智能视觉技术应用概括与展望

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　　智能视觉技术简介

　　随着行业的发展，传统的安防行业由原来单纯的视频监控系统，慢慢的扩展为视频综合管理系统。其功能逐渐从视频采集、视频编解码和录像存储为主、逐步过渡到视觉内容(Visio Analytics)分析和元数据应用为主。不论是视频监控系统，还是视频综合管理系统，就其本质而言，是通过光电传感器来代替人眼来获取外部有用信息并加以利用。

　　视觉分析，又称为智能视觉(Intelligent Visio)、计算机视觉(Computer Vision)。智能视频分析(Intelligent Video analytics)，或者称为视频内容分析(Video Content Analysis)，智能视频(Intelligent Video)等。两者既有联系又有区别。

　　视频分析是对多帧图像组成的序列进行分析，视频分析的对象都是摄像机采集的自然视频。但视觉分析研究对象和内容更广，还包括合成图像和拼接图像，不仅用到图像处理技术、视频处理算法，还包括一些摄像机成像技术、图像合成技术，三维重构技术、对象检测技术、对象识别技术、行为分析等等。

　　智能视觉技术核心和开发难点

　　不论在学术界，还是产业界，对智能视觉分析都没有正式而又明确的定义，自然的对智能视觉分析技术也就没有成型的公式。

　　智能视觉技术的突出特点就是多样性和不完善性。如图1所示，智能视觉技术是一个多学科交叉研究领域。用到了数学、物理学、摄影学、神经生物学、信号处理、图像处理、人工智能、自动控制机器人、机器视觉、机器学习、计算机视觉等多学科相关知识。

图1 计算机视觉与其他领域的关系

　　智能视觉分析主要是模仿人眼视觉分析和人脑视觉信息处理与提取过程，在生物视觉方面，人类对人脑视觉信息处理和提取的具体过程还知之甚少。在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，得出了视觉系统如何运作的粗略描述。人们试图建立一个人工系统，使之在不同程度上模拟生物视觉运作。

　　一个典型的智能视觉分析应用框架首先对输入视频信号进行图像处理和视频处理，对视频信号中每个像素点建立随时间变化的模型，并前背景分离。然后对分离出的前景图像区域提取合适的特征向量。根据线下训练器使用正负样本得到的模型检测该区域是否有模型对应的对象存在，若存在，则认为检测到该对象。然后继续对该对象本身内部属性特征进一步检测识别。使用对象模型检测对象，不仅在视频前景区域中进行检测，也可以直接在整个图片中遍历检测。模型检测之前需要建立特征金字塔，并以滑动窗的形式进行光栅顺序扫描，以实现在多尺度下对象检测。

　　前景中检测出对象后，继续对对象动作姿态进行识别。同时在视频中对对象特征角点进行跟踪，以完整绘制出对象运动轨迹。

　　以上的场景分析、前背景建模、对象模型检测、对象姿态识别、运动轨迹分析，即可以在原始视频图像中完成，也可以在变换图像、拼接图像、视频集合中完成。

　　不同摄像头得到的运动检测识别结果、行为轨迹分析结果可以综合分析挖掘，提炼出更有潜力价值的信息。

　　上文所说的视觉分析框架并不是一成不变的，由于智能视觉技术多样性和不完善性，针对不同的应用场景，其中各技术模块会有不同。每一模块中的算法，都仅适用于某些特定的应用，不具有通用性，故智能视觉分析算法有相当的难度。

　　浙江宇视科技有限公司的IA8500智能服务器、IA8500-VD智能视频诊断服务器、DB9500数据库服务器、DR9500数据检索服务器就是在该基础上实现的集智能视觉分析、视频预处理与诊断、视觉分析元数据存储与检索、数据挖掘等功能的大型解决方案。

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