安防監(jiān)控中的視頻分析技術(shù)探討

宋雅靜

本文從視頻分析內(nèi)容技術(shù)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)兩個(gè)角度出發(fā)，對(duì)安防監(jiān)控中的視頻分析技術(shù)展開了研究。

【關(guān)鍵詞】安防監(jiān)控 視頻分析技術(shù)

近年來，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷進(jìn)步的過程中，安防狀況成為人們廣泛關(guān)注的話題，作為一個(gè)子系統(tǒng)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在其運(yùn)行過程中發(fā)揮了不容忽視的重要作用，其較強(qiáng)的技防功能結(jié)合多種技術(shù)項(xiàng)目，如編解碼和多媒體等技術(shù)是維持該系統(tǒng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵。近年來，信息技術(shù)以日新月異的速度飛快發(fā)展，芯片和網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)發(fā)展速度加快，推動(dòng)了安防監(jiān)控的進(jìn)步，本文在積極進(jìn)行研究的過程中，對(duì)其中的視頻分析技術(shù)展開了詳細(xì)的研究。

1 視頻分析內(nèi)容技術(shù)

該技術(shù)的產(chǎn)生并有效應(yīng)用于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部，促使視頻信息的讀取可以獨(dú)立實(shí)現(xiàn)，并直接展開一定程度的分析和處理，對(duì)人工監(jiān)控進(jìn)行了取代，在運(yùn)行過程中，可以自動(dòng)判定視頻內(nèi)容并及時(shí)進(jìn)行告警的觸發(fā)。

1.1 基本原理

視頻分析內(nèi)容技術(shù)即VCA，是安防監(jiān)控中最關(guān)鍵的組成部分，其運(yùn)行過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)分離視頻畫面中前景與背景的功能，促使自動(dòng)更新在背景中得以實(shí)現(xiàn)，這一過程中對(duì)前景目標(biāo)的檢測(cè)可以通過差分在背景以及前圖像之間的體現(xiàn)來實(shí)現(xiàn)，有效處理前景目標(biāo)的過程中，還同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)其的分類和識(shí)別，在對(duì)報(bào)警觸發(fā)規(guī)則在場(chǎng)景預(yù)設(shè)中的不同體現(xiàn)進(jìn)行參考的過程中，可以有效比較規(guī)則以及目標(biāo)行為，一旦發(fā)現(xiàn)符合條件的目標(biāo)，該系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)發(fā)出警告。

1.2 視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

分析視頻內(nèi)容以前，應(yīng)將促使層次不一樣的索引結(jié)構(gòu)得以在視頻圖像中構(gòu)建起來，因此準(zhǔn)確的進(jìn)行結(jié)構(gòu)的分析，通常情況下，視頻數(shù)據(jù)可以呈現(xiàn)出以下結(jié)構(gòu)，分別為視頻場(chǎng)景、幀以及視頻序列等。

1.3 工作流程

視頻內(nèi)容分析工作流程在實(shí)施過程中包含以下內(nèi)容，背景模的構(gòu)建、檢測(cè)、識(shí)別目標(biāo)和分類等。

1.3.1 背景建模以及更新

在獲得視頻現(xiàn)場(chǎng)的背景圖像過程中，需要對(duì)某一算法進(jìn)行應(yīng)用，這就是背景建模。該流程并不具備復(fù)雜性，而實(shí)時(shí)更新背景模型至關(guān)重要，因?yàn)檫@一環(huán)節(jié)將嚴(yán)重左右檢測(cè)的前景目標(biāo)，同時(shí)影響的還有分類和識(shí)別內(nèi)容；

1.3.2 目標(biāo)檢測(cè)

在這一環(huán)節(jié)當(dāng)中，只要目標(biāo)產(chǎn)生于前景當(dāng)中，前景目標(biāo)的提取需要依靠算法進(jìn)行，這一過程中能夠促使識(shí)別、分類前景目標(biāo)更加快捷?，F(xiàn)階段，我國(guó)在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的過程中，主要的算法包含幀間差分法和背景差分法等；

1.3.3 目標(biāo)識(shí)別和分類

分析視頻的過程中，前景目標(biāo)的成功檢測(cè)至關(guān)重要。前景目標(biāo)經(jīng)過檢測(cè)能夠獲得一定的主要特征因素，包含動(dòng)作、形狀以及大小等，這樣一來分類和識(shí)別工作將更加容易，能夠確定目標(biāo)是車輛還是人等；

1.3.4 規(guī)則判定及觸發(fā)告警過程

相關(guān)信息在前景目標(biāo)中得以有效的采集，這部分內(nèi)容應(yīng)當(dāng)有效對(duì)比相關(guān)報(bào)警規(guī)則，該規(guī)則是已經(jīng)預(yù)先自定義好的，如果二者完全相符，則可以將警報(bào)信息進(jìn)行自動(dòng)發(fā)送，例如，遺留物和入侵行為的報(bào)警等。

2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)

2.1 常用算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)指的是，在序列視頻圖像內(nèi)部，對(duì)某一算法進(jìn)行應(yīng)用，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行有效檢測(cè)，并獲取完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息，促使其同北京圖像進(jìn)行區(qū)分。如果第k幀圖像存在于視頻圖像序列當(dāng)中，那么就可以應(yīng)用fk（x，y）進(jìn)行表示，則可以有Mk（x，y）、Bk（x，y）和nk（x，y）的總和等于fk（x，y）。其中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可以應(yīng)用Mk（x，y）來表示，背景圖像應(yīng)用Bk（x，y）來表示，噪聲應(yīng)用nk（x，y）來表示，同時(shí)nk（x，y）還可以對(duì)干擾因素以及光線等內(nèi)容進(jìn)行表達(dá)。檢測(cè)這一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)最主要的目的就是將相關(guān)干擾因素以及噪聲等進(jìn)行有效的去除，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在背景圖像內(nèi)部進(jìn)行有效檢測(cè)，從而有效提取完整的信息，為接下來的工作內(nèi)容提供有效的依據(jù)。

現(xiàn)階段，固定的攝像頭能夠保證背景實(shí)現(xiàn)靜態(tài)化，在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的過程中，應(yīng)用的算法重要有三種，分別為背景差分法、幀間差分法和光流法。

2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)流程

在促使運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)在視頻圖像序列中得以實(shí)現(xiàn)的過程中，其關(guān)鍵環(huán)節(jié)是提升其精確性和實(shí)時(shí)性。從客觀的角度來看，如果相關(guān)工作人員在日常工作中需要傳送、處理以及顯示相關(guān)收集到的視頻圖像，其使用過程中一定會(huì)受到相關(guān)客觀因素的影響，如設(shè)備質(zhì)量、當(dāng)?shù)丨h(huán)境、噪音以及光線等，這樣一來，圖像的質(zhì)量將被嚴(yán)重降低，一定程度上干擾以及噪聲是不可避免的，因此必須將預(yù)處理工作應(yīng)用于收集到的視頻圖像當(dāng)中。

如果出現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)過程中需要應(yīng)用一定的算法，二值化處理需要對(duì)閾值等進(jìn)行應(yīng)用，促使黑白圖像得以產(chǎn)生，而后處理過程中可以對(duì)相應(yīng)的方法進(jìn)行應(yīng)用，這樣一來，背景圖像當(dāng)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)就能夠?qū)崿F(xiàn)有效的分割。

2.3 圖像后處理

二值化圖像在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中的體現(xiàn)，不僅擁有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)主體，同時(shí)還擁有空洞以及噪音等內(nèi)容，在對(duì)這些客觀因素進(jìn)行處理的過程中，本文應(yīng)用了中值濾波法。

該方法為平滑技術(shù)，同時(shí)也是非線性濾波技術(shù)，在應(yīng)用過程中，能夠?qū)D像中的噪音和其他干擾等進(jìn)行有效的抑制。其應(yīng)用過程中，主要思路是排序某一窗口當(dāng)中存在的像素灰度值，其數(shù)量為基數(shù)，并將中間位置的值進(jìn)行應(yīng)用，促使其成為該窗口使用過程中的中心像素灰度值。這一方法最主要的目的是應(yīng)用同周邊像素灰度值差距較小的值來對(duì)差距較大的值進(jìn)行替代，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲等客觀干擾因素進(jìn)行孤立的目的。現(xiàn)階段該技術(shù)被有效應(yīng)用于驗(yàn)證交通視頻的過程中，經(jīng)過檢測(cè)以后，還需要對(duì)相關(guān)視頻的二值化圖像進(jìn)行生成，它能夠?qū)⑵嚨木唧w狀況進(jìn)行清晰的體現(xiàn)，還能夠?qū)κ挛锏募?xì)節(jié)進(jìn)行充分的展現(xiàn)。

3 結(jié)論

綜上所述，安防監(jiān)控是現(xiàn)階段維護(hù)我國(guó)社會(huì)安定的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，其運(yùn)行過程中，視頻分析技術(shù)的作用不容忽視。本文在積極展開研究的過程中，詳細(xì)討論了視頻分析內(nèi)容技術(shù)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)等內(nèi)容，希望對(duì)我國(guó)安防監(jiān)控領(lǐng)域的進(jìn)步起到促進(jìn)作用。

參考文獻(xiàn)

[1]周小舟.面向安防監(jiān)控視頻感知噪聲盲檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D].武漢：武漢科技大學(xué)，2015.

[2]苑春苗.網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的QoS機(jī)制和智能分析技術(shù)研究[D].天津：天津大學(xué)，2012.

[3]段長(zhǎng)征.視頻內(nèi)容分析技術(shù)剖析及在校園視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用探討[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012（01）：100-104.

作者單位

國(guó)家新聞出版廣電總局2024臺(tái) 黑龍江省佳木斯市 154025