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淺析智能視頻分析系統(tǒng)的不足

在實(shí)際環(huán)境中,光照變化無(wú)常、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會(huì)增加目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法設(shè)計(jì)的難度。我們可具體來(lái)看一下影響智能分析應(yīng)用的幾個(gè)方面...
資訊頻道文章B

  在實(shí)際環(huán)境中,光照變化無(wú)常、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會(huì)增加目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法設(shè)計(jì)的難度。我們可具體來(lái)看一下影響智能分析應(yīng)用的幾個(gè)方面:

  背景的復(fù)雜性:光照變化引起目標(biāo)顏色與背景顏色的變化,可能造成虛假檢測(cè)與錯(cuò)誤跟蹤。采用不同的色彩空間可以減輕光照變化對(duì)算法的影響,但無(wú)法完全消除其影響;場(chǎng)景中前景目標(biāo)與背景的相互轉(zhuǎn)換,與行李的放下、拿起,車(chē)輛的啟動(dòng)與停止;目標(biāo)與背景顏色相似時(shí)會(huì)影響目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的效果;目標(biāo)陰影與背景顏色存在差別通常被檢測(cè)為前景,這給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分割與特征提取帶來(lái)困難。

  目標(biāo)特征的取舍:序列圖像中包含大量可用于目標(biāo)跟蹤的特征信息,如目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)、顏色、邊緣以及紋理等。但目標(biāo)的特征信息一般會(huì)隨時(shí)變化的,選取合適的特征信息保證跟蹤的有效性比較困難。

  遮擋問(wèn)題:遮擋是目標(biāo)跟蹤中必須解決的難點(diǎn)問(wèn)題。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被部分或完全遮擋,又或是多個(gè)目標(biāo)相互遮擋時(shí),目標(biāo)部分不可見(jiàn)會(huì)造成目標(biāo)信息缺失,影響跟蹤的穩(wěn)定性。為了減少遮擋帶來(lái)的歧義性問(wèn)題,必須正確處理遮擋時(shí)特征與目標(biāo)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。大多數(shù)系統(tǒng)一般是通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置、尺度等,都不能很好地處理較嚴(yán)重的遮擋問(wèn)題。

  兼顧實(shí)時(shí)性與健壯性:序列圖像包含大量信息,要保證目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性要求,必須選擇計(jì)算量小的算法。健壯性是目標(biāo)跟蹤的另一個(gè)重要性能,提高算法的健壯性就是要使算法對(duì)復(fù)雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強(qiáng)的適應(yīng)性,而這又要以復(fù)雜的運(yùn)算為代價(jià)。

  針對(duì)上述的問(wèn)題,如何來(lái)提升視頻智能分析系統(tǒng)的有效性與實(shí)用性,我們可以從下述方面加以改進(jìn)或是提升。

  1、優(yōu)化算法,制定針對(duì)場(chǎng)景的分析策略,使得算法的準(zhǔn)確性得以增加。

  2、合理選擇攝像機(jī)安裝角度,分析的準(zhǔn)確程度,絕大部分取決于角度的合理性。

  3、增加輔助補(bǔ)充設(shè)備,像增加補(bǔ)光燈或是紅外光源,使在各種復(fù)雜條件下能加以應(yīng)用。

  視頻智能分析系統(tǒng)是未來(lái)視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢(shì),作為從海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息最方便快捷的手段,將會(huì)成為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主力軍,并且隨著高清化,智能化的有機(jī)結(jié)合,隨著攝像機(jī)與智能分析的一體化發(fā)展,其產(chǎn)生的作用及影響會(huì)越來(lái)越大,將傳統(tǒng)的人防轉(zhuǎn)變?yōu)榧挤馈?/p>

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