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智能視頻監(jiān)控攝像頭關(guān)鍵技術(shù)簡介

  目前智能視頻監(jiān)控攝像頭的構(gòu)成以及硬件技術(shù)已經(jīng)相對穩(wěn)定和成熟,要最終完成智能視頻監(jiān)控攝像頭的監(jiān)控任務(wù)和智能技術(shù)還需要軟件功能的密切配合,高效的視頻編解碼技術(shù)以及有效的計算機(jī)視覺算法是智能視頻監(jiān)控攝像頭的核心技術(shù),為攝像機(jī)完成智能分析任務(wù)提供了重要的技術(shù)保障。

  目前智能監(jiān)控攝像頭的構(gòu)成以及硬件技術(shù)已經(jīng)相對穩(wěn)定和成熟,要最終完成智能監(jiān)控攝像機(jī)的監(jiān)控任務(wù)和智能技術(shù)還需要軟件功能的密切配合,高效的視頻編解碼技術(shù)以及有效的計算機(jī)視覺算法是智能監(jiān)控攝像機(jī)的核心技術(shù),為攝像機(jī)完成智能分析任務(wù)提供了重要的技術(shù)保障。從視頻采集到智能結(jié)果結(jié)構(gòu)化輸出主要包括:運動目標(biāo)提取、運動目標(biāo)跟蹤、運動目標(biāo)分類和運動目標(biāo)行為分析以及結(jié)構(gòu)化描述等步驟。
  1. 運動目標(biāo)提取
  運動目標(biāo)提取是智能分析的準(zhǔn)備工作,基于此項工作攝像機(jī)可以從圖像序列中將變化區(qū)域從背景區(qū)域中提取出來,運動目標(biāo)的有效提取將大大減少后續(xù)過程的運算量,對于后期的目標(biāo)識別和行為分析具有重要意義,目前較為主流的方法有背景減除法、時間差分法和光流法,最經(jīng)典的全局光流場計算方法是L-K (Lueas&Kanada)法和H-S(Hom&Schunck)法。
  2. 運動目標(biāo)跟蹤
  運動目標(biāo)的跟蹤,即通過目標(biāo)的有效表達(dá),在圖像序列中尋找與目標(biāo)模板最相似候選目標(biāo)區(qū)位置的過程。簡單說,就是在序列圖像中為目標(biāo)定位。運動目標(biāo)的有效表達(dá)除了對運動目標(biāo)建模外,目標(biāo)跟蹤中常用到的目標(biāo)特性表達(dá)主要包括:視覺特征(圖像邊緣、輪廓、形狀、紋理、區(qū)域)、統(tǒng)計特征(直方圖、各種矩特征)、變換系數(shù)特征(傅里葉描繪子、自回歸模型)、代數(shù)特征(圖像矩陣的奇異值分解)等。除了使用單一特征外,也可通過融合多個特征來提高跟蹤的可靠性,目前主流的方法有:基于區(qū)域匹配跟蹤算法、基于輪廓匹配跟蹤算法、基于特征匹配跟蹤算法。
  3. 運動目標(biāo)分類
  運動目標(biāo)分類,顧名思義,從檢測到的運動區(qū)域中將特定類型的物體提取出來,例如分類場景中的人、機(jī)動車、人群等不同的目標(biāo)。目前比較主流的方法有基于運動特性的分類和基于形狀信息的分類。
  4. 運動目標(biāo)行為分析
  行為分析是智能監(jiān)控攝像頭的關(guān)鍵目標(biāo)之一,也是視頻監(jiān)控在維護(hù)公共安全中的重點難點問題。行為分析涉及計算機(jī)視覺、模式識別、人工智能等多個領(lǐng)域。它是在對視頻圖像序列進(jìn)行低級處理的基礎(chǔ)上,通過分析處理監(jiān)控場景的圖像、視頻,獲取監(jiān)控場景的信息或場景中運動目標(biāo)的信息,進(jìn)一步研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)以及相互之間的關(guān)系,從而得出對客觀場景的解釋和高層次的語義描述,經(jīng)常借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹來進(jìn)行行為分析。

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