智能監(jiān)控:解說智能視頻監(jiān)控運用及步驟

    說起智能視頻監(jiān)控技術(shù)的運用，我們可想而知，它是利用計算機視覺技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對監(jiān)控視頻的內(nèi)容進行描述、理解和分析，并能根據(jù)分析的結(jié)果對視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行控制，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高層次的智能化水平。圖1給出了一個典型的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基本工作流程。

　　智能視頻分析模塊獲取視頻序列后，煙臺監(jiān)控公司首先通過圖像恢復或超分辨率復原技術(shù)提高圖像質(zhì)量，然后對場景中的目標進行檢測、分類和跟蹤，進而實現(xiàn)視頻內(nèi)容的分析理解，包括場景中的異常檢測、人的身份識別以及視頻內(nèi)容的理解描述等。最后根據(jù)設(shè)定的規(guī)則產(chǎn)生報警，進而觸發(fā)后續(xù)業(yè)務(wù)處理。各步驟介紹如下：

　　目標檢測將輸入的視頻圖像中變化劇烈的圖像區(qū)域從圖像背景中分離出來，它處于視頻監(jiān)控技術(shù)的前端，是各種后續(xù)處理的基礎(chǔ)。目前，算法主要包括背景減法、相鄰幀差法和光流法等。

　　目標分類利用一些圖像特征值實現(xiàn)目標類型（一般是人和車）的甄別。用于目標分類的特征有空間特征和時間特征兩種，空間特征包括目標輪廓、目標尺寸、目標紋理等，時間特征包括目標大小的變化、運動的速度等。

　　目標跟蹤依據(jù)目標及其所在的環(huán)境，選擇能唯一表示目標的特征，并在后續(xù)幀中搜索與該特征最匹配的目標位置。常用的跟蹤算法包括：基于特征的跟蹤算法，煙臺監(jiān)控設(shè)備基于3D模型的跟蹤，基于主動輪廓模型的跟蹤以及基于運動估計的跟蹤等。

　　智能分析。它位于智能視頻監(jiān)控的高級階段，是實現(xiàn)視頻監(jiān)控智能化的關(guān)鍵。包括異常檢測、身份識別及視頻內(nèi)容理解等。