智能監(jiān)控在復(fù)雜環(huán)境下如何突破

來源:投影時代 更新日期:2014-02-08 作者:佚名

    在這樣負(fù)責(zé)的環(huán)境中,智能監(jiān)控技術(shù)步入發(fā)展的瓶頸,該如何突破這一瓶頸是目前智能監(jiān)控技術(shù)的一大重點(diǎn)難題。如今,在各行各業(yè)中,智能監(jiān)控應(yīng)用相當(dāng)廣泛,若能將智能監(jiān)控的環(huán)境區(qū)分、運(yùn)算算法簡化,也是實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控一大突破重點(diǎn)。

    在實(shí)際環(huán)境中光照變化、目標(biāo)運(yùn)動復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、背景雜亂等都會增加智能分析算法設(shè)計的難度。當(dāng)應(yīng)用環(huán)境背景復(fù)雜,光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化時,分析軟件可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤,這種光照變化對算法的影響是無法完全消除的。此外,當(dāng)視頻圖像中運(yùn)動目標(biāo)被部分或完全遮擋,又或是多個目標(biāo)相互遮擋時,目標(biāo)信息的缺失會影響智能分析軟件在分析跟蹤時的穩(wěn)定性。目前的智能分析系統(tǒng)一方面要保證大量信息分析跟蹤的實(shí)時性,選擇計算量小的分析算法,同時為了使分析算法對復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強(qiáng)的適應(yīng)性,則要選擇復(fù)雜的分析運(yùn)算方式,而若要同時滿足兩者,存在一定困難!

    由此,當(dāng)智能分析技術(shù)應(yīng)用在各個行業(yè)時,若能進(jìn)行應(yīng)用環(huán)境的區(qū)分和運(yùn)算方法的簡化,實(shí)現(xiàn)單一應(yīng)用,為每個行業(yè)進(jìn)行特定開發(fā),并嵌入專門的算法,或只針對某一種或簡單幾種事件進(jìn)行分析,比如重要出入口的人員跟蹤,系統(tǒng)只需嵌入分析及跟蹤算法等,則會簡化智能分析技術(shù)的運(yùn)算方式,而智能分析技術(shù)也會更貼合行業(yè)需求特點(diǎn),進(jìn)行更為精準(zhǔn)的分析運(yùn)算!

    智能分析技術(shù)的行業(yè)化開發(fā)需求一方面來源于行業(yè)發(fā)展與技術(shù)限制,同時,更大程度上取決于實(shí)際應(yīng)用效果的真實(shí)反饋。目前智能分析技術(shù)有行為分析、特征識別、視頻診斷、分類統(tǒng)計等,而不同行業(yè)智能視頻分析技術(shù)應(yīng)用的側(cè)重點(diǎn)也有不同。如監(jiān)獄內(nèi)的智能分析系統(tǒng)主要是越界檢測、區(qū)域內(nèi)徘徊事件檢測、異常行為識別等,其主要是為防止服刑人員越獄和群毆事件的發(fā)生,并維護(hù)周界安全等。而對于道路交通高速公路等行業(yè)的應(yīng)用需求,則主要是違章檢測、車流統(tǒng)計、逆向行駛、車牌識別、交通事件檢測等。對于機(jī)場、車站等人員流動性比較大的公共場所來說,為防止危險物品的爆炸和可疑人員犯罪等行為的發(fā)生,其對于遺棄物檢測和徘徊檢測的需求更為突出。

    目前智能分析技術(shù)主要受到應(yīng)用環(huán)境的影響,使得很多功能在實(shí)際應(yīng)用中不是很理想。目前最常見的行為分析功能,如跨線報警、區(qū)域入侵檢測以及人員聚集、徘徊、打架等,受到應(yīng)用環(huán)境的影響非常嚴(yán)重,常常在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)不到預(yù)期目的。誤報或者漏報還是偏高。而且,很多深層次的應(yīng)用單純從視頻中提取的信息量還是不夠,判斷準(zhǔn)確性達(dá)不到要求。不過,大家對于智能監(jiān)控未來的前景還是很看好的,監(jiān)控系統(tǒng)每年還在加大建設(shè),光靠人已經(jīng)無法很好的處理成千上萬的監(jiān)控攝像頭所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)了,對視頻數(shù)據(jù)的智能化分析和深入應(yīng)用是必然的趨勢。現(xiàn)在智能應(yīng)用已經(jīng)到了行業(yè)細(xì)分階段,經(jīng)過實(shí)際的項(xiàng)目模式,已經(jīng)提煉出一些適合做智能分析的行業(yè)和場景,進(jìn)行深入的算法研究,很多產(chǎn)品已經(jīng)能夠達(dá)到實(shí)際使用,解決客戶問題的目的。而且隨著視頻分析技術(shù)的不斷成熟,對很多復(fù)雜的場景也能夠進(jìn)行比較精確的分析。

    IVS的前景十分美好,但仍面臨漫長的探索路程。智能視頻監(jiān)控和普通視頻監(jiān)控本質(zhì)的區(qū)別在于:普通監(jiān)控視頻只是幫助我們“看”;而智能視頻監(jiān)控不僅要“看”,而且能“看見”、能“理解”,能夠搜尋目標(biāo),分析視頻內(nèi)容,處理視頻監(jiān)控的結(jié)果。

    這樣的目標(biāo)在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上有很大難度,首先面臨的問題是圖像分割:把關(guān)注的目標(biāo)從圖像中分離出來。這是一個基本和圖像處理同時誕生的老問題,但至今仍得不到很好的解決。在圖像分割領(lǐng)域,各種方法層出不窮,基本是一個問題一種方法,或多種方法,但結(jié)果仍差強(qiáng)人意。

    除圖像分割外仍有接踵而至的難題,如特征提取、目標(biāo)匹配、目標(biāo)描述、目標(biāo)跟蹤、多攝像機(jī)協(xié)同等。這些問題正是當(dāng)前圖像處理、視頻分析的熱點(diǎn)問題,雖然已取得一些成果,但距離人們的期望還相當(dāng)遙遠(yuǎn)?傮w上說,智能化是視頻監(jiān)控的亮點(diǎn),但同時又是視頻監(jiān)控技術(shù)的關(guān)鍵和難點(diǎn)。智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究和應(yīng)用仍處在萌芽狀態(tài),剛剛步入初級階段。

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