监控视频智能分析探讨.doc

1、监控视频智能分析探讨摘要：本文阐述了智能监控视频的特点，并分析了监控视频的智能技术及其中的难点，并对监控视频的智能化发展的历程进行了探讨。 关键词：监控视频；智能技术；发展 中图分类号： TN948.64 文献标识码：A 文章编号： 引言 视频监控是视频工程中重要的技术和应用领域，支撑其发展的视频技术在不到一个世纪的发展过程中，大致经历了 3 个跨越式的发展阶段。该系统监控技术可以实时对运动目标进行监控、跟踪，它的物理结构主要分为中央式和分散式，这一项技术可以用于安全类监控和非安全类监控。 1、智能监控视频的特点 1.1 247 全天候可靠监控 彻底改变以往完全由安全工作人员对监控画面进行“目

2、不转睛”的监视模式和主观的分析判断模式，通过嵌入在前端设备（数字摄像机或视频服务器）中的智能视频模块对所监控的画面进行不间断分析，实现对异常事件和疑似威胁的主动式编码、报警和保存，以克服现有的被动式编码、保存和人工发现后报警及事后查询的缺陷。 1.2 提高报警精确度 前端设备（数字摄像机和视频服务器）集成强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确的定义安全威胁的特征，有效捕捉异常报警事件或及时发现威胁，降低误报和漏报现象，减少大量无用视频数据的传输和存储。 1.3 提高响应速度 识别可疑活动（例如有人在公共场所遗留了可疑物体，或者有人在敏感区域停留的时间过长） ，在安全威胁发生

3、之前就能够提示监控值班人员关注相关监控画面以提前做好准备。还可以使用户更加确切地定义在特定的安全威胁出现时应当采取的动作，驱动预案的生成和执行，并由监控系统本身来确保危机处理步骤能够按照预定的计划精确执行，有效防止在混乱中由于人为因素而造成的延误。 1.4 有效扩展视频资源的用途 将视频资源应用到非安全领域，如利用商场大堂的监视系统自动识别 VIP 用户的特征，并通知客服人员及时做好服务工作；发现人群中有人不慎跌倒时，及时通知附近的商场工作人员提供帮助。此外，智能视频系统还可以帮助零售店的老板统计当天光顾的客户数量，用以分析销售情况等，也可以提供对大型活动人流和人数的统计。 2、监控视频的智能

4、技术及难点 2.1 监控视频的智能技术 智能视频监控是将计算机视觉技术引入到视频监控中而产生的，目前，智能视频监控已经成为计算机视觉中一个重要的研究领域。 对象描述、对象跟踪、对象识别和对象的行为分析，最后进行预警或报警。智能视频监控技术主要包括对视频图像序列自动地进行运动对象的提取、描述、跟踪、识别和行为分析等方面的内容。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频监控技术就是借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉监控者不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。智能视频监控以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络

5、化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。其最终目的就是要使计算机能够分析、描述和理解视频画面中的内容。智能视频监控涉及到计算机视觉、图像视频处理和人工智能领域中的众多核心技术，是一个非常具有挑战性的困难问题。 2.2 监控视频的智能技术难点 智能视频监控的前景十分美好，但仍面临漫长的探索路程。智能视频监控和普通视频监控本质的区别在于：普通监控视频只是帮助我们“看” ；而智能视频监控不仅要“ 看” ，而且能“ 看见

6、” 、能“理解” ，能够搜寻目标，分析视频内容，处理视频监控的结果。 这样的目标在技术实现上有很大难度，首先面临的问题是图像分割：把关注的目标从图像中分离出来。这是一个基本和图像处理同时诞生的老问题，但至今仍得不到很好的解决。在图像分割领域，各种方法层出不穷，基本是一个问题一种方法，或多种方法，但结果仍差强人意。 除图像分割外仍有接踵而至的难题，如特征提取、目标匹配、目标描述、目标跟踪、多摄像机协同等。这些问题正是当前图像处理、视频分析的热点问题，虽然已取得一些成果，但距离人们的期望还相当遥远。总体上说，智能化是视频监控的亮点，但同时又是视频监控技术的关键和难点。智能视频监控技术的研究和应用仍

7、处在萌芽状态，刚刚步入初级阶段。 3、监控视频的智能化发展历程 智能视频监控经过近四、五年的发展，已由简单的视频监控发展到具有人工智能的视频监控。视频监控的由来很简单，从需求层面来看：人们一直需要扩大眼睛的功能，希望在必要的地方“挂上”一只“眼睛”进行不间断的监控；从技术可行性的层面来看：传感器技术从单点传感器发展到多点，从一维传感器，发展到二维、三维传感器（图像、视频传感器） ，快速的发展为实现以看为主的监控提供了可能。实际上这一过程再次体现了仿生学对技术发展的巨大影响力：监控技术即智能化视频监控技术的进一步发展，仍然是仿生学引导的结果。从仿生学的角度出发，各种传感器的出现均模仿人类的各种感

8、觉的结果，从触觉、嗅觉到听觉、视觉，如模仿人耳的麦克风和模仿人眼的摄像机。最近，如何在模仿视觉的基础上模仿人脑功能，使现有的监控设备具有一定的智能并、成为研究的焦点。智能的汇入使传感的内容、含义具有了主观“感觉” ，能够给出分析、判断和结论，而并非只对传感对象的物理量作忠实的记录。 监控智能化并不仅仅可以帮助我们紧盯屏幕，提高效率，还可以通过“ 智能”承担并实现更多工作。 3.1 摄像机保护 这是首要任务，如果摄像机得不到保护，其它的一切都免谈。因此对摄像机被遮挡、被移动、模糊等情况能及时自动转移、报警并通知维护人员。 3.2 入侵检测和运动目标跟踪 对非正常进入监视区域的可疑目标及时检测，能

9、够识别单个或多个目标的运动情况（如运动方向、运动速度等） 。在检测到可疑目标后，发送控制指令使摄像机自动跟踪目标，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知邻近的摄像机协同工作，继续进行跟踪并发出报警信号。 3.3 滞留物和搬移物报警 当场景中（如候机室、会议室等）某一物体(如包裹、手提箱等)在敏感区域停留的时间过长，或原场景中存在的物体（如手提电脑、贵重仪表）被无故搬移时，系统就发出报警信号，同时自动在前面的视频画面中查找放置滞留物或搬走原有物品的可疑人。 3.4 群体行为分析 包含对人群、车流等目标的正常行为和异常行为分析。能够对场景中群体的正常行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域的人或

10、车的数量、高速公路交通流量，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等。也能够对场景中群体的异常行为进行分析和判断，如检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其他可疑物体，判断公路上是否有车辆非法停靠、是否有故障车辆，是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，检测公共场所是否有人员的集聚、奔跑、斗殴等异常行为。 当然，智能视频监控能够做到的事不只如此。今后它可以帮我们做更多的事，但前提是我们要有足够的智能来设计并实现这样的智能视频监控系统。 结束语 智能视频监控技术进入实用，极大提高了视频信息的价值，具有传统视频监控无法比拟的优势，但是因为该技术尚欠缺成熟度和稳定性，集成商智能视频监控系统建设施工经验不足，它投入实战还面临不少挑战。 参考文献： 1 王素玉, 沈兰荪. 智能视觉监控技术研究进展J. 中国图像. 2011（22） 2 李鹏飞, 陈朝武, 李晓峰. 智能视频算法评估综述J. 计算机辅助设计与图形学. 2010（02） 3 朱秀昌. 视频监控技术的智能化趋势J. 专家视点. 2012（11） 4 温学兵. 智能视频监控技术及其在安防领域的应用J. 城市建设. 2012（33）