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東莞監(jiān)控工程淺論監(jiān)控視頻的處理技術(shù)及分析現(xiàn)狀
發(fā)布時間:2018-5-17 瀏覽:2999 次

         經(jīng)過幾十年的發(fā)展,東莞監(jiān)控工程公司稱視頻監(jiān)控已成長為一個新興的IT產(chǎn)業(yè)。從技術(shù)角度看,視頻監(jiān)控技術(shù)經(jīng)歷了模擬方式、數(shù)字/網(wǎng)絡/高清方式的發(fā)展,目前正進入以智能化視頻分析為核心的發(fā)展新階段。隨著視頻的采集、處理、顯示和傳輸技術(shù)的快速發(fā)展,使視頻監(jiān)控不僅能“看得見”,而且還“看得清”。隨著光纖網(wǎng)絡、3G4G、wiFi的普及,今后5G網(wǎng)絡的開通,以往的監(jiān)控視頻“看得遠”的傳輸瓶頸問題也得到了進一步緩解。所有的這些,再加上計算機技術(shù)、芯片技術(shù)和人工智能理論的飛速發(fā)展,都為當今監(jiān)控視頻分析技術(shù)的智能化奠定了堅實的技術(shù)基礎。

監(jiān)控視頻的處理

         監(jiān)控視頻處理技術(shù)可分為三個層次,如圖1所示,從低到高分別為視頻處理、視頻分析和智能視頻分析。三個層次都很重要,都有繼續(xù)發(fā)展的空間,但智能分析這一層的技術(shù)成熟度相對較低,目前視頻分析技術(shù)正處于在向智能化分析發(fā)展的階段。

        視頻信號處理是基礎部分,處理對象為像素或像塊,不涉及視頻內(nèi)容,為視頻分析提供清晰、連續(xù)的高質(zhì)量信源。除了比較成熟的視頻采集、濾波、壓縮、存儲、去噪、增強、傳輸?shù)瘸R?guī)處理技術(shù)外,為了有助于視頻分析,還有不少處理工作必須改進,例如:提供更多圖像細節(jié)的高動態(tài)范圍(HDR)視頻圖像的均衡;提高視頻圖像空間分辨率的超分辨率重建;對霧天、暗光、遮擋等多種受損圖像的處理;去除傳輸引起的幀間抖動等等。

        監(jiān)控視頻分析(VA)處理涉及到視頻內(nèi)容。由于應用的場合和目標的不同,監(jiān)控視頻分析包含的內(nèi)容十分繁雜,如:1)場景分割,特征提取,前后景分離等;2)目標檢測和跟蹤,人臉/車牌識別等;3)行為識別,異常行為檢測,群體行為識別;4)人流/車流統(tǒng)計,入侵檢測等。

        智能監(jiān)控視頻分析,不僅和視頻內(nèi)容有關,還和視頻所表達的語義有關,希望從視頻內(nèi)容分析中得到場景狀態(tài)、目標類別、動作或場景的含義等信息??傊?,希望通過智能分析,由計算機自主得到視頻內(nèi)容的語義結(jié)論,或者說用人工智能的方法為人們提供多種“視覺服務”。智能視頻分析技術(shù)屬于人工智能的范疇,實現(xiàn)智能分析的方法有多種,其中“深度學習”的方法最為引人矚目,目前已經(jīng)取得了長足的進展。

監(jiān)控視頻分析現(xiàn)狀

        視頻監(jiān)控技術(shù)可看作是視覺的淺層效仿,用攝像機模仿人的眼睛,比較容易地實現(xiàn)了人工“監(jiān)視”和簡單的“控制”。要達到用機器分析所監(jiān)控視頻內(nèi)容,自動進行相應的控制,其中還有一個重要環(huán)節(jié),即“智能分析”,即在不需要或很少人工干預的情況下,對視頻內(nèi)容進行處理和分析,得到相應的結(jié)論,為控制單元的操作提供依據(jù)。近10余年來,如何在模仿視覺的基礎上進一步模仿人腦功能,使現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)具有充分的智能已成為研究和開發(fā)的熱點問題。系統(tǒng)智能的出現(xiàn),使傳感的內(nèi)容、含義具有了主觀“感覺”,能夠給出分析、判斷和結(jié)論,而并非只是對傳感對象的物理量作簡單的記錄。

        目前在監(jiān)控領域,“智能分析”已經(jīng)獲得了不少比較成功的結(jié)果,如對攝像機的自動保護,對入侵目標的檢測和跟蹤,對簡單的人群、車流等目標的正常和異常行為的判斷等。這些相對簡單的成績,可看著智能化視頻分析的個良好開端,當然,智能視頻監(jiān)控能夠做到的遠不至這些,今后它可以幫我們做更多更復雜的處理。

        目前,許多稱之為“智能視頻分析”的設備和系統(tǒng)實際上遠未能達到智能化的目標,需要完全或部分的人工干預。除了需克服常規(guī)視頻分析中的不利影響因素以外,如光照變化的無常、目標的運動和遮擋、目標/背景/陰影相互影響等,在智能化視頻分析中還存在一系列關鍵問題需要解決,如在視頻分析中自主實現(xiàn)目標圖像的特征建模,并保持建模的多樣性;在有監(jiān)督學習時訓練樣本的選取和標注,無監(jiān)督學習時的準確聚類;卷積深度學習時卷積核、池化方法的選取,輸出層的設計;沉重計算負擔的降低,使之適應實時、在線應用等。

        本文章由東莞監(jiān)控工程公司整理提供

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