智能監控系統的研究

如何提高人們生活環境的安全性一直是全世界安全領域專家面臨的一個重要問題。智能視頻技術是智能技術、計算機技術、信息技術相互融合的產物,其是安全領域的一次革命,對提高公共安全,具有非常大的作用。為此,文章將對智能視頻分析技術的發展及應用進行淺談,希望對促進我國該行業領域的進步,起到一定的幫助性作用。1視頻監控技術的發展1.1電視監控系統20世紀90年代初期,出現了以模擬設備為主的模擬視頻監控系統,最典型的全模擬視頻監控系統稱為閉路電視監控系統,它以模擬視頻矩陣和模擬磁帶錄像機為主要技術,模擬攝像機的視頻信號利用視頻電纜進行傳輸。模擬監控視頻系統依靠錄像機存儲圖像,監控圖像僅能夠在監控中心查看,記錄信息有限,它的優勢主要是對視頻、音頻、信號傳輸和存儲的模擬化,但一般情況下,傳輸距離較短,所以只適用于小范圍的區域監控。1.2盤錄像及視頻壓縮數字視頻監控系統以數字硬盤錄像機為主要設備,由數字壓縮、編碼技術和芯片技術構成,最初的磁盤錄像機主要是在電腦端安裝視頻壓縮和處理軟件,但該系統可靠性不高,不適用于安全防控領域。后期的數字硬盤錄像機由數字控制的視頻矩陣構成,取代了模擬視頻矩陣,存儲方式轉變為數字存儲,此時的數字硬盤錄像機能夠靈活進行視頻的切換和遠程視頻監控,很大程度上提高了監控系統的穩定性。1.3視頻監控系統的發展由于數字視頻監控的傳輸有限,圖像質量差等缺點,隨著網絡技術和智能化技術的發展,智能視頻監控作為第三代視頻監控系統應運而生。它依賴于網絡,由網絡視頻服務器和模擬攝像機組成,利用互聯網技術,對監控區域內的圖像進行實時的采集、壓縮和傳輸,實現了圖像處理的全過程數字化。目前,智能視頻監控系統在安防管理、生物特征識別、報警預防、平安城市等領域得到了廣泛認可。2智能視頻監控技術的應用要點2.1信號轉換板c/s信號處理板中主要有兩個線程:一個線程專門負責圖像的采集和處理,主要完成對圖像的實時采集,并對采集到的一幀圖像按照上位機設定的模式,完成上傳圖像、算法分析以及生成控制信號并通過UART口發送到信號轉換板中的部分或全部過程。信號處理板作為C/S架構的服務器端,為了保證響應的實時性;第二個線程專門監聽網絡端口,如果有命令發送過來,則根據解析的結果,完成參數的讀取、模式的切換、算法的切換、控制信號的生成以及通信鏈路通斷的判斷等。2.2靜態緩沖設計信號轉換板主要完成接收來自信號處理板的數據,并根據解析結果產生相應的控制信號以驅動對應的執行機構。ST官方提供了豐富的庫函數,這樣使得STM32的軟件開發過程大大簡化,在完成基本的配置后,只需完成應用層程序的編寫即可。最終,考慮實時性,設計的程序在中斷中完成數據的接收,并將接收的數據拷貝到一個靜態緩沖區中。主線程循環對靜態緩沖區中的數據進行讀取,并根據自定義的串口通信協議對數據進行解析和校驗,如果校驗通過則回復表示數據接收正確的ACK信號,并生成對應的控制信號,如果校驗不通過則回復表示數據接收錯誤的ACK信號。2.3系統優化技術隨著安防要求的不斷提高和其目前的應用發展現狀,在未來發展過程中,將有以下的幾個趨勢:未來目標識別及跟蹤技術將是智能視頻分析系統的底端技術,各種新技術要以此數據結果為支撐。當前的目標識別和跟蹤技術對光照變化大、目標遮擋、動態背景干擾等場景進行處理時,通常難以達到滿意的效果。這需要我們對該技術進行更深一步的研究,對算法進行優化,提升算法的魯棒性,使其對環境的適應力更強。當前的智能視頻分析技術,經常是對一個視頻場景來展開的,缺乏多路視頻信號的溝通和協同分析,因此我們應該加大對跨攝像頭跟蹤技術的研究,從而可以在更大范圍內對目標進行跟蹤,以對其進行更加準確的分析和判斷。2.4基于模型的目標跟蹤2.4.1建立狀態預測模型Kalman濾波是一種很好的預測算法,利用線性最小方差估計運動目標中的序列圖像,并結合狀態方程和觀測方程來進行描述,通過建立狀態預測模型來估計運動目標的狀態。Kalman濾波計算量不大,具有良好的實時性和穩定性,預測時具有無偏、最優的特性,但是,該方法的局限性在于,只能在線性和高斯分布的情況下會有效果,當狀態模型和觀測模型不呈現高斯性,使用該方法的效果較差。2.4.2基于蒙特卡洛和貝葉斯的動態誤差預演模型不同于Kalman濾波的預測理念,粒子濾波尤其適用于狀態模型和觀測模型呈非高斯分布的目標狀態,它是一種結合蒙特卡洛和貝葉斯預估的優化算法,以遞推的方式處理被測量數據,粒子濾波并不要求動態系統一定滿足高斯線性、噪聲為高斯噪聲等條件,測量數據時也不需要進行多次處理和存儲,由于粒子濾波較好的魯棒性,在人體跟蹤方面得到了廣泛應用。3智能視頻分析中存在的問題隨著安全形勢的不斷嚴峻,我國也加大了對智能視頻分析技術研究開發的力度,在市場上也出現了很多的智能視頻分析的產品,其大大促進了我國視頻監控行業的發展,對預防和降