智能視頻監(jiān)控技術(shù)研究綜述

賈 寧

（中時(shí)訊通信建設(shè)有限公司，廣州 510030）

視頻監(jiān)控系統(tǒng)早期用于安防預(yù)警，價(jià)值顯著。技術(shù)支持的發(fā)展與完善，加上視頻監(jiān)控技術(shù)的研究深入，逐漸形成智能視頻監(jiān)控，它依賴(lài)于網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化圖像處理，能完成識(shí)別、追蹤等功能，具有極高應(yīng)用價(jià)值。是當(dāng)前重要的監(jiān)控手段，可為交通、醫(yī)療和校園安全等提供幫助?；诖耍疚难芯糠治鲋悄芤曨l監(jiān)控技術(shù)，分析相關(guān)算法，研究發(fā)展趨勢(shì)，內(nèi)容如下。

1 智能視頻監(jiān)控技術(shù)

1.1 涵義

智能視頻監(jiān)控技術(shù)，是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)支持下的技術(shù)類(lèi)型，它依托于網(wǎng)絡(luò)，對(duì)視頻技術(shù)、圖像智能分析和人工智能等技術(shù)進(jìn)行運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的檢測(cè)、識(shí)別和理解，進(jìn)而得出結(jié)果。且還具備顯著的報(bào)警功能，可以為安防提供幫助。比較傳統(tǒng)視頻監(jiān)控技術(shù)，它的優(yōu)勢(shì)更為顯著。

1.2 智能視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展

智能視頻監(jiān)控技術(shù)主要經(jīng)理了三個(gè)發(fā)展階段，詳細(xì)內(nèi)容如下。

（1）模擬視頻階段。即為閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)，攝像機(jī)的視頻信號(hào)借助視頻電纜傳輸，進(jìn)而獲取圖像信息，并在監(jiān)控中心查閱，但信息存儲(chǔ)量有限，傳輸距離短，適用于小范圍監(jiān)控。

（2）數(shù)字視頻監(jiān)控。技術(shù)的完善與進(jìn)步，數(shù)字化技術(shù)的引入，結(jié)合壓縮、編碼和芯片，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化。但存在可靠性相對(duì)較低安防適用性差等問(wèn)題。

（3）智能視頻監(jiān)控。是技術(shù)不斷更新的產(chǎn)物，可以控制前面兩種傳輸距離差，圖像質(zhì)量不佳的情況，引入智能技術(shù)，依托于網(wǎng)絡(luò)，配置服務(wù)器和模擬攝像機(jī)，實(shí)現(xiàn)識(shí)別、監(jiān)控、安防等功能，具有極高的應(yīng)用價(jià)值。并且順利的實(shí)現(xiàn)了，圖像的全程數(shù)字化[1]。

1.3 系統(tǒng)組成

智能視頻監(jiān)控技術(shù)是一種較為先進(jìn)的技術(shù)類(lèi)型，其包含麥克風(fēng)、攝像頭、云臺(tái)攝像機(jī)等，如下圖1所示，為某一具體的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[2]。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

上述系統(tǒng)為一個(gè)簡(jiǎn)單的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其中，傳感器是系統(tǒng)的基礎(chǔ)部分，需要合理的進(jìn)行傳感器布置，其中音頻傳感器包為麥克風(fēng)，廣角彩色攝像頭、云臺(tái)彩色攝像頭，且這些均布置一個(gè)三腳架上。該系統(tǒng)主要借助主機(jī)CPU控制計(jì)算機(jī)顯示和分析處理。

2 智能視頻監(jiān)控技術(shù)的具體功能及算法

主要以檢測(cè)目標(biāo)、目標(biāo)跟蹤和行為識(shí)別為基本內(nèi)容，分析基本算法，詳細(xì)內(nèi)容如下。

2.1 目標(biāo)檢測(cè)

主要是對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行確認(rèn)，檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域后，為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤提供幫助。具體目標(biāo)檢測(cè)可實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，其不對(duì)背景進(jìn)行灌注，只檢測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)。其特點(diǎn)主要包括具有可靠的實(shí)時(shí)性與快速性，可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的效率增強(qiáng)。在具體目標(biāo)檢測(cè)中，幾種常見(jiàn)的算法包括：

（1）光流法。其包含攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)和攝像機(jī)靜止且目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的情況下，所看到的物體表面的模式運(yùn)動(dòng)，且被稱(chēng)之為光流場(chǎng)。在具體的算法實(shí)施中，它將灰度梯度作為恒定約束條件，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。

（2）幀差法。主要是對(duì)相鄰幀或是間隔幀之間的圖像變化，并獲取具體差分，實(shí)施比較，進(jìn)而獲取目標(biāo)實(shí)際的運(yùn)動(dòng)區(qū)域?？勺裱缦履Ｐ停?）實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。

（3）背景差分法。是在圖像序列的基礎(chǔ)上，將當(dāng)前圖像與實(shí)時(shí)圖像的背景模型進(jìn)行差分，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)提取，從而滿(mǎn)足檢測(cè)需求。是當(dāng)前智能視頻監(jiān)控中常用的技算法類(lèi)型，效率較高，滿(mǎn)足實(shí)際需求[3]。

2.2 目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤同樣是智能視頻監(jiān)控的功能之一，它能實(shí)現(xiàn)在不同背景下的目標(biāo)跟蹤，其中，具體的目標(biāo)跟蹤時(shí)，可以獲取目標(biāo)的姿態(tài)、位置等信息。在具體的智能監(jiān)控技術(shù)運(yùn)用中，目標(biāo)跟蹤可能會(huì)受到環(huán)境因素的影響，對(duì)跟蹤結(jié)果造成影響?，F(xiàn)對(duì)目標(biāo)跟蹤的幾個(gè)算法進(jìn)行分析。

（1）聲源定位。能實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的快速定位，先做一個(gè)假設(shè)，A、B這2個(gè)傳感器與聲源S處于同一平面，故此，可以獲取他們之間的幾何關(guān)系：

式中，AC可由聲源到tA與tB分別為A、B傳感器的時(shí)間；V為速度，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)智能視頻監(jiān)控的目標(biāo)跟蹤定位。

（2）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置檢測(cè)。可借助如下公式（4）實(shí)現(xiàn)對(duì)位置信息的計(jì)算。

二值化圖像，目標(biāo)物體處像素值為1，其余為0，可對(duì)公式進(jìn)行簡(jiǎn)化，可以得到如下公式（5）。

按照上述方式，可以完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的定位，可以實(shí)時(shí)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的形心。

（3）基于輪廓的目標(biāo)跟蹤。這種目標(biāo)跟蹤方式，其是一種能量最小化原則下的跟蹤方式，可以準(zhǔn)確的提取目標(biāo)的輪廓信息。這種算法對(duì)圖像的微小變化具有極強(qiáng)的依賴(lài)性，但是容易受到噪聲的干擾，其對(duì)快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)跟蹤效果不夠理想。

（4）基于特征的目標(biāo)跟蹤。其是結(jié)合最優(yōu)化匹配，即使是在目標(biāo)被遮擋后，仍舊能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別，主要是因?yàn)槟繕?biāo)具有多個(gè)特征點(diǎn)，即便遮擋也部分影響目標(biāo)跟蹤，保障跟蹤效果。具有較好的普遍性和適用性。

（5）基于模型的目標(biāo)跟蹤。這類(lèi)跟蹤方式，是在建模的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個(gè)整體模型，再實(shí)現(xiàn)匹配跟蹤。這種算法的對(duì)視角變化的敏感度不高，實(shí)時(shí)性交叉，且計(jì)算量相對(duì)較大，對(duì)于一些實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景不適用[4]。

2.3 行為識(shí)別

行為識(shí)別主要是對(duì)目標(biāo)的行為進(jìn)行判斷，確認(rèn)是否存在異常行為，其中主要以姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)和復(fù)雜事件幾點(diǎn)為基礎(chǔ)?，F(xiàn)對(duì)具體的幾種算法分析如下。

（1）基于模板的匹配方法。將動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行處置，使之轉(zhuǎn)變成為靜態(tài)模式，且在識(shí)別過(guò)程中，將之前的樣本作為對(duì)照。這種算法簡(jiǎn)單，計(jì)算容易，但容易受噪聲干擾。

（2）基于狀態(tài)空間模型方法。它是建立在靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上，將靜態(tài)視作一個(gè)姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)識(shí)別、計(jì)算，獲取最大值。

3 結(jié)束語(yǔ)

智能化技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，極大的推動(dòng)了智能視頻監(jiān)控的發(fā)展與進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和行為識(shí)別等功能。較比傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)，智能視頻監(jiān)控技術(shù)的優(yōu)勢(shì)更為明顯，提高了監(jiān)控的可靠性，并且可以降低硬件成本，相信在未來(lái)，其可提供更為先進(jìn)的監(jiān)控服務(wù)。文章主要對(duì)智能視頻監(jiān)控技術(shù)展開(kāi)研究，分析具體的算法和功能等，為智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)，改變?nèi)祟?lèi)的生活，保障生活品質(zhì)。