智能视频分析系统的特点及存在的问题

出处:davidli88 发布于:2012-01-31 09:31:13

  智能视频分析,英文叫IVS(IntelligentVideoSystem),指计算机图像视觉分析技术,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能,通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则,一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为,系统会自动发出报警,监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息,实现报警的场景重组并采取相关措施。

  智能视频分析系统主要形式及特点

  目前智能视频分析产品主要基于通用CPU如英特尔(服务器,工控机)或者DSP.有些产品和DVR集成在一起,有些产品做成独立的模块,通过提供界面和开发SDK供集成商使用。集成化程度的产品已经和相机做成一体,直接输出智能分析结果。

  基于服务器(工控机)的系统通常适合布置在监控系统的后台。由于它的架构相对开放,所以可以方便地和现有监控系统融合。另外服务器的CPU处理能力和DSP相比要高,可以使用较为复杂的算法。多核是英特尔CPU的发展方向,非常适合多路图像处理的需要及发展趋势。对于降低系统成本很有帮助。英特尔每两年推出一款新产品的速度也远较德州仪器(TI)快。基于服务器的系统性能可以随着英特尔产品的更新而方便地提升。在一些高端智能视频监控系统中,使用服务器的比较多。

  基于DSP的模块化产品通常适合布置在监控系统的前端。它安装实施起来比较方便。对于知识产权的保护也容易做到位。从商业模式的角度来看,比较适合中国市场的需要。

  如果我们可以从北美市场汲取一些经验的话,那就是成功安装使用一台智能视频分析产品通常应由有丰富经验的集成商或者开发商通过解决方案的形式给予直接有力的支持。现在市场上的智能视频分析产品和传统监控形式相比,监控效率、质量,特别在实时报警方面,有了实质性的进步。但是它们离我们期望的标准还有一些差距。还不能指望像安装监控相机一样搭起一套系统马上正常运转。像任何新技术一样,要达到好的效果,必须有了解智能视频分析产品特点的工程人员从方案设计到施工、调试的全程支持。

  智能视频分析仍然是一个活跃的研究领域。新思路、新成果不断出现。无论从理论方面,还是硬件平台能力方面,目前的智能视频分析系统还有明显的提升空间。从用户使用的角度来看,在短时间内(如一分钟)单路图像监控情况下,人通常比现有的系统更快、更准的做出判断。从目前技术发展趋势来看,智能视频分析完全可以做到全面超过人的监控能力。变成像现在的DVR一样成熟、可靠的监控手段。

  智能视频分析存在的问题

  实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度,其难点问题主要在以下几个方面:

  背景的复杂性:光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化,可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响,但无法完全消除其影响;场景中前景目标与背景的相互转换,与行李的放下、拿起,车辆的启动与停止;目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果;目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景,这给运动目标的分割与特征提取带来困难。

  目标特征的取舍:序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息,如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般是时变的,选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。

  遮挡问题:遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡,又或是多个目标相互遮挡时,目标部分不可见回造成目标信息缺失,影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题,必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等,都不能很好地处理较严重的遮挡问题。

  兼顾实时性与鲁棒性:序列图像包含大量信息,要保证目标跟踪的实时性要求,必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能,提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性,而这又要以复杂的运算为代价。

  产品市场竞争的日趋激烈,产品智能化优势在实际操作和应用中得到非常好的运用,其主要表现在:大大改善操作者作业环境,减轻了工作强度;提高了作业质量和工作效率;一些危险场合或重点施工应用得到解决;环保、节能;提高了机器的自动化程度及智能化水平;提高了设备的可靠性,降低了维护成本;故障诊断实现了智能化等。

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