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智能成都视频监控系统的关键技能和难点

更新时间:2018-10-10  阅览次数: 329 次

随着计算机和互联网技能的发展,系统逐渐由模拟时代过渡到时代:包括信号的数字化采集、压缩、、存储等都实现了数字化和互联网化。然而视频的化程度还很低。近几年,随着计算机性能的不断提高,利用计算机视觉技能对监控系统中的视频信息进行分析,从而使成都视频监控系统向智能化方向发展成为可能。

智能化的成都视频监控系统是一个涉及到计算机视觉、模式分析、人工智能、自动化控制、计算机互联网等多学科的系统工程。智能视频监控用在银行、超市、仓库、博物馆、监狱等需要进行长期监控的地点,系统应提供的功能:

1.检测跟踪运动对象(人、车辆或其他物体)的活动区域;

2.运动对象的行为分析理解和预测;

3.存储监控信息的同时,还应包括对场景对象的描述以供查询;

4.能够对存储的监控信息提供基于实质的快速查询;

5.以视频为主且能提供多综合探测的功能;

6.通过先进的互联网传输系统对大面积范围内进行监控,并对于覆盖大面积范围内的多个探测器能够使他们相互协调融合,增加可靠性;

7.友好的人机界面,如对监控的区域提供信息综合显示,对事件及时显示定位,提供对存储的监控信息进行查询;

8.远程查询控制功能。

关键技能和难点

1、人的跟踪(Humantracking)

视频处理系统要进行运动目标检测并进行分类,假如确认是人则进行。多人的检测和跟踪是个难点问题,为了减少多个目标相互遮挡所带来的歧义性问题,必须开发更好的模型,比如基于肤色模型和人脸检测的技巧作为跟踪的辅助手段。另外,允许使用多摄像机扩大监视的有效范围,通过选择最好的视角解决目标间的遮挡问题,多摄像机之间的切换选择和信息融合是一个需要解决的问题。

2、基于实质的编码技能

监控系统中使用的硬盘,是以MPEG4/H.263/H.264等先进的国际编码标准为基础对采集的视频信号进行压缩存储。尽管这些标准都允许根据视频中场景的复杂程度提供自适应变码率的编码,但是它们并没有专针对特定的场合。监控系统的跟踪是以运动物体特别是人的运动为基本实质的,所以系统允许针对运动物体(人)的编码分配较高的码率,而对静止的环境背景分配较少的码率,这样就保证了在有限的处理时间和资源的情况下保证压缩视频中监控目标具有较高的清晰度。从技能的发展来看,假如智能性的图像理解技能很是成熟,则现有的视频压缩会转化为智能存储技能,也就是说只存储“有用”的信息,而不是像当前的监控系统那样没有选择地存储所有实质。

3、人的行为模式研究

对人的行为进行自动识别,提取各种跟踪人的行进路线,着装,肢体运动等进行自动行为识别,假如发现目标行为违反预定义的规则,则及时提供报警。

4、视频数据库的管理

即建立有效的视频数据库,包括对监控系统进行有效的存储、检索、查询。对存储的监控信息提供基于实质的快速查询,在存储视频中快速找出可疑目标。

5、DSP硬件产品

最终的视频监控产品要实现硬件化,采用高性能信号处理芯片(DSP)。如TI公司的TM320C6000系列等,这些芯片由于是面向实时的信号处理,因此其核心运算部件具有很高的运算速率。

开发计划和现有技能积累

(一)产品分两个阶段完成

1基于PC的系统研发阶段,这个阶段着重智能处理的算法设计和原型系统验证。

2基于SOC(SystemOnCh)嵌入式产品开发阶段,将智能化监控程序嵌入到以DSP/ARM芯片为核心的处理器中。

(二)现有技能

1、人脸检测和识别

进行身份鉴别,用于系统;在人脸数据库中自动查找犯罪分子的资料。

2、运动目标检测和跟踪

实时跟踪视频中的运动人脸,并定位五官进行表情模拟。这个技能的扩展允许用来识别人的活动,作为智能监控的基础。

3、数字

基于MPEG4标准的数字视频编码存储技能,以及它的ASIC硬件实现。

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整理编辑:成都弱电工程专家