智能視頻監控系統的關鍵技術和難點
閱讀：2063發布時間：2014-5-17
隨著計算機和網絡技術的發展，視頻監控系統逐漸由模擬時代過渡到數字時代：包括視頻監控信號的數字化采集、壓縮、傳輸、存儲等都實現了數字化和網絡化。然而視頻監控系統的智能化程度還很低。近幾年，隨著計算機性能的不斷提高，利用計算機視覺技術對監控系統中的視頻信息進行分析，從而使視頻監控系統向智能化方向發展成為可能。
智能化的視頻監控系統是一個涉及到計算機視覺、模式分析、人工智能、自動化控制、計算機網絡等多學科的系統工程。智能視頻監控用在銀行、超市、倉庫、博物館、監獄等需要進行長期監控的地點，系統應提供的功能：
1．檢測跟蹤運動對象（人、車輛或其他物體）的活動區域；
2．運動對象的行為分析理解和預測；
3．存儲監控信息的同時，還應包括對場景對象的描述以供查詢；
4．能夠對存儲的監控信息提供基于內容的快速查詢；
5．以視頻攝像機為主且能提供多探測器綜合探測的功能；
6．通過*的網絡傳輸系統對大面積范圍內進行監控，并對于覆蓋大面積范圍內的多個探測器能夠使他們相互協調融合，增加可靠性；
7．友好的人機界面，如對監控的區域提供信息綜合顯示，對報警事件及時顯示定位，提供對存儲的監控信息進行查詢；
8．遠程查詢控制功能。
關鍵技術和難點
1、人的跟蹤(Humantracking)
視頻處理系統要進行運動目標檢測并進行分類，如果確認是人則進行自動跟蹤。多人的檢測和跟蹤是個難點問題，為了減少多個目標相互遮擋所帶來的歧義性問題，必須開發更好的模型，比如基于膚色模型和人臉檢測的方法作為跟蹤的輔助手段。另外，可以使用多攝像機擴大監視的有效范圍，通過選擇的視角解決目標間的遮擋問題，多攝像機之間的切換選擇和信息融合是一個需要解決的問題。
2、基于內容的編碼技術
監控系統中使用的硬盤錄像機，是以MPEG4/H.263/H.264等*的編碼標準為基礎對采集的視頻信號進行壓縮存儲。盡管這些標準都可以根據視頻中場景的復雜程度提供自適應變碼率的編碼，但是它們并沒有專門針對特定的場合。監控系統的跟蹤是以運動物體特別是人的運動為基本內容的，所以系統可以針對運動物體（人）的編碼分配較高的碼率，而對靜止的環境背景分配較少的碼率，這樣就保證了在有限的處理時間和資源的情況下保證壓縮視頻中監控目標具有較高的清晰度。從技術的發展來看，如果智能性的圖像理解技術非常成熟，則現有的視頻壓縮會轉化為智能存儲技術，也就是說只存儲“有用”的信息，而不是像當前的監控系統那樣沒有選擇地存儲所有內容。
3、人的行為模式研究
對人的行為進行自動識別，提取各種跟蹤人的行進路線，著裝，肢體運動等進行自動行為識別，如果發現目標行為違反預定義的規則，則及時提供報警。
4、視頻數據庫的管理
即建立有效的視頻數據庫，包括對監控系統進行有效的存儲、檢索、查詢。對存儲的監控信息提供基于內容的快速查詢，在存儲視頻中快速找出可疑目標。
5、DSP硬件產品
zui終的視頻監控產品要實現硬件化，采用高性能信號處理芯片（DSP）。如TI公司的TM320C6000系列等，這些芯片由于是面向實時的信號處理，因此其核心運算部件具有很高的運算速度。
項目開發計劃和現有技術積累
(一)產品分兩個階段完成
1基于PC的系統研發階段，這個階段著重智能處理軟件的算法設計和原型系統驗證。
2基于SOC(SystemOnChip)嵌入式產品開發階段，將智能化監控程序嵌入到以DSP/ARM芯片為核心的處理器中。
(二)現有技術
1、人臉檢測和識別
進行身份鑒別，用于門禁系統；在人臉數據庫中自動查找*分子的資料。
2、運動目標檢測和跟蹤
實時跟蹤視頻中的運動人臉，并定位五官進行表情模擬。這個技術的擴展可以用來識別人的活動，作為智能監控的基礎。
3、數字硬盤錄像機
基于MPEG4標準的數字視頻編碼存儲技術，以及它的ASIC硬件實現。
