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智能视频监控如何更好的走向应用

2010-09-28 00:00:00 来源:CPS中安网 作者:lan 责任编辑: xiaolan 收藏本文
  这些行业对智能功能应用的需求就仅止于此吗?当然不是。这只是目前智能分析技术做到的应用。各行业不断涌现新的业务需求,对于智能视频分析技术的功能性、各种场景的适应性、指标参数的准确性更高的要求。在不同行业、场所对于智能监控的需求也有着较大的差异,很难用一套通用的智能技术或者产品覆盖各个行业。这就要求厂商要去挖掘和总结适用于不同行业的智能视频分析规则。


  比如,银行智能监控除了传统的周界防范,关键需求为ATM机机身异物检测预警,对于ATM取款机,银行方面除了需要知道取款人的身份以外,还需要保护好昂贵的取款设备,尽早杜绝一些欺诈行为。人脸遮挡识别、特殊动作识别(尾随、贴胶布等)功能就非常适合在ATM取款机上进行大面积推广。针对银行营业场所的日常安全,智能视频分析常采用的规则是取走识别、离开识别、滞留识别、弃置识别:可以对钱箱进行监控,在视频画面中钱箱所在区域设置取走识别,当钱箱离开规定区域或者发生移动时产生取走报警;对特定的工作人员设置离开识别,当离开所设定的个人办公区域时产生离开报警提示;选择营业厅内重要区域选择滞留识别,当有人长时间逗留产生徘徊报警;使用离开识别,当需固定值守岗位人员离开岗位后产生离开报警;使用弃置识别,当营业厅内(如大堂)有遗留物品时进行报警;使用警戒线及区域入侵检测功能,可对营业场所的周界出现人、车辆或任何物体入侵时进行报警,可进行时间的管理。


  而武警、公安等行业对于智能监控流动性、隐蔽性的要求较高;公安及司法行业的主要需求是检测是否有奔跑、斗殴、追逐及聚众等异常行为的发生,这类应用的场景一般非常复杂,要求智能产品对复杂场景有较强的适应能力。


  如监狱在防范在押人员越狱的同时,提出对于执勤岗哨异常行为分析的新需求;再如治安监控,重点关注人比较密集的场所,需要打击“两抢”犯罪,防止群发的恶性事件等。在广场、车站等地方的监控点,密切注意人流的动向,对人群的突然聚集进行分析和报告。在道路的监控系统中加上对人的突然变速分析,及时判断行人意外情况,也是对于“两抢”犯罪行为进行智能分析判断的一个规则。


  智能视频分析技术在监狱安防管理中的一个重要作用是防止在押犯越狱逃跑。因而采用穿越警戒线、进入识别的规则:为了防止罪犯翻越围墙逃跑,组合采用穿越警戒线、进入识别这两种功能对围墙附近等重点警戒区域实施监控。把围墙的前面,即在押人员经围墙必须经过的区域,设置为目标范围,一旦有人进入,立即发出报警。为了避免错报和不必要的失误,如工作人员自己进入目标范围而引发的报警,可以配合穿越警戒线功能以提高报警的精确度。目标范围内,再设置一条警戒线。有人进入目标范围报警一次,当跨过警戒线报警第二次。这样能有效提醒执勤人员,采取充分的警戒措施,也能降低监控的失误率,提高工作效率。


  对于涉及公安机关社会治安监控的智能视频分析技术,公安部一所副所长陈朝武认为其智能视频分析的规则一定要和公安业务结合起来,特别要和刑侦破案经验结合起来才能定义和破案相关的视频内容特征,从而发现有限规则,再把这些规则输入计算机,让计算机按照这样的规则去提取图像特征,这样才能使智能视频分析和公安业务真正结合起来,才能有助破案,节省警力。如:异常行为分析,群体性事件感知,利用智能视频人数统计功能,在一定的公共重要场所,通过感知人群密度的快速增加发出报警,也能起到预防群体性事件发生的作用。在大型活动的监控中,必须先提炼出有助破案的犯罪分子的行为特征,结合算法规则,配置相应的参数。集成了这种算法和参数的摄像机才能有效进行智能视频分析。


  另外,智能视频快速检索是智能视频分析应用的一个重要功能。在视频智能分析和检索过程中,对有些质量比较差的图像,需要先进行视频增强,让视频画面清晰可辨,才能使智能视频分析准确性增强。因此,视频增强功能也是视频分析的重要内容。


  陈朝武认为,如何满足这些不同的监控图像智能视频分析的应用需求,是视频监控图像内容智能视频分析技术研究和应用的难点。从事智能视频分析研究的人员一定要从应用的角度去思考:什么样的算法适合什么样的场景?这是智能视频分析非常关键的。我们所看到的智能视频分析演示,它的算法是不是也同样能够适用我们特定的观察场景?在应用场景的全天候变化情况下,各种参数选择如何确定分析效果最佳?这是智能视频分析应用的关键。


  中国市场需要怎样的智能视频监控产品


  和视频监控应用的行业化趋势一样,智能视频分析技术在监控领域由于行业需求的差异,将长期处在一个需求不断被细化、被实现的过程中。目前能实现的智能视频分析的内容主要包括几个大类:1、对人、物的识别;2、对人、物运动轨迹的识别;3、对视频环境影响的判断和补偿。智能视频监控产品功能也主要围绕如何满足上述需求设计。
 


  对人、物的识别:主要就是识别监控系统关心的内容,包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能监控技术,最关键的要求就是识别的准确率。比方说车牌号识别,目前市场上做的好的,识别率在95%甚至98%以上,这样就能够较好地满足道路监控类客户的需求。如果识别率低于90%,就会对管理人员带来很大的麻烦。识别类技术,常常应用于道路监控、金融银行、航道管理等行业,主要是为客户提供识别记录和分级管理的依据。


  对人、物运动轨迹的识别和处理:目前细分的很多,主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等。此类技术,除了数量统计外,一般是对某个过程进行判断,一旦发现了异常情况,如有人进入警戒区域、广场东北角有人迅速聚集等情况,就发出报警信息,提醒值班监控人员关注相应热点区域。对于数量统计类技术,关键的技术点是发现异常情况,并对异常情况进行数量统计。所以要求统计数据的准确率,尽量降低误差。运动轨迹识别处理类的技术,受实际监控应用场景影响非常大。此类技术的关键是能够尽快发现异常,需要尽量避免遗漏,提高预报的准确率。目前此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。


  对视频环境影响的判断和补偿:环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候,尽早发现??面中的人,或者判断摄像头偏移的情况后发出报警。此类功能关键技术点是在各种应用场合下,均能够较稳定地输出智能分析的信息,尽量减少环境对视频监控的影响。此类功能具备普遍的适应性,80%以上的监控点,都有增添此类功能的潜在需求。


  目前市场上的智能视频分析系统,主要有两种产品形态:


  一种是智能视频分析设备前置系统。这个系统将智能视频分析单元,放在前端摄像机处,实时视频分析单元一般为嵌入式产品,分析的特征、参数、结果在需要时上传到监控中心。这是典型的分布式系统架构。当我们对固定场景的图像做智能视频分析的时候常用这种形态,这个系统特点是实时前端分析,其分析结果和算法速度不受传输环节的影响。


  第二种是中心智能分析系统。这种系统一般是把算法集中在监控中心的PC端上,可集成更多的算法同时运行。一般说来,一种算法对某一个特定的内容分析效果较好。而PC机可以对多种算法进行集成,综合分析的内容会更丰富,效果更好。这个系统可以通过后端矩阵切换完成对前端多个摄像机分时段做图像视频分析。目前市面上见到的产品只有这两种形态。不同产品和系统的区别可能就是根据分析内容采用不同的算法和不同的输出结果表示方式。


  从Ioimage、贝尔信、卓扬、海康威视、科达、博世等企业提供给市场的智能视频监控产品看,目前的智能视频监控产品主要有智能视觉服务器/智能视频服务器、智能网络摄像机、智能视觉(视频)监控软件、智能视频DVR/IVR、智能视频网络模拟双模摄像机等产品。智能分析功能则以模块化的方式嵌入设备。目前内嵌智能视觉分析技术包括入侵检测、遗弃物检测、物品搬移检测、PTZ自动跟踪、非法停车检测、徘徊检测、计数统计等。


  我们以ioimage ioibox trk10为列,分析一下这款智能视频嵌入式服务器的产品形态和智能功能。trk10是一款集视频编码和智能视觉分析功能于一身的浓缩型嵌入式服务器,内置高性能智能视频分析,可集成到静态及云台(PTZ)安全监控摄像机,可内嵌于摄像机护罩内或放在隐蔽处配合传统的CCTV系统实现室内或室外自动跟踪检测、遗弃物检测、非法停车检测、物品搬移检测等功能。智能视觉服务器是一个基于DSP,并拥有混合接口的安防前端设备,可以将模拟音频和视频输入转换为基于IP的MPEG-4流媒体,同时也支持通过模拟视频输出。经过智能处理之后,这两种输出可以同时工作,并且输出的两种视频里都可以叠加报警框/跟踪框、轨迹线等OSD。Trk10内嵌以太网供电功能PoE,可以减少外部电源和电源走线的部署费用以及随之而来的施工麻烦,方便工程施工。trk10内嵌了目标威胁检测智能视觉分析技术中完整的入侵检测、遗弃物检测、物品搬移检测、PTZ自动跟踪、非法停车检测、徘徊检测6大分析模块(如图1所示)。

 


  入侵检测模块  可以自动检测非法定向运动并自动报警。支持以下几种配置模式:




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