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智能分析技术识别性高 恶劣环境更实用
2012-10-20 20:59
  工控摘要:传统的视频监控方法是工作人员时刻“守”在监控屏幕面前,我们也可以看到小区或者大厦都有自己的保安室,里面有着众多的屏幕,显示着各个角落人员的出行情况,虽然监控着多个区域,但却有另一弊端,完全依赖多数屏幕来观察情况,会让工作人员陷入疲劳状态,有些情况也可能会遗漏忽视。此外,若要调取过往数据,海量的信息量也花费大量的时间,想要快速找到非常困难。

 智能视频分析技术定义
  
随着社会的发展和市场的需求,传统视频监控方法渐渐失去优势,在“智能化”如排山倒海之势来袭的时候,视频监控自然也和智能化搭上了关系,智能视频分析应运而生。

智能视频分析是指计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能,通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为,系统会自动发出报警,监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。

 智能视频分析技术优势
  
目前监控系统中,存储和传输问题是首要面临的难关,大量无用视频信息被存储、传输,既浪费了存储空间又增加了带宽,智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力,或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输,更方便整套系统调查或查询使用,提升监控系统的应用价值。

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,尽早发现画面中的人,或者判断摄像头偏移的情况后发出报警,此类功能具备普遍的适应性,大部分监控点都有潜在需求。

 智能视频分析技术系统构成
  
智能监控技术主要包括:身份识别、轨迹识别、环境判断补偿识别。身份识别包括人脸识别、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,最好保证在98%以上,这样就能够较好地满足绝大多数监控类客户的需求,这是目前比较常见的智能分析目的;

轨迹识别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;

环境判断补偿识主要包括雨、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。

智能视频分析技术特殊环境应用
  
智能分析技术的应用即使在恶劣环境下也能保持正常的运行,因此也被运用于特殊环境中,例如港口,港口的地理特点是点多,面大,风大以及水域广,智能分析技术在运用的时候还需注意以下几点:

点位多需要智能视频分析系统能有非常大的吞吐能力,在系统架构上要有足够的可扩展性。由于港口视频监控的重要性,最好要有一定的冗余机制。没有明显的造成系统瘫痪的设备节点;

面大的结果就是图像中的目标通常较小。所以图像分析的精度要高。一些嵌入式的视频分析产品由于处理能力的限制,将视频图像裁剪成较小的图像进行分析,就会限制对目标的敏感度。保持对小目标的分析能力对处理能力提出了较高要求。同时由于小目标和图像噪声信息容易混淆,所以对算法的鲁棒性也有更高的要求;

风大带来的问题就是摄像机抖动。图像抖动不仅仅造成视觉疲劳,同时对于普通的智能视频分析会产生大量的误报警,造成系统无法使用。所以在港口的视频分析系统必须有过硬的图像防抖动功能。

另外,对于水域的监控是港口视频监控的重要部分。水域的波浪,阳光在水面的反光都会使普通智能视频监控系统产生大量误报警。所以必须有专门的算法过滤此类噪音信息,同时保持对船只的跟踪。

小结:
  
“智能化”在电子机械设备领域已经掀起革命潮。我国经济的腾飞让人们的生活更上一层,但伴随而来的是安全问题,智能分析技术可以给缓解这一问题,而它也不仅仅是工业生产领域的助手,更是保障社会和谐的有力工具。若是有触警事件发生,也可以提高侦查效率,同时它的监管作用也给破坏社会和谐者一记重拳。

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