近年來，視頻監(jiān)控技術(shù)越來越多地應(yīng)用在安防領(lǐng)域，隨著監(jiān)控數(shù)據(jù)量的不斷增長，監(jiān)控人員需要花掉大量的時間對數(shù)據(jù)進行人工過濾，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更輕松，更易于操作和管理的產(chǎn)品來替代原有系統(tǒng)。于是，智能視頻技術(shù)應(yīng)運而生，進入人們的生活。
智能視頻技術(shù)（IVT Intelligent Video Technology）屬于計算機視覺（CV Computer Vision）與人工智能（AI Artificial Intelligence）領(lǐng)域研究的一個分支，融合了圖像處理技術(shù)、計算機視覺技術(shù)、計算機圖形學(xué)、人工智能及圖形分析等多項技術(shù)，其發(fā)展目標在于監(jiān)視場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)大都是移動偵測，移動偵測技術(shù)僅判斷某個區(qū)域是否發(fā)生了變化，變化超過一定的閥值就報警，因此它所表達的結(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“識別及分類”層級的技術(shù)，回答的是“檢測到的是什么？”的問題，具有檢測精度高、虛警少的特點，可過濾各種干擾因素，具有很強的適應(yīng)能力，下面就智能視頻技術(shù)的適應(yīng)性進行分析。
圖像噪聲
圖像噪聲的來源是多種多樣的，在實際視頻監(jiān)控應(yīng)用環(huán)境中，攝像機成像噪聲、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)對目標檢測的靈敏度。
任何實際產(chǎn)生的監(jiān)控圖像都有不同程度的噪聲，噪聲水平較高時，會對智能視頻處理技術(shù)產(chǎn)生比較嚴重的影響，用戶會看到較多的虛報或漏報現(xiàn)象。通過降低噪聲水平，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，由攝像機高增益引入的點噪聲，可通過較為合適的圖像預(yù)處理過程屏蔽掉；但如場不同步和強電磁干擾導(dǎo)致的畫面滾動噪聲，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，并且使用時域空域等多種方法屏蔽掉大部分噪聲干擾。
畫面抖動
在實際監(jiān)控環(huán)境中，常因刮大風(fēng)、大型車輛通過等因素，導(dǎo)致攝像機抖動，造成監(jiān)控圖像不穩(wěn)定，由此帶來虛警問題。這類問題可以利用智能視頻分析技術(shù)來解決。[nextpage]
智能視頻分析技術(shù)可通過對連續(xù)的圖像進行不間斷地預(yù)處理，并與事先設(shè)定的穩(wěn)定區(qū)域模板做比較，通過識別前后幀畫面中的多個固定物體，把后幀畫面擺放到正確的坐標，并針對穩(wěn)定后的連續(xù)圖像進行運動目標的檢測。
對目標變化的適應(yīng)性
低對比度目標檢測
對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的測量。差異范圍越大表示對比度越大，差異范圍越小表示對比度越小。低對比度是指被檢測的目標與背景的顏色、灰度很接近，很難將目標和背景分離出來，這種現(xiàn)象往往會引起監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生漏報、誤報，使一些有價值的信息丟失。而視頻分析技術(shù)是這樣處理的，只要灰度值有差異，電腦肯定可以計算出這個灰度差值，并將背景和目標在有灰度梯度的邊緣分離出來，將目標框定。另外，只要能檢測出一個目標的幾個部分，那么通過腐蝕膨脹的圖形學(xué)處理，大致可以將目標還原，這樣也可以將背景和目標分離。
不過，實際中有時出現(xiàn)噪聲區(qū)域與背景的灰度差值大于目標與背景的灰度差值的情況，這對智能視頻技術(shù)來說，是很棘手的問題。即使有對比度自適應(yīng)能力，也很難在高噪聲環(huán)境下解決低對比度識別問題。因此，我們應(yīng)盡量通過降低圖像噪聲，并提高算法檢測靈敏度等手段來檢測低對比度目標。
遠距離、慢速度、小目標檢測
在實際環(huán)境中會有距離遠、體積小、速度慢的目標沿著攝像機軸線方向移動，由遠及近的目標不但尺寸小，而且引起的圖像變化也小，容易被慢慢地融入背景，此時就會產(chǎn)生漏報。
對于上述慢速度和由遠及近的小目標，智能視頻處理技術(shù)通過對目標一段時間位移的累加來確定目標是否相對背景發(fā)生了位置變化，以及判斷目標所占用的像素多少來判定目標的大小變化，從而快速檢測出目標。
在障礙物之間穿梭的目標檢測
入侵目標可能利用障礙物來躲避智能處理模塊的跟蹤，障礙物是指那些畫面背景中會遮擋移動目標的物體，如林木、建筑物、牌、柱等。智能視頻技術(shù)對此類物體都會作為背景處理，不產(chǎn)生報警。對于障礙物可分為兩類，一類是透明障礙物，另一類是非透明障礙。對于非透明障礙里的隱藏目標，只能通過硬件設(shè)備的增加來實現(xiàn)。而對于透明障礙里的隱藏目標，可以通過對入侵目標的行為特征和分布在障礙物表面上的像素特征來區(qū)分，并跟蹤其運動軌跡來實現(xiàn)。但若有入侵目標隱藏在里面，可以通過智能視頻技術(shù)的跟蹤預(yù)測技術(shù)加以識別和判斷分析，將入侵目標和障礙物很好地分離，從而連續(xù)檢測入侵目標的行為并跟蹤其運動軌跡。 [nextpage]
大目標和小目標檢測
在實際環(huán)境中，總會有一些大目標和小目標以運動的形式出現(xiàn)在場景中，但它們并不構(gòu)成威脅。對于這種情況，可以通過智能視頻技術(shù)中的三維場景建模方法，根據(jù)畫面中的目標成像尺寸計算出實際大小尺寸，再根據(jù)目標大小尺寸限制，設(shè)定報警尺寸范圍，同時可結(jié)合目標運動速度和軌跡判定，從而屏蔽掉不構(gòu)成威脅的大目標和小目標。
對光影變化的適應(yīng)性
場景光源變化
有光源的環(huán)境中，比如電燈的開關(guān)、云的移動等，會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，容易產(chǎn)生虛警。針對這一特殊情況，智能視頻技術(shù)采用補光技術(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)視頻采集信息的亮度、色度、飽和度來降低場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，人或物的陰影拖得很長，會導(dǎo)致檢測范圍的擴大，產(chǎn)生不必要的報警區(qū)域。針對這種情況可以通過采用區(qū)域增強技術(shù)，將這些無關(guān)的陰影很好地屏蔽掉，從而提高報警的質(zhì)量。
對動態(tài)背景的適應(yīng)性
前面所解決的是針對靜態(tài)背景下動態(tài)目標的檢測，對于這一類目標識別，檢測的難度不是很高，然而，大量實際環(huán)境并不總是靜態(tài)的背景，動態(tài)背景中識別檢測目標要遠比靜態(tài)環(huán)境復(fù)雜得多。
在實際環(huán)境中，常會有霧、雨、雪天氣，在空中彌漫的粉塵、雪花和雨水，大風(fēng)天氣搖擺的樹枝和地面晃動的樹影，水波蕩漾的水面等等都會給監(jiān)測帶來困難。如果背景是運動的，就會極易把這種動態(tài)的背景當作運動前景目標來識別，并產(chǎn)生虛警。智能視頻技術(shù)是基于對動態(tài)目標檢測的圖像識別分析技術(shù)，針對此種特殊情況，可根據(jù)運動目標軌跡、運動規(guī)律及運動目標的大小、速度等指標做出智能預(yù)測和判斷。另外，還可根據(jù)運動目標的灰度變化范圍加以識別和檢測。
靜態(tài)目標檢測
對于靜態(tài)目標的檢測，可分為四類：
·第一類：背景是靜止的，目標也是靜止的；
·第二類：背景是運動的，目標是靜止的；
·第三類：背景是靜止的，目標是運動的；
·第四類：背景和目標都是運動的。 [nextpage]
除了以上四類，還有一種混合型，即背景既有靜也有動的靜態(tài)物品看護。
在嘈雜環(huán)境下，對靜止目標遺留或移動目標檢測的區(qū)分，如果使用前面所提到的運動目標的檢測方法，把前景和背景區(qū)分開是很難辦到的，因此，智能視頻技術(shù)需要針對背景的不同變化，以運動目標檢測技術(shù)來實現(xiàn)對靜態(tài)目標的看護。
總結(jié)
基于運動目標的智能視頻檢測技術(shù)正在向算法更先進、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)品會逐漸推出。隨著國內(nèi)外安防市場對新技術(shù)、新產(chǎn)品的需求，這一技術(shù)將會得到更快的發(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)品將會在全球安防領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，為人類生活提供高質(zhì)量的安全服務(wù)。
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