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智能分析不斷發展 基本分類與常見技術淺析
2014年09月17日 13:58:38來源:中國安防展覽網整理點擊量:5035
導讀智能分析技術是在高清監控基礎上的另一創新型應用,從簡單的幫助用戶實現人臉識別,終到實現大數據信息的檢索。智能分析技術在案犯各領域中越來越受關注。
  【中國安防展覽網 企業關注】智能分析技術是在高清監控基礎上的另一創新型應用,從簡單的幫助用戶實現人臉識別,終到實現大數據信息的檢索。智能分析技術在案犯各領域中越來越受關注。
  
  目前智能分析技術已經廣泛應用于各種安防領域,從應用角度來講,目前國內智能分析技術主要有四大類:
  
  類,實時報警類。主要是通過分析技術對實時視頻進行內容的分析和判斷,發現某種狀態達到報警規則的要求時,系統即可發出報警聯動。如基礎的跨線報警、闖入報警、打架報警、聚眾報警等,當然隨著應用的深入,各行業應用中也出現了很多帶有行業特征的實時報警應用,如校園打架報警;交通行業的擁堵報警、行人上高速報警;司法行業的攀高報警、離崗報警;金融行業的尾隨報警、貼假廣告報價等等。
  
  第二類,數據統計類。主要是通過在特定的場景下,對視頻內容中特定的內容進行統計,形成相關的報表和數據應用。例如,通過視頻分析對公路上的車流量進行自動統計,通過視頻分析對校園門口、商場出入口等的人流量進行統計等等。
  
  第三類,屬性識別類。主要是對視頻中特定事務的屬性進行自動識別,達到對視頻內容的深入應用和快速檢索等目的。如人臉識別、車牌識別、車標識別、顏色識別、性別識別、身高識別、年齡識別、手勢識別等等。目前安防行業中應用較多的主要還是人臉識別、車牌識別、車標識別等。
  
  第四類,圖像處理類。主要是對圖像整體進行分析判斷及優化處理以達到更好的效果或者將不清楚的內容通過算法計算處理達到看得清的效果。如目前的視頻增強技術(去噪、去霧、銳化、加亮等)、視頻復原技術(去模糊、畸變矯正等)。
  
  根據其實現的方式進行區分,把其概括為以下幾種類型:
  
  1、診斷類智能分析。診斷類智能分析主要是針對視頻圖像出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、增益失衡、云臺失控、畫面凍結等常見的攝像頭故障、視頻信號干擾、視頻質量下降進行準確分析、判斷和報警。診斷類智能分析技術實現起來較為簡單,通常以后端管理平臺的形式出現,在大型的監控項目,特別是城市級監控的日常運維中作用十分明顯。目前市面上一些基于DSP的智能分析設備、DVR和DVS等都自帶該項輔助功能。
  
  2、識別類智能分析。該項技術偏向于對靜態場景的分析處理,通過圖像識別、圖像比對及模式匹配等核心技術,實現對人、車、物等相關特征信息的提取與分析。在對車的識別分析應用上主要是車牌識別技術。該技術經過多年的發展與應用,目前已十分成熟。模糊車牌還原和識別技術的出現使得該項技術不再局限高清,開始向標清領域普及。車牌識別技術被廣泛應用于各停車場出入口、高速公路收費站等地,近些年更是發展迅速:配合交通電子卡口系統,車牌識別技術被大量用于車輛交通違章的抓拍,有效降低了車輛交通違章數量,大大減少了交通事故的發生。
  
  3、行為類智能分析。該項技術側重于對動態場景的分析處理。典型的功能有:車輛逆行及相關交通違章檢測、防區入侵檢測、圍墻翻越檢測、絆線穿越檢測、物品偷盜檢測、占道經營檢測和客流統計等。移動偵測(VMD)是該類智能分析中的“早期智能”,VMD依據視頻畫面中像素塊的運動變化來進行判別,缺點明顯:基于二維的分析,誤報太高,無法識別移動的像素塊是干擾還是目標。
  
  智能分析主要有兩個大的發展方向,常見的有以下幾種:
  
  智能分析的兩個發展方向,一是以車牌識別、人臉識別為核心代表的智能識別技術,主要應用于電子警察、機楊、海關;二是以周界防范、人數統計、自動追蹤、逆行、禁停等規則為代表的行為分析技術,主要應用于圍墻周界警戒區、商場、交通、景點流量統計,道路禁停禁放、違章逆行、場景跟蹤等方面。
  
  常見的智能識別技術有:
  
  1、雙機自動跟蹤:智能分析攝像機加普通快球方式。可應用于城市報警應急預案。突發事件的物體跟蹤。
  
  2、人流量統計:統計框選區域進出人員的數量,應用于超市商場顧客流量的分析統計,幫助商家制定相應的銷售策略。應用于景點、地鐵口,提供流量數據供人員管制應用。
  
  3、穿越警戒區:通過設置虛擬圍籬,對周界進行偵測。當發現可疑人員或者物體穿越圍籬,即觸發報警,并將報警信號上傳至監控管理中心。同時可將報警畫面通過網絡上傳至遠程監看用戶。應用于交通馬路人行橫道或斑馬線、廠區重點區域圍墻、學校、看守所圍墻等。
  
  4、丟失分析:通過在監控畫面上畫出一塊放置重要物品的區域作為警戒區域,只要此物品離開了警戒區域,那么將立即觸發報警規則。應用于重點保護區域如博物館,展覽廳,拍賣會,金銀店等。
  
  5、方向分析:在實際監控中,人們可能會關心人流的方向和車流的運動方向,通過方向的識別可以判斷目標是否為不合法走動或行駛,如果出現逆向行為,目標將會被自動鎖定,并同時報警。應用于單向行駛的道路;重要出入口等。
  
  6、智能跟蹤:對可疑人或物體進行目標鎖定,對目標的運動軌跡進行記錄,同時攝像機將跟隨目標轉動并報警。應用于小區,人員禁入區域,機密區域,重要保護區域等。并可作為案發后,對案件回放過程的軌跡進行分析。達到迅速破案的作用。
  
  雖然近年智能視頻分析技術迅速發展,應用范圍也在不斷擴展,市場上已經有了網絡監控的各種產品,如網絡攝像機、網絡矩陣等,但由于這些產品的質量還有待提高,圖像看起來有明顯的延遲、跳動、不夠清晰等缺陷,由于硬件本身性能不夠穩定,易出現死機、重啟、誤漏報等問題。而智能視頻分析本身算法的局限,在理想環境下才可實現其全部功能,所以在實際應用中,只能初步實現較簡單的功能。
  
  目前智能視頻分析主要面臨以下幾個方面問題:
  
  是技術層面:室外夜間光照不足、惡劣天氣、圖像壓縮處理、網絡傳輸鏈路帶寬受限等因素造成圖像質量下降,給安防智能視頻分析帶來先天困難;目標與背景相似或背景雜亂等導致目標分割以及特征信息提取困難;針對復雜異常行為、事件建模困難,相應的智能分析算法識別性能不高。上述因素容易造成虛假報警、漏報警、跟蹤困難等不良后果,制約了智能視頻分析應用系統實戰性能的提升。
  
  第二是產業層面:主要的困惑還是客戶對智能視頻分析產品的過高期望與該技術的性能表現易受使用條件的限制。由于用戶對智能分析這類產品接觸不多,對這類產品的效果有疑問。而有的廠家為了能夠吸引客戶進行夸大宣傳,結果實際使用效果與宣傳效果不符,使得這些客戶對智能視頻分析產品再無好感。廠商對產品大部分用戶沒有認真梳理應用需求;產品研發部門缺乏對安防行業的深入理解,導致智能視頻分析產品功能千遍一律,缺乏針對性。再者,缺少的標準認證體系,導致用戶對產品的性能無法有效把控。
  
  第三是市場層面:目前很多智能視頻分析產品多是自主研發,而這類企業就需要攤薄早期的開發成本。因此,這類產品在定價方面可能要高于一般客戶的承受能力,這也就決定了智能分析產品尤其是行為分析產品只能在監獄、小區或者機關重地等具有嚴格、監控需求的地方。
  
  只有開展基礎、共性的關鍵技術攻關,為突破智能視頻分析深度應用創造條件;做好典型項目的示范作用,引導用戶從管理流程上重視智能視頻分析提供的信息;深化行業的智能應用,建立“研發 集成商 行業用戶”的合作機制,為研發和應用提供一個互動平臺;加快制定標準和規范,提高智能視頻分析產品性能鑒定的性和可操作性,才能為智能視頻分析應用推廣“保駕護航”,智能視頻分析也才能在更多行業、領域得到應用。
關鍵詞 智能分析識別人流統計
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