如今,視頻監控智能化是打的趨勢,智能監控系統相比傳統監控有著無法比擬的優勢。在大數據處理,智能跟蹤目標,行為識別等等方面,智能監控系統都有較為明顯的技術優勢,在安防領域得到了較多的應用。下面介紹智能監控系統的架構與技術特性,幫助大家更好的了解智能監控系統。

一,智能視頻監控系統的系統架構

智能視頻監控系統的邏輯結構主要分為視頻采集、智能視頻分析、監控中心三部分,如下圖:

1.視頻采集:由攝像機(可以是可見光、紅外、微光等類型)進行視頻采集。

2.智能分析模塊:實現運動目標檢測、分類、跟蹤并進行行為和事件檢測,同時還負責當出現異常行為或事件時發出報警信息,是智能視頻監控系統的核心模塊。

3.監控中心:監控人員直接交互,在監控端可以進行報警準則的設定,建立事件、異常行為等模型,也可以制定報警響應,并能對整個監控系統進行監視和管理。智能視頻監控系統工作基本原理主要分為視頻圖像采集、視頻圖像處理、數據通信、決策報警和傳感器控制系統等部分。

首先由視頻采集模塊獲取視頻數據,當視頻數據輸入到視頻圖像處理模塊時,先利用目標檢測技術提取出視頻中的運動目標,再對檢測到的運動目標進行跟蹤,同時進行分類,然后將目標檢測、提取、跟蹤與分類得到的目標信息與預先設定好的事件、行為模型用事件檢測技術極性邏輯判斷,如符合預定的準則就由決策報警模塊發出預警或報警響應,如不符合預定準則則繼續進行目標檢測。

二,智能視頻監控系統的兩種技術構架方式

視頻監控的智能化表現為計算機視覺算法在視頻分析中的應用。智能視頻監控區別于傳統意義上的監控系統在于變被動監控為主動監控(自動檢測、識別潛在入侵者、可疑目標和突發事件),即它的智能性。簡單而言,不僅用攝像機代替人眼,而且用計算機代替人、協助人,來完成監視或控制的任務,從而減輕人的負擔。智能視頻監控系統的結構通常有如下兩種:

1,主動智能監視系統

這類系統的特點是主動攝像機不僅可以理解視場內的場景,還可以有選擇性專注于特定的活動或感興趣的事件。主動智能監視系統需要額外完成兩個任務:管理主動攝像機資源,即確定哪些攝像機用于監視全景,哪些攝像機用于監視特定行為或事件;利用視頻分析算法提供的信息控制攝像機的運動和變焦。

2,分布式智能視頻監視系統

這類系統是通過無線視頻通信網絡將各點智能攝像機與中心站連接起來,智能監視服務器不僅可以生成圖像還可以分析視頻,根據視頻分析的信息控制攝像機以及確定使用恰當的存儲資源和帶寬傳送高質量視頻給終端用戶。智能攝像機最大程度減小了系統結構的成本。

三,智能視頻監控技術特性

智能視頻監控技術一直在發展,然而,環境的復雜性以及目標行為的多樣性等原因使得智能監控算法變得復雜,且算法通常是針對具體的應用而設計的。盡管已經提出許多被證明是有效的智能分析算法,但是受計算機數據處理能力的限制,難以適合實時計算,自適應性也較差,應用場合受限。

目前,對于以目標整體的運動軌跡作為研究目標,提取運動目標的運動特征或者其本身所具有的特性這種類型的視頻智能分析已經取得了一定的成果。這一類研究目標不一定是人,也可以是車輛、動物或飛機、坦克等軍事目標。以目標的局部部分運動為研究目標,提取其局部的“肢體語言”特征分析判斷目標的行為,比如視頻的手語識別、步態識別、表情識別或者動作識別等。此類監視問題的困難在于運動模式的提取以及高效可靠的識別算法。

智能視頻監控系統可以解決兩個主要問題:一個是將安防操作人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務中解脫出來。由機器來完成這部分工作,對異常情況能夠及時處理等,比如報警等;另外一個是為在海量的視頻數據中快速搜索到想要找的圖像。

對于上述兩個問題,視頻分析廠家經常提到的案例是:操作人員盯著屏幕超過10分鐘后將漏掉90%的視頻信息而使這項工作失去意義;倫敦地鐵案中,安保人員花了70個工時才在大量磁帶中找到需要的信息。智能視頻監控的核心內容是對特定目標的自動檢測、跟蹤與行為識別,包括運動檢測、目標分類、目標跟蹤、行為識別等4個方面內容。

例如對人體的跟蹤:首先從實時圖像序列中檢測出運動物體,再判定運動物體中的人體,然后跟蹤人體的運動軌跡,并分析和選定有異常行為的人,如在車站,機場等遺留包裹的人。最后對行為異常的人進行持續跟蹤。

最后,智能視頻監控系統的核心價值在于智能視頻分析技術,由運動目標檢測、分類、跟蹤和行為識別等幾個基本節組成,還包括智能視頻檢索技術,其中行為識別又包括異常行為檢測、異常事件檢測以及視頻內容理解描述等。近年來,智能視頻監控技術取得長足發展,應用領域不斷擴大,從自動目標檢測到現在的事件檢測、自動目標識別,其監控產品也逐漸由模擬化向數字化、網絡化與智能化方向發展