主頁(http://www.130131.com):視頻數(shù)據(jù)爆炸下的視頻分析技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 根據(jù)預(yù)測,全世界不斷惡化的安全問題和越來越多的商務(wù)應(yīng)用,將使監(jiān)控攝像頭的部署以兩位數(shù)的增長率增加,并且在可預(yù)見的未來并無衰落跡象。面對視頻數(shù)據(jù)以史無前例的速度大量產(chǎn)生,且其中90%以上都是非有效內(nèi)容,如何監(jiān)控大量的視頻畫面或在事后進行快速的檢索?如何以報告、圖表和曲線圖的形式對視頻數(shù)據(jù)進行分析報告,以幫助做出更好的商務(wù)決策?這些需求促進了視頻智能分析技術(shù)的發(fā)展。
那么,目前視頻分析技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀是怎么樣的呢?有什么因素制約著它的發(fā)展?下面將為您一一分析。 何謂智能視頻監(jiān)控? 傳統(tǒng)的移動偵測有著先天的缺陷:它假定任何像素的變化都是有意義的。想象一下將攝像頭安在火車月臺外的情形吧——月臺上人來人往和軌道上的火車移動都會引起像素變化,另外,風、雨、影子和燈光反射同樣引起像素變化。VMD對所有變化都發(fā)出警報,產(chǎn)生了大量錯誤警報,結(jié)果是監(jiān)控人員反而錯過了重要事件,如有人越過火車軌道。 另一方面,運用真正計算機視覺技術(shù)的軟件,卻能過濾掉無關(guān)信息,只保留有意義的信息供分析。如在前例中運用計算機視覺技術(shù)的話,就意味著可以忽略環(huán)境因素及正常行為引起的不相關(guān)像素變化。只有重要事件出現(xiàn)時,監(jiān)控人員才會得到告警,例如,有人越過鐵軌時,監(jiān)控人員就可以作出適當?shù)姆磻?yīng)。從本質(zhì)上來說,基于計算機視覺的視頻分析是非常尖端和復(fù)雜的數(shù)學運算,它能夠辨別出所場景發(fā)生的相關(guān)活動。 在具體應(yīng)用中,工程師們對視頻分析算法進行了專門的處理以確保高精確度。時下,有好幾種應(yīng)用能滿足數(shù)種縱向市場的性能要求,包括:移動偵測;物體辨別;遺留或者移除物體偵測;人數(shù)統(tǒng)計;周界保護;自動PTZ跟蹤;閑逛或滯留時間;攝像頭丟失偵測;錯誤方向偵測;攝像頭受阻;牌照識別等。 制約視頻分析技術(shù)發(fā)展的因素 1.環(huán)境因素 2.計算因素 3.視頻管理軟件與分析的整合 首先,視頻監(jiān)控市場缺乏標準,使得整合困難、費用高昂且耗費大量時間。更大的困難卻是源自整合過程中智能功能的經(jīng)常性丟失。很多時候,視頻分析系統(tǒng)只是給視頻管理系統(tǒng)發(fā)送通知,告知出現(xiàn)了重大事件而已,無法通過視頻管理軟件獲取分析來提供的真正智能。為了搜索到存儲下來的相關(guān)視頻并運行報告,用戶必須直接進入分析系統(tǒng),這與集中式安全系統(tǒng)管理的一般趨勢是背道而馳的。此外,這樣做也會增加成本:兩個系統(tǒng)都需要單獨的服務(wù)器,訪問成本更高,耗時更長,維護成本也更高。 前端智能分析 于是,將視頻分析嵌入到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備成為一個重要的趨勢。一些廠家將分析算法嵌入到帶有處理能力的數(shù)碼信號處理器(DSP)上,與IP攝像頭和編碼器制造商們共同協(xié)作提供智能設(shè)備。理論上來說,這樣做有幾個好處,但是,嵌入技術(shù)的當前還存在一些重大障礙。
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