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简析监控智能视频分析功能及场景应用
2015-12-29

 随着监控高清摄像机的普及,智能视频分析技术的日趋成熟和完善,越来越多的行业对智能视频分析的要求也越来越高,应用的场景相比以往更为宽泛,也更为细化,这对智能视频分析的专业化提出了更高的要求。针对监控中智能视频分析的一些常用功能,我们从入侵侦测、人车流量检测、人像识别、车牌识别、**物检测和异常行为检测等几个方面,对智能分析的部分场景应用进行简单的分析。

  入侵侦测

  入侵侦测是指前端产品智能识别人或物入侵的行为,并对潜在的危险行为进行报警的一种功能。当人或物进入指定区域或视频区域后,智能摄像机会对视频区域内出现的运动目标进行自动识别,同时对识别出来的目标进行跟踪和报警。

  越界侦测:在监控范围内设置一条或多条固定的界限,当人或物越过界限时,会触发报警或执行某种设定好的动作。此功能允许用户设定一条或多条任意形状的界限,采用单向或双向越界模式进行。例如在距天台边缘一定距离,设置一条界限,当有人或物穿越预先设定好的界限时就会触发报警;

  区域侦测:与越界侦测类似,只是将侦测的范围由一条或数条界限改为一个或多个区域。比如监控一个路段,红**域被设置成入侵检测的区域后,只要行人或车辆进入该区域,就会触发跟踪、拍照、报警等;

  移动侦测:是在监控范围内有物体移动时,触发录像、报警等的一种普遍使用的功能,常用于无人值守的监控区域。例如在前端摄像机视频范围内出现山体滑坡,触发报警和录像等一系列指定动作。

  入侵侦测具有数字化、智能化、集成化、可视化、标准化的特点,广泛应用于金融、交通、公安、消防、边防、监狱、自然灾害等各领域,起到防患于未然和突发事件应急预警的重要作用。


2人车流量检测


  人车流量检测

  人车流量检测是指对过往行人和车辆进行智能识别、分析、统计的一种功能,当人或车通过或进入指定的界线和区域时,触发自动识别、自动记录和自动统计;或当人数和车辆数量达到设定的数值时,还会触发报警。

  人流量检测与统计:进出的行人通过出入口时,途经设定好的检测区域,会触发前端摄像机的记录和识别功能,对进入或离开该区域的人数进行实时记录和汇总;当进入该区域的人数达到设定的上限时,触发报警功能。人流量的统计还可按不同时段进行记录和汇总,这种方法能有效地控制进出人数,防止诸如景区游人超负等事件的发生;

  车流量检测与统计:当车辆通过指定区域时,触发识别和记录功能,对往来车辆的数量进行统计;同时还可结合智能识别功能,区分出车辆所属类型,进行分类统计和预警。

  人车流量检测和统计,对于交通、旅游、海关、商业、娱乐、体育等领域都有着非凡的意义,统计结果可能直接影响政府的决策,对合理布局、合理利用、使用资源提供科学的依据。

  人像识别、车牌识别

  人像识别比对系统可实现人脸捕捉、定位、跟踪、轨迹记录、采集、比对等功能,能识别比对不同人员的身份,并及时向管理部门和人员发出警报信息等功能,在公共安全防范、逃犯追捕、金融安全等领域有着不可替代的作用。

  人像识别是智能视频分析的基础,通过人脸图像采集、识别,进而从“大数据”中进行检索、比对、身份确认才是智能视频分析的真正意义所在。

  智能人像识别的特点:

  ·允许采集人脸上下左右扭转15-30度,而不影响识别结果;

  ·针对多人像的图片,系统会自动检测人像并分割出多张独立照片;

  ·识别的准确度受到光线、背景、饰物的影响能达到*小;

  ·自动识别待识别对象是否是具有生命体征的活体人,如发现是照片不予识别;

  ·自主制定的优选策略选择角度*佳、图像*清晰的人脸图像截取标准人像;

  ·根据采集的图像进行智能“数据”检索、匹配;

  ·联网报警。

  车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分。它是基于高清图像、视频处理、识别等技术为一体的一项重要功能。广泛应用于交通流量检测、控制、诱导、分流;机场、港口、小区等出入口车辆管理;违停、闯红灯、违规行驶、交通肇事等违章或违法车辆的监控;高速公路、桥梁、隧道的ETC、不停车自动收费的停车场安全防盗管理、统计各种车型的出行时间等。

  车牌识别对智慧交通、停车管理、交通执法、高速公路监管各种场合有着十分重要的作用。


3**物检测


  **物检测

  在智能视频监控系统中,**物检测是一个很重要的应用,普遍运用于火车、地铁、机场、酒店等公共场所,在这些场合的视频监控系统中,能自动地检测**物品(如背包、手提箱、行李箱等)。**物检测功能是一个关系到公共安全的非常重要的功能。

  异常行为检测

  银行、闹市区、车站候车厅、节假日景区等都是人员复杂、人流量大的公共场所,极易造成诸如一些人员聚集、打架、拥挤、踩踏等异常状况,这些行为的特点是突发性强、持续时间短,造成的危害大。这些异常行为的发生会扰乱公共场所秩序,危害公共安全,因此异常行为检测在整个智能视频监控系统中,对于应对和处理突发事件的作用尤显重要。

  人的异常行为检测和识别对于人来说似乎十分简单,但对监控系统来说,确是十分复杂的一项工程。人的异常行为检测和识别既融合了视觉与音频、运动与生物,也整合了人机互动、人工智能等等。它涉及到视觉感知、模式识别、心理学、生理学、物理学等多项领域和技术,因此对于提高视频监控智能化程度来说,异常行为检测和识别技术的提高是一个主要途径。

  智能视频分析系统融合视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的先进技术,在不断细分的市场中,智能视频分析的功能也逐步被细化,不同的行业将会对智能视频分析的侧重点提出新的要求,我们相信智能视频分析也将向着更加专业化的方向发展。


4智能视频分析技术未来发展趋势


  智能视频分析技术未来发展趋势

  适应行业化、专业化、具体化的发展要求

  随着市场的不断细分,智能视频分析未来的发展方向也会被不断细化,以适应更为复杂和多变的场景发展,从更具体化的,更贴近实战的角度切入,针对不同行业的不同要求,制定不同的行业标准。

  因此,智能视频分析行业化、专业化、具体化的要求就是针对各行各业的特色,根据不同的特殊要求和不同的侧重点,制定不同的具体解决方案,以达到要求不同、功能不同、专业性更强的目的。过去那种不管什么行业都通用的做法显然已经不合时宜,在竞争日以激烈的安防行业,更加细化、更加专业化、更加具体化的,针对性极强的定制性服务才是王道,才是安防企业的生存之道。

  市场需求是行业发展**的助推剂,智能视频分析会在不断细分的市场压力下,通过标准配置与专业定制相结合的方式,针对视频分析技术的普遍性和具体性,为各行业的客户实行定制产品和定制服务。

  适应共享化、智能化、集成化的发展要求

  作为网络时代的产物,智能视频分析的目的是帮助人们实现更智能、更高效地进行数据收集、挖掘、整理、分析和处理;提高视频资源利用效率,实现智能分析大数据共享的智慧时代。

  在物联网、云存储、大数据背景下,智能视频分析的综合利用技术还有待进一步提高,随着安防监控市场的发展。诸如车牌识别、银行人像识别、户籍证照、海关人像识别等影像图片资源并未与其它应用系统实现共享。我们相信共享化将是未来智能视频监控发展的必由之路。

  随着市场的发展,对智能视频的前端和后端产品的智能化程度要求会更高,目前对监控视频的利用还基本处于人工为主,智能分析为辅的层面。诸如交通系统中常用的违章处理,虽然拍摄了视频和图片,但在判断是否属于违章时,仍然需要人工核对。

  在大数据、智能技术不断发展的今天,智能视频的集成化要求也越来越高,涉及的应用领域也越来越广、越来越细,因此智能视频的分支也会更加细密。

  我们例举到的入侵侦测、人车流量检测、人像识别、车牌识别、**物检测和异常行为检测等功能只是智能视频的基石,在整个智能安防领域中,如何克服环境因素,提高智能识别和判断的准确度;如何实现、优化网络数据与传输,降低和减少数据传输、存储过程的损失;如何减少摆脱地域的限制,以更快捷的速度、更智能的方式、更易用的使用模式,为用户提供有用的信息,都是整个智能安防应用领域关注的热点和难点。 

                       上海监控工程

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