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    安防監控一切“盡在掌握”
    作者:admin 發表時間[2013-02-03]
    中國經濟的高速發展;導致社會面對安全的需求日益增強,需求面也不斷擴大。所以現在對安防監控的審核要求也越來越高。
     
             圖像內容分析的研究分四個階段,產品和應用也分四個層面:
      將(運動)目標從視頻圖像中分離出來。并能在簡單環境下(單目標、背景單純)對目標分類;
      在簡單環境下對目標進行行為分析,判定其運動的方向、方式,目標的復合或離散,發現和告警異常的行為;產生目標的運動軌跡,并能進行目標的自動跟蹤;進    行 目標的統計、關聯、過濾、趨勢預測等;
         在復雜環境(既通常的視頻監控環境)下實現上述功能,并實現(單源、多源)圖像的關聯;
      實現視頻語義的解析,通過對一個圖像序列的分析,理解其包含的真實信息。
      前兩個層面是圖像內容分析的定義,目前已有了一些成果;第三個層面是技術實用性的關鍵,達到了這一點,系統才具有應用價值,目前大多數產品還達不到這 一階段;視頻的語義解釋是技術的最高境界,它表明機器具有了與人一樣的理解圖像的能力,但具有人所不能達到的效率,目前還達不到這個程度,但可以通過內容 分析對圖像信息進行標引,進而圖像信息間的關聯,圖像與聲音、圖形、文本之間的關聯,這是圖像信息深化應用的前提,可稱為視頻半語義解釋。

     
            圖像的自動解釋是視頻監控系統智能化的基本標志,但其真正的含義、基本功能及實現的途徑是經過很長時間的探索才逐漸清楚的。通過圖像來識別個體是安全系統最迫切的要求,近年來,圖像識別有了大量的成果,各領域,特別是安全領域都有了初步的應用,主要有兩種方式:
      驗證:通過對監控目標的識別,確認目標的身份及正在發生行為的合法性。這是安防系統的基本功能和典型應用;
      識別:將輸入特征與數據庫中大量的參考值進行比對,確定目標的身份,以發現各種事件的相關線索。是偵察系統的典型應用,這樣的系統要建立海量的樣本數據庫。
      以上兩種方式和應用都要求系統首先要定義特征,并保證原始輸入和現場輸入的相關性,也就是建立一個稍加限制的環境。然而通常的視頻監控系統達不到這個 要求。這就必須導找一個新的途徑,我們知道圖像的兩個分辨能力為圖像識別、內容分析提供了條件,成為圖像技術研究的方向。內容分析自主的定義(簡單)特征 不與原始輸入相對比,而是通過圖像關聯來實現目標的識別、行為分析和預測等,所以稱為圖像內容分析。它以通常的視頻(監控)系統為基礎平臺,是監控系統智 能化的方向和實現途徑 (筆者六年前在a&s上撰文時提出的)。
      
      圖像系統智能化的重要標志是信息的機器解釋,但不能完全代替實時監控,應通過圖像分析技術來提高實時監控的效率和效果,消除和改善實時監控容易出現的 問題。通過分析,發現超出正常的狀態,確定其相應的(風險)等級,然后產生相應的提示、警告、反應信息,再通過實時監控,捕捉到轉瞬即失的事件、事態圖 像。
      要積極的選擇合適的場合應用圖像內容分析技術,只有應用才能促進它的發展,讓人們認識到它的作用,改進它的不足。但不能不分場合的、盲目的遍地開花。

            圖像內容分析不同于視頻探測,也不同于圖像識別,視頻監控系統智能化的真正含義和基本功能就在于此。圖像內容分析既要處理單幀圖像(分離 目標),又處 理圖像序列(行為分析等),既關聯單個圖像源(攝像機)的圖像,又要關聯多源的圖像。既可在前端處理,又需要系統(后臺)處理。因此一定要采用分布式增強 處理結構,引入云計算的概念并成為物聯網的核心技術。
      物聯網在安防系統的應用并不是成熟產品的應用,而是概念的推廣和關鍵技術的突破。傳感網是物聯網的基本單元,它的核心功能是真實感知和各傳感器之間的 互聯(信息的關聯)。圖像內容分析技術充分實現視頻探測的功能,并可進行各種信息的關聯,因此可成為傳感網的核心,正是物聯網迫切需要突破的關鍵技術。
      視頻監控系統的智能化是逐步發展的過程,不可能一蹴而就,也沒有終極的結果,要經過不斷的技術積累,特別是核心技術的突破。
      監控技術智能化已經實現的觀點是不正確的,希望它能解決目前監控系統的所有問題和不足也不現實。


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