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博思廷BST-IVMS智能视频分析预警系统

博思廷BST-IVMS的智能分析服务器BST-IVS1101S为蓝色烤漆金属外壳,各项功能接口布局清楚,齐全实用,可通过BNC接口接入D1或CIF模拟视频信号,也可通过网络接口接入数字视频信号进行分析...
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  全帧分析 接口开放

  博思廷BST-IVMS的智能分析服务器BST-IVS1101S为蓝色烤漆金属外壳,各项功能接口布局清楚,齐全实用,可通过BNC接口接入D1或CIF模拟视频信号,也可通过网络接口接入数字视频信号进行分析。BST-IVMS另外2个机型还设有音频输入输出及SD卡插槽,支持音频及本地存储。BST-IVMS采用TI DSP高性能处理器,内嵌智能分析算法,可进行全帧实时分析(25fps),最多可写入16种算法,并可同时运行1~8 种智能分析算法检测。另外,博思廷可开放标准SDK等,亦可有针对性地设计各种接口,以迅速集成入第三方的系统。

  识别灵敏 准确度高

  BST-IVMS具有极高的灵敏度,目标检测最小可达2像素,触发报警目标最小为8像素,及前景背景为8个灰度级别差时,智能视频分析服务器仍可准确报警。

  测试选用的视频源为CIF格式,且经过了多次转换处理,图像衰减和丢失严重,但在整个测试过程,该机均能准确识别检测目标。测试中,不断有目标从远景向近景活动,但只要有目标在远景处出现(刚出现时仅为小黑点),该机就能准确判断并跟踪,并在模拟及数字视频中同步叠加报警文字、目标框并显示目标轨迹。

  其间,我们用一个视频做比对测试,该视频源为某产品在实时识别时的抓屏录像,其只能对较大、行动较明显的目标进行跟踪;但BST-IVMS对该视频源中远处、近处出现的任意活动人员都能准确检测并跟踪,并无任何误报。同时,报警存储服务器可自动记录报警时刻前及事件结束后分别自定义时间长度的录像,便于事后检索查询及现场重组。

  学习速度快 抗干扰性强

  该系统具有良好的背景分析学习能力,可快速记录背景形态,对绝大多数应用环境和场景,包括人员复杂的地铁车站及人车混杂的马路,学习时间约为10秒;对具有大量规律性运动且环境复杂的油田场景其学习时间稍长(约为1分钟左右,见图1),以便对正常运动人员目标进行报警的同时滤除掉持续不断运转且上下摆动幅度很大的磕头机及飞行的昆虫等。

图1 该系统在油田场景的监测中,可对正常运动的人员目标进行报警,同时滤除掉持续不断运转且上下摆动幅度很大的磕头机及飞行昆虫等的干扰

  测试时,我们选用了一个固定场景,该场景中一个人在远端走动,另一个人则近端静坐。10秒背景学习之后,远端走动的人立刻被锁定,画面同时显示出其运动轨迹;近端静坐的人在学习时成为背景的一部分,而一旦他开始走动时,系统会即刻对其进行锁定,响应迅速,足见该系统的背景学习和应变能力之优良。

  此外,我们还看到该机的算法成功克服了昼夜环境光线的频繁变化及白天强烈眩光、夜间低照度、红外热感低灰度差、视频抖动等各种影响,还有效滤除了阴影、人影、飞虫、水面波纹、树枝等物体规律晃动的干扰,能对摄像机监控范围内小于25像素的小目标迅速准确识别、精准跟踪,轨迹显示连续,达到了无漏报、少误报的目的,且报警联动反应迅捷、及时。

  功能丰富 多场景识别分析

  BST-IVMS具备异常丰富的算法功能群组——除常规的智能分析功能如视频状态检测、禁区检测、越线检测、物品遗留检测、物品移走检测、密度检测、徘徊检测之外,还设有车流量/人流量统计、烟雾检测、火焰检测、PTZ自动跟踪、打架检测、超高检测、脱岗检测、逆行检测等高级算法,更有电梯异常、火花、漏油、视频质量提升、多点多功能自动巡航等独特检测算法,合计近30种检测功能,阵容强大(图2)。

图2  智能视频分析管理系统:用于管理BST-IVMS系列产品所有设备,完全适应用户对监控系统集中统一管理的需要,将监控提升至更主动、有效、全面的智能化水平

  BST-IVMS建立有适应各种不同场景的数据库,系统可针对不同环境进行学习和分析。在眩光测试时,系统通过自动调用眩光数据库,对画面中同时出现的几个目标展现出较高的锁定精确度。通过切换各种不同应用场景数据库,该系统在其它场景如铁路、隧道、热感图像等同样具有良好的智能分析能力。测试时,我们对各个场景均进行了测试检验,BST-IVMS对人员翻越、入侵、逆行、徘徊、打架斗殴、脱岗及物品遗留、移走,烟雾、火焰等的检测保持着极高的灵敏度和识别率。如隧道检测,无论人员是从明亮光线下向暗部阴影处走动,还是从暗部阴影处向明亮光线下走动,均能被准确追踪;火车站人流统计时,系统通过多种“人体”模型及各种算法分析,能对过道中密集的双向人群流量进行精确统计,识别率在90﹪以上(图3),同时其还可进行区域内的人员计数;船舶统计中,不但可计算出船的数量,还可对船的长、高、船速等进行分析。

图3 该系统可通过多种“人体”模型及各种算法对车站及通道中密集的双向人群流量进行精确统计,识别率在90﹪以上

  测试中,我们也对一些独特算法进行了体验,如电梯监控,测试中我们选用了多种类型滚梯,系统对标有黄线的电梯可轻易识别;而对磨损情况严重、几乎看不出任何参照物的电梯也能被准确识别出运行方向,电梯异常事件发生时,算法在出现停止和逆行状况的2秒左右准确报警。再如高压电机柜等特殊场所的监控,该系统还可对火花进行分析和报警,只要有火花闪过,系统瞬间即可识别并发出警报信息,响应异常敏捷(图4)。

图4 该系统可监测高压电机柜等特殊场所的火花,在火花闪过的瞬间即可识别并发出警报信息,响应异常敏捷

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