安防视频监控走向智能化机遇与挑战并存

当前,随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。进入2012年,大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

在大数据时代里,随着安防监控的快速发展,大数据与视频监控技术的结合也越来越深入,目前,大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现,无论图像升级还是识别方式升级,其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。关于智能、关于高清,仍然有许多技术应用值得我们去挖掘。

低照度环境不利于成像图像增加技术弥补缺陷

低照度环境下监控摄像机成像一片漆黑或者一片白,显然在低光照环境下,图像增加技术应该来弥补缺陷。

安防视频监控走向智能化机遇与挑战并存

正如业内分析得出,图像增强算法可以有效改善由于光照、雾气等原因造成的图像质量问题,使图像细节明显改善。简单理解这就是一种图像优化技术。除了图像增强外,还有一种图像复原技术也特别适用于夜视监控,只不过这种捕捉环境更具有针对性。

图像复原技术更适合捕捉快速移动的物体,例如行驶中的汽车。如果要正确、完整地捕捉车牌信息。聚焦、运动等原因造成图像模糊的过程进行建模,利用解卷积算法反推原始图像信息的算法,能部分恢复车牌文字、人脸等关键信息。

例如抓拍车牌包括以下几项信息:最重要的是车牌号码、车牌颜色、字母、文字等,特别是针对易混淆的数字“0”和字母“Q”等,处理系统还需要特别对待。当然有些监控探头不仅捕捉车牌信息,连带测速功能也一同植入,这对于司机朋友来说绝对是个“雷”。

监控系统滞后浓缩播放应运而生

在监控摄像机未能植入智能分析模块时,大多探头都只具备基本的录像功能。而在处理突发事件时,监控系统往往具有滞后性。例如警察需要调取一周内的视频资料,且不说这些视频数据量有多少,如果一分钟一分钟地看,也要花费不少时间。未来能够在海量的视频信息中提取关键数据信息,浓缩播放应运而生。

浓缩播放从字面上理解为快速浏览录像信息。但实际应用中视频系统又是如何做的呢?首先对视频进行浓缩生成摘要,设立原始图像;然后将数小时视频片段压缩成数分钟的浓缩视频;再次将视频中出现在不同时间点上的目标叠加在同一画面中;最后根据其出现的不同时间点进行播放并区分标注。这种浓缩播放、快速提炼有效信息,大大提高了查找效率。

人脸检索确认速度快解决问题多

与人脸识别不同的是,人脸检索是提供需要检索人员的面部图像信息,到庞大的数据库中进行检索,通过人脸库检索对比找到样貌相似人物,从而在进行判定。这是一种常见的快速确认身份的办法。

人脸检索对常住人口库、重点人员库、吸毒人员库等进行检索,快速确认身份。对在逃人员库进行检索,实现串并案分析。另外,还可以对身份证、暂住证、户籍证等进行分析对比,查找一人多证等问题。

评论:

在智慧城市、平安城市大的发展潮流下,人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升,不少消费者开始关注家庭级安防产品,一方面是应对用户日渐苛刻的需求,而另一方面也是减少人工支出成本,安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施,越来越多的地方普及高清监控,随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息,智能监控对大数据提出了更多挑战。

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