智能視頻監控技術(shù)及其應用分析

2010/08/03

1.引言

　　隨著(zhù)計算機、網(wǎng)絡(luò )、信息與通信、音視頻編解碼、流媒體等技術(shù)的日趨成熟與完善，在安防市場(chǎng)巨大的需求推動(dòng)下，視頻監控技術(shù)正在向著(zhù)數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化的方向發(fā)展，視頻監控由目視解釋轉變?yōu)樽詣?dòng)解釋是視頻監控技術(shù)的飛躍，也是安防技術(shù)發(fā)展的必然。

　　在2008年北京安防展上，一批視頻監控前端設備廠(chǎng)家分別展出了各自的智能視頻監控產(chǎn)品，標志著(zhù)智能視頻監控技術(shù)已經(jīng)從概念轉化為產(chǎn)品，并逐步進(jìn)入實(shí)際應用。本文結合智能視頻監控應用系統開(kāi)發(fā)與部署的經(jīng)驗，對智能視頻監控技術(shù)及其應用現狀與前景進(jìn)行分析。

2.智能視頻監控技術(shù)

　　智能視頻監控技術(shù)源自計算機視覺(jué)與人工智能的研究，它的主要研究目標是利用計算機視覺(jué)技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對監控視頻的內容進(jìn)行描述、理解和分析，并能根據分析的結果對視頻監控系統進(jìn)行控制，從而使視頻監控系統具有較高層次的智能化水平。圖1給出了一個(gè)典型的智能視頻監控系統的基本工作流程。

智能視頻監控系統工作流程

圖1:智能視頻監控系統工作流程

　　智能視頻分析模塊獲取視頻序列后，首先通過(guò)圖像恢復或超分辨率復原技術(shù)提高圖像質(zhì)量，然后對場(chǎng)景中的目標進(jìn)行檢測、分類(lèi)和跟蹤，進(jìn)而實(shí)現視頻內容的分析理解，包括場(chǎng)景中的異常檢測、人的身份識別以及視頻內容的理解描述等。最后根據設定的規則產(chǎn)生報警，進(jìn)而觸發(fā)后續業(yè)務(wù)處理。各步驟介紹如下：

　　1. 目標檢測將輸入的視頻圖像中變化劇烈的圖像區域從圖像背景中分離出來(lái)，它處于視頻監控技術(shù)的前端，是各種后續處理的基礎。目前，算法主要包括背景減法、相鄰幀差法和光流法等。

　　2. 目標分類(lèi)利用一些圖像特征值實(shí)現目標類(lèi)型（一般是人和車(chē)）的甄別。用于目標分類(lèi)的特征有空間特征和時(shí)間特征兩種，空間特征包括目標輪廓、目標尺寸、目標紋理等，時(shí)間特征包括目標大小的變化、運動(dòng)的速度等。

　　3. 目標跟蹤依據目標及其所在的環(huán)境，選擇能唯一表示目標的特征，并在后續幀中搜索與該特征最匹配的目標位置。常用的跟蹤算法包括：基于特征的跟蹤算法，基于3D模型的跟蹤，基于主動(dòng)輪廓模型的跟蹤以及基于運動(dòng)估計的跟蹤等。

　　4. 智能分析。它位于智能視頻監控的高級階段，是實(shí)現視頻監控智能化的關(guān)鍵。包括異常檢測、身份識別及視頻內容理解等：

　　異常檢測中典型的異常包括用戶(hù)定義的異常情況和非常規事件，檢測方法分為基于模型的方法和基于分類(lèi)器的方法；

　　身份識別包括人臉識別和步態(tài)識別；

　　視頻內容理解是指在對序列進(jìn)行低級處理的基礎上，對場(chǎng)景中的事件進(jìn)行分析和識別，用自然語(yǔ)言等加以描述。

　　根據目前智能視頻分析技術(shù)的成熟度，智能視頻監控應用場(chǎng)景主要包括人數統計、車(chē)牌識別、事件檢測和視頻診斷等。

　　人數統計：統計穿越入口或指定區域的人或物的數量。例如可為商場(chǎng)統計每天的客流量。

　　車(chē)牌識別：識別車(chē)輛的形狀、顏色、車(chē)牌號碼等特征，并反饋給監控者。此技術(shù)可應用于車(chē)輛黑名單追蹤。

　　事件檢測：對視頻進(jìn)行周界監測與異常行為分析。異常行為包括雙向越界、單向越界、進(jìn)入禁區、離開(kāi)禁區、徘徊、無(wú)人值守、驟變、人員聚集、煙霧檢測、快速運動(dòng)、逆行、打架等事件。

　　視頻診斷：對視頻圖像出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫(huà)面凍結、增益失衡和云臺失控等常見(jiàn)攝像頭故障做出準確判斷并發(fā)出報警信息。該技術(shù)可應用于平安城市的建設中，自動(dòng)檢測攝像機的狀態(tài)，從而減輕維護人員的工作強度。

3.智能視頻監控應用

　　3.1 智能視頻監控產(chǎn)品形態(tài)

　　根據智能視頻分析模塊所處的位置可將智能視頻監控產(chǎn)品分為兩種形態(tài)：前端智能和后端智能。其中，前端智能通過(guò)DSP方式實(shí)現，將智能視頻分析算法加載在視頻服務(wù)器、數字硬盤(pán)錄像機、網(wǎng)絡(luò )攝像機等前段設備中，對攝像頭采集的視頻數據直接進(jìn)行分析。由于利用了DSP強大的硬件處理能力，同時(shí)前端設備的架設針對具體的智能視頻分析算法優(yōu)化，從而提高了視頻分析準確率，因此目前智能視頻監控產(chǎn)品多為前端智能。后端智能通過(guò)純軟件實(shí)現，運行于普通PC或服務(wù)器上，構成視頻分析服務(wù)器。視頻分析服務(wù)器獲取壓縮的視頻流后，對視頻進(jìn)行解碼、分析和處理。后端智能的優(yōu)勢在于可以方便的與其它視頻監控應用軟件融合，而且不需要對已有的前端設備進(jìn)行替換升級，保護原有投資，同時(shí)智能視頻分析單元可被多路視頻分析分時(shí)復用，降低整個(gè)系統的投入。但后端智能受限于視頻分析服務(wù)器的處理能力，而且已有前端設備的架設往往不滿(mǎn)足智能視頻分析的要求，導致視頻分析的準確率較低。

　　3.2 智能視頻監控系統實(shí)施

　　隨著(zhù)智能視頻監控產(chǎn)品日漸成熟，智能視頻監控技術(shù)開(kāi)始在視頻監控系統中逐步應用，大大提高了視頻信息的價(jià)值。但是，要充分發(fā)揮智能視頻監控技術(shù)在視頻監控系統中的作用，卻不是想象中那么簡(jiǎn)單，主要面對以下幾點(diǎn)挑戰。
　　
　　智能視頻監控技術(shù)運用數學(xué)模型來(lái)描述真實(shí)世界，并試圖利用數學(xué)模型來(lái)分析視頻數據，但是實(shí)際環(huán)境比數學(xué)模型要復雜得多，智能視頻分析受到諸多因素的干擾而影響其檢測準確率，存在較大程度的漏報和誤報，當漏報和誤報達到一定比例，視頻檢測就失去了它的意義。智能視頻監控產(chǎn)品生產(chǎn)廠(chǎng)家針對各種實(shí)際應用環(huán)境，對算法進(jìn)行了大量的優(yōu)化以排除干擾，提高了智能視頻檢測的準確率，但是實(shí)際應用環(huán)境千差萬(wàn)別，生產(chǎn)廠(chǎng)家要對各種環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化，勢必增加研發(fā)成本與產(chǎn)品版本管理的負擔。
　
　　由于前端設備架設環(huán)境對智能視頻分析的影響，在安裝前端設備時(shí)，需要根據智能視頻監控應用場(chǎng)景，針對性的架設。如進(jìn)行人流或者車(chē)流統計時(shí)，攝像機視角與人或車(chē)行進(jìn)方向垂直會(huì )達到比較好的分析效果；而應用在車(chē)牌識別時(shí)，攝像機視角又需要能夠從正面拍攝到車(chē)牌，并且選擇攝像機時(shí)要考慮低照度、逆光、車(chē)速等因素。不同的應用場(chǎng)景對目標對象在整個(gè)視頻中的比例或者像素也有相應要求。
　　所有的這些要求，需要施工調試人員對智能視頻分析應用場(chǎng)景有比較深入的了解，在施工時(shí)針對性的選型和架設前端設備，不斷的調試以達到最佳分析效果。因此，智能視頻監控系統的施工要求比普通視頻監控系統要高很多。
　　
　　前文描述了智能視頻監控的若干主要應用場(chǎng)景，而用戶(hù)的需求并不局限于這些場(chǎng)景，常常是上述幾種應用場(chǎng)景的混合，或者介于幾個(gè)應用場(chǎng)景之間，如何選擇智能視頻分析的算法和產(chǎn)品形態(tài)滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，是智能視頻監控系統開(kāi)發(fā)的主要問(wèn)題。同時(shí)，由于智能視頻分析主要是檢測視頻中的事件，并不提供這些事件的統計分析，也就是說(shuō)，如何進(jìn)一步挖掘智能視頻分析檢測到的事件信息的價(jià)值，以此為基礎開(kāi)發(fā)出更高層次的增值應用，是推動(dòng)智能視頻監控廣泛應用的關(guān)鍵，也是智能視頻監控應用系統開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵。
　　
　　基于智能視頻監控技術(shù)，可以提出很多實(shí)用性很高的應用，但是這些應用用于實(shí)戰時(shí)，卻暴露出技術(shù)的局限。以攝像機自動(dòng)接力為例，環(huán)境中如果只有一個(gè)移動(dòng)目標，智能視頻分析可以很快的定位到移動(dòng)目標，并實(shí)施跟蹤，攝像機之間的接力跟蹤也得以實(shí)現，但是一旦環(huán)境中不只一個(gè)移動(dòng)目標，單純的依靠智能視頻監控技術(shù)，并不能確定要跟蹤的目標。而且，由于攝像機跟蹤時(shí)需要快球的配合，而各種快球的性能指標并不相同，快球能否保持與智能視頻分析發(fā)出的跟蹤指令一致，也是智能視頻跟蹤進(jìn)入實(shí)戰的障礙。
　　
　　很明顯，具備智能視頻監控能力的前端設備價(jià)格會(huì )高出不少，其直接影響是增加了系統建設成本。但是，增加系統建設成本的不只是前端設備價(jià)格，還有工程施工要求提高帶來(lái)的成本增加。如上文所述，不同的應用場(chǎng)景對前端設備的架設有不同的特殊要求，這就導致攝像機可能只能為專(zhuān)門(mén)的應用場(chǎng)景使用，如車(chē)流統計和車(chē)牌識別就不能用相同的攝像機，如果在路口要實(shí)現兩種應用場(chǎng)景，必須安裝兩個(gè)攝像機才能滿(mǎn)足要求；在智能視頻跟蹤應用中，需要兼顧全局與局部，就必須在相同區域安裝至少兩個(gè)攝像機，對快球也有特殊要求；而某廠(chǎng)家的煙霧檢測產(chǎn)品，為提高檢測的準確率，設計了專(zhuān)門(mén)的雙鏡頭攝像機。智能視頻監控系統建設的方方面面都可能帶來(lái)建設成本的增加。

　　盡管面對不少挑戰，智能視頻監控系統還是在某些領(lǐng)域逐漸進(jìn)入實(shí)用。針對這些挑戰，要建設實(shí)戰的智能視頻監控系統，除了用戶(hù)的應用需求外，還需要考慮監控場(chǎng)景的復雜程度、監控環(huán)境、以及算法選用和參數的合理設置等。此外，合理選擇攝像機及其安裝位置與角度，也是非常重要的。在智能視頻監控系統的開(kāi)發(fā)與實(shí)施中，應注意以下四點(diǎn)：
　　
　　前端智能和后端智能各具有缺點(diǎn)，前端智能和后端智能具有各自適用的場(chǎng)景，因此，在搭建視頻監控系統時(shí)，應清楚兩者的區別，從而進(jìn)行合適的選擇。一般而言，對于分析實(shí)時(shí)性強或者算法對環(huán)境要求高的應用場(chǎng)景，如火車(chē)軌道闖入、非法拋灑物等，應選擇前端智能；若算法對環(huán)境的要求不苛刻，可采用后端智能，從而減少資金的投入，視頻診斷是后端智能的最好應用。
　　
　　合理選擇攝像機及其安裝位置與角度，是為了在條件允許的情況下盡量降低監控場(chǎng)景的復雜度，凸出有效的信息。對于不同的應用場(chǎng)景，攝像機的選用及安裝過(guò)程是不同的。對于人數統計，攝像頭的角度要求很重要，應盡量垂直于人的頭部。通常來(lái)講，當攝像頭垂直向下對著(zhù)行人頭部時(shí)，由于遮擋較少，統計精度較高。而當攝像頭角度接近水平時(shí)，由于行人互相遮擋，難度較大。對于車(chē)牌識別，應選用清晰度高、信噪比大、低照度功能的攝像機。同時(shí)，為了降低環(huán)境光照對攝像機成像的影響，還應選用補光燈。除此之外，攝像機的架設高度、位置也直接影響到車(chē)牌的識別效果。對于事件檢測，大俯視覺(jué)角度會(huì )有較好的檢測效果，同時(shí)檢測的目標大小也要滿(mǎn)足檢測算法的要求。由此可見(jiàn)，對于智能視頻監控系統，現場(chǎng)施工調試是比較繁瑣的，但同時(shí)這也是比較重要的，它關(guān)系到智能視頻監控系統的檢測準確率。
　　
　　智能視頻技術(shù)運用數學(xué)模型來(lái)描述真實(shí)世界，并試圖利用數學(xué)模型來(lái)分析視頻數據，因此，在設計智能視頻監控系統時(shí)，應選擇與監控場(chǎng)景最吻合的數學(xué)模型，保證檢測的精度。如，對于無(wú)人值守應用，可選用移動(dòng)偵測、人數統計及人物出現等算法。其中，移動(dòng)偵測算法無(wú)法區分人或物，而且畫(huà)面中稍微有動(dòng)靜就會(huì )產(chǎn)生告警，因此會(huì )存在大量的誤報；人數統計算法只能統計進(jìn)入區域或離開(kāi)區域的人數變化情況，無(wú)法檢測區域中是否有人存在，因此會(huì )有大量的漏報情況發(fā)生。因此，人物出現算法更適合無(wú)人值守應用。同時(shí)，選用了一種分析算法后，也應不斷調整監控環(huán)境和調試算法參數，如目標尺寸的大小、檢測靈敏度、畫(huà)面搜索范圍等，從而使得監控環(huán)境與智能分析技術(shù)內部的數學(xué)模型達到最大的一致性。
　　
　　智能視頻技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的研究，有些算法已相當成熟，但如何發(fā)揮其最大優(yōu)勢，尋求更多的應用模式還需進(jìn)一步的探討和嘗試。如PTZ跟蹤，算法已比較成熟，在演示系統中能獲得較好的效果，但在實(shí)際應用中由于檢測場(chǎng)景復雜，畫(huà)面中人員過(guò)多，導致攝像頭無(wú)法定位需跟蹤的人員，因此在實(shí)際應用中還無(wú)法推廣此項業(yè)務(wù)。對于車(chē)牌識別，車(chē)牌黑名單跟蹤是車(chē)牌識別的常見(jiàn)應用模式，除此之外，還可以將識別出的同一車(chē)牌的攝像頭聯(lián)系起來(lái)，形成車(chē)牌識別新的應用模式：車(chē)輛跟蹤。總之，市場(chǎng)需求是智能視頻監控發(fā)展的強大推動(dòng)力，只有立足技術(shù)，面向市場(chǎng)，發(fā)掘應用，智能視頻監控才能得到廣泛應用。

4.結束語(yǔ)

　　智能視頻監控技術(shù)進(jìn)入實(shí)用，極大提高了視頻信息的價(jià)值，具有傳統視頻監控無(wú)法比擬的優(yōu)勢，但是因為該技術(shù)尚欠缺成熟度和穩定性，集成商智能視頻監控系統建設施工經(jīng)驗不足，它投入實(shí)戰還面臨不少挑戰。經(jīng)驗告訴我們，解決問(wèn)題的方法總是比問(wèn)題多，面對這些挑戰，一方面，我們可以依靠技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展來(lái)解決，單純技術(shù)不能解決的問(wèn)題，可以輔以非技術(shù)手段解決；另一方面，我們可以依靠智能視頻監控系統建設施工經(jīng)驗的積累。智能視頻監控系統的應用剛剛起步，它所發(fā)掘的視頻信息價(jià)值已經(jīng)為用戶(hù)帶來(lái)全新的視頻監控體驗，面對巨大的市場(chǎng)需求，智能視頻監控系統應該同時(shí)也有能力為用戶(hù)創(chuàng )造更大的價(jià)值。
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