下一代智能视频监控技术发展新方向

　　多目标识别与跟踪技术是以单球机智能跟踪作为基础，能够同时实现对大范围内多个活动目标的智能识别与跟踪，并对其中单个目标进行智能跟踪的技术。

　　多目标识别与跟踪技术在应用中，通常使用一台固定摄像机，对广域范围内目标进行的智能行为分析，并将同时监控的多个目标按照既定的策略进行排序，并按照先后顺序，指挥智能跟踪球机逐个跟踪监控目标。与单目标跟踪相比，多目标跟踪技术的关键点是数据关联问题，即建立一个统一的坐标系，使得固定摄像机可以将目标的坐标信息传递给跟踪球机，实现联动跟踪。

　　多目标跟踪的过程可以划分为以下几部分：

　　1、数据关联：在观测数据和目标之间建立起对应关系。

　　常见的方法有最近邻算法、联合概率数据关联滤波器、多假设跟踪算法。

　　2、状态估计：每个目标根据其对应的观测进行状态估计。

　　通常采用基于贝叶斯理论的方法，将多目标跟踪问题转化成对多个单目标的跟踪过程，并建立相应的状态空间模型。为每个目标分配一个单目标跟踪器，相互独立地跟踪每个目标，通过设计一些特殊的方法来处理目标之间的交互和遮挡问题。

　　3、坐标传递：在主摄像机和球机间建立统一的坐标系。

　　在多目标监控场景中，提取目标的位置和运动轨迹信息，发送给从摄像机，从摄像机根据目标的位置和运动轨迹信息跟踪锁定目标。

　　另外，多目标跟踪技术在实际的应用中，还需要重点优化和改进以下方面：提升算法的效率，以实现同时能够跟踪尽量多的目标；需要改进算法的抗干扰性能，以减轻光线变化、影子、目标间遮挡等常见的干扰因素；需要能够对每个目标排定警戒优先级，以使球机在跟踪时能够及时切换到威胁等级更高的目标。

　　面向事后应用的智能技术

　　面对监控系统中海量的录像数据，如何有效、高效的应用，减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题，并在不同分辨率、不同清晰度的录像中准确的辨别出需要获取的信息，行业提供了视频复原、视频浓缩、视频结构化检索等技术手段。

　　视频复原

　　解决对模糊录像的有效辨别问题。通过综合应用超分辨率、锐化滤波、去模糊滤波、轮廓增强、降噪滤波、变形校正、色彩调整、时空分析、视频标注、多视频比对、视频稳定化等智能算法，对对焦不准、运动模糊、噪声干扰等原因导致的模糊视频进行处理，使之清晰可辨。（如图６）

　　图６

　　视频浓缩

　　将视频浓缩形成视频片断，不同时刻的目标“穿越时空”同时展现播放，使24小时的视频被制作成一个简短到几分钟浓缩视频成为现实。视频浓缩不仅浓缩的是事件的精华，也是活动事件的全部，没有价值的视频将被剔除。通过多分格快照技术，可以在几秒中看完所有的活动目标成为可能，回溯原始视频功能，瞬间锁定目标在原始视频中的位置。这些智能视频分析功能的实现和应用将大大提高海量视频监控录像分析的效率。（如图７）

　　图７