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智能视觉分析在视频监控领域中的技术浅析

2012-04-16 14:22:45 来源:CPS中安网 作者:孙敬 责任编辑: luocaocps 收藏本文
目前,智能视觉分析已广泛应用于视频监控领域。智能视频监控技术是建立在视频监控已经过第三代发展的基础上,为其加入智能视觉分析系统的新一轮技术变革。它相当于为普通监控设备加上了具有对观测到的事物进行分析和判断能力的大脑,拥有更强大的视频监控功能。它的出现为社会安全撑起一把更加严密、稳固的保护伞,以有效遏制影响秩序和安全的异常事件的发生。

 

  作者单位:北京汉邦高科数字技术股份有限公司
          目前,智能视觉分析已广泛应用于视频监控领域。智能视频监控技术是建立在视频监控已经过第三代发展的基础上,为其加入智能视觉分析系统的新一轮技术变革。它相当于为普通监控设备加上了具有对观测到的事物进行分析和判断能力的大脑,拥有更强大的视频监控功能。它的出现为社会安全撑起一把更加严密、稳固的保护伞,以有效遏制影响秩序和安全的异常事件的发生。


  视频监控对智能视觉技术的需求分析


  近年来,视频监控已广泛应用于各种场所,其对各行各业的渗入使得在安全防范、信息获取和指挥调度等方面开拓了前所未有的新局面。然而,传统的视频监控通常是以人为主的目视监控并由系统记录视频信息。由于人的精力有限以及每个监视器可能需要轮流显示多个摄像头画面,导致监控人员在长时间观察大量监视器的情况下,容易人眼疲惫、错过画面场景,不能及时可靠的提取监视器中的有效信息,所以即使由人力进行监控也不能保证实时精确的发现问题。再者,原有监控录像通常是等事件发生之后才被调出进行查看,将其用于取证或其他后续处理工作。这并不能在事件发生同时进行实时报警,进而不能有效地遏制恶性事件的发生。而且,海量无用视频数据的传输和存储,不仅造成带宽及存储资源的严重浪费还淹没了少量的有用信息,使得有用信息的获取变得困难。智能视频监控技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,过滤掉监控者不关心的信息,仅仅为监控者提供有用的关键信息,大大提高了视频监控在实时发现异常行为、及时传输报警信息方面的功能。

  其具体的功能需求分析如下:


  1. 人群聚集


  商场、剧场、车站等场所在特定时间内容易在局部区域出现大量人员拥挤的情况。为了避免人群聚集导致的踩踏、挤伤以及不法分子趁机扰乱秩序进行违法犯罪行为,需对过多人员聚集的情况进行自动报警处理,进而及时疏导,避免危险事件的发生。


  2. 人数统计


  人数统计系统是一种监控人群流动量的智能系统,能够提供准确的人群流动量、人群流动方向的统计及分析数据。用户可根据实用情况设置监测一个或多个出入口,也可以设置统计单一方向或双向的人群流动,可分别对进、出建筑物的总人数,单位时间内进出建筑物的人数,实时计算建筑物内部当前时刻人员的数量等信息做出统计。适合于超市、百货大楼、餐馆、学校、图书馆、运动场、旅游景点、公交、火车站及机场等人口较为密集的公共场所。


  3. 人员徘徊


  一些违法犯罪分子在实施犯罪之前往往会反复考察其犯罪地点的周围环境,所以,他们会在某些区域不停徘徊。为了及时发现和阻止其犯罪行为,需要对人员徘徊行为进行自动报警。此技术适合于像军事重地、监狱周边等戒严区域,银行、库房、博物馆、珠宝店等存放贵重物品区域等。


  4. 物品遗留


  随着恐怖袭击越来越威胁着社会的稳定和人类的生命安全,反恐也成为维护社会安全和秩序的重要议题。恐怖分子经常将爆炸物品遗留在人员密集区域,造成严重的人员伤亡。通过对公共场所进行物品遗留监控,可以有效的防止此类事件的发生。此外,当车辆被非法停靠时也可以以物品遗留报警的方式进行处理。


  5. 非法滞留


  在上下班高峰时段的地铁等地方,人员较多、人流量较大,容易在过道、楼梯口等较狭窄的区域产生拥挤状况。此时如果有人员在狭窄区域停滞不前将会影响其他人员通过,进而导致人员拥挤造成堵塞。类似情况还会发生在车辆较多的道路上,当有汽车出现抛锚、刮蹭等事故停滞在道路上时,很容易造成交通拥堵,如果能够快速、准确的找到滞留目标,及时通知相关人员进行疏导则能够大大缓解拥堵状况。


  6. 突然倒地


  突然倒地是指人体在直立的状态前提下转变为倒卧姿态。此功能多应用于公共场所,防止人员突发疾病或遭受重创而未被及时发现,耽误救治。另外,此功能也可应用于医疗系统中的临床监护,实现对病人部分状态的自动监护。


  上述内容描述了智能监控系统的功能应用,其不仅使视频监控做到全天24小时不间歇的可靠监控,而且大大提高了报警精确度和响应速度,克服了人力监控的诸多弊端。


  智能视觉技术分析


  通过以上关于应用需求的分析,从技术方面可将人员徘徊、非法滞留、物品遗留、非法入侵等归为一类—视觉行为分析。行为分析必须以正确检测到图像序列中的目标并进行跟踪为基础,从图像序列中提取运动目标的行为特征,然后通过有效的算法判断和分析目标的行为,因此行为分析属于图像语义理解层面的工作。行为分析的重要问题就是如何从样本序列中建立行为模式,如何将测试序列正确分类到相应的行为模式中。


  

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