基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)研究

李志風(fēng) 中冶京誠工程技術(shù)有限公司

1 介紹

社會生活中，我們追求的是穩(wěn)定和安全，視頻監(jiān)控是生活中普遍的危險識別手段，無論是在危險發(fā)生時和危險發(fā)生后，視頻監(jiān)控都起著不可替代的作用。危險發(fā)生時我們能夠通過視頻監(jiān)控發(fā)現(xiàn)危險、危險發(fā)生后我們能通過視頻監(jiān)控找到危險的源頭，并及時尋找可疑危險的人或物。

基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)解決了一個重要的問題，就是通過圖像識別技術(shù)，提前對危險目標(biāo)進行識別，并跟蹤目標(biāo)運動軌跡，最終并通過目標(biāo)運動軌跡對目標(biāo)進行行為分析，識別目標(biāo)的危險程度，把危險扼殺在萌芽之中。

基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)在未來將會有很廣泛的應(yīng)用，本文將根據(jù)基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)中的目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)行為分析進行研究，了解其專利技術(shù)背后的技術(shù)原理及應(yīng)用場景。

2 基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)的研究

2.1 視頻監(jiān)控中基于圖像識別的目標(biāo)檢測專利技術(shù)

目標(biāo)檢測是圖像識別基礎(chǔ)的一個環(huán)節(jié)，需要根據(jù)視頻監(jiān)控中的畫面，檢測出其中靜止或運動的人物、景象和其他物體。目標(biāo)檢測主要的對象是運動的物體。

基于圖像識別的目標(biāo)檢測最難的地方在于，視頻監(jiān)控中光線的變化、攝像機的運動以及其他的不確定因素都是會影響識別的準(zhǔn)確性。

在這方面，有幾個專利技術(shù)能夠很好的解決這方面的問題：專利申請US2014/0226865 通過識別前后時間不同的兩張圖片，判斷圖片中的物體是否為運動的物體，這種對于靜態(tài)的視頻監(jiān)控拍攝的照片識別度還是很清晰的，但是在視頻監(jiān)控可以旋轉(zhuǎn)運動的情況下識別準(zhǔn)確度就不高了。

為了解決移動的視頻監(jiān)控對于運動物體的識別問題，專利申請CN2015101579764 給出了另外一種識別方法，這種識別方式需要在前期建立模型，再通過背景中運動的物體識別出運動物體。這種辦法是可以通過建立的模型排除背景的干擾，提高識別效果，達到對運動物體的準(zhǔn)確識別。

還有其他很多的視頻監(jiān)控中基于圖像識別的目標(biāo)檢測專利技術(shù)，每一項專利都有各自適用的范圍，在使用的時候可以根據(jù)需求進行選擇。

2.2 視頻監(jiān)控中基于圖像識別的目標(biāo)跟蹤專利技術(shù)

視頻監(jiān)控中基于圖像識別的目標(biāo)跟蹤技術(shù)是視頻監(jiān)控技術(shù)的另一個重點，在一般的監(jiān)控中，視頻監(jiān)控都是靜止的，識別雖然是動態(tài)的，但是當(dāng)目標(biāo)移動時會因為形態(tài)改變而改變，最后可能識別出來并不是同一個物體，因此如何跟蹤目標(biāo)的行蹤也是需要解決的問題。

最開始使用的目標(biāo)跟蹤技術(shù)是專利申請CN2016106035376，這是一種實時的紅外成像地面運動跟蹤方法，這種辦法的原理是根據(jù)識別的目標(biāo)建立目標(biāo)的特征模板。再根據(jù)實時識別的目標(biāo)跟模板進行比較，最后將符合模板的目標(biāo)位置進行串聯(lián)，這樣就得到了目標(biāo)的實時運動軌跡。

還有一種是比較復(fù)雜的卡爾曼濾波算法，這種算法屬于預(yù)測算法，根據(jù)目標(biāo)運動的幾個位置，再通過目標(biāo)的運動規(guī)律來得到目標(biāo)的運動軌跡。專利申請JP2000382800 就是根據(jù)卡爾曼濾波算法制定的目標(biāo)跟蹤算法，這種算法首先需要假定目標(biāo)目前的位置和運動參數(shù)，再輸入目標(biāo)的起始位置參數(shù)，最后形成目標(biāo)的實時運動參數(shù)和運動軌跡。

同樣的，在不同的場景下，每一種目標(biāo)運動跟蹤算法都有其適應(yīng)的環(huán)境和特點，需要根據(jù)實際情況進行使用。

2.3 視頻監(jiān)控中基于圖像識別的目標(biāo)行為分析專利技術(shù)

基于圖像識別的目標(biāo)行為分析是建立在前兩步的基礎(chǔ)上才能進行的，必須要進行了目標(biāo)識別和目標(biāo)運動特征判斷才能對目標(biāo)進行行為分析。

利用前面說的模板匹配法也可以進行目標(biāo)行為分析，前提是必須要將人體的各種動作模板化，通過識別目標(biāo)動作符合哪個模板，實時用語言進行顯示。專利申請US20070104313 就是使用這樣一種方式進行的目標(biāo)行為分析，這個專利主要使用的是人體動作的投影進行識別，再根據(jù)輸入的投影動作分類將目標(biāo)動作還原并實時顯示。

這種基于模板匹配的辦法識別速度慢，對于不標(biāo)準(zhǔn)動作識別度不高。專利申請CN2014102494699 就解決了這個問題，這個專利是通過動作的光流進行識別，簡單說就是通過對動作時動作肢體的光影流向進行計算。這種算法的優(yōu)勢在于能夠進行實時的識別，不受動作模板的限制，對于動作行為的分析也會更加準(zhǔn)確和快速。

視頻監(jiān)控中基于圖像識別進行目標(biāo)行為分析是預(yù)判危險最重要的一步，也是基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)的重中之重。

3 總結(jié)

本文通過對基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)的分析，找出基于圖像識別視頻監(jiān)控專利技術(shù)的重點，這些重點技術(shù)主要分布在基于圖像識別的目標(biāo)分析、基于圖像識別的目標(biāo)追蹤以及基于圖像識別的目標(biāo)行為分析。在視頻監(jiān)控專利技術(shù)中，這些方面每年都有大量的專利被申請，大大刺激了基于圖像識別的視頻監(jiān)控專利技術(shù)的進步和研究。