近年來(lái)，視頻監(jiān)控技術(shù)越來(lái)越多地應(yīng)用在安防領(lǐng)域，隨著監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，監(jiān)控人員需要花掉大量的時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行人工過(guò)濾，從中選擇有用的視頻信息，而繁重、重復(fù)的工作常常使他們力不從心。監(jiān)控人員迫切需要有一種工作起來(lái)更輕松，更易于操作和管理的產(chǎn)品來(lái)替代原有系統(tǒng)。于是，智能視頻技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，進(jìn)入人們的生活。
智能視頻技術(shù)（IVT Intelligent Video Technology）屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV Computer Vision）與人工智能（AI Artificial Intelligence）領(lǐng)域研究的一個(gè)分支，融合了圖像處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能及圖形分析等多項(xiàng)技術(shù)，其發(fā)展目標(biāo)在于監(jiān)視場(chǎng)景與事件描述之間建立一種映射關(guān)系。
傳統(tǒng)的視頻分析技術(shù)大都是移動(dòng)偵測(cè)，移動(dòng)偵測(cè)技術(shù)僅判斷某個(gè)區(qū)域是否發(fā)生了變化，變化超過(guò)一定的閥值就報(bào)警，因此它所表達(dá)的結(jié)果并非是理想化的，存在很大的局限性，有著許多難以突破的地方。而智能視頻技術(shù)則是一種上升到“識(shí)別及分類(lèi)”層級(jí)的技術(shù)，回答的是“檢測(cè)到的是什么？”的問(wèn)題，具有檢測(cè)精度高、虛警少的特點(diǎn)，可過(guò)濾各種干擾因素，具有很強(qiáng)的適應(yīng)能力，下面就智能視頻技術(shù)的適應(yīng)性進(jìn)行分析。
圖像噪聲
圖像噪聲的來(lái)源是多種多樣的，在實(shí)際視頻監(jiān)控應(yīng)用環(huán)境中，攝像機(jī)成像噪聲、線路噪聲、電磁干擾環(huán)境和視頻壓縮的量化效應(yīng)都會(huì)在圖像上產(chǎn)生各種不同噪聲表現(xiàn)，影響智能視頻處理技術(shù)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的靈敏度。
任何實(shí)際產(chǎn)生的監(jiān)控圖像都有不同程度的噪聲，噪聲水平較高時(shí)，會(huì)對(duì)智能視頻處理技術(shù)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的影響，用戶(hù)會(huì)看到較多的虛報(bào)或漏報(bào)現(xiàn)象。通過(guò)降低噪聲水平，可有效降低智能圖像處理設(shè)備產(chǎn)生的虛警和漏警。
從噪聲的表現(xiàn)形式上看，由攝像機(jī)高增益引入的點(diǎn)噪聲，可通過(guò)較為合適的圖像預(yù)處理過(guò)程屏蔽掉；但如場(chǎng)不同步和強(qiáng)電磁干擾導(dǎo)致的畫(huà)面滾動(dòng)噪聲，以及因視頻壓縮的量化作用而產(chǎn)生的噪聲，則需要智能視頻處理技術(shù)做到自適應(yīng)調(diào)節(jié)靈敏度，并且使用時(shí)域空域等多種方法屏蔽掉大部分噪聲干擾。
畫(huà)面抖動(dòng)
在實(shí)際監(jiān)控環(huán)境中，常因刮大風(fēng)、大型車(chē)輛通過(guò)等因素，導(dǎo)致攝像機(jī)抖動(dòng)，造成監(jiān)控圖像不穩(wěn)定，由此帶來(lái)虛警問(wèn)題。這類(lèi)問(wèn)題可以利用智能視頻分析技術(shù)來(lái)解決。[nextpage]
智能視頻分析技術(shù)可通過(guò)對(duì)連續(xù)的圖像進(jìn)行不間斷地預(yù)處理，并與事先設(shè)定的穩(wěn)定區(qū)域模板做比較，通過(guò)識(shí)別前后幀畫(huà)面中的多個(gè)固定物體，把后幀畫(huà)面擺放到正確的坐標(biāo)，并針對(duì)穩(wěn)定后的連續(xù)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。
對(duì)目標(biāo)變化的適應(yīng)性
低對(duì)比度目標(biāo)檢測(cè)
對(duì)比度是指在一幅圖像中，明暗區(qū)域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級(jí)的測(cè)量。差異范圍越大表示對(duì)比度越大，差異范圍越小表示對(duì)比度越小。低對(duì)比度是指被檢測(cè)的目標(biāo)與背景的顏色、灰度很接近，很難將目標(biāo)和背景分離出來(lái)，這種現(xiàn)象往往會(huì)引起監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生漏報(bào)、誤報(bào)，使一些有價(jià)值的信息丟失。而視頻分析技術(shù)是這樣處理的，只要灰度值有差異，電腦肯定可以計(jì)算出這個(gè)灰度差值，并將背景和目標(biāo)在有灰度梯度的邊緣分離出來(lái)，將目標(biāo)框定。另外，只要能檢測(cè)出一個(gè)目標(biāo)的幾個(gè)部分，那么通過(guò)腐蝕膨脹的圖形學(xué)處理，大致可以將目標(biāo)還原，這樣也可以將背景和目標(biāo)分離。
不過(guò)，實(shí)際中有時(shí)出現(xiàn)噪聲區(qū)域與背景的灰度差值大于目標(biāo)與背景的灰度差值的情況，這對(duì)智能視頻技術(shù)來(lái)說(shuō)，是很棘手的問(wèn)題。即使有對(duì)比度自適應(yīng)能力，也很難在高噪聲環(huán)境下解決低對(duì)比度識(shí)別問(wèn)題。因此，我們應(yīng)盡量通過(guò)降低圖像噪聲，并提高算法檢測(cè)靈敏度等手段來(lái)檢測(cè)低對(duì)比度目標(biāo)。
遠(yuǎn)距離、慢速度、小目標(biāo)檢測(cè)
在實(shí)際環(huán)境中會(huì)有距離遠(yuǎn)、體積小、速度慢的目標(biāo)沿著攝像機(jī)軸線方向移動(dòng)，由遠(yuǎn)及近的目標(biāo)不但尺寸小，而且引起的圖像變化也小，容易被慢慢地融入背景，此時(shí)就會(huì)產(chǎn)生漏報(bào)。
對(duì)于上述慢速度和由遠(yuǎn)及近的小目標(biāo)，智能視頻處理技術(shù)通過(guò)對(duì)目標(biāo)一段時(shí)間位移的累加來(lái)確定目標(biāo)是否相對(duì)背景發(fā)生了位置變化，以及判斷目標(biāo)所占用的像素多少來(lái)判定目標(biāo)的大小變化，從而快速檢測(cè)出目標(biāo)。
在障礙物之間穿梭的目標(biāo)檢測(cè)
入侵目標(biāo)可能利用障礙物來(lái)躲避智能處理模塊的跟蹤，障礙物是指那些畫(huà)面背景中會(huì)遮擋移動(dòng)目標(biāo)的物體，如林木、建筑物、牌、柱等。智能視頻技術(shù)對(duì)此類(lèi)物體都會(huì)作為背景處理，不產(chǎn)生報(bào)警。對(duì)于障礙物可分為兩類(lèi)，一類(lèi)是透明障礙物，另一類(lèi)是非透明障礙。對(duì)于非透明障礙里的隱藏目標(biāo)，只能通過(guò)硬件設(shè)備的增加來(lái)實(shí)現(xiàn)。而對(duì)于透明障礙里的隱藏目標(biāo)，可以通過(guò)對(duì)入侵目標(biāo)的行為特征和分布在障礙物表面上的像素特征來(lái)區(qū)分，并跟蹤其運(yùn)動(dòng)軌跡來(lái)實(shí)現(xiàn)。但若有入侵目標(biāo)隱藏在里面，可以通過(guò)智能視頻技術(shù)的跟蹤預(yù)測(cè)技術(shù)加以識(shí)別和判斷分析，將入侵目標(biāo)和障礙物很好地分離，從而連續(xù)檢測(cè)入侵目標(biāo)的行為并跟蹤其運(yùn)動(dòng)軌跡。 [nextpage]
大目標(biāo)和小目標(biāo)檢測(cè)
在實(shí)際環(huán)境中，總會(huì)有一些大目標(biāo)和小目標(biāo)以運(yùn)動(dòng)的形式出現(xiàn)在場(chǎng)景中，但它們并不構(gòu)成威脅。對(duì)于這種情況，可以通過(guò)智能視頻技術(shù)中的三維場(chǎng)景建模方法，根據(jù)畫(huà)面中的目標(biāo)成像尺寸計(jì)算出實(shí)際大小尺寸，再根據(jù)目標(biāo)大小尺寸限制，設(shè)定報(bào)警尺寸范圍，同時(shí)可結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度和軌跡判定，從而屏蔽掉不構(gòu)成威脅的大目標(biāo)和小目標(biāo)。
對(duì)光影變化的適應(yīng)性
場(chǎng)景光源變化
有光源的環(huán)境中，比如電燈的開(kāi)關(guān)、云的移動(dòng)等，會(huì)引起圖像整體的亮度發(fā)生很大改變，從而很難將背景區(qū)分出來(lái)，容易產(chǎn)生虛警。針對(duì)這一特殊情況，智能視頻技術(shù)采用補(bǔ)光技術(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)視頻采集信息的亮度、色度、飽和度來(lái)降低場(chǎng)景光源變化所引起的虛警出現(xiàn)的次數(shù)。
陰影
在側(cè)光環(huán)境及陰天時(shí)，人或物的陰影拖得很長(zhǎng)，會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)范圍的擴(kuò)大，產(chǎn)生不必要的報(bào)警區(qū)域。針對(duì)這種情況可以通過(guò)采用區(qū)域增強(qiáng)技術(shù)，將這些無(wú)關(guān)的陰影很好地屏蔽掉，從而提高報(bào)警的質(zhì)量。
對(duì)動(dòng)態(tài)背景的適應(yīng)性
前面所解決的是針對(duì)靜態(tài)背景下動(dòng)態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)，對(duì)于這一類(lèi)目標(biāo)識(shí)別，檢測(cè)的難度不是很高，然而，大量實(shí)際環(huán)境并不總是靜態(tài)的背景，動(dòng)態(tài)背景中識(shí)別檢測(cè)目標(biāo)要遠(yuǎn)比靜態(tài)環(huán)境復(fù)雜得多。
在實(shí)際環(huán)境中，常會(huì)有霧、雨、雪天氣，在空中彌漫的粉塵、雪花和雨水，大風(fēng)天氣搖擺的樹(shù)枝和地面晃動(dòng)的樹(shù)影，水波蕩漾的水面等等都會(huì)給監(jiān)測(cè)帶來(lái)困難。如果背景是運(yùn)動(dòng)的，就會(huì)極易把這種動(dòng)態(tài)的背景當(dāng)作運(yùn)動(dòng)前景目標(biāo)來(lái)識(shí)別，并產(chǎn)生虛警。智能視頻技術(shù)是基于對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)的圖像識(shí)別分析技術(shù)，針對(duì)此種特殊情況，可根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡、運(yùn)動(dòng)規(guī)律及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小、速度等指標(biāo)做出智能預(yù)測(cè)和判斷。另外，還可根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的灰度變化范圍加以識(shí)別和檢測(cè)。
靜態(tài)目標(biāo)檢測(cè)
對(duì)于靜態(tài)目標(biāo)的檢測(cè)，可分為四類(lèi)：
·第一類(lèi)：背景是靜止的，目標(biāo)也是靜止的；
·第二類(lèi)：背景是運(yùn)動(dòng)的，目標(biāo)是靜止的；
·第三類(lèi)：背景是靜止的，目標(biāo)是運(yùn)動(dòng)的；
·第四類(lèi)：背景和目標(biāo)都是運(yùn)動(dòng)的。 [nextpage]
除了以上四類(lèi)，還有一種混合型，即背景既有靜也有動(dòng)的靜態(tài)物品看護(hù)。
在嘈雜環(huán)境下，對(duì)靜止目標(biāo)遺留或移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的區(qū)分，如果使用前面所提到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法，把前景和背景區(qū)分開(kāi)是很難辦到的，因此，智能視頻技術(shù)需要針對(duì)背景的不同變化，以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)靜態(tài)目標(biāo)的看護(hù)。
總結(jié)
基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的智能視頻檢測(cè)技術(shù)正在向算法更先進(jìn)、技術(shù)更成熟、產(chǎn)品更穩(wěn)定的方向快速發(fā)展，各種面向不同應(yīng)用的產(chǎn)品會(huì)逐漸推出。隨著國(guó)內(nèi)外安防市場(chǎng)對(duì)新技術(shù)、新產(chǎn)品的需求，這一技術(shù)將會(huì)得到更快的發(fā)展。以智能圖像處理技術(shù)為核心的智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品將會(huì)在全球安防領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，為人類(lèi)生活提供高質(zhì)量的安全服務(wù)。
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