淺析安防智能視頻圖像分析系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)

　　2、 運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)

　　簡(jiǎn)單地說(shuō)，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)就是發(fā)現(xiàn)圖像中運(yùn)動(dòng)的物體。運(yùn)動(dòng)物體可以簡(jiǎn)單定義為圖像中變化的部分。一些初級(jí)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法就是基于這些概念，例如早期的DVR產(chǎn)品的運(yùn)動(dòng)偵測(cè)功能等。它們通常也沒(méi)有跟蹤功能。此類方法的誤報(bào)警率太高，不適合用作實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)。

　　并不是所有圖像中的變化都是我們感興趣的運(yùn)動(dòng)物體。例如由相機(jī)自身引入的變化，它包括像素的噪聲，相機(jī)自動(dòng)光圈控制電路引起的整體亮度變化，圖像傳輸中引入的高低頻周期噪聲信號(hào)，紅外相機(jī)周期校準(zhǔn)所帶來(lái)的突變等。外界環(huán)境引入的變化包括地面光照在多云天氣里迅速的變化，運(yùn)動(dòng)物體的陰影，水面波浪或者波光粼粼的現(xiàn)象，陸地上樹枝的擺動(dòng)，夜間汽車大燈造成的光暈，雨雪天氣等現(xiàn)象。另外相機(jī)在大風(fēng)天，尤其是高燈桿上容易抖動(dòng)。由上述這些現(xiàn)象造成的圖像變化通常是應(yīng)該被過(guò)濾掉的。它們可以通過(guò)算法或者其它技術(shù)手段加以解決。

　　從算法的角度來(lái)看，可以簡(jiǎn)單地分為兩大類。一類是建立背景模型，通過(guò)和背景模型相對(duì)比來(lái)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另一類是通過(guò)“光流”法，通過(guò)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體對(duì)光流場(chǎng)的影響來(lái)發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體。另外就是介于兩者之間或者兩者結(jié)合的方法。背景模型法對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的提取較完整，有利于下一步對(duì)物體的跟蹤，分類以及將來(lái)的檢索。但是它要求相機(jī)固定。如果沒(méi)有有效的穩(wěn)定算法，在相機(jī)抖動(dòng)的情況下容易產(chǎn)生誤報(bào)警。光流法對(duì)相機(jī)穩(wěn)定性的要求低。即使相機(jī)安裝在云臺(tái)上，或者其它運(yùn)動(dòng)平臺(tái)如飛機(jī)上，也可以進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。不過(guò)由于光流法是基于導(dǎo)數(shù)的檢測(cè)方法。它較容易受到圖像噪音的影響。所以它不適用于檢測(cè)小物體，檢測(cè)距離較近。

　　3、多物體跟蹤

　　現(xiàn)有視頻分析算法和早期移動(dòng)偵測(cè)最大的區(qū)別就在于是否對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤。運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)和跟蹤是視頻分析的基礎(chǔ)。這兩方面做扎實(shí)了，才有可能對(duì)物體的行為特性進(jìn)行分析，同時(shí)也才有可能較容易地針對(duì)某些特殊應(yīng)用迅速開發(fā)出來(lái)新功能模塊。跟蹤實(shí)質(zhì)上就是將在每一幀上發(fā)現(xiàn)的同一物體沿時(shí)間順序串起來(lái)。此領(lǐng)域本身就是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的活躍的研究領(lǐng)域。主要研究方向是在復(fù)雜環(huán)境下，如多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，多個(gè)相機(jī)，運(yùn)動(dòng)物體之間互相遮擋，消失及重現(xiàn)等情況下進(jìn)行有效跟蹤。例如在擁擠的地鐵站臺(tái)對(duì)某個(gè)人進(jìn)行跟蹤;對(duì)草叢里身著迷彩服沿一定方向爬行的士兵進(jìn)行跟蹤。雖然在每一幀里用肉眼無(wú)法辨明此士兵的位置，但是積累了一定幀數(shù)后，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了他。以上實(shí)例主要還停留在實(shí)驗(yàn)室演示階段。但是它們代表了跟蹤算法的發(fā)展方向。

　　在實(shí)際監(jiān)控應(yīng)用中，尤其是對(duì)一些入侵報(bào)警的應(yīng)用案例中，對(duì)跟蹤算法的要求比較低?，F(xiàn)有的商業(yè)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體“融合”及其它復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的跟蹤效果并不理想。但是參照以往技術(shù)發(fā)展速度，這方面會(huì)很快完善起來(lái)。

　　4、行為特征分析

　　行為特征分析是從圖像中尋找滿足預(yù)先設(shè)定的行為特征的事件。目前市場(chǎng)上比較典型的應(yīng)用包括：

　　(1)分類： 判斷運(yùn)動(dòng)物體是人，車，船只，飛機(jī)。

　　(2)停止或者突然加速：例如車輛在隧道或者公路上拋錨;大街上搶劫得手后逃跑等場(chǎng)景。

　　(3)徘徊：例如在敏感區(qū)域外觀察的人員。對(duì)正常通過(guò)的行人、車輛不報(bào)警。

　　(4)遺留物： 例如對(duì)在機(jī)場(chǎng)，油庫(kù)等地放置爆炸物然后離開。

　　(5)物品遺失： 例如博物館的貴重展品保護(hù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)展品消失后，系統(tǒng)會(huì)立刻報(bào)警。

　　(6)人數(shù)統(tǒng)計(jì)：例如 對(duì)進(jìn)入超市等場(chǎng)所的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。并結(jié)合銷售數(shù)據(jù)繪制一天當(dāng)中平均消費(fèi)額曲線。

　　(7)人群密度：例如當(dāng)聚集人員過(guò)多時(shí)報(bào)警。或者人群突然散開，如出現(xiàn)異常情況時(shí)，進(jìn)行報(bào)警。

　　(8)人員倒地： 例如當(dāng)人員由直立突然變成平躺。

　　總的來(lái)說(shuō)，智能視頻分析可以作很多事情。所以需要視頻分析開發(fā)人員和最終用戶進(jìn)行有效溝通。由于智能視頻分析還是一個(gè)較新的技術(shù)，在國(guó)內(nèi)了解此項(xiàng)技術(shù)的圈子目前只拓展到集成商這個(gè)層面上，所以很多適合視頻分析技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景還有待市場(chǎng)開發(fā)。但有一點(diǎn)是一目了然的：企業(yè)必須掌握核心技術(shù)并具有自主研究開發(fā)能力。智能視頻分析的市場(chǎng)是由許多細(xì)分小市場(chǎng)組成的，新的應(yīng)用正不斷地出現(xiàn)。在可預(yù)見的將來(lái)，這會(huì)是這個(gè)市場(chǎng)的一個(gè)明顯特點(diǎn)。

　　5、設(shè)定報(bào)警條件

　　在視頻監(jiān)控里引入“智能”極大地豐富了監(jiān)控內(nèi)容，提高了監(jiān)控的靈活性。用戶可以針對(duì)某個(gè)特定行為進(jìn)行報(bào)警。例如簡(jiǎn)單地說(shuō)，當(dāng)運(yùn)動(dòng)物體穿越某條界限時(shí)報(bào)警。也可以使用更多的限定條件，如在晚上7點(diǎn)到早晨7點(diǎn)之間對(duì)進(jìn)入某個(gè)區(qū)域的人員進(jìn)行報(bào)警，對(duì)出去的人員，進(jìn)出的車輛不報(bào)警。由于是通過(guò)軟件設(shè)定報(bào)警條件，更改報(bào)警策略通常來(lái)說(shuō)非常容易。例如有一批貴重貨物在倉(cāng)庫(kù)里只存放一天，可以在那一天在屏幕上倉(cāng)庫(kù)周圍設(shè)置虛擬邊界，就像孫悟空用金箍棒畫個(gè)圈將唐僧等人保護(hù)起來(lái)一樣，很快地建立起保護(hù)措施。用戶也可以依據(jù)不同設(shè)施的具體安保需求設(shè)定不同的策略。例如白天和夜晚的監(jiān)控內(nèi)容不一樣，工作日和周末監(jiān)控內(nèi)容、監(jiān)控力度也不一樣。系統(tǒng)自動(dòng)切換，避免了人員監(jiān)控的隨意性。目前可供選擇的報(bào)警要素包括區(qū)域、時(shí)間段、物體種類、尺寸、運(yùn)動(dòng)方向、速度、行為特征等許多內(nèi)容。

　　6、報(bào)警聯(lián)動(dòng)

　　在智能視頻分析系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)異常情況以后，通常需要作3類事情：

　　1) 核實(shí)報(bào)警真實(shí)性：通過(guò)另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)對(duì)報(bào)警事件拉近進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查。由于監(jiān)控范圍的需要，報(bào)警相機(jī)的監(jiān)控范圍通常較大，而且經(jīng)常是固定相機(jī)。另外一臺(tái)云臺(tái)相機(jī)可以和一臺(tái)或者幾臺(tái)固定報(bào)警相機(jī)相配合自動(dòng)或者手動(dòng)響應(yīng)報(bào)警事件。報(bào)警錄像片段通常會(huì)被同時(shí)存在硬盤上。

　　2). 及時(shí)通知、提醒監(jiān)控人員：常用實(shí)時(shí)提示方法包括語(yǔ)音提示監(jiān)控人員，如“倉(cāng)庫(kù)門口發(fā)現(xiàn)人員。”;在屏幕上彈出報(bào)警圖像;在圖像上用標(biāo)識(shí)框標(biāo)識(shí)觸警物體;顯示觸警物體之前的運(yùn)動(dòng)軌跡。另外也有非實(shí)時(shí)的技術(shù)手段，如通過(guò)郵件或者短信的形式通知負(fù)責(zé)人員，并附以觸警截圖。目前通過(guò)手機(jī)瀏覽實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像已經(jīng)較成熟。3G手機(jī)在國(guó)內(nèi)的普及必將促使手機(jī)成為有一個(gè)響應(yīng)平臺(tái)。除了DVR備份以外，智能視頻分析系統(tǒng)可以存儲(chǔ)報(bào)警錄像片段，供監(jiān)控人員迅速檢索。

　　3). 觸發(fā)其它外部響應(yīng)手段： 為避免頻繁出警，有些系統(tǒng)可以和喇叭聯(lián)動(dòng)，提醒入侵人員已經(jīng)被監(jiān)控。通常他們?cè)谥辣话l(fā)現(xiàn)后會(huì)迅速離開。

　　智能視頻分析系統(tǒng)主要形式及特點(diǎn)

　　目前智能視頻分析產(chǎn)品主要基于通用CPU如英特爾(服務(wù)器，工控機(jī))或者DSP。有些產(chǎn)品和DVR集成在一起，有些產(chǎn)品做成獨(dú)立的模塊，通過(guò)提供界面和開發(fā)SDK供集成商使用。集成化程度最高的產(chǎn)品已經(jīng)和相機(jī)做成一體，直接輸出智能分析結(jié)果。

　　基于服務(wù)器(工控機(jī))的系統(tǒng)通常適合布置在監(jiān)控系統(tǒng)的后臺(tái)。由于它的架構(gòu)相對(duì)開放，所以可以方便地和現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)融合。另外服務(wù)器的CPU處理能力和DSP相比要高，可以使用較為復(fù)雜的算法。多核是英特爾CPU的發(fā)展方向，非常適合多路圖像處理的需要及發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)于降低系統(tǒng)成本很有幫助。英特爾每?jī)赡晖瞥鲆豢钚庐a(chǎn)品的速度也遠(yuǎn)較德州儀器(TI)快?；诜?wù)器的系統(tǒng)性能可以隨著英特爾產(chǎn)品的更新而方便地提升。在一些高端智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，使用服務(wù)器的比較多。

　　基于DSP的模塊化產(chǎn)品通常適合布置在監(jiān)控系統(tǒng)的前端。它安裝實(shí)施起來(lái)比較方便。對(duì)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)也容易做到位。從商業(yè)模式的角度來(lái)看，比較適合中國(guó)市場(chǎng)的需要。

　　如果我們可以從北美市場(chǎng)汲取一些經(jīng)驗(yàn)的話，那就是成功安裝使用一臺(tái)智能視頻分析產(chǎn)品通常應(yīng)由有豐富經(jīng)驗(yàn)的集成商或者開發(fā)商通過(guò)解決方案的形式給予直接有力的支持?，F(xiàn)在市場(chǎng)上的智能視頻分析產(chǎn)品和傳統(tǒng)監(jiān)控形式相比，監(jiān)控效率、質(zhì)量，特別在實(shí)時(shí)報(bào)警方面，有了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)步。但是它們離我們期望的標(biāo)準(zhǔn)還有一些差距。還不能指望像安裝監(jiān)控相機(jī)一樣搭起一套系統(tǒng)馬上正常運(yùn)轉(zhuǎn)。像任何新技術(shù)一樣，要達(dá)到好的效果，必須有了解智能視頻分析產(chǎn)品特點(diǎn)的工程人員從方案設(shè)計(jì)到施工、調(diào)試的全程支持。

　　智能視頻分析仍然是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。新思路、新成果不斷出現(xiàn)。無(wú)論從理論方面，還是硬件平臺(tái)能力方面，目前的智能視頻分析系統(tǒng)還有明顯的提升空間。從用戶使用的角度來(lái)看，在短時(shí)間內(nèi)(如一分鐘)單路圖像監(jiān)控情況下，人通常比現(xiàn)有的系統(tǒng)更快、更準(zhǔn)的做出判斷。從目前技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，智能視頻分析完全可以做到全面超過(guò)人的監(jiān)控能力。變成像現(xiàn)在的DVR一樣成熟、可靠的監(jiān)控手段。