业内实现上述智能行为分析的途径主要有三种,一是前端采用带有智能行为分析功能的网络视频服务器或者嵌入式硬盘录像机,或者带有智能行为分析功能的网络摄像机,主要依靠集成有分析算法的DSP分析处理实现。二是后端监控平台软件通过对网络视频的分析处理,主要依靠软件实现。三是既有前端智能分析又有后端软件分析的混合方式。
前端硬件检测实现方式:
1-16前端分析系统拓扑图
前端分析方式采用的主要设备是嵌入式智能行为分析服务器,将不同行为的分析算法写在DSP中,在对接入的模拟视频进行网络编码的同时对其视频画面中的对象进行分析,如周界防范检测、物品丢失/滞留、人脸检测、聚集、打架、徘徊、倒地、异常奔跑等,将分析后的数据通过网络传输到监控中心以及客户端。
后端软件检测实现方式:
1-17后端分析系统拓扑图
后端分析主要采用视频综合管理平台中的视频智能分析服务器以及视频诊断服务器,通过特定功能的软件模块对任意一路的视频进行视频行为分析,可实现视频画面质量以及所有类型的行为分析,分析后产生的报警数据集成在平台中进行处理和联动。
两种实现方式的优缺点分析:
前端分析:优点是不对后端软件平台以及服务器造成压力,仅提供分析后的数据,使得整个系统运行更加稳定可靠,不足之处是不能对网络视频进行分析,并且只能对某一路视频进行分析,在高清视频监控越来越普及的今天,尤其重点单位重点场所均开始逐步采用高清网络摄像机,采用嵌入式智能行为分析服务器方式就显得力不从心了。另外行为分析的类型较少以及后期算法优化升级容易受到硬件限制的影响。
采用后端软件分析:优点是对网络视频流进行分析,这样不受到标清、高清视频以及某特定一路的限制,可以随时根据需要更换需要分析的视频,方案配置以及系统规划更加灵活方便。通过对软件的升级,可实现对不同场景下的行为分析进行优化,减少误报漏报概率。分析效果以及分析类型相对硬件分析有较高的提升。可实现平台软件对前端视频的后台自动巡检,发现画面质量异常的视频即使报警。不足之处后端处理对于平台软件以及服务器的处理压力提出了更高的考验。由于是对网络视频进行分析,那么对经过编码压缩后的网络视频质量以及传输线路提出了更高的要求。
业界的大多数厂家普遍采用前端硬件分析方式,这种技术实现方式已较为成熟,同时天地伟业公司已在后端软件平台的处理分析方式上进行了深入开发,行为分析技术更为专业,提供不同用户以更多的选择和组合,并且在同一平台中集成了视频质量的诊断以及智能行为分析两大功能模块,走到了业界视频智能化的前沿。
在实际工程应用中可能遇到的问题及解决方法
视频智能化通过这些年发展的已小有成就,涵盖的行为模型以及深入的行业也比较广泛,但远还没达到成熟的地步,从现场应用的方面看,对于事件分析误报、漏报是主要问题所在。应用的环境要求较为苛刻,干扰因素众多,一些因素仍未能够通过技术手段加以避免。
周围环境对视频分析的影响
周围环境的很多因素都容易对行为分析的结果造成影响,例如在铁轨沿线安装行为分析设备,用以检测是否有人跨线,进入铁轨危险区域,那么铁轨沿线的树木的影子就容易会对设备造成误报影响。针对此种一方面可以改变摄像机位置,选取树木阴影影响较小的区域,另一方面通过调节参数设置,降低灵敏度,达到最优效果。
相类似地我们在工程施工过程中需考虑以下几个方面:
尽量避免逆光,减少强光直射造成的画面亮度过高,细节分辨不清的影响。
尽量选取周围光线变化较小的场所。
调节摄像机角度,使得画面获取更多有用信息,而且要避免无谓的画面大幅变化。尽量避免可能存在的遮挡。
考虑周围场景颜色,应避免场景颜色过于繁杂,画面繁乱。
要求室内摄像机距地面不宜低于2.5米,不高于5米,室外距地面不宜低于3.5米。避免细节程度过高导致的画面变化过大。
降低视频源的影响,一方面保障摄像机提供较清晰的视频画面,另一方面在后端处理还要考虑视频压缩损失以及网络传输对网络视频的影响。
除了以上环境因素的考虑,我们知道夜间的防范也尤为重要,由于夜间的照度低,细节呈现度差,因而我们选用摄像机时要选优先选用具有强光抑制以及低照度的摄像机。为保障夜间的行为分析效果,除了采用低照度摄像机,仍需进行红外补光或者泛光灯补光。除了外界因素还有内在因素产生的影响:
行为分析算法的优化程度。一方面不同厂家的行为分析算法的差异性会直接导致行为识别的有效率差异,另一方面由于行为分析基于数学模型进行分析,数学模型的建立与实际场景的特这符合度有多大,能够进行可匹配的特征数量多少,匹配特征越多分析准确率就越高,何况实际的每一个场景都具有不同的场景特征等等,都会直接影响分析的准确率。
对于既定模型的非有用信息干扰一般通过过滤器进行滤除,这种非有用信息考虑得是否全面、非有用信息的模型建立以及识别方式是否得当都会对行为分析的结果造成影响。例如对于人和动物、车辆的区分。较远处的人和较近处的物的区分等等。
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