2.北京天目創(chuàng)新科技有限公司，北京 100083）

視頻監(jiān)控系統(tǒng)在社會各行各業(yè)都取得了廣泛的應(yīng)用，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控主要由模擬監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)字化本地視頻監(jiān)控系統(tǒng)和遠程通信系統(tǒng)組成，它也曾有過一段輝煌的時期，但隨著科技的進步和人們對安防要求的不斷提高，傳統(tǒng)系統(tǒng)的缺陷也在不斷暴露出來，比如對監(jiān)控人員識別危險的依賴性過高、每路視頻難以被實時監(jiān)控、報警精度較低、視頻分析較困難等等。在這種情況下，急需對視頻監(jiān)控技術(shù)進行創(chuàng)新，打造更能適應(yīng)于現(xiàn)代化安防需求的新型視頻監(jiān)控系統(tǒng)。智能視頻監(jiān)控技術(shù)就是在這種背景下應(yīng)運而生的，其一推出就受到了安防領(lǐng)域的廣泛青睞。本文對智能視頻監(jiān)控技術(shù)進行了分析，并就其在安防領(lǐng)域的應(yīng)用進行了探討，希望對業(yè)內(nèi)同仁可以起到一定的參考和借鑒作用。

1 智能視頻監(jiān)控技術(shù)分析

1.1 運動目標捕捉

對于視頻監(jiān)控來說，對運動目標進行捕捉是后續(xù)進行目標分類和行為分析的前提和基礎(chǔ)，它也是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的一項基礎(chǔ)技術(shù)。目前對運動目標進行檢測的方法有很多，但實際中主要應(yīng)用的有以下三種：第一，背景減法。這是一種最簡單的運動目標識別算法，同時也是運動目標檢測的主流方法。該方法將每一幀圖像與背景模型圖像進行相減，當?shù)玫降膱D像和背景之間的偏差超過一定閾值后，即可以實現(xiàn)對運動區(qū)域的判定。第二，相鄰幀差法。該方法與上面介紹到的背景減法并不相同，它是通過對視頻圖像序列中前后圖像間的差異進行捕捉和提取來實現(xiàn)的，通常比對對象是兩幀或幾幀。該方法具有較強的自適應(yīng)性，在未來擁有巨大的發(fā)展?jié)摿?。第三，光流法。該方法與前兩種方法有著本質(zhì)的差異，因為它并不是對視頻圖像進行單純的檢測，而是對圖像序列的光流場進行檢測，該方法的優(yōu)勢是可以獲得精確的數(shù)據(jù)，缺陷就是計算分析過程太過復雜，一般難以實現(xiàn)實時檢測，因此也沒能成為運動目標識別的主流方法。

1.2 運動目標分類

在捕捉到運動目標后，就可以利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機等算法對目標進行分類。對于視頻監(jiān)控系統(tǒng)而言，目標分類的特征主要體現(xiàn)在時空兩個方面。其中，時間特征與目標跟蹤過程密切相關(guān)，主要關(guān)注的是運動目標的移動速度變化；而空間特征則主要體現(xiàn)在圖像中的一些特征，比如目標的大小和形狀等等。

1.3 運動目標跟蹤

所謂運動目標跟蹤，是指結(jié)合目標所處的環(huán)境，選擇一項能夠表征運動目標的特征，然后在后續(xù)的圖像幀中搜索與該特征最為匹配的目標位置。目標跟蹤算法主要有基于特征的跟蹤、基于三維模型的跟蹤、基于運動輪廓模型的跟蹤等方法。

1.4 視頻內(nèi)容分析

當實現(xiàn)運動目標的識別、分類和跟蹤后，就可以對其行為進行分析，這是體現(xiàn)智能視頻監(jiān)控技術(shù)特點的一項關(guān)鍵技術(shù)。通過智能化的分析和判斷，可以對運動目標的身份進行識別，最常見的方法就是人臉識別和步態(tài)識別技術(shù)。然后結(jié)合身份識別結(jié)果以及特定的行為定義，就可以實現(xiàn)對運動目標行為的智能判定。

2 在安防領(lǐng)域中的應(yīng)用探討

2.1 住宅小區(qū)安防

現(xiàn)代化的小區(qū)普遍都安裝了安防系統(tǒng)，而應(yīng)用于住宅小區(qū)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)（如圖1所示）主要由錄像、巡更、安防報警等模塊構(gòu)成。其中，錄像監(jiān)控模塊主要負責對小區(qū)內(nèi)的重點監(jiān)控區(qū)域進行視頻圖像信息的采集；巡更模塊則可以實現(xiàn)對巡更人員路線的規(guī)劃設(shè)計；安防報警模塊則可以通過對視頻監(jiān)控圖像的智能化分析，進而向聯(lián)動功能模塊發(fā)送指令性數(shù)據(jù)，比如報警命令。隨著智能樓宇和小區(qū)在未來的住宅建設(shè)中逐漸成為主流，智能視頻監(jiān)控技術(shù)在住宅小區(qū)安防中的應(yīng)用也必將越來越深入。

圖1 小區(qū)視頻監(jiān)控系統(tǒng)

2.2 公共商業(yè)場所

現(xiàn)實中，公共商業(yè)場所內(nèi)經(jīng)常會發(fā)生商品丟失或被盜取等問題，而這也推動了智能視頻監(jiān)控技術(shù)在該場所的應(yīng)用。當公共商業(yè)場所內(nèi)安裝了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)后，一旦發(fā)現(xiàn)商品出現(xiàn)不正常的移動，系統(tǒng)就可以自動對其進行檢測和分析，進而做出針對性的應(yīng)對。此外，通過應(yīng)用智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，還可以對公共商業(yè)場所內(nèi)的人流進行分析，當發(fā)現(xiàn)對象在特定區(qū)域停留時間過長時，就可以發(fā)出警報通知工作人員處理。

2.3 銀行安防

智能監(jiān)控技術(shù)在銀行安防中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在ATM機和銀行大廳兩個方面。ATM機作為銀行的基礎(chǔ)設(shè)備，一般都要求配備視頻監(jiān)控系統(tǒng)。現(xiàn)代化的ATM機上配備的視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以對機上操作人員的人臉進行識別和檢測分析，一旦發(fā)現(xiàn)操作人員的身份或行為異常，就可以自動發(fā)出警報。而銀行大廳內(nèi)裝設(shè)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以對人員流動進行實時監(jiān)控，在此基礎(chǔ)上就可以對區(qū)域人員的行為進行檢測分析，進而做出針對性的反應(yīng)。