港口視頻監(jiān)控的特點

　　一般而言，一個港區(qū)面積通常可達幾平方公里，對于港區(qū)較為集中的港口，面積更是多達幾十平方公里。而港口的視頻監(jiān)控特點則可概括為點多、面大、環(huán)境惡劣。目前，在港口碼頭地區(qū)，監(jiān)控攝像機主要滿足生產(chǎn)作業(yè)、安全防范以及國家行政執(zhí)法部門的需要。由于港口場景通常較為開闊，攝像機布點主要集中在燈桿塔架上， 所以攝像機間的距離較遠。 同時，港口地處沿?；蜓亟貐^(qū)，多大風天氣。 因而，即便是結(jié)實的塔架，牢固的安裝， 攝像機的抖動問題也不可避免。 在礦石、煤炭碼頭等地， 粉塵對攝像機弱電設(shè)備的損傷很大。 如果在設(shè)備箱、光纖連接等處不采取適當措施， 設(shè)備很快就會損壞。 此外，港口管理部門較多， 如果協(xié)同不力， 沒有統(tǒng)一的維護部門，設(shè)備也很難獲得有效使用。

　　港口監(jiān)控面臨的“三座山”

　　智能視頻監(jiān)控就是用計算機依照人設(shè)定的規(guī)則，來“觀察”監(jiān)控圖像， 及時發(fā)現(xiàn)問題，報告給監(jiān)控人員，由監(jiān)控人員進一步判斷事件性質(zhì)。 進行處置。它對視頻監(jiān)控效果是一個質(zhì)的提升。

　　海量信息

　　目前視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主要應用模式還是“事后調(diào)查取證”，然而此舉實屬亡羊補牢而非防患于未然。因為等到事件發(fā)生后，再到硬盤中調(diào)出相應錄像回放，查找原因，實際已錯過處理事件的最佳良機。倘若監(jiān)控室內(nèi)顯示的是多路圖像信息，保安、監(jiān)控室管理員等人員更難合理有效地進行處理。在海量信息面前，人們寄希望于智能視頻分析對絕大多數(shù)的無用信息進行過濾， 將有用信息推送到用戶面前。 在港口項目中，攝像機點位數(shù)通常高達幾百路，甚至更多。因而藉由智能分析對海量信息進行處理，成了眾多港口管理者的共同的心聲。

　　港口特殊環(huán)境

　　與其他應用領(lǐng)域相比，港口點多，面大， 風大以及水域廣都是智能視頻分析需要注意的問題。

　　點位多需要智能視頻分析系統(tǒng)能有非常大的吞吐能力，在系統(tǒng)架構(gòu)上要有足夠的可擴展性。 由于港口視頻監(jiān)控的重要性， 最好要有一定的冗余機制。 沒有明顯的造成系統(tǒng)癱瘓的設(shè)備節(jié)點;

　　面大的結(jié)果就是圖像中的目標通常較小。 所以圖像分析的精度要高。 一些嵌入式的視頻分析產(chǎn)品由于處理能力的限制， 將視頻圖像裁剪成較小的圖像進行分析， 就會限制對目標的敏感度。 保持對小目標的分析能力對處理能力提出了較高要求。 同時由于小目標和圖像噪聲信息容易混淆， 所以對算法的魯棒性也有更高的要求;

　　風大帶來的問題就是攝像機抖動。 圖像抖動不僅僅造成視覺疲勞， 同時對于普通的智能視頻分析會產(chǎn)生大量的誤報警，造成系統(tǒng)無法使用。 所以在港口的視頻分析系統(tǒng)必須有過硬的圖像防抖動功能。

　　另外，對于水域的監(jiān)控是港口視頻監(jiān)控的重要部分。 水域的波浪， 陽光在水面的反光都會使普通智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生大量誤報警。 所以必須有專門的算法過濾此類噪音信息，同時保持對船只的跟蹤。

　　攝像機信息各自獨立

　　現(xiàn)有的主流智能視頻監(jiān)控對每一路圖像分別進行智能分析，將分析結(jié)果集中推送給用戶。 攝像機資源之間沒有配合，協(xié)同。 同一運動目標經(jīng)過多臺攝像機視野會被報告為多個獨立的錄像片段。由于每臺攝像機觸警條件不同，當物體在一臺攝像機視野內(nèi)觸發(fā)報警，運動到其它攝像機視野的時候，很可能被視作正常的運動物體。同時，由于時間短，監(jiān)控人員有可能來不及反應，從而丟失目標。

　　數(shù)年前，筆者曾在一個較為偏僻的港口進行設(shè)備安裝。待到收工后，準備乘坐出租車回家。因而拜托在監(jiān)控室里面的保安通過電視墻發(fā)現(xiàn)出租車， 并通過對講讓現(xiàn)場保安攔截下來， 以便出港。 看似簡單的事情，保安做起來很困難。 出租車先后在電視墻上的不同屏幕上出現(xiàn)， 保安人員卻一直難弄清楚它的具體位置與走向。

　　可以想象當有觸警事件發(fā)生時， 這種響應模式會非常被動。這其實是視頻監(jiān)控行業(yè)中的一個普遍問題。通過監(jiān)控人員對攝像機圖像進行不斷“翻譯”，得出目標的真實方位，不但增加了監(jiān)控疲勞程度，也降低了用戶體驗滿意度。

　　新方案挑戰(zhàn)主流技術(shù)

　　主流的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)當發(fā)現(xiàn)觸警目標的時候彈出報警畫面，用戶需要對現(xiàn)場比較熟悉才能快速形成響應方案。 然而，這對于點位比較多的大型基建設(shè)施，例如工業(yè)園區(qū)、港口、機場等應用場所來說，還是相當困難的。

　　既便是具有多攝像機協(xié)同功能的系統(tǒng)可以保持對觸警目標的跨攝像機跟蹤， 對于觸警目標的位置， 運動方向等制定響應方案所需的重要信息在“井字格”顯示方式也難以體現(xiàn)出來。由是觀之，對全局安全態(tài)勢不能直觀簡便的獲取是造成現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)沒有充分利用的主要障礙之一。

　　GIS界面

　　目前主流的視頻監(jiān)控GIS界面采用類似于谷歌地圖的電子地圖。 作為視頻圖像信息的承載體。電子地圖和智能視頻監(jiān)控的結(jié)合主要體現(xiàn)在當智能視頻監(jiān)控發(fā)現(xiàn)異常的時候，攝像機對應的監(jiān)控區(qū)域可以通過閃動等形式標示觸警位置。但是這種觸發(fā)不夠精細。在實際應用中，它只是作為一種開關(guān)量的表達方式，對于監(jiān)控區(qū)域內(nèi)此目標的運動軌跡等信息無法表示。因此，自然也不能表達跨攝像機自動跟蹤等高級功能。

　　使用基于高清衛(wèi)星圖的GIS界面

　　電子地圖可以理解為一種“簡化”了的衛(wèi)星圖。但是正是這些被簡化掉的信息，可以被用來在衛(wèi)星圖和攝像機圖像之間通過數(shù)學方法，自動建立一種匹配關(guān)系。 從而可以使在攝像機中“發(fā)現(xiàn)”的目標信息在衛(wèi)星圖上準確標注出來。 例如在攝像機中發(fā)現(xiàn)的人員運動軌跡可以轉(zhuǎn)換成在人在衛(wèi)星圖上的運動軌跡，從而可以將攝像機分別發(fā)現(xiàn)的運動目標信息在衛(wèi)星圖上統(tǒng)一呈現(xiàn)出來。

　　將高清衛(wèi)星圖作為背景可以增強系統(tǒng)的真實感。 更便于監(jiān)控人員理解，接受。同時，由于建立攝像機和GIS的匹配關(guān)系需要衛(wèi)星圖，所以使用衛(wèi)星圖不是錦上添花，而是必須的。

　　基于目標的智能視頻監(jiān)控

　　在視頻監(jiān)控行業(yè)中，基于“目標”的智能視頻監(jiān)控技術(shù)是一個新概念。 它是相對于目前主流的基于“攝像機”的智能視頻監(jiān)控技術(shù)而言的，也是對它的升級與延伸?；跀z像機的主流技術(shù)沒有在攝像機之間分享、關(guān)聯(lián)信息。 信息源之間是獨立的。 基于目標的技術(shù)則強調(diào)突破攝像機對信息共享的束縛，在系統(tǒng)范圍內(nèi)協(xié)同，調(diào)配監(jiān)控資源，自動關(guān)聯(lián)攝像機之間來自同一目標的信息，最終達到的目的是讓用戶忘掉攝像機硬件，無需知道攝像機點位、朝向，僅需要關(guān)心和業(yè)務相關(guān)的“目標”。 從而非常直接方便地了解當前安全態(tài)勢，及時有效制定響應對策。

　　就當前而言，基于“目標”的智能視頻監(jiān)控技術(shù)的兩個支撐點分別是多攝像機協(xié)同和基于衛(wèi)星圖的集成信息呈現(xiàn)。

　　攝像機目標“握手”、協(xié)同技術(shù)

　　GIS(高清衛(wèi)星圖)作為多攝像機協(xié)同技術(shù)的平臺基礎(chǔ)是非常理想的。如果采用“井字格”形式的監(jiān)控形式， 攝像機之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系非常難確立。 同一個目標在相鄰攝像機之間由于視角，變焦，成像敏感度，顏色差異等，會對目標在不同攝像機之間“握手”(Re-identification)造成較大困難。通過利用GIS作為統(tǒng)一平臺， 不同攝像機之間的目標可以投射到GIS上面， 從而利用位置約束來有效“握手”。大大提高多攝像機協(xié)同的有效性。

　　將多攝像機系統(tǒng)放在系統(tǒng)層面上來考慮可以很自然的引入資源調(diào)配的概念。 就是對運動目標的前進方向進行預判。提前調(diào)度監(jiān)控資源，例如讓云臺攝像機在某個預置位“迎接”運動物體， 在分叉口上可以調(diào)集多個云臺攝像機進行準備，從而提高“握手”的成功率。達到用少量攝像機覆蓋大面積監(jiān)控區(qū)域的目的。

　　攝像機信息衛(wèi)星圖集成技術(shù)

　　監(jiān)控攝像機獲取的圖像和衛(wèi)星圖本質(zhì)上同屬圖像。因而，可以通過將它們之間的共同特征進行匹配，從而實現(xiàn)監(jiān)控攝像機圖像和衛(wèi)星圖之間的映射關(guān)系。 也就是說，在攝像機中的像素和衛(wèi)星圖位置之間形成一一映射的關(guān)系。 在攝像機中發(fā)現(xiàn)的運動物體軌跡可以同樣在衛(wèi)星圖中表達出來。 每個攝像機在衛(wèi)星圖上的相應區(qū)域“投射”目標信息， 形成一個完整的、實時的運動目標全局態(tài)勢圖。

　　攝像機信息衛(wèi)星圖集成技術(shù)本質(zhì)上就是將不同的攝像機視角通過數(shù)學變換， 轉(zhuǎn)換成一個統(tǒng)一的從高空俯瞰的衛(wèi)星的視角，從而消除了不同視角方向帶來的對全局態(tài)勢判斷的困惑，簡單直接地表達目標信息

　　未來應用重在挖掘

　　人類70%的信息獲取來源于眼睛。 所以通過視頻分析，及時發(fā)現(xiàn)異常，報告給監(jiān)控人員是一種適用面非常廣的模式。 不僅僅局限于安全防范領(lǐng)域。

　　當前，在其它行業(yè)中，行為識別比如打架斗毆、人群聚集等已經(jīng)可以通過視頻分析來實現(xiàn)。 因此，港口用戶提出新的需求，例如龍門吊移動障礙物檢測、 QC中轉(zhuǎn)平臺人員檢測、煤碼頭粉塵飛揚檢測等等。 只要是通過視頻可以發(fā)現(xiàn)有明顯“模式”的現(xiàn)象， 都可以嘗試著用視頻分析技術(shù)進行解決。

　　客戶經(jīng)常為一個問題犯難，但是不知道世界上已經(jīng)有可以解決此問題的技術(shù);廠商通常有研發(fā)能力，但是不了解客戶需求。 所以廠家只有深入一線，多和用戶交流，才能推動視頻分析技術(shù)在港口的深入發(fā)展。