安防监控智能视频分析算法的架构及作用

智能视频处理技术是带有一定的分析功能,实现人工智能对于图像以及图像描述建立映射关系,从而进行图像分析处理,自动的分析和抽取视频源中的关键信息。帮助人来进行自动化识别,减少降低人工劳动

视频监控是安防系统中最有效的手段之一。如何从海量图像中自动发现、分析有用的信息并立即进行处理,使安防视频监控系统重新成为防患于未然的重要手段,这已经成为安全系统建设和安全管理部门越来越关心的重要问题之一。

智能分析的”心脏”:DSP+算法

智能分析处理技术的涵义国内技术现状智能视频分析利用智能神经网络技术,对视频图像进行分层处理,分离出对系统有用的人或物体。神经网络是基于模拟人脑智能特点和结构的一种信息处理系统,它通过对人脑的基本单元的建模和典型的激励函数的设计,来探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有并行分布处理与存储、高度自适应和自学功能、能分析较为复杂的非线性系统的软件模拟技术。

视频图像智能分析处理技术就是自动的分析和抽取视频源中的关键信息。如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,过滤掉冗余的信息,为监控者提供有用的关键信息。

智能视频监控之所以能够担当起智能视频分析的重要角色,从而以主动监控改变传统被动监控方式,其根本的实现手段在于采用高速数字信号处理器(DSP)的高速实时的性能,极大地提高监控的即时性和有效性。德州仪器通用DSP业务发展部经理郑小龙认为,随着DSP性能的增强,视频智能分析算法可以由CPU处理转到DSP实时处理,于是视频智能分析实现了由后台转到前端的过渡。更多设备的数字视频监控产品可以借助于DSP增加视频分析功能以实现全面智能化。TI的通用数字媒体处理平台(DaVinci)经过几年的推广已为很多数字视频监控客户所认可,在拓展到智能视频分析应用中,有利于数字监控系统兼顾降低系统成本、缩短开发周期,以及支持丰富的接口标准。

场景复杂性促智能分析技术多元化发展

近年来,智能视频分析技术得到了迅速发展。智能视频分析技术以及其市场正在慢慢的渗透到各个行业中。

把智能化技术和现有的安防产品相结合可以用于很多方面,从目前的技术和安防产品结合情况来看,以下几种需求可以得到满足:对运动目标进行检测、跟踪,对其行为进行分析,提高实时预警的性能;对输入图像流进行逻辑抽象,生成视频索引,提高视频检索的效率;根据场景内容进行镜头控制、视频压缩,既降低视频数据的总量,又保证异常事件发生时采集图像的质量;利用预警时视频中捕获的人脸图像进行时候调查、认证。

视频图像智能分析的作用

智能视频分析需要自动识别监控对象,及时感知目标对象所发生的变化,而当异常情况出现时能够实现自动报警等功能。”监””和控”是相辅相承的,前一部分的”监”做到并不太难,而后一部分”控”要真正做到才是至关重要的。能够更好更快的实现”控”的要求,就必须通过智能视频分析技术,来提升”监”的有效性。

智能视频分析技术的产业化发展为视频监控智能化提供了绝好的机遇。智能视频分析系统对视频中异常行为事件进行实时提取和筛选,并及时发出预警,改变了传统安防视频监控系统只能”监”不能”控”的被动状态,解决了事后取证难的问题,让监控变得更加主动。其相比于传统安防视频监控系统更加快速的反应时间以及更加强大的数据检索和分析功能,使得监控能力得到极大的改善。

公安部在其”十一五”规划中明确提出:将人脸识别、智能的目标识别与分析作为其七个重点发展方向当中的两个,由此可见其重要性。

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