视频监控：如何在视觉基础上模仿人脑功能? - 安防知识网

最近，如何在模仿视觉的基础上模仿人脑功能，使现有的监控设备具有一定的智能并、成为研究的焦点。智能的汇入使传感的内容、含义具有了主观“感觉”，能够给出分析、判断和结论，而并非只对传感对象的物理量作忠实的记录。

　　对于视频监控如何在模仿视觉的基础上模仿人脑功能是一个旧话题,但是最近如何在模仿视觉的基础上模仿人脑功能，使现有的监控设备具有一定的智能并、成为研究的焦点。

　　智能的汇入使传感的内容、含义具有了主观“感觉”，能够给出分析、判断和结论，而并非只对传感对象的物理量作忠实的记录。

　　早期的传感器往往比较简单，传感的是一维、单义的物理量，且易于分析、便于结论，如温度传感器，当所获得温度超过某一阈值时，说明发生了异常情况。

　　以摄像机为代表的视觉传感器是一种多维、多义的传感器：面对记录的图像难以判断其内容的含义，如难以判断摄像机所面对的场景到底“发生”了什么事。

　　现阶段该问题的解决主要靠人工完成：值班人员用眼睛对成百上千的摄像机信息进行屏幕“监视”，对存储的海量信息进行回放“检索”，对可疑信息进行人工对比、分析。

　　但人(尤其是人的眼睛和大脑)是很容易疲劳的，有数据表明：如值班人员紧盯屏幕十几分钟后将会不自觉丢掉大部份信息。再如在伦敦地铁案中，安保人员为找到一点有价值的信息，往往要花几十小时查看大量的存储磁带。寻找不会疲劳的眼睛和大脑，分析所监控的内容，减轻负担，提高监控效率，这就是视频监控智能化的目标。[nextpage]

　　监控智能化并不仅仅可以帮助我们紧盯屏幕，提高效率，还可以通过“智能”承担并实现更多工作。目前最典型的“智能”主要集中在以下4个方面：

　　(1)摄像机保护。这是首要任务，如果摄像机得不到保护，其它的一切都免谈。因此对摄像机被遮挡、被移动、模糊等情况能及时自动转移、报警并通知维护人员。

　　(2)入侵检测和运动目标跟踪。对非正常进入监视区域的可疑目标及时检测，能够识别单个或多个目标的运动情况(如运动方向、运动速度等)。在检测到可疑目标后，发送控制指令使摄像机自动跟踪目标，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知邻近的摄像机协同工作，继续进行跟踪并发出报警信号。

　　(3)滞留物和搬移物报警。当场景中(如候机室、会议室等)某一物体(如包裹、手提箱等)在敏感区域停留的时间过长，或原场景中存在的物体(如手提电脑、贵重仪表)被无故搬移时，系统就发出报警信号，同时自动在前面的视频画面中查找放置滞留物或搬走原有物品的可疑人。

　　(4)群体行为分析。包含对人群、车流等目标的正常行为和异常行为分析。能够对场景中群体的正常行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域的人或车的数量、高速公路交通流量，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等。也能够对场景中群体的异常行为进行分析和判断，如检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其他可疑物体，判断公路上是否有车辆非法停靠、是否有故障车辆，是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，检测公共场所是否有人员的集聚、奔跑、斗殴等异常行为。

　　当然，智能视频监控能够做到的事不只如此。今后它可以帮我们做更多的事，但前提是我们要有足够的智能来设计并实现这样的智能视频监控系统。