智能攝像頭

洪歡 陳小凡 王旭光

摘 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)是智慧城市的核心基礎(chǔ)，而智能攝像頭是智慧城市深度建設(shè)的重要內(nèi)容。文章在闡述視頻監(jiān)控、目標檢測信息技術(shù)、模式識別系統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過綜合分析智能攝像頭的技術(shù)要點和智慧城市建設(shè)的構(gòu)造，有針對性地指出智能攝像頭在智慧城市建設(shè)中的具體應用領(lǐng)域，以及對社會、公眾帶來的影響，希望促進其高效應用，推進智慧城市的發(fā)展建設(shè)。

關(guān)鍵詞：智能攝像頭;智慧城市;視頻監(jiān)控;模式識別

中圖分類號：TP2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1064（2021）11-068-03

DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2021.11.023

得益于科學和信息技術(shù)的快速發(fā)展，改變了我國社會各領(lǐng)域的智能化程度，這種促進作用在我國的視頻監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域尤其明顯，隨著我國的智能視頻監(jiān)測技術(shù)不斷完善和發(fā)展，監(jiān)測系統(tǒng)逐步朝著畫面的高清化、系統(tǒng)的數(shù)字化、設(shè)備的智能化方向發(fā)展。國家陸續(xù)出臺了相關(guān)政策，大力支持智能交通、平安城市、雪亮工程、智慧城市等項目的建設(shè)，使其得以有序推進。同時，企業(yè)、機關(guān)、科學院等單位也漸漸嘗試將成熟的人工智能、圖形圖像、目標檢測等技術(shù)融入智能安防，加強了城市安全保障能力。

文章主要分析新型智能攝像頭在城市數(shù)字向智慧城市邁進過程中的應用、凸顯的優(yōu)勢及產(chǎn)生的影響，為分析智能攝像頭在智慧城市中的應用、優(yōu)勢及影響，不僅要知道智能攝像頭的特點所在，而且必須了解智慧城市的由來、發(fā)展歷程和建設(shè)理念，才能從根本上分析智能攝像頭如何更好地幫助智慧城市的創(chuàng)建及其影響。

1 新型智能攝像頭技術(shù)要點

1.1 視頻監(jiān)控技術(shù)

傳統(tǒng)的有線監(jiān)控逐漸已向無線監(jiān)控轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的有線布局在遇到障礙時無法實現(xiàn)良好的監(jiān)控功能，有線監(jiān)控對于監(jiān)控可移動物體也有弊端，且不能及時傳輸數(shù)據(jù)[1]。新型的無線監(jiān)控擺脫了傳統(tǒng)有線監(jiān)控受地形環(huán)境等影響因素的制約，更好地體現(xiàn)出了信息交互的便利性。

目前，視頻清晰度得到提升，新型智能攝像頭采用紅外攝像技術(shù)、光學防抖技術(shù)、電子透霧技術(shù)，使得攝像頭在外界不良環(huán)境（如夜晚、大霧天、外界抖動）中拍攝的畫面比傳統(tǒng)攝像頭更加清晰，保證數(shù)據(jù)的精準性。

1.2 目標檢測技術(shù)

目標檢測技術(shù)是現(xiàn)階段電子計算機和視覺技術(shù)應用領(lǐng)域中的重點和核心課程之一，隨著計算機視覺技術(shù)的不斷成熟，目標檢測技術(shù)在視頻監(jiān)控中發(fā)揮著重要作用。目前，線圈監(jiān)測技術(shù)、視頻虛擬線圈監(jiān)測技術(shù)、連續(xù)視頻流監(jiān)測跟蹤技術(shù)是最常用的目標監(jiān)測技術(shù)[2]。

目標檢測的主要目的是把檢測對象從靜態(tài)背景中準確提取出來。首先，處理視頻關(guān)鍵幀，它主要是對一段視頻進行像素時間分割處理，提取出該段視頻中包含主要信息的幀。其次，產(chǎn)生候選區(qū)域，目前有滑動窗口和選擇性搜索兩種主流方式確定候選區(qū)域?；瑒哟翱谑紫葘斎雸D像的不同窗口大小的滑窗進行從左往右、從上到下的滑動，這些窗口檢測到較高的分類概率，則認為檢測到物體，對各類窗口重復較高的部分采用非極大值抑制法進行篩選，最終確定目標物體將其分割[3]。選擇性算法將輸入圖像分割成許多小子域，根據(jù)子區(qū)域之間的相似度進行區(qū)域合并以確定目標物體。

1.3 模式識別技術(shù)

模式識別技術(shù)是一種基于現(xiàn)代高科技技術(shù)發(fā)展起來的城市關(guān)鍵信息整合技術(shù)。具體而言，其在移動通信、物聯(lián)網(wǎng)及云計算等服務終端的支撐下，可系統(tǒng)識別文字、指紋、人臉、車牌等內(nèi)容，為城市的社會管理提供有效依據(jù)[4]。當前環(huán)境下，模式識別主要分為圖像識別和視頻識別兩種形態(tài)。圖像識別往往與動態(tài)視頻識別具有共同特征，在二者的比較之下，視頻幀圖像需要大量的視頻信號來組成，所以，在分析視頻時，需要將多幀圖像信息進行綜合考慮，“圖像流”的定義由此而來[5]。視頻模式識別主要是通過捕捉檢測目標的運動軌跡，對其進行監(jiān)控。運動物體的肢體行為被模式識別技術(shù)甄別解析為肢體動作，對于打架、攀爬、偷盜等一些危險動作，可以將模式運行設(shè)置為小視野特寫鏡頭，進而對可疑動作進行更為細致的觀察，為安防管理提供可靠視頻依據(jù)，幫助安防人員及時發(fā)現(xiàn)并制止不良行為。

1.4 深度學習

深度學習基于對數(shù)據(jù)進行表征學習，使用特征學習和分層特征提取的高效算法自動提取來代替人工獲得特征[6]。深度學習在新型智能攝像頭中主要應用于人體行為識別、人臉識別和自然語言處理。在前兩者的識別過程中，主要涉及人像檢測定位、對比識別兩個方面，因此，獲取人像特征時，可以應用神經(jīng)網(wǎng)絡、變形模型、彈性模型、幾何特征、代數(shù)特征等方法，而以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎(chǔ)的深度學習在人像識別中屬于較為特殊的一項，其不需要獲取人工特征，就可以在樣本訓練期間完成學習，并獲得更為準確的信息[7]。在自然語言處理領(lǐng)域應用較為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及其變形，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，且經(jīng)研究表明，在短文本情感分類任務上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的表現(xiàn)更好。

2 智慧城市建設(shè)

2.1 智慧城市的由來與發(fā)展

智慧城市是運用信息與網(wǎng)絡通信技術(shù)手段，通過多種形式構(gòu)建有效的解決方案，建立可持續(xù)性的城市發(fā)展模式。當前，國內(nèi)不少企業(yè)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展智慧應用，幫助政府更高效地制定決策，管理城市。

全球智慧城市建設(shè)從上個世紀開始投入理論研究到現(xiàn)在，2011年，IBM為里約熱內(nèi)盧打造的智能運營中心IOC是一個為市政部門設(shè)計的管理城市熱水非常成功的案例。之后，松島智慧城市誕生了，與里約的智慧城市模型不同的是，松島是從“零”開始的，韓國從黃海海域填充了將近1 500英畝人造陸地，從街道的路燈、城市的社區(qū)、醫(yī)院等等全部從頭開始建造，整座城市實行全方位信息共享，數(shù)字技術(shù)深入居民房屋、街區(qū)、辦公大樓，猶如一張大網(wǎng)，將所有的細枝末節(jié)連為一體，居民通過一張智能卡便能在城市暢行。

2012年，我國開啟智慧城市項目，逐年增加智慧城市試點。北京、貴陽、?？?、湖州、濟南、麗水、天津、深圳、無錫、鄭州10座城市以優(yōu)秀的城市建設(shè)經(jīng)驗、切實的城市運營數(shù)據(jù)和高口碑的市民反饋，被評為“2019智慧城市十大樣板工程”[8]。2021年5月，住建部官網(wǎng)公布了智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施與智能網(wǎng)聯(lián)汽車（“雙智”）協(xié)同發(fā)展首批示范城市，北京、上海、廣州、武漢、長沙、無錫6座城市入選[9]。

2.2 智慧城市建設(shè)架構(gòu)

源自國家863計劃，可以構(gòu)建出“六橫兩縱”的智慧城市參考模型，包括城市感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)智能處理與存儲層、支撐服務層、應用服務層和智慧應用層六個水平層和兩個安全保障體系和標準與評測垂直層，參考模型如圖1所示。

3 智能攝像頭在智慧城市中的應用及影響

智能攝像頭運用的智慧視頻監(jiān)控技術(shù)，涵蓋了模式識別和目標檢測兩種基本技術(shù)，它們在智慧城市建設(shè)過程中的用處十分廣泛，主要包括人臉檢測應用、行人檢測應用和車輛檢測應用。這些應用不僅可以在諸如智能門控、人臉支付等為市民帶來極大便利的生活領(lǐng)域大放光彩，而且可以在交通、區(qū)域入侵檢測、逃犯抓捕等保衛(wèi)公共安全的安防領(lǐng)域大展身手。

3.1 人臉檢測

人臉檢測的智能門控、人臉支付和實名認證的應用，為市民出行提供了便利，即使在出門忘記了帶鑰匙或上班忘帶員工卡，也不必憂慮出入不便，人臉識別一招解決所有煩惱。同時，為小區(qū)、公司等具有一定私密性場所的人員把控不嚴問題提供了切實有效的解決方案，如同給這些私密性場所的大門外加了一層保護罩，提升了其私密保護性及安全保障程度。

人臉檢測在國家推出的“雪亮工程”“平安城市”建設(shè)項目中是至關(guān)重要的一環(huán)，依靠智能攝像頭的高清視頻、人像動態(tài)識別以及后端龐大的人像數(shù)據(jù)庫的支撐，公安機關(guān)可以在一定范圍內(nèi)跟蹤具體人員的行動軌跡，與傳統(tǒng)抓捕逃犯、調(diào)查走失人員的方法相比，降低了警方的調(diào)查難度，提高了抓捕速度。與此同時，提高了警方對突發(fā)事件的處理速度，無論是在事件發(fā)生前、發(fā)生時或發(fā)生后，都保留了一份清晰、真實、有用的證據(jù)。

在新冠肺炎疫情防控中，智能攝像頭發(fā)揮了重要作用，各大公共場所的出入口都安裝有紅外攝像頭，不僅減輕了工作人員的負擔，更是一種重復篩查手段，以防有感染人員未被監(jiān)測到而攜帶病毒進行傳播。同時，在疫情追蹤方面，由于存在城市公共區(qū)域的攝像盲區(qū)、視頻算力不足以及跨區(qū)域、跨部門間的信息誤差，無法實現(xiàn)疫情主動式追蹤，這也反向印證了人臉檢測對智慧城市建設(shè)的重要意義。一旦完善了這些攝像盲區(qū)以及各區(qū)域、各部門間的信息實時共享機制，將完全實現(xiàn)主動式精準追蹤，從而減少人力消耗，提升信息獲取速度，保障信息的真實性。

3.2 行人檢測

行人檢測主要應用于智能輔助駕駛、暴恐檢測、移動監(jiān)測、安全帽/安全帶檢測以及區(qū)域入侵檢測等人群密集度高、易發(fā)生安全事故的領(lǐng)域場所。駕駛過程中，司機會受到注意力不集中、疲勞等因素的干擾，在前方出現(xiàn)突然沖出的自行車、行人、小動物時，反應時間會比注意力集中、駕駛狀態(tài)良好時延長2倍以上，行人檢測功能可以幫助司機提前探測前方路況，預防事故發(fā)生。

對于在高空作物、礦山工作的工人，行業(yè)內(nèi)因意外死亡的概率遠高于其他行業(yè)，行人檢測功能可以幫助他們確認安全設(shè)備是否穿戴規(guī)范、行為是否超出安全邊界，盡量減少因可規(guī)避因素而意外身亡的事件。

依托深度學習技術(shù)的應用，智能攝像頭能夠在識別出不良狀況時對其進行現(xiàn)場疏導，最大限度將事件的危險系數(shù)降到最低。例如，當出租汽車司機與乘客發(fā)生口角甚至肢體沖突時，智能攝像頭會擬人化地講出此類行為將造成的不良后果或承擔的法律責任。

3.3 車輛檢測

車輛檢測可以應用在智慧城市的城市安防建設(shè)中，主要用于車輛檢測，以實現(xiàn)智能交通疏導。以模式識別技術(shù)為支撐構(gòu)建的“GPS交通監(jiān)視系統(tǒng)”，憑借對城市通道、車輛的實時性、精準性還原，革新傳統(tǒng)城市交通管理的方式。它猶如城市交通運行的“大腦”，洞悉交通狀況的各個層面。例如，查看各區(qū)域的車流量大小、車輛擁擠時間，展現(xiàn)整個城市的車輛運行狀況與交通布局，實時監(jiān)管城市高擁擠通道的狀況。

同時，以大量顯示數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對交通要塞的潛在風險全景洞察，描繪城市畫像，構(gòu)建城市交通監(jiān)視系統(tǒng)，最后以應用為導向，積極推進交通樞紐的車輛及人群控制的監(jiān)管工作落實到位。車輛檢測工作不僅有助于推動智慧城市建設(shè)，而且將對人們的城市生活的安全產(chǎn)生重大影響。

4 結(jié)語

建設(shè)智慧城市是實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展、引領(lǐng)信息技術(shù)應用發(fā)展的需要，是提升城市綜合競爭力的戰(zhàn)略選擇，是緊跟國際趨勢，順應時代發(fā)展的必要之舉。作為建設(shè)智慧城市的重要樞紐，只有充分認識到應用智能攝像頭的必要性，明確其技術(shù)支撐和應用原理，進行實際的具體應用，才能提升智能攝像頭應用管理水平，推動智慧城市建設(shè)與發(fā)展。

參考文獻

[1] 施建.視頻監(jiān)控技術(shù)及其在智慧城市工程中的應用分析[J].西部廣播電視，2020，3（6）：245-246.

[2] 古東棟，俞江峰，張帆，等.智慧城市大幕開啟 利好安防迎來新契機[J].中國安防，2011（10）：53-58.

[3] CSDN.目標檢測的常用概念[EB/OL].2019-05-14[2021-08-16].https：//blog.csdn.net/XYKenny/article/details/90214255.

[4] 季建軍.關(guān)于智慧城市安防領(lǐng)域中模式識別技術(shù)的有效運用分析[J].電子科學技術(shù)，2017，4（1）：102-106.

[5] 李軍英.AOI大數(shù)據(jù)在智慧城市安防管理中的應用研究[J].城市建設(shè)理論研究（電子版），2019（4）：180.

[6] 裴利沈，劉少博，趙雪專.人體行為識別研究綜述[J/OL].計算機科學與探索：1-23[2021-08-17].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.5602.tp.20210803.1745.006.html.

[7] 單永正.淺析人工智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在風洞中的應用[J].中國設(shè)備工程，2021（7）：146-147.

[8] 百度.賽迪發(fā)布：2019智慧城市十大樣板工程[EB/OL].2020-09-21[2021-08-16].

[9] 百度.無錫入選“雙智”協(xié)同發(fā)展首批示范城市[EB/OL].2021-05-08[2021-08-16].