看視頻監(jiān)控智能分析充分發(fā)揮作用-天津視頻監(jiān)控公司

    現(xiàn)在隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模的不斷迅速發(fā)展壯大，給視頻監(jiān)控分析造成了一定的壓力，這么多攝像頭的日常維護是一項非常艱巨任務，因而視頻監(jiān)控智能分析應運而生，擔負起了大量攝像機的自動檢測和診斷的工作天津視頻監(jiān)控公司。

    視頻智能分析方法主要有背景模型法和時間差分法兩類。背景模型法是利用當前圖象和背景圖象的差分（SAD）來檢測出運動區(qū)域，可以提供比較完整的運動目標特征數(shù)據(jù)，精確度和靈敏度比較高，具有良好的性能表現(xiàn)。背景的建模和自適應是背景模型法的關鍵，一般在系統(tǒng)設置時期設置系統(tǒng)自適應學習時間來建模，根據(jù)背景實際“熱鬧程度”選取3~5分鐘的學習時間。系統(tǒng)建模完成后，隨著時間的變化，背景會有相應的改變，而系統(tǒng)具有“背景維護”能力，可以將一些后來融入背景的圖象，如云等自動加為背景。時間差分法就是高級的VMD,又稱相鄰幀差法，即利用視頻圖像特征，從連續(xù)得到的視頻流中提取所需要的動態(tài)目標信息。時間差分法的實質(zhì)是將相鄰幀圖像相減來提取前景目標的移動信息。此方法不能完全提取所有相關特征像素點，只檢測出目標的邊緣，在其提取的運動實體內(nèi)部可能出現(xiàn)空洞天津視頻監(jiān)控公司。

    視頻分析的過程（背景模型法）是：首先，系統(tǒng)進行背景學習，學習時間因背景熱鬧程度不同而有所不同，期間系統(tǒng)自動建立背景模型；之后，系統(tǒng)進入“分析”狀態(tài)，如果前景出現(xiàn)移動物體，且處在設置的范圍區(qū)域內(nèi)、大小滿足設置，系統(tǒng)將會對該目標進行提取和跟蹤，并根據(jù)預設的算法（入侵、遺留、盜竊等）觸發(fā)報警（期間如果背景中出現(xiàn)雨雪、中云、波浪、搖擺的柳樹等物體，或發(fā)生攝像機抖動的情況，系統(tǒng)將啟動預處理功能來加以過濾）。在觸發(fā)報警之前，系統(tǒng)能夠進行目標識別，即將提取的目標與已經(jīng)建立的模型進行比對，并選擇最佳的匹配天津視頻監(jiān)控公司。

    該智能分析算法主要由核心基本智能分析算法模塊和特殊應用領域的智能分析算法構(gòu)成。核心基本智能分析算法模塊共有7種，分別為區(qū)域入侵監(jiān)測、絆線檢測、遺失檢測、遺留檢測、方向檢測、徘徊檢測、人群流量統(tǒng)計（計數(shù)）。這些智能應用可以不受行業(yè)和領域的限制，在任意項目上通用。特殊應用領域的智能分析算法則以插件的方式，針對不用行業(yè)領域定制開發(fā)，并采用組合的方式，以便靈活應對不同項目的需求。這些特殊應用領域的智能分析算法共有8種，分別為對象識別（人、車輛和物區(qū)分）與軌跡識別、PTZ動態(tài)跟蹤、人臉識別、車牌識別、圖像增強（水霧、雨霧、煙霧、沙塵或干擾過濾）、圖像穩(wěn)像（防震動、抖動、晃動）、數(shù)字全景拼接和煙火監(jiān)測天津視頻監(jiān)控公司。