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智能視頻分析技術(shù)現(xiàn)狀

近年來，研究者在智能化監(jiān)控技術(shù)的運(yùn)動(dòng)檢測、目標(biāo)跟蹤、視頻分割、行為辨認(rèn)等領(lǐng)域進(jìn)行了很多研究并取得了很多成果。智能成都視頻監(jiān)控系統(tǒng)正成為學(xué)術(shù)界、工業(yè)界新興的研究熱點(diǎn)和開發(fā)方向，美國、英國和法國等研究機(jī)構(gòu)都進(jìn)行了智能監(jiān)控項(xiàng)目中的目標(biāo)跟蹤、異常行為監(jiān)測與報(bào)警等的研究。許多業(yè)界知名公司也對智能監(jiān)控進(jìn)行了深入的研究，如Intel、Microsoft、IBM等；國內(nèi)很多大學(xué)與研究機(jī)構(gòu)也開展了視頻智能分析理解研究。

目前智能視頻分析技術(shù)在各種成都視頻監(jiān)控領(lǐng)域都有應(yīng)用，并取得了比較好的監(jiān)控效果.

1、智能交通

智能交通監(jiān)控系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的一個(gè)組成部分，在保證城市交通平安、暢通方面發(fā)揮著巨大的作用。可以作為了解交通狀況和治安狀況的一個(gè)窗口，是公安交通指揮系統(tǒng)不可缺少的子系統(tǒng)。建立視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)目的就是及時(shí)準(zhǔn)確地把握所監(jiān)視路口、路段周圍的車輛、行人的流量、交通治安情況等。附圖是我司針對道路監(jiān)控開發(fā)的交通事件智能檢測系統(tǒng)截圖，該系統(tǒng)通過對道路監(jiān)控視頻的實(shí)時(shí)分析，可以實(shí)現(xiàn)車輛停駛、車輛慢行、車輛超速、車輛逆行、交通擁堵和拋灑物等事件檢測，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)車輛間距、隊(duì)列長度、車輛平均速度、車道占有率和車流量統(tǒng)計(jì)等路況信息數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)。

2、智能樓宇監(jiān)控

通過對樓宇大廈的各個(gè)出入口，大廳、大堂、電梯轎廂、通道、停車場等主要部位的智能監(jiān)控，可以對大樓出入人員進(jìn)行有效的監(jiān)測從而保證大樓內(nèi)部的人員和財(cái)產(chǎn)的平安。通過對停車場的智能監(jiān)控，可以辨認(rèn)車牌號(hào)碼，對人為對車輛以及設(shè)施的破壞進(jìn)行及時(shí)報(bào)警。附圖分別是常用的行人運(yùn)動(dòng)軌跡的檢測、物品遺留丟失檢測及運(yùn)動(dòng)車輛檢測跟蹤等智能分析功能。

3、醫(yī)療看護(hù)

通過對病人行為的辨認(rèn)，及時(shí)判斷病人的實(shí)時(shí)狀況，預(yù)防危急情況的發(fā)生。

4、異常行為辨認(rèn)

通過對人員行為的分析，可以預(yù)警出異常行為，防范危險(xiǎn)情況的發(fā)生。例如對監(jiān)獄關(guān)押人員的異常行為如打架等進(jìn)行自動(dòng)辨認(rèn)并報(bào)警。

5、特殊場景辨認(rèn)

例如，通過對某企業(yè)上方的煙霧辨認(rèn)，可以判斷該企業(yè)的廢氣排放是否超標(biāo)；通過對森林、林場等地方的煙火辨認(rèn)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)森林火險(xiǎn)并報(bào)警，防止火勢擴(kuò)大。

總結(jié)和展望

智能監(jiān)控系統(tǒng)是采用圖像處理、模式辨認(rèn)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過在監(jiān)控系統(tǒng)中增加智能視頻分析模塊，借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力過濾掉視頻畫面無用的或干擾信息、自動(dòng)辨認(rèn)分歧物體，分析抽取視頻源中關(guān)鍵有用信息，快速準(zhǔn)確的定位事故現(xiàn)場，判斷監(jiān)控畫面中的異常情況，并以最快和最佳的方式發(fā)出警報(bào)或觸發(fā)其它動(dòng)作，從而有效進(jìn)行事前預(yù)警，事中處理，事后及時(shí)取證的全自動(dòng)、全天候、實(shí)時(shí)監(jiān)控的智能系統(tǒng)。

智能視頻分析技術(shù)目前已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，現(xiàn)在已經(jīng)能夠進(jìn)行各種領(lǐng)域的視頻智能分析，例如：監(jiān)獄經(jīng)管、智能交通、森林防火、金融平安、校園平安等。但鑒于實(shí)際應(yīng)用場景中現(xiàn)場的復(fù)雜性，智能視頻分析技術(shù)也存在諸多難以克服的問題和限制，如光照變化無常、陰影干擾、待檢測目標(biāo)被遮擋、目標(biāo)與背景顏色相近、背景雜亂、前景目標(biāo)與背景的相互轉(zhuǎn)換等因素都會(huì)增加智能分析算法的設(shè)計(jì)難度，目前的智能視頻分析技術(shù)在處理復(fù)雜場景時(shí)一些誤報(bào)和漏報(bào)往往難以避免。另外現(xiàn)有的智能視頻分析技術(shù)對場景的依賴性往往都比較強(qiáng)，尚沒有能夠完美適應(yīng)所有場景的智能分析算法，這也是視頻分析技術(shù)將來不斷追求和發(fā)展的方向。