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技术难以满足智能化需求

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发表于 2013-3-19 14:08:26 |显示全部楼层
智能化,安防技术突进的下一个结点
目前,监控系统通常采用数码摄像头采集数据,很少进行图像处理。数字内容随后转换为模拟信号,在现有基础设施上进行传输,到达指挥中心后,再转换回数字格式以进行分析和最终存储。在整个过程中,我们很难对信息加以处理。具有智能化的安防系统却大不相同,它们主要为端到端数字系统,采用的是IP网络,因为IP传输的灵活性大大高于传统的点到点模拟传输。从本质上说,每部摄像头都成了智能的网络摄像头,能在通信路径的任意一点上分析视频数据,并就此采取行动。智能视频分析过程主要由前景检测、目标检测、目标跟踪、目标分类、轨迹分析、事件检测等部分组成,各部分有专业应用。
但有时为了提高算法在某些场景下的性能,一些附加模块也会被加入到算法中,如抗抖动、阴影抑制、车灯抑制模块等。所以说,智能算法常常会有多种实现方案,这就是为什么各种智能产品标称功能可能相同,但性能差异或很大。一套智能算法在设计中需要考虑场景中可能出现的各种复杂情况,各算法模块必须要具有对复杂场景的适应性,并且加入相宜的附加模块来提升算法对场景的处理效果。一般来说,专业的智能视频分析生产厂家研发的产品从广义上讲具备以下三大功能:
1、内容分析。在所有情况下,重要安全信息的数量肯定大大低于背景信息的数量,如建筑物和公路等静态信息,抑或风吹草动、水波涟涟等无用的动态信息等。设备能剔除无用信息,关注于任何车辆等重要活动对象;
2、对象识别。为了成功地将重要的安全信息分离出来,设备必须能将对象分类。例如,设备应能识别出人、动物、车辆或其他对象。从软件角度来说,对象识别是由内容分析引擎来完成的;
3、活动分析。设备能识别重要活动,并将其与安全人员制订的一套规则相对比。我们不妨举一个简单的例子来说明怎么制订关于闯入安全禁区的规则,为了实施这一规则,安全人员用电子笔或鼠标在背景视频图形上画出一条虚拟“绊网”,设定安全界限。如果识别为人的对象跨过该“绊网”,那么就会激活警报机制,软件会发出警报或提出建议。
但从行业发展需求和技术前沿来说,智能视频分析还可研发以下两点功能:
生成重要数据
生成元数据是一项复杂的工作,要完全打破传统的视频概念。由于要用计算机而不是人来监视视频,因此必须进行图形增强处理。计算机分析需要提高对比度,这是一个说明问题的很好的例子。由于运动检测以及图形识别算法取决于识别对象的边缘,因而提高图形的对比度非常重要我们可以在摄像头子系统中内置边缘锐化算法。对在摄像头视野中的运动对象进行跟踪,通过活动参照引擎将对象的活动与一系列规则相对比,通常可以得出结论,有时还会要求采取安全行动。我们可向摄像头的定位系统发出指令,以便对对象执行摇动、缩放和聚焦等操作,或命令摄像头转变方向,从而在原始的视野范围之外继续跟踪对象。
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