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物联网技术之智能视频监控

智能视频(IV,IntelligentVideo)源自计算机视觉(CV,ComputerVision)技术。计算机视觉技术是人工智能(AI,ArtificialIntelligent)研究的分支之一,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。

  视频监控中所提到的智能视频技术主要是指:“自动的分析和抽取视频源中的关键信息。”如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。

  建造视频监控系统的目的,一是为了视觉上的延伸——把处于别地的画面通过网络与设备“拉近”到眼前,因此有了远程监控;二是为了智力上的延伸——让系统自动为我们分析问题并解决问题,于是有了智能监控。当然,后者是更高层次上的要求,但也是视频监控今后发展的必然要求。

  传统的视频监控系统缺乏智能,在很大程度上依赖于人的判断。然而,人类有着自身难以克服的弱点,比如:(1)人力有限,人的反应与处理速度有限,导致我们在指定的时间内能够进行监视的地点有限。这也就意味着各个被监控点并非每时每刻都处于监控当中。(2)人并非一个可以完全信赖的观察者,无论是在观看实时的视频流还是在观看录像回放的时候,由于自身生理上的弱点,我们经常无法察觉安全威胁,从而导致漏报现象的发生。

  从上述分析来看,当开展大规模视频监控以后,智能监控实际上已不是可有可无的装饰品,而是系统所必备的一种能力。否则,巨大的投资将由于缺乏人力资源的跟进以及人类自身的弱点,而有可能变为一种浪费。

  智能视频技术可以在很多地方得到应用。比如:

  (1)高级视频移动侦测:在复杂的天气环境中(例如雨雪、大雾、大风等)精确地侦测和识别单个物体或多个物体的运动情况,包括运动方向、运动特征等。

  (2)物体追踪:侦测到移动物体之后,根据物体的运动情况,自动发送PTZ控制指令,使摄像机能够自动跟踪物体,在物体超出该摄像机监控范围之后,自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。

  (3)人物面部识别:自动识别人物的脸部特征,并通过与数据库档案进行比较来识别或验证人物的身份。此类应用又可以细分为“合作型”和“非合作型”两大类。“合作型”应用需要被监控者在摄像机前停留一段时间,通常与门禁系统配合使用。“非合作型”则可以在人群中识别出特定的个体,此类应用可以在机场、火车站、体育场馆等安防应用场景中发挥很大的作用。

  (4)车辆识别:识别车辆的形状、颜色、车牌号码等特征,并反馈给监控者。此类应用可以用在被盗车辆追踪等场景中。

 

  (5)非法滞留:当一个物体(如箱子、包裹、车辆、人物等)在敏感区域停留的时间过长,或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等。

  (6)交通流量控制:用于在公路上监视交通情况,例如统计通过的车数、平均车速、是否有非法停靠、是否有故障车辆等等。

点击次数:  更新时间:2012-04-24  【打印此页】  【关闭
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