淺談智能視頻監(jiān)控技術(shù)

王剛

摘 要：隨著電子信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，傳統(tǒng)的人工視頻監(jiān)控已無(wú)法滿(mǎn)足公共安全的需要，因此新興的智能視頻監(jiān)控技術(shù)迅速發(fā)展起來(lái)，適應(yīng)時(shí)代的需要。智能視頻監(jiān)控技術(shù)涉及內(nèi)容和領(lǐng)域較為廣泛，文章以智能視頻技術(shù)的發(fā)展史切入，詳細(xì)分析了當(dāng)下的技術(shù)現(xiàn)狀，并闡述了典型算法的現(xiàn)狀和優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心算法進(jìn)行介紹，最后對(duì)物聯(lián)網(wǎng)背景下的智能視頻監(jiān)控技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行探討分析。

關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控；物聯(lián)網(wǎng)；公共安全

中圖分類(lèi)號(hào)：TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8937（2016）11-0077-02

1 概 述

近年來(lái)，視頻監(jiān)控技術(shù)取得飛速的發(fā)展，其中視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備雖然擁有了較好的性能，但仍存在一些因素限制，使得視頻監(jiān)控出現(xiàn)一些誤差缺陷，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的安全性和實(shí)用性大大降低。此外，社會(huì)的不斷發(fā)展和人口數(shù)量的不斷增多使得人們對(duì)安全性要求越來(lái)越高，監(jiān)控?cái)z像的覆蓋面不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控技術(shù)只能實(shí)現(xiàn)監(jiān)控記錄實(shí)況，無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和報(bào)警，而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，就需要人工監(jiān)看視頻，時(shí)間過(guò)久就會(huì)出現(xiàn)疲勞，甚至在面對(duì)多路視頻監(jiān)控時(shí)容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，無(wú)法及時(shí)對(duì)異常情況作出反應(yīng)。這些問(wèn)題的解決就需要將智能監(jiān)控技術(shù)引入視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，輔助視頻監(jiān)控人員做好監(jiān)察工作。

目前，計(jì)算機(jī)的視覺(jué)進(jìn)步使得智能監(jiān)控技術(shù)得到廣泛的重視和研究，也使得智能視頻監(jiān)控技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)。為從眾多數(shù)據(jù)中高效提取出有用的信息，監(jiān)控工作就需要充分應(yīng)用智能視頻監(jiān)控技術(shù)。具體來(lái)講，智能視頻監(jiān)控技術(shù)就是由計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存攝像圖像并對(duì)圖像序列內(nèi)容進(jìn)行理解和分析，及時(shí)檢測(cè)出異常情況，進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警和報(bào)警。

2 智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展史

視頻監(jiān)控技術(shù)的研究有助于相關(guān)人員做好安全防范工作，盡可能地從被監(jiān)控的區(qū)域用最短時(shí)間獲取有用的信息。最初我國(guó)監(jiān)控是完全依賴(lài)人工獲取信息和處理信息的，比如清朝的東廠，以及飛鴿傳書(shū)、守門(mén)之犬。喬家大院的“萬(wàn)人球”是中國(guó)歷史上最早被采用來(lái)進(jìn)行監(jiān)控的外部設(shè)備，本質(zhì)上是水銀玻璃制作的鏡子，主要用它來(lái)監(jiān)視房間內(nèi)的一舉一動(dòng)。到了19世紀(jì)70年代才真正出現(xiàn)了現(xiàn)在的視頻監(jiān)控，人類(lèi)開(kāi)始采取攝像來(lái)獲取信息，這也是智能視頻監(jiān)控技術(shù)的最初萌芽時(shí)期。鑒于信息科技的不斷發(fā)展和市場(chǎng)需求得不斷提高，現(xiàn)代的視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展大體上三個(gè)階段：模擬化、數(shù)字化和智能化。本部分將具體對(duì)這三個(gè)階段進(jìn)行闡釋。

2.1 模擬化的視頻監(jiān)控技術(shù)

在20世紀(jì)70年代開(kāi)始，光學(xué)成像技術(shù)飛速發(fā)展，電子技術(shù)也取得了較大的成就。這些成果都使得視頻監(jiān)控設(shè)備制作和使用可能性加大。為了實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，世界出現(xiàn)了電子監(jiān)控系統(tǒng)，滿(mǎn)足了利用電子設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控的需要。此階段主要是以CCTV監(jiān)控為主，這也就是早期的模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)。CCTV的工作原理就是采用同軸電纜進(jìn)行傳輸信息，信息由模擬監(jiān)視器顯示、由磁帶錄像機(jī)進(jìn)行信息儲(chǔ)存。模擬視頻監(jiān)控技術(shù)的價(jià)格較為低，安裝簡(jiǎn)易，主要廣泛被采用到規(guī)模較小的安全防范系統(tǒng)中。

2.2 數(shù)字化的視頻監(jiān)控技術(shù)

到了20世紀(jì)90年代，數(shù)字壓縮編碼技術(shù)和芯片技術(shù)取得了較為突出的進(jìn)步。再者模擬化的視頻監(jiān)控技術(shù)出現(xiàn)了一些缺陷，比如磁帶錄像機(jī)的儲(chǔ)存量較小，監(jiān)控范圍有限等。初期主要采用NVR，被稱(chēng)為半數(shù)字時(shí)代，慢慢發(fā)展到后期主要采用DVR進(jìn)行監(jiān)控，這才真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化的視頻監(jiān)控。DVR最顯著的特點(diǎn)就是可以使得監(jiān)控系統(tǒng)儲(chǔ)存較多的視頻信息，容納較多的攝像頭，從而解決了模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)的儲(chǔ)存量問(wèn)題。數(shù)字化的視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用廣泛，具有良好的擴(kuò)展性，使用維護(hù)較為簡(jiǎn)單容易。數(shù)字化的視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展為以后智能化的視頻監(jiān)控發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

2.3 智能化的視頻監(jiān)控技術(shù)

進(jìn)入21世紀(jì)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別技術(shù)獲得了飛速的發(fā)展，使得第二代的數(shù)字化視頻監(jiān)控技術(shù)取得較大進(jìn)步。因此，大規(guī)模的布置監(jiān)控系統(tǒng)的可能性加大。目前全球?qū)σ曨l監(jiān)控系統(tǒng)需要迫切，各區(qū)域的攝像頭越來(lái)越多，這樣方便了大規(guī)模的安全防范工作，可以及時(shí)獲取大量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，但是也給人類(lèi)帶來(lái)較大的挑戰(zhàn)。鑒于這些問(wèn)題，世界上出現(xiàn)了智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，主要利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別技術(shù)對(duì)視頻圖像利用各種算法進(jìn)行分析，依據(jù)事先設(shè)置好的安全程序及時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，做好事中分析和預(yù)警工作。

3 智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心算法

作為智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，最大的特點(diǎn)就是可以自動(dòng)化運(yùn)行，全天二十四小時(shí)對(duì)監(jiān)控畫(huà)面進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和報(bào)警。這樣既能及時(shí)識(shí)別異常情況，還能提醒安保人員做好準(zhǔn)備工作。智能化應(yīng)用于視頻監(jiān)控技術(shù)得到了各界的認(rèn)可，本部分主要介紹從底層、中層和高層三個(gè)層次智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心算法。

3.1 目標(biāo)檢測(cè)算法

目標(biāo)檢測(cè)算法主要是在底層對(duì)視頻圖像進(jìn)行采集獲取終端上的圖像序列，對(duì)異常情況目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，跟蹤目標(biāo)以便及時(shí)對(duì)目標(biāo)做好后續(xù)的處理分析工作，其中關(guān)鍵就是確定目標(biāo)的位置和儲(chǔ)存量。

目前根據(jù)處理對(duì)象不同可將目標(biāo)檢測(cè)分為兩種：基于目標(biāo)建模的目標(biāo)檢測(cè)和基于背景建模的目標(biāo)檢測(cè)。前者主要特征就是應(yīng)用場(chǎng)景較為廣泛：既能對(duì)固定攝像機(jī)記錄的視頻圖像進(jìn)行分析，還能對(duì)靜態(tài)圖像和移動(dòng)攝像機(jī)記錄的視頻圖像進(jìn)行分析。主要應(yīng)用于檢測(cè)速度較慢、掃描視頻圖像較多的區(qū)域，此檢測(cè)方法實(shí)時(shí)性較差，且對(duì)受遮擋影響較大，容易漏檢。后者只能適用于背景不變的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，若背景發(fā)生變化時(shí)無(wú)法檢測(cè)。此檢測(cè)方式主要針對(duì)視頻進(jìn)行較快的處理，對(duì)受遮擋部分的影響較小，一般實(shí)時(shí)性較強(qiáng)，廣泛應(yīng)用于固定攝像機(jī)檢測(cè)。

3.2 目標(biāo)跟蹤算法

目標(biāo)跟蹤算法主要是針對(duì)底層階段確定好的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，確定目標(biāo)的具體軌跡。目標(biāo)跟蹤問(wèn)題的解決關(guān)鍵點(diǎn)在于處理好計(jì)算機(jī)視覺(jué)的問(wèn)題，這也是實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，應(yīng)用性較為廣泛。目前依據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的差別將目標(biāo)跟蹤算法分為兩種：?jiǎn)我粓?chǎng)景目標(biāo)跟蹤和綜合場(chǎng)景目標(biāo)跟蹤，前者具體細(xì)分為跟蹤單個(gè)目標(biāo)和跟蹤多個(gè)目標(biāo)，后者具體細(xì)分為重疊場(chǎng)景目標(biāo)跟蹤和非重疊場(chǎng)景目標(biāo)跟蹤。在單個(gè)場(chǎng)景中，一個(gè)目標(biāo)可以在連續(xù)的空間里非常相似；而在重疊場(chǎng)景中的目標(biāo)跟蹤時(shí)較為復(fù)雜，目標(biāo)可以從一個(gè)場(chǎng)景進(jìn)入另一個(gè)場(chǎng)景，需要在連續(xù)的空間里確定好新進(jìn)入場(chǎng)景的目標(biāo)的具體信息；在非重疊場(chǎng)景的目標(biāo)跟蹤算法中，鑒于場(chǎng)景間相互存在盲區(qū)，不同場(chǎng)景會(huì)影響到同一目標(biāo)的觀測(cè)數(shù)據(jù)信息。

3.3 目標(biāo)的分類(lèi)識(shí)別算法

目標(biāo)的分類(lèi)和識(shí)別主要是在中層階段以底層上獲取的信息為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行判斷識(shí)別，具體認(rèn)知目標(biāo)，做好定位目標(biāo)的工作。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是判斷識(shí)別視頻圖像中的物體類(lèi)別，以識(shí)別目標(biāo)的具體情況。這也是高層計(jì)算機(jī)視覺(jué)得到廣泛應(yīng)用的前提。近十年來(lái)主要有詞袋模型和深度學(xué)習(xí)模型這兩種算法得到廣泛的應(yīng)用。前者主要是將大量的工作集中在特征編碼和特征匯聚上，主要是由特征提取出來(lái)數(shù)據(jù)信息，接著對(duì)其進(jìn)行特征聚類(lèi)、編碼和匯聚，最后由分類(lèi)器做好分類(lèi)工作。而后者主要是模擬人腦的神經(jīng)元處理結(jié)構(gòu)聽(tīng)過(guò)學(xué)習(xí)層次化的方式將目標(biāo)由底層到中層再到高層的特征進(jìn)行記錄，最終建立反饋機(jī)制并形成認(rèn)知。

3.4 行為分析算法

行為分析主要是在高層充分應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)信息對(duì)行為主體即目標(biāo)的具體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析的算法。根據(jù)信息的復(fù)雜度不同可將行為分析分為靜態(tài)姿態(tài)識(shí)別、運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別和復(fù)雜事件分析方法三種。第一種主要是將靜態(tài)圖像作為研究對(duì)象，根據(jù)時(shí)空特征對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，分析目標(biāo)的時(shí)空體特征、局部特征和軌跡特征。第二種主要是利用時(shí)序推理其行為，并利用統(tǒng)計(jì)模型和句法模型對(duì)目標(biāo)的行為進(jìn)行分析。第三種主要是分析目標(biāo)的交互行為和群體行為。

4 物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的智能視頻監(jiān)控的挑戰(zhàn)及發(fā)展方向

4.1 跨場(chǎng)景挑戰(zhàn)

目前全球的攝像頭數(shù)量越來(lái)越多，急需智能視頻監(jiān)控技術(shù)可以跨各個(gè)場(chǎng)景適用。同時(shí)監(jiān)控使用的攝像機(jī)不單單包括固定攝像機(jī)，還包括移動(dòng)攝像機(jī)等，這些都是的監(jiān)控?cái)z像機(jī)在全球各場(chǎng)景下廣泛分布，而如何將這些設(shè)備建立成一個(gè)系統(tǒng)的體系是將來(lái)智能視頻監(jiān)控技術(shù)面臨的一大挑戰(zhàn)。

4.2 跨空間挑戰(zhàn)

從視頻監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)始發(fā)展至今，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)種類(lèi)也由單一變得復(fù)雜多樣，很多信息都可以作為監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的載體，進(jìn)行數(shù)據(jù)儲(chǔ)存。這使得處理數(shù)據(jù)工作也變得繁瑣復(fù)雜，因此如何處理好各個(gè)載體中的信息，獲取有效的信息，將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成為小數(shù)據(jù)是未來(lái)智能視頻監(jiān)控技術(shù)面臨的一大問(wèn)題。

4.3 發(fā)展方向

基于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的迅速發(fā)展，智能視頻監(jiān)控技術(shù)將面臨巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，信息的傳送和集中可以實(shí)現(xiàn)跨空間獲取有用的數(shù)據(jù)，還可以擴(kuò)展到多樣化的智能分析。大體上將來(lái)的智能視頻監(jiān)控技術(shù)具有三大特性：高效視覺(jué)網(wǎng)、主動(dòng)視覺(jué)網(wǎng)和協(xié)同視覺(jué)網(wǎng)。這也是將來(lái)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展研究的主要方向。

5 結(jié) 語(yǔ)

綜上所述，智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)，且具有廣闊的發(fā)展空間；智能視頻監(jiān)控的核心算法還處于積累階段，需要不斷應(yīng)用驗(yàn)證技術(shù)，做好研究工作。物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的智能視頻監(jiān)控技術(shù)面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。我們堅(jiān)信在未來(lái)智能視頻監(jiān)控技術(shù)將為監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)揮最大的作用，適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。

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