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監(jiān)控智能分析發(fā)展現(xiàn)狀

來源:數(shù)字音視工程網(wǎng)        編輯:merry2013    2014-08-12 07:09:19     加入收藏    咨詢

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智能分析功能的實(shí)現(xiàn)主要在監(jiān)控系統(tǒng)的前端和平臺(tái)兩個(gè)部位。最初的智能分析通過平臺(tái)的智能分析模塊實(shí)現(xiàn),而且只能夠?qū)温芬曨l進(jìn)行...

  智能分析技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

  智能分析功能的實(shí)現(xiàn)主要在監(jiān)控系統(tǒng)的前端和平臺(tái)兩個(gè)部位。最初的智能分析通過平臺(tái)的智能分析模塊實(shí)現(xiàn),而且只能夠?qū)温芬曨l進(jìn)行處理分析;隨著需求的提升,結(jié)合視頻監(jiān)控平臺(tái)對前端點(diǎn)位統(tǒng)一控制管理的優(yōu)勢,智能分析效率得到提升,單一設(shè)備可實(shí)現(xiàn)同時(shí)對多路視頻的智能分析;近年來,人們對智能分析的需求更加強(qiáng)烈,不僅在大型平安城市、金融等系統(tǒng)性安防建設(shè)中應(yīng)用普遍,一些中小型項(xiàng)目對智能分析的需求也逐漸增多,隨著前端攝像機(jī)芯片處理能力的提升,智能分析算法被逐漸移植到前端的攝像機(jī)中,不依托與視頻監(jiān)控平臺(tái)的智能分析設(shè)備市場前景廣闊。

  從技術(shù)角度來講,目前國內(nèi)智能分析技術(shù)可以分為兩大類:一類是通過前景提取等方法對畫面中的物體的移動(dòng)進(jìn)行檢測,通過設(shè)定規(guī)則來區(qū)分不同的行為,如拌線、物品遺留、周界等;另一類是利用模式識(shí)別技術(shù)對畫面中所需要監(jiān)控的物體進(jìn)行針對性的建模,從而達(dá)到對視頻中的特定物體進(jìn)行檢測及相關(guān)應(yīng)用,如車輛檢測、人流統(tǒng)計(jì)、人臉檢測等應(yīng)用。

  智能識(shí)別類視頻分析技術(shù)應(yīng)用案例

  波士頓馬拉松爆炸案提高了人們對人臉識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)。根據(jù)眾多報(bào)道,盡管攝像頭中捕捉到了犯罪嫌疑人的影像,但這些系統(tǒng)卻無法確認(rèn)犯罪嫌疑人。然而,在密歇根州立大學(xué)進(jìn)行的一項(xiàng)人臉識(shí)別系統(tǒng)試驗(yàn)中,nec先進(jìn)的neoface人臉識(shí)別技術(shù)使用與警方同樣的事件現(xiàn)場照片,幾乎瞬間完成了犯罪嫌疑人的‘同一性’匹配比對。

  作為生物識(shí)別技術(shù)的先驅(qū)之一,nec致力于生物識(shí)別技術(shù)的研究與開發(fā)。除了指紋識(shí)別系統(tǒng)和便攜式dna分析儀外,nec的neoface面部識(shí)別系統(tǒng),以很高的精準(zhǔn)度分別于2009年、2010年獲得了由美國國家標(biāo)準(zhǔn)局與技術(shù)研究院(nist)頒發(fā)的《2009廠商評(píng)測計(jì)劃獎(jiǎng)》和《2010生物識(shí)別技術(shù)標(biāo)桿測試獎(jiǎng)》。

  智能分析技術(shù)集成化應(yīng)用案例

  資料顯示,2012年智能攝像機(jī)市場規(guī)模約為18億元,2013年該市場依然發(fā)展迅猛,市場規(guī)模達(dá)到25億元左右,漲幅接近40%。其中,平安城市、交通行業(yè)、機(jī)場、軍事基地是智能攝像機(jī)應(yīng)用最多的行業(yè),達(dá)到了30%以上。

  智能視頻分析技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)了單拌線檢測、區(qū)域檢測、物品遺留檢測、丟失檢測、逆行檢測、人員聚集檢測、雙拌線檢測、人員徘徊檢測、人臉檢測、人數(shù)統(tǒng)計(jì)檢測、違停車輛檢測、煙火識(shí)別檢測等十五種分析功能;通過獨(dú)立自主研發(fā)的算法成功實(shí)現(xiàn)了由前端到后端的設(shè)備智能化,并通過與其他系統(tǒng)設(shè)備廠商廣泛合作在系統(tǒng)集成領(lǐng)域做出一定貢獻(xiàn)。

  智能分析技術(shù)應(yīng)用中的實(shí)際問題

  目前智能分析技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中還存在以下問題:

  1、分析準(zhǔn)確率受環(huán)境影響大

  系統(tǒng)針對復(fù)雜異常行為建模困難,目標(biāo)與背景接近會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)特征信息提取困難;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋會(huì)造成目標(biāo)信息缺失;目標(biāo)移動(dòng)速度過快或算法過于復(fù)雜導(dǎo)致跟蹤的有效性較低,上述因素易造成誤報(bào)、漏報(bào)、跟蹤困難等結(jié)果。

  2、海量數(shù)據(jù)分析速度較慢

  針對后端平臺(tái)的智能分析而言,前端采集設(shè)備回傳大量的視頻、圖片等信息,都需要在平臺(tái)服務(wù)器上疊加算法進(jìn)行分析,由于服務(wù)器本身處理性能的限制,無法并行處理大量數(shù)據(jù),因此,雖然智能分析服務(wù)器的應(yīng)用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節(jié)省了人力與時(shí)間,但整體的效率仍有提高的空間。

  智能分析技術(shù)的前景

  視頻分析技術(shù)的應(yīng)用,不止停留在原來能‘看’(監(jiān)控)的程度;還能‘懂’得監(jiān)控場景中目標(biāo)物體的行為;能夠‘想’目標(biāo)物體是什么,行為意味著什么;更可以把想的結(jié)果“說”出來。我覺得最具變革意義在于從以前的‘被動(dòng)監(jiān)控’向‘事前控制、主動(dòng)預(yù)警、事中追蹤、事后分析’轉(zhuǎn)變。

  以當(dāng)前的應(yīng)用來看,智能分析雖然有了長足的進(jìn)步,但應(yīng)用效果仍有待提高,智能視頻分析技術(shù)在依托于物聯(lián)網(wǎng)大背景下,將會(huì)隨著安防監(jiān)控大平臺(tái)發(fā)展,向更加集成化、智能化的方向發(fā)展。

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