浅析智能视频分析系统在视频监控系统中的运用

罗圆圆余宁浙毛文霞蒋洁琛

摘要：智能视频分析系统从出现到现在已经广泛的运用在视频监控系统中，对于视频监控系统的发展有着不可缺少作用，在不久的将来它将成为视频监控系统的标配。

关键字：智能视频分析;模式识别;人工智能;概率论;计算机图形图像

Abstract: intelligent video analysis system from appear to have now widely used in video monitoring system, video monitoring system for the development to have the indispensable role in the future it will be video monitoring system with standard.

Key word: intelligent video analysis; Pattern recognition; Artificial intelligence; Probability theory; Computer graphics

中图分类号：U672.7+4 文献标识码：A 文章编号：

前言

什么是智能视频分析系统，它是指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过摄像机在场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，并发出警示音，通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。

智能视频分析系统发展趋势

智能视频分析技术是基于图像处理、模式识别的新型视频监控技术。简而言之，就是发现图像中运动的物体，并对其进行跟踪、分析，及时发现“异常”行为，触发报警并采取其他措施进行干预。智能视频分析技术（Video Analytics）综合了多学科的研究成果。主要包括图像处理，跟踪技术，模式识别，软件工程，数字信号处理（DSP）等领域。随着计算机处理能力的提高，在上世纪90年代，对图像的处理逐渐变成研究热点。其中卡内基－梅隆（CMU）大学在1999年完成的在校园内的智能图像监控系统是比较有代表性的研究项目。当时该技术仍处在实验室研究为主阶段。

智能视频分析系统要解决的问题有两个：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成这部分工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图像。操作人员盯着屏幕电视墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息而使这项工作失去意义；伦敦地铁案中，安保人员花了70个工时才在大量磁带中找到需要的信息。基于上述两点，你必须选择视频分析系统。

智能视频分析系统的优势

目前监控系统中，存储和传输问题是首要面临的难关，大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又增加了带宽，智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力，或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输，更方便整套系统调查或查询使用，提升监控系统的应用价值。

目前智能分析技术主要包括：身份识别、轨迹识别、环境判断补偿识别。身份识别包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能分析技术，最关键的要求就是识别的准确率，最好保证在98%以上，这样就能够较好地满足绝大多数监控类客户的需求，这是目前比较常见的智能分析目的；轨迹识别主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等；环境判断补偿识主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。

智能分析技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警，此类功能具备普遍的适应性，大部分监控点都有潜在需求。

智能视频分析系统的存在的难点

实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度。

背景的复杂性：光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。

目标特征的取舍：序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。

遮挡问题：遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见会造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。

兼顾实时性与鲁棒性：序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。

智能视频分析系统应用方式

随着视频处理器的计算能力及多核计算的兴起，智能分析技术逐渐走向成熟，在智能视频分析系统中有两种运用方式：

第一种是基于智能视频处理器解决方案的嵌入式系统（DSP）。

在DSP中，视频分析设备被放置在IP摄像机之后；基于DSP的模块化产品通常适合布置在监控系统的前端。它安装实施起来比较方便。对于知识产权的保护也容易做到位。

第二种是基于工业计算机的解决方案。

基于工业计算机（服务器）的系统通常适合布置在监控系统的后台。由于其架构相对开放，可以方便地和现有监控系统融合。另外服务器的CPU处理能力和DSP相比要高，可以使用较为复杂的算法。多核CPU非常适合多路图像处理的需要。

智能视频分析系统分类

基于内容：目标检测、识别、分类、统计、行为分析等。

非基于内容：视频质量分析、全景场景拼接、3D重构等。

⒈越界分析

功能：通过设置虚拟围篱，对周界进行侦测。当发现可疑人员或者物体穿越围篱，即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。

应用：交通马路人行横道或斑马线；厂区重点区域围墙；学校；看守所围墙等。

⒉入侵分析

功能：通过在监看画面上设置对某一区域（可设置任意形状）为警戒状态，当有物体非法闯入警戒区后，即触发报警，并同时对闯入物体进行分析。比如当有人或车辆进入警戒区时即报警非法闯入禁区。

应用：某些重点保护区域例如银行金库、景点区域；易发生危险地带；军事禁区；博物馆；码头；医院等。

⒊丢失分析

功能：通过在监控画面上画出一块寸有重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，将立即触发报警，并同时将报警上传至远程客户端。

应用：重点保护区域如博物馆，展览厅，拍卖会，金银店等。

⒋方向分析

功能：在实际监控中，人们可能关心只是人流的方向和车流的运动方向，通过方向的识别可以判断目标是否为不合法走动或行驶，如出现逆向行为，目标将会被自动锁定，并同时报警。

应用：单向行驶的道路；重要出入口等。

⒌滞留分析

功能：对于特定区域内的逗留人或物体进行分析，当目标超过设定的时间，系统会认为为可疑物体，并同时报警，也可以将报警上传至远程客户端。

应用：所有重要的监控区域，非有关人员禁入区域。

⒎智能跟踪

功能：对可疑人或物体进行目标锁定，同时摄像机将跟随目标转动并报警，也可以将报警信号上传至远程客户端。

应用：小区；非有关人员禁入区域；机密区域；重要保护区域等

智能视频分析系统的实例运用

下面以监狱为例来具体说明智能视频分析系统运用。监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。

监狱的安全性要求与一般监控有着较大不同。由于场所的特殊性，监狱对地理区域有着明确而清晰的界定，对不同区域内人员的身份和行为也有明确界定和限制。方案的分析对象和分析内容包括：

智能视频监控系统总体结构由以下两个部分组成：

⒈智能视频分析器：前端视频分析设备，负责实现对视频信号的智能分析，并将相关结果送到管理平台，也可以直接输出报警信号。

⒉智能报警管理平台：中心管理系统，负责完成报警规则设置、用户、设备管理、告警信息处理、日志管理等工作。

根据监狱的实际需求，智能视频监控应用功能如下表所示。

结束语

随着视频技术的不断发展，视频智能分析的技术不断的提高，智能分析算法的不断精确，视频智能分析将逐渐成为视频监控技术中不可缺少的部分，它可以大大地降低了人工成本，并提高了生产效率，能对即将发生或者正在发生的事件第一时间报告给监控值班人员，预防犯罪情况的发生。

注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。