视频监控管理系统的智能化发展趋势
视频监控管理系统的智能化发展趋势
验证与识别
人们把解决现行视频监控系统的不足寄望予智能化,甚至期望它能解决目前存在的所有问题,然而现实与期望相差还很远。
图像的自动解释是视频监控系统智能化的基本标志,但其真正的含义、基本功能及实现的途径是经过很长时间的探索才逐渐清楚的。通过图像来识别个体是安全系统最迫切的要求,近年来,图像识别有了大量的成果,各领域,特别是安全领域都有了初步的应用,主要有两种方式:
验证:通过对监控目标的识别,确认目标的身份及正在发生行为的合法性。这是安防系统的基本功能和典型应用;
识别:将输入特征与数据库中大量的参考值进行比对,确定目标的身份,以发现各种事件的相关线索。是侦察系统的典型应用,这样的系统要建立海量的样本数据库。
以上两种方式和应用都要求系统首先要定义特征,并保证原始输入和现场输入的相关性,也就是建立一个稍加限制的环境。然而通常的视频监控系统达不到这个要求。这就必须导找一个新的途径,我们知道图像的两个分辨能力为图像识别、内容分析提供了条件,成为图像技术研究的方向。内容分析自主的定义(简单)特征不与原始输入相对比,而是通过图像关联来实现目标的识别、行为分析和预测等,所以称为图像内容分析。它以通常的视频(监控)系统为基础平台,是监控系统智能化的方向和实现途径。
图像内容分析的研究分四个阶段,产品和应用也分四个层面:
将(运动)目标从视频图像中分离出来。并能在简单环境下(单目标、背景单纯)对目标分类;
在简单环境下对目标进行行为分析,判定其运动的方向、方式,目标的复合或离散,发现和告警异常的行为;产生目标的运动轨迹,并能进行目标的自动跟踪;进行目标的统计、关联、过滤、趋势预测等;
在复杂环境(既通常的视频监控环境)下实现上述功能,并实现(单源、多源)图像的关联;
实现视频语义的解析,通过对一个图像序列的分析,理解其包含的真实信息。
智能化的需求分析
前两个层面是图像内容分析的定义,目前已有了一些成果;第三个层面是技术实用性的关键,达到了这一点,系统才具有应用价值,目前大多数产品还达不到这一阶段;视频的语义解释是技术的最高境界,它表明机器具有了与人一样的理解图像的能力,但具有人所不能达到的效率,目前还达不到这个程度,但可以通过内容分析对图像信息进行标引,进而图像信息间的关联,图像与声音、图形、文本之间的关联,这是图像信息深化应用的前提,可称为视频半语义解释。
图像内容分析不同于视频探测,也不同于图像识别,视频监控系统智能化的真正含义和基本功能就在于此。图像内容分析既要处理单帧图像(分离目标),又处理图像序列(行为分析等),既关联单个图像源(摄像机)的图像,又要关联多源的图像。既可在前端处理,又需要系统(后台)处理。因此一定要采用分布式增强处理结构,引入云计算的概念并成为物联网的核心技术。
物联网在安防系统的应用并不是成熟产品的应用,而是概念的推广和关键技术的突破。传感网是物联网的基本单元,它的核心功能是真实感知和各传感器之间的互联(信息的关联)。图像内容分析技术充分实现视频探测的功能,并可进行各种信息的关联,因此可成为传感网的核心,正是物联网迫切需要突破的关键技术。
视频监控系统的智能化是逐步发展的过程,不可能一蹴而就,也没有终极的结果,要经过不断的技术积累,特别是核心技术的突破。
监控技术智能化已经实现的观点是不正确的,希望它能解决目前监控系统的所有问题和不足也不现实。
图像系统智能化的重要标志是信息的机器解释,但不能完全代替实时监控,应通过图像分析技术来提高实时监控的效率和效果,消除和改善实时监控容易出现的问题。通过分析,发现超出正常的状态,确定其相应的(风险)等级,然后产生相应的提示、警告、反应信息,再通过实时监控,捕捉到转瞬即失的事件、事态图像。
要积极的选择合适的场合应用图像内容分析技术,只有应用才能促进它的发展,让人们认识到它的作用,改进它的不足。但不能不分场合的、盲目的遍地开花。
结语
视频监控技术正处在大变革的时期,我们面对多种选择,需要正确的把握方向。因此、要倾听各种声音,既要跟上技术的潮流,又要做到不跟风,不盲从。特别要注意国内外知名品牌(企业)的动向,注意理解技术后面深层次的东西。
人们把解决现行视频监控系统的不足寄望予智能化,甚至期望它能解决目前存在的所有问题,然而现实与期望相差还很远。
图像的自动解释是视频监控系统智能化的基本标志,但其真正的含义、基本功能及实现的途径是经过很长时间的探索才逐渐清楚的。通过图像来识别个体是安全系统最迫切的要求,近年来,图像识别有了大量的成果,各领域,特别是安全领域都有了初步的应用,主要有两种方式:
验证:通过对监控目标的识别,确认目标的身份及正在发生行为的合法性。这是安防系统的基本功能和典型应用;
识别:将输入特征与数据库中大量的参考值进行比对,确定目标的身份,以发现各种事件的相关线索。是侦察系统的典型应用,这样的系统要建立海量的样本数据库。
以上两种方式和应用都要求系统首先要定义特征,并保证原始输入和现场输入的相关性,也就是建立一个稍加限制的环境。然而通常的视频监控系统达不到这个要求。这就必须导找一个新的途径,我们知道图像的两个分辨能力为图像识别、内容分析提供了条件,成为图像技术研究的方向。内容分析自主的定义(简单)特征不与原始输入相对比,而是通过图像关联来实现目标的识别、行为分析和预测等,所以称为图像内容分析。它以通常的视频(监控)系统为基础平台,是监控系统智能化的方向和实现途径。
图像内容分析的研究分四个阶段,产品和应用也分四个层面:
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在复杂环境(既通常的视频监控环境)下实现上述功能,并实现(单源、多源)图像的关联;
实现视频语义的解析,通过对一个图像序列的分析,理解其包含的真实信息。
智能化的需求分析
前两个层面是图像内容分析的定义,目前已有了一些成果;第三个层面是技术实用性的关键,达到了这一点,系统才具有应用价值,目前大多数产品还达不到这一阶段;视频的语义解释是技术的最高境界,它表明机器具有了与人一样的理解图像的能力,但具有人所不能达到的效率,目前还达不到这个程度,但可以通过内容分析对图像信息进行标引,进而图像信息间的关联,图像与声音、图形、文本之间的关联,这是图像信息深化应用的前提,可称为视频半语义解释。
图像内容分析不同于视频探测,也不同于图像识别,视频监控系统智能化的真正含义和基本功能就在于此。图像内容分析既要处理单帧图像(分离目标),又处理图像序列(行为分析等),既关联单个图像源(摄像机)的图像,又要关联多源的图像。既可在前端处理,又需要系统(后台)处理。因此一定要采用分布式增强处理结构,引入云计算的概念并成为物联网的核心技术。
物联网在安防系统的应用并不是成熟产品的应用,而是概念的推广和关键技术的突破。传感网是物联网的基本单元,它的核心功能是真实感知和各传感器之间的互联(信息的关联)。图像内容分析技术充分实现视频探测的功能,并可进行各种信息的关联,因此可成为传感网的核心,正是物联网迫切需要突破的关键技术。
视频监控系统的智能化是逐步发展的过程,不可能一蹴而就,也没有终极的结果,要经过不断的技术积累,特别是核心技术的突破。
监控技术智能化已经实现的观点是不正确的,希望它能解决目前监控系统的所有问题和不足也不现实。
图像系统智能化的重要标志是信息的机器解释,但不能完全代替实时监控,应通过图像分析技术来提高实时监控的效率和效果,消除和改善实时监控容易出现的问题。通过分析,发现超出正常的状态,确定其相应的(风险)等级,然后产生相应的提示、警告、反应信息,再通过实时监控,捕捉到转瞬即失的事件、事态图像。
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结语
视频监控技术正处在大变革的时期,我们面对多种选择,需要正确的把握方向。因此、要倾听各种声音,既要跟上技术的潮流,又要做到不跟风,不盲从。特别要注意国内外知名品牌(企业)的动向,注意理解技术后面深层次的东西。
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