模塊組件化 負載均衡

　　東方網力iPVS2.0智能監(jiān)控系統集成了視頻診斷和多種視頻分析功能，組件化設計，監(jiān)控中心管理平臺、視頻診斷、行為分析、車牌識別、流量統計及相應的客戶端等智能分析模塊均相互獨立并可獨立使用，可通過開發(fā)SDK包迅速兼容于第三方平臺;服務器群之間、服務器和客戶端之間、組件之間等，均通過控制和數據流的通訊協議、接口以及數據庫表結構即可定義協同工作，部署和應用靈活。

　　通常情況下，單個服務器均要同時運行多個智能分析功能，為保證系統運算的速度和應用效率，一般只并發(fā)分析4路數據。當需要分析的數據量達到最佳分析容量時，系統即刻自檢空閑服務器，將部分數據的分析動作分配給其它服務器，實現負載均衡，有效提高設備的分析效率和識別準確度，充分利用了系統資源，達到資源的優(yōu)化分配。

　　iPVS2.0可與DVR、NVR、視頻管理平臺等不同廠商的設備或系統進行整合，實現對實時視頻、錄像視頻的各種分析功能。

　　智能檢測功能豐富

　　該系統涵蓋車牌識別、流量統計、行為分析，行為分析(絆線檢測、區(qū)域入侵、物品丟失、物品遺留、徘徊檢測、非法停車、人群聚集)等多種智能分析功能;提供5個多達21邊的多邊形監(jiān)控區(qū)域劃定，可對檢測目標的大小進行設定。此外，其還具有良好的自學習能力，為應對各種不斷變化的環(huán)境，不設參考幀，短短數秒內即可將監(jiān)控畫面的固定輪廓記錄下來，將其識別為畫面背景;若畫面發(fā)生變化，系統將會再學習。此功能可減少龐雜的背景數據運算，簡化運算程序，減少非異常報警情況，同時也便于后期維護。

　　在流量測試中，測試員在監(jiān)控區(qū)域中劃定一條橫向絆線，并設定一個與正常行駛方向一致的箭頭，此時，所有經過絆線的機動車和非機動車均會被紅框鎖定并記錄下來(圖1);當再設定一個逆向箭頭后，所有經過該絆線的雙向行駛車輛均會被統計;識別物體大小未限制情況下，非機動車等小目標都會納入計數范圍。若要單純統計機動車，則需再為系統標定目標大小，測試員在絆線附近劃定了一個“最小物體標定”框，此時，系統僅對物體大小達到該框范圍的汽車進行識別，行人和摩托車等均被過濾掉。我們在對系統進行長時間不同場景的檢驗發(fā)現，系統均能按設定規(guī)則進行計數，此間并無遺漏。

圖1 流量測試中，所有經過絆線的機動車和非機動車均會被紅框鎖定并記錄下來

　　測試中，我們設定了一個不規(guī)則入侵區(qū)域，進入該區(qū)域的目標均會被系統捕捉到。測試中，有兩人靠近該區(qū)域，當他們身體局部進入檢測區(qū)域后，系統即鎖定目標并跟蹤，識別精確。隨后檢驗徘徊功能，其徘徊時長為1-120s可設。我們在室內場景設置一個徘徊區(qū)域，讓一位工作人員在其內來回走動，當該工作人員的走動時間達到限定時長時，系統即鎖定目標并發(fā)出報警信號(圖2)。

圖2 在徘徊檢測中，該系統能準確鎖定目標并及時報警

　　其間，我們還檢驗了系統的物品遺留、物品丟失等功能，在規(guī)則觸發(fā)下，系統均能準確無誤地將監(jiān)控區(qū)域中發(fā)生的事件準確分析、判斷，并將結果反饋到平臺中，分析結果準確，反應靈敏。

　　該系統除了可進行各種場景下的視頻檢測外，還可進行車牌識別，具體應用時，其識別模塊采用高清信號檢測。測試時，我們切換到車道場景，為其設定分析區(qū)域后，只要車輛進入檢測范圍，系統就自動分析車牌信息，并將識別結果呈現在畫面中。我們比對了多個進入檢測范圍的車輛圖像及其識別結果，發(fā)現均準確無誤。

　　智能診斷提升維護效率

　　為提升攝像機的維護效率，及時發(fā)現故障信息，本系統提供有視頻丟失、噪聲、雪花、銳化、抖動、遮擋、色彩、亮度及云臺等多種診斷功能，為使診斷準確，系統采用了豐富的識別算法，如遮擋檢測，系統通過對明暗、焦距運算，自動分析場景前后的變化，判斷鏡頭是否被遮擋或鏡頭過臟;在抖動檢測時，系統將學習到的場景內的物體輪廓與實時場景進行比對，并給予一定的容差值，可對是攝像機在抖動還是環(huán)境在抖動(如被風吹的樹葉)進行判斷，減少誤報。

　　測試時，我們通過不同的異常畫面場景進行了檢測，發(fā)現該機對遮擋、畫面效果差、視頻中斷等都能準確診斷，如抖動檢測，系統能對畫面出現的樹枝擺動有效過濾，而當攝像機被搖動時，系統發(fā)出了抖動警告(圖3)。診斷后系統會將診斷的時間、結果、具體的診斷項及其數值反饋在畫面中，便于后方管理人員了解情況并排除異常。

圖3 系統能對畫面出現的樹枝擺動有效過濾，而當攝像機被搖動時，系統發(fā)出了抖動警告