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視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用

近年來(lái),隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的大量普及安裝,監(jiān)控系統(tǒng)所獲取并存儲(chǔ)的視頻數(shù)據(jù)容量正以驚人的速度增長(zhǎng)。從理想角度看,這些視頻包含了現(xiàn)實(shí)世界中的大量信息,應(yīng)該為我們的管理及安保工作帶來(lái)巨大的價(jià)值。但是從現(xiàn)實(shí)角度看,依靠人工處理包含數(shù)以萬(wàn)計(jì)的視頻數(shù)據(jù)集,并從中獲取信息,是非常困難...
資訊頻道文章B

  近年來(lái),隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的大量普及安裝,監(jiān)控系統(tǒng)所獲取并存儲(chǔ)的視頻數(shù)據(jù)容量正以驚人的速度增長(zhǎng)。從理想角度看,這些視頻包含了現(xiàn)實(shí)世界中的大量信息,應(yīng)該為我們的管理及安保工作帶來(lái)巨大的價(jià)值。但是從現(xiàn)實(shí)角度看,依靠人工處理包含數(shù)以萬(wàn)計(jì)的視頻數(shù)據(jù)集,并從中獲取信息,是非常困難、甚至是不可能的。也因此,監(jiān)控系統(tǒng)所獲取并存儲(chǔ)的絕大部分視頻數(shù)據(jù)成了存儲(chǔ)在硬盤(pán)中無(wú)人使用的數(shù)據(jù),使我們陷入了一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸卻信息匱乏的困境。

  視頻數(shù)據(jù)之所以無(wú)法成為我們能夠直接使用的信息,是因?yàn)閮烧咧g存在著“語(yǔ)義鴻溝”,即計(jì)算機(jī)所理解的低層次圖像特征與人類所理解的高層次語(yǔ)義信息之間的差異。舉例來(lái)說(shuō),人類在觀看一段監(jiān)控視頻時(shí),可以迅速結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)判斷出視頻中奔跑的行人、交談的人群、甚至行人之間的相互關(guān)系及情緒等更加細(xì)節(jié)的信息,而計(jì)算機(jī)只能獲取圖像色塊、區(qū)域紋理或者運(yùn)動(dòng)方向等圖像特征。

  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)架起人機(jī)“溝通橋梁”

  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是一座架在“語(yǔ)義鴻溝”之上的橋梁,使我們能夠從無(wú)法直接理解的圖像特征信息中獲取到能夠應(yīng)用的語(yǔ)義信息。但是現(xiàn)階段視頻數(shù)據(jù)的挖掘在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域還是一個(gè)難題,與文本數(shù)據(jù)不同,視頻數(shù)據(jù)是非規(guī)則的且信息量非常龐大的數(shù)據(jù)格式,它不具備文本數(shù)據(jù)那樣的語(yǔ)法及段落等規(guī)則;另外,視頻中包含的信息量相當(dāng)龐大,對(duì)于視頻數(shù)據(jù)的特征融合及信息提取具有較高的難度。所以總體來(lái)看,視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)目前還處于初級(jí)階段,但是有部分技術(shù)已經(jīng)到了較成熟的規(guī)?;瘧?yīng)用階段,例如車牌識(shí)別技術(shù)、視頻入侵檢測(cè)技術(shù)等。

  視頻數(shù)據(jù)挖掘解決方案的用戶需求

  如何從海量視頻數(shù)據(jù)中提取到我們所能應(yīng)用的信息,甚至是經(jīng)過(guò)歸納總結(jié)的知識(shí),無(wú)疑是監(jiān)控系統(tǒng)各個(gè)行業(yè)用戶都迫切需要解決的問(wèn)題。但是視頻包含了非常龐大的信息量,不同行業(yè)客戶對(duì)于視頻信息的提取及使用方式有很大的差異性。這就要求監(jiān)控技術(shù)的供應(yīng)商能夠針對(duì)不同行業(yè)客戶的需求提供不同的視頻數(shù)據(jù)挖掘解決方案。舉例來(lái)說(shuō),公安行業(yè)用戶在日常治安管理工作中需要從視頻中及時(shí)的獲取治安異常事件的信息,例如斗毆事件或者群聚性事件,從而可以及時(shí)進(jìn)行處理;在進(jìn)行刑偵工作時(shí)要對(duì)大量視頻進(jìn)行目標(biāo)查找,需要從視頻中獲取目標(biāo)的身份信息,例如人員身份信息及車輛牌照信息等。而高速公路行業(yè)用戶需要在收費(fèi)處獲取車輛牌照信息,在道路監(jiān)控視頻中獲取異常事件信息,例如擁堵事件、停車等,還需要提取例如車流量、平均車速等統(tǒng)計(jì)類信息以實(shí)現(xiàn)管理優(yōu)化。還有一些視頻信息是各行業(yè)用戶都需要的,例如視頻質(zhì)量信息,即從視頻數(shù)據(jù)中獲取的當(dāng)前視頻設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否正常的信息量,這對(duì)于各行業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)都有著重要實(shí)用價(jià)值。


  圖1視頻數(shù)據(jù)挖掘前端實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋱D[nextpage]

  根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求及應(yīng)用方式的不同,可以將視頻中挖掘的信息分為五類,分別是:事件語(yǔ)義信息、目標(biāo)身份信息、目標(biāo)圖像特征信息、視頻統(tǒng)計(jì)信息及視頻質(zhì)量信息。事件語(yǔ)義信息是指從視頻中獲取的可用語(yǔ)言描述的事件信息,例如有人闖入?yún)^(qū)域、有人奔跑、發(fā)生群聚性事件等,這類信息主要以報(bào)警的方式實(shí)時(shí)呈現(xiàn)給用戶,用戶可以根據(jù)這類信息實(shí)時(shí)對(duì)異常事件進(jìn)行判斷并進(jìn)行處理。目標(biāo)身份信息主要是指人員身份及車輛牌照信息,用戶以報(bào)警的方式或者檢索的方式使用這類信息,例如車輛黑名單報(bào)警或者嫌疑人照片檢索。目標(biāo)圖像特征信息是指可描述的目標(biāo)圖像特征,例如紅色轎車、穿黑白條紋衣服的人員等,用戶在刑偵工作中可以利用這類信息在海量視頻數(shù)據(jù)中對(duì)目標(biāo)進(jìn)行快速定位。視頻統(tǒng)計(jì)信息是指從視頻中獲取的長(zhǎng)時(shí)間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),例如商場(chǎng)的客流量、交通要道的車流量等,用戶可以利用這類信息進(jìn)行管理工作的優(yōu)化。視頻質(zhì)量信息是指對(duì)視頻質(zhì)量進(jìn)行診斷獲取的對(duì)視頻質(zhì)量異常進(jìn)行描述的信息,例如視頻被遮擋、視頻失焦、視頻偏色等,用戶可以利用這類信息進(jìn)行監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)。


  圖2視頻數(shù)據(jù)挖掘后端實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋱D

  視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式

  視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式可分為前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式和后端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式兩種。前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式是指在各種前端監(jiān)控設(shè)備中集成智能視頻分析技術(shù),以實(shí)現(xiàn)視頻信息的實(shí)時(shí)挖掘;后端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式是指利用后端服務(wù)器集群,對(duì)前端監(jiān)控設(shè)備采集的視頻信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。一般而言,前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式的優(yōu)點(diǎn)是可以對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,并具有根據(jù)視頻分析算法的需要對(duì)前端設(shè)備進(jìn)行成像控制的能力,對(duì)于信息實(shí)時(shí)性或者視頻成像特性有特定要求的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合用前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式。圖1是視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)前端實(shí)現(xiàn)方式的拓?fù)鋱D,視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)需要在DVS、DVR、IP攝像機(jī)及網(wǎng)絡(luò)球機(jī)等多種前端設(shè)備中集成。視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的后端實(shí)現(xiàn)方式的優(yōu)點(diǎn)在于可以利用服務(wù)器集群提供更強(qiáng)大的處理能力,并可同時(shí)對(duì)多路視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)多路視頻數(shù)據(jù)之間的信息融合。圖2是視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)后端實(shí)現(xiàn)方式的拓?fù)鋱D,視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在后端服務(wù)器集群中實(shí)現(xiàn)。云計(jì)算平臺(tái)由于具有高度的靈活性及擴(kuò)展性,是視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)后端實(shí)現(xiàn)方式優(yōu)秀的承載平臺(tái),隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展及成熟,或許在不遠(yuǎn)的將來(lái),云計(jì)算平臺(tái)將在視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中有大量應(yīng)用。

  不同的視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)根據(jù)其應(yīng)用及技術(shù)特點(diǎn)需要采用不同的實(shí)現(xiàn)方式。有的信息對(duì)于實(shí)時(shí)性及處理能力的要求不高,用兩種方式都可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘,例如視頻質(zhì)量信息及統(tǒng)計(jì)類的信息。而有些信息的應(yīng)用對(duì)于實(shí)時(shí)性有較高的要求,或者在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中需要對(duì)成像設(shè)備進(jìn)行控制,這類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就適用于前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)方式,例如,事件語(yǔ)義信息的提取,這類信息一般以報(bào)警的方式呈現(xiàn)給用戶,用戶需要及時(shí)的獲取這類信息以做出應(yīng)對(duì),這類信息的挖掘技術(shù)就適合用前端設(shè)備實(shí)現(xiàn)。又例如,車牌信息的提取及人臉圖像的檢測(cè),一般需要對(duì)成像設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)的控制,例如攝像機(jī)的曝光時(shí)間、攝像機(jī)增益值等,以獲取高清晰度的圖像并保證所獲取信息的精確度,因此這類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在前端攝像機(jī)中實(shí)現(xiàn)具有較大的優(yōu)勢(shì)。

  有一些數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)程中需要系統(tǒng)提供很強(qiáng)的計(jì)算能力支撐,或者需要對(duì)多路視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合,這類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就適用于后端實(shí)現(xiàn)方式。例如公安部門(mén)在刑偵工作中需要用到的目標(biāo)特征信息——在刑偵過(guò)程中,需要在較短的時(shí)間內(nèi)完成對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)中具有一定特征的目標(biāo)進(jìn)行檢索。在這類應(yīng)用中,需要系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)中的目標(biāo)特征進(jìn)行提取及檢索,因此利用服務(wù)器集群的后端實(shí)現(xiàn)方式就可以提供高密度計(jì)算能力的支撐。又例如,對(duì)人員身份信息的檢索,用戶需要輸入目標(biāo)人員的人臉圖片在海量視頻數(shù)據(jù)中對(duì)該目標(biāo)人員進(jìn)行檢索。在這類應(yīng)用中需要對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行人臉檢測(cè)并建立人臉特征庫(kù),并在人臉特征庫(kù)中檢索出特征相似的目標(biāo),由于涉及多路視頻數(shù)據(jù)的信息融合建立人臉特征庫(kù),因此需要應(yīng)用后端實(shí)現(xiàn)方式。[nextpage]

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  結(jié)語(yǔ)

  監(jiān)控系統(tǒng)的主要用途之一是為了在監(jiān)控場(chǎng)景中發(fā)生各類異常事件時(shí),用戶可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)這類事件并進(jìn)行處理,但是在缺少視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí),監(jiān)控系統(tǒng)很難發(fā)揮應(yīng)有的效能。視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從視頻中獲取描述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的各種元語(yǔ)義信息,并結(jié)合用戶事先設(shè)定的規(guī)則生成報(bào)警事件描述性語(yǔ)義信息,并及時(shí)通知用戶,使用戶能夠及時(shí)對(duì)這類事件做出反應(yīng)。這類視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一定的成熟度,并在機(jī)場(chǎng)、鐵路、監(jiān)獄、油田、住宅小區(qū)等監(jiān)控領(lǐng)域有了較多的應(yīng)用,但是這類技術(shù)具有比較強(qiáng)的場(chǎng)景依賴性,在比較復(fù)雜多變的場(chǎng)景下其應(yīng)用效果還需要進(jìn)一步提升。


  5客流量統(tǒng)計(jì)元語(yǔ)義信息提取效果圖

  監(jiān)控視頻中包含了大量統(tǒng)計(jì)類信息,這類信息對(duì)管理優(yōu)化及決策輔助有寶貴的應(yīng)用價(jià)值,例如連鎖店的客流量、保有量及客戶購(gòu)買(mǎi)率等信息對(duì)于連鎖行業(yè)客戶非常重要,現(xiàn)階段要獲取這類信息一般只能靠人工方式統(tǒng)計(jì),成本非常昂貴。視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)安裝在連鎖店門(mén)口的攝像機(jī)獲取進(jìn)出店門(mén)的人員視頻,并從視頻中獲取進(jìn)出人員及人員運(yùn)動(dòng)軌跡等元語(yǔ)義信息,并最終根據(jù)用戶設(shè)定的需求生成各類統(tǒng)計(jì)報(bào)表。目前,由于技術(shù)限制,從視頻中挖掘的統(tǒng)計(jì)信息雖無(wú)法保證百分之百精確,但是其勝處在于獲取的數(shù)據(jù)量龐大且成本低廉。

  結(jié)語(yǔ)

  監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)是埋藏了大量有用信息的“寶庫(kù)”,由于巨大的“語(yǔ)義鴻溝”存在,我們一直以來(lái)對(duì)這座寶庫(kù)可望不可及,借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)這座“橋梁” 我們有望跨越這條鴻溝。然而由于視頻數(shù)據(jù)包含的信息非常龐大且各行業(yè)對(duì)于信息的需求不同,不同的視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟度有所不同,有些已經(jīng)可以成熟應(yīng)用,而有些還處于起步階段,需要監(jiān)控技術(shù)供應(yīng)商及集成商付出長(zhǎng)期的努力來(lái)完善該類技術(shù)。

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