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如何评估智能视频分析技术的作用

目前所使用的视频监控系统,大部分仍然依赖人的视觉判断,只能完成一定时间内的视频存储记录,为事后分析提供证据,这与安防实现提前预防的本真目的相去甚远...
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  随着现代信息社会的不断发展,人们对安全的需求不断增加,使得视频监控系统在安全防范领域的运用越来越广泛。但目前所使用的视频监控系统,大部分仍然依赖人的视觉判断,只能完成一定时间内的视频存储记录,为事后分析提供证据,这与安防实现提前预防的本真目的相去甚远。近年来,智能视频监控技术已引起了众多国内外研究者的广泛关注,而美、英等国率先开展了大量的项目研究。1997年美国国防高级研究项目署设立了以卡内基梅隆大学(CMU)为首、麻省理工学院(MIT)等众多高校参与的视觉监控重大项目VSAM,它主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术;实时视觉监控系统W4不仅能够定位人和分割出人的身体部分,而且通过建立外观模型来实现对多人的跟踪,并可以检测人是否携带物体等简单行为,其中MIT开发的Pfinder系统可以对单个人进行较为准确的跟踪。此外,英国的雷丁大学也开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究。

  而自“9.11事件”以后,智能视频监控领域的研究更是吸引了众多企业眼球。如ObjectVideo、NICE、IBM、Microsoft、GE和UTRC等业界巨头,针对特定应用场合,纷纷推出相应的智能监控的产品。这些智能视频技术产品主要应用于对安全性要求高和高风险的场合,如国境线、码头、炼油厂、化工厂、核电站以及水的净化处理等。ObjectVideo的产品基于计算机视觉技术,能够提供检测、分类、跟踪以及分析威吓或者感兴趣的行为;NICE的产品主要包括对飞机场或其他交通场所的遗落行李的检测,安全区域的车辆行人检测,人流统计等;GE公司的VideoIQ产品专注于实现多种场景下的人的检测,可针对大范围的户外场景的人的检测跟踪,同时对于进入特定区域的人进行报警;IBM与Microsoft等公司则逐步将基于视觉的手势识别接口引入商业领域。除上述国际大厂牌外,在智能视频监控研究良玉还活跃着众多来自以色列的厂商,Mate、Nicevision、Ioimage等。其中Mate主推的BehaveWatch可检测六种异常行为,包括路径检测、突然出现报警、定向运动检测等,并提出了三层防护概念;NiceVision公司的视频分析对不同的威胁提供实时侦测功能,包括闯入者、车辆、被遗弃的行李和包裹、周边及设施保护、阻塞安全出入口及消防路线、盗窃侦测/防止安全设备被移动、计算人数、车辆和其它物件、显示人群聚集、监控安全率水平、量度人流、显示企图尾随进入入口处控制点等;Ioimage公司的产品则可实现五种行为的检测,包括入侵探测、PTZ自动跟踪、遗留物体探测、非法滞留探测、移动物体探测等。另外,法国CitiLog公司在智能视频监控的研究上也颇有建树,其产品多为视频事件自动检测系统,主要应用于智能交通领域。其核心技术是动态图像背景自适应技术和车辆图像跟踪技术,彻底消除了光线、雨雪、灰尘对系统的影响,可以及时检测监控区域内发生的交通事件,采集交通数据,辅助进行交通控制等。

  随着光电等高新科技的发展,国内的视频监控系统也正由数字化、网络化逐步迈向高清智能化。早先对智能视频的研究由中科院自动化牵头,其主要研究动态场景的视觉监控,工作集中在运动检测、生物特征识别等方面。紧随其后,不少高校的实验室和安防厂商也渗入该研究领域中,典型代表如清华大学计算机系在计算机视觉方面的研究(其主要集中在人脸识别,物体的主动跟踪等方面),此外还有上海交大、浙大、天大、武大、华中科大、武汉理工大等高校,以及杭州海康威视、武汉乐通光电高新技术研究所与智安邦、飞瑞斯、贝尔信等安防企业。

  在国外供应商源源不断地将智能化产品引入中国,以及国内的智能视频监控产品陆续涌现的情形下,增加对智能视频分析技术的认识和了解,对于业内人士和用户来说都很有必要。因而本文分别就智能视频分析技术及其作用,智能视频监控技术与智能视频分析技术的关系,以及如何评估智能视频分析技术的作用等问题作一论述,供安防工程商与用户选用参考。

  智能视频分析技术及其作用

  视频分析(video analyzing)是用计算机从视频中通过运算和分析,提取视频中有用信息的一项技术。对计算机来说,视频图像只是一个数据数列,一个包含每一帧每一个像素点的灰度值或彩色值的数列,其目标信息包含在那些像素点的值所组成的平面图像序列中,是需要从“整体”上进行“理解”才能获得的。而视频分析技术便是通过特定的核心算法程序提取视频信号中所包含的内容信息或个体运动信息,以实现计算机对于视频的理解—— “明白”视频中所展现的内容或者发生的的事情,即“事件”。

  视频分析技术范围很广,只要是从视频中通过运算处理,提取有用信息的方式都可称作视频分析技术。目前发展相对成熟并形成产品投入实际项目应用的技术,如车牌识别技术、视频检索技术、视频人脸检测等,皆可归为“视频分析技术”。严格来讲,这类技术原本只是视频分析技术中较为粗浅的一部分,不过由于它们已被较好地挖掘和应用,出现一些专门的称谓,才被单独提了出来。当前,通常所说的视频分析技术一般特指从视频中目标运动行为的分析、提取和识别,它常用于安防监控领域,其所指称的范围比之字面含义已有大幅缩小。

  视频分析技术运作流程是:首先使得计算机知道视频中“发生的是什么事”,再将其与对应的规则相比对和判断,由此计算机即可断定事件的特性。从视频中个体运动行为的分析、提取和识别角度来看,即令计算机判断出这些个体进行了一些什么行为,进而能够判断这些行为是否符合某些规则,是否属于“某一类型”的行为。一旦出现的行为或事件不符合相应的规则,即刻发出告警信息,从而摆脱人工的干预和判断,实现令计算机“代替”人进行监控,也即实现了自动监控或“智能监控”。[nextpage]

  实际上,智能视频分析技术,起源于计算机视觉技术。计算机视觉(ComputerVision)技术,是人工智能(ArtificialIntelligent)研究的分支之一,它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。计算机视觉技术可分为低层视觉技术(Low-level Vision)与高层视觉技术(High-level Vision)。低层视觉技术要解决特征提取、运动检测、多目标根踪等基本问题;高层视觉技术要解决对场景的语义理解,如目标运动轨迹的判别,异常行为异常事件的最终结论等。因此,在计算机视觉领域中,一个最根本的问题就是如何从底层原始视频数据得到高层的语义理解,而智能视频监控技术中的智能视频分析技术的研究正是紧紧围绕这个基本问题,其研究范围不是仅局限于某个特定问题,而是涉及到计算机视觉中从底层到高层的许多基本问题。

  智能视频监控技术主要是对视频自动进行分析,从视频中提取关键信息,发现与识别异常的感兴趣事件,从而可以替代人为监控或者协助人为监控。显然,视频分析与识别涉及到复杂的软件算法,它可以通过编程识别出奇怪与异常的行为。视频内容分析与识别软件能通过分析现场或记录的视频流,检测识别出可疑的活动、事件或者行为模式。视频监控系统的智能化是指在不需要人为干预的情况下,系统能自动实现对监控画面中的异常情况进行检测、识别,并及时作出预/报警。

  视频分析技术通常采用背景减除技术来进行图像变化的检测(如入侵、丢包、逆行等都是一种模式的图像变化),即对视频帧与基准背景图像进行比较,相同位置的像素(区域)变化则认为是变化了的区域,对这些区域进一步处理、识别、跟踪,得到包括目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息,完成目标的跟踪和行为理解之后,也就完成了图像与图像描述之间的映射关系,从而使系统进一步进行规则判定,直到触发报警。

  目前,普遍使用的运动目标检测方法就是背景减除法,其算法虽较简单,但仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化(海浪、云影、树叶摇动等情况)的影响。针对不同的天气以及自然干扰,已应用有多种附加算法(过滤器)来弥补这些干扰。随着光电图像处理技木及微电子技术的发展,相信智能视频分析技术会进一步成熟。

  从广义上来说,也可以把智能视频分析技术分为如下三类。

  视频分析类

  该类主要是在监控图像中找出目标,并检测目标的运动特征属性。如目标相对的像素点位置,目标的移动方向及相对像素点移动速度,目标本身在画面中的形状及其改变。根据以上的基本功能,视频分析可分为以下几个功能模块。

  · 周界入侵检测、目标移动方向检测;

  · 目标运动、停止状态改变检测;

  · 目标出现与消失检测;

  · 人流量、车流量统计;

  · PTZ自动追踪系统;

  · 系统智能自检功能等。

  视频识别类

  该类包括人脸识别、步态识别与车牌识别,其主要技术是在视频图像中找出局部中一些画面的共性。如人脸必然有两个眼睛,如果可以找到双目的位置,那么就可以定性人脸的位置及尺寸(在现有技术条件下,人脸识别系统必须在双目可视的情况下,才可进行人脸比对)。视频识别类其主要包括。

  · 人脸识别系统;

  · 步态识别系统;

  · 车牌识别系统;

  · 照片比对系统;

  · 工业自动化上的零件识别即机器视觉系统等。

  视频改善类

  该类主要是针对一些不可视、模糊不清,或者是对振动的图像进行部分优化处理,以增加视频的可监控性能。具体包括。

  · 红外夜视图像增强处理;

  · 车牌识别影像消模糊处理;

  · 光变与阴影抑制处理;

  · 潮汐与物体尺寸过滤处理;

  · 视频图像稳定系统等。[nextpage]

  智能视频监控与智能视频分析的关系

  智能视频监控技术其实是计算机视觉技术在安防领域的应用延伸。而计算机视觉技术作为人工智能的分支之一,它主要研究计算机如何能够像人脑通过人眼一样,分析和理解图像或者视频中的内容。智能视频监控借助于计算机强大的数据处理功能,依靠算法,对图像或者视频中的海量数据进行高速分析与理解,去粗取精,去伪存真,向使用者提供真正有用的关键信息。这种技术的范围包括摄像机的标定和三维重建,背景图像的获取与维护,目标检测、识别与跟踪,运动的语义理解、运动估计等。

  目前,计算机视觉技术应用遍布遥感图像分析、文字识别、医学图像处理、图像数据库、工业检测、多媒体技术、视觉监控与军事等多个领域。计算机视觉技术在智能视频监控中主要是解决摄像机的定标,多个摄像机的协同,基于主动视觉的感兴趣区域划分,景深及目标尺寸估计,目标的运动估计,目标的分类及行为分析,特殊情况报警及控制,系统的动态学习等问题。

  智能视频监控(Intelligent Video Surveillance)技术业界简称IVS技术,而智能视频分析则被称作IVA(Intelligent Video Analyzing)技术。智能视频监控技术主要是对视频自动进行分析,从视频中提取关键信息,发现和识别异常的相关事件,从而可以替代人为监控或者协助人为监控。显然,视频分析与识别涉及到复杂的软件算法,它可以通过编程识别出奇怪与异常的行为。视频内容分析与识别软件能通过分析现场或记录的视频流,检测识别出可疑的活动、事件或者行为模式。因此,智能视频监控技术的核心,就是智能视频分析技术,而智能视频分析技术的核心,应为复杂的智能软件算法。显然,它的研究不但有极其重要的实践意义,而且还有重要的理论研究意义。然而,如何定位智能视频分析技术,用户又应如何识别智能视频分析技术的真伪呢?

  实际上,智能视频分析技术是一种通过高级的视频分析,将原始的视频数据转化为可执行的信息和系统智能的技术。智能视频分析技术在视频监控系统(以及其他视频系统)中的应用,将使用户获得更多、更精确的参考信息,从而进一步帮助用户作出更快、更好的决策。

  智能视频分析技术也可以说是网络视频产品功能的自然扩展,如Axis多年以前就已在其网络视频产品中集成了移动探测(Motion Detection)功能,只有在指定的区域内有运动物体出现时,视频数据才会被发送和传输,从而大大减少了用户对无用数据的接收和存储。也就是说,在视频管理软件的控制和管理下,只存储有运动物体出现、视频图像发生变化时段内所发生的事件。这些存储下来的事件可以被用来进行事后详细分析与取证,并使得对关键的视频的搜索变得非常简单、快捷。

  从狭义上来说,智能视频分析是对视频画面进行分析,从而在画面中截取一些有用的信息,它在某种程度上代替监控人员,节省了人力资源。根据以上的定义要求,首先开发出了移动侦测系统。其原理是在画面中用前一帧的画面减去现在这一帧的画面,从而找出两者的差异,然后通过差异占总体画面的百分比产生报警信号。但采用这种方式往往误报率十分高,因为画面十分容易因外界因素而产生细微或大幅度的变化,如下雨、日光下的光线变化等外界环境因素。因此,这种方式不能在大规模、大场景下采用。严格来说,移动侦测不能定性为智能视频,但它确实是智能视频分析的最早体现模式。

  众所周知,“监”和“控”是相辅相承的,做到“监”并不太难,而真正做到“控”才是至关重要的。如要更好更快地实现“控”的要求,就必须通过智能视频分析技术,来提升“监”的有效性。智能视频分析技术需要自动识别监控对象,及时感知目标对象所发生的变化,而当异常情况出现时能够实现自动报警等功能。

  智能视频分析技术的产业化发展为视频监控智能化提供了绝好的机遇。智能视频分析系统对视频中异常行为事件进行实时提取和筛选,并及时发出预警,从而改变了传统视频监控系统只能“监”不能“控”的被动局面。因此,它比传统视频监控系统有更加快速的反应时间与更加强大的数据检索和分析功能,从而使监控能力得到极大的提高。

  随着技术的不断成熟,在世界范围内逐渐出现了一些专业的IVS研究厂家,如美国的ObjectVideo、Vidient;以色列的NICE、Mate、IOImage;澳大利亚的IOmniscient等。它们相继进入中国市场,但终因其技术与中国国情的差异性,无法真正渗透中国市场。这一现状给国内的智能视频技术研究厂家带来挑战的同时,同样也提供了一个非常好的发展机遇。如今IVS产业在国内也初具规模,如智安邦、飞瑞斯、贝尔信等智能视频分析研究厂家,其相关产品也先后在平安城市以及各重点行业初步取得了应用。

  公安部在“十一五”规划中明确提出,将人脸识别、智能分析与目标识别作为其重点发展方向。如今,智能视频监控在国内已经有了一定规模的应用:如在2007年10月竣工验收的青藏铁路项目中,全线1300路通道采用智能视频分析技术,对全线铁路进行入侵保护;北京地铁5号线,全线23个车站,重点区域均采用了丢炸弹及入侵探测;北京航空信息中心机房,采用了入侵及防尾随探测;北京奥运会、上海世博会、广州亚运会场馆建设项目,均已使用了智能视频分析技术……

  现代的智能视频系统大多采用场景维护的方法来解决移动探测的误报问题。这样,智能视频系统往往会利用其软件,自动学习场景的细微变化,从而建立并维护一个实时更新的背景环境(会根据环境的细微变化而变化)。由于运动目标可以从背景中抽离,并可给出目标在画面中相对应的像素坐标,这样便可根据其坐标位置进行特定的报警处理。由于软件本身是根据环境的变化而不断自动学习,这样便可大大降低系统的误报率。

  利用智能视频分析技术的智能视频监控系统虽能局部或全部替代监控人员,大大提高安防的监控力度。但由于只是处于初级阶段,目前其仍存在不少瑕疵。

  · 利用智能视频分析技术的智能视频监控系统,对监控场景的环境要求较高,其通常需要根据不同的环境,以及不同的需求进行不同的参数设置;[nextpage]

  · 具有智能视频分析技术的智能视频监控系统,需专业人员指导安装才可以顺利使用实施。因为只有熟悉技术的专业人员才能根据经验对现场环境进行判断分析,再指导安装实施使用;

  · 由于用户普遍对智能视频监控系统的认识有限,以致其在产品的运用和操作使用面临技术难题,因此还需要较长时间的引导。

  如何评估IVA技术的作用

  由上可知,并非所有具备智能视频分析功能的产品都可划为“智能化”的产品。对“智能化”的产品判定有赖于智能化评估——通过观察其智能视频分析作用功能或作用的大小等,从而可帮助用户选择所需要的智能化水平的视频监控系统设备产品。

  评估方法之一是,看这种智能化产品是属于哪个等级的。评定该产品的等级范围即可了解智能视频分析软件算法起到什么作用,从而基本上能解决视频监控系统的智能化处于什么水平的问题。这样,用户就可以根据自己的安全需求进行选用,以尽量保障最大的安全效益。具体的评估方法可详见《论智能视频监控系统的评估标准及方法》一文。即用 “5个等级计分的智能化评估方法的等级划分”来评估智能视频分析的作用。如第一个等级范围的产品,其智能视频分析的作用极差,根本不能实用;第二个等级范围的产品,虽能识别出人与物(即目标的大小或形状),但不能判别人与物的行为异常,其智能视频分析的作用不及格,因而该产品也不能达到实用;第三个等级范围的产品,能在室温等室内条件下识别出人与物的某些异常行为,其智能视频分析的作用还可以,即达到及格,因而该产品只能限于在室内常温等条件下的应用;第四个等级范围的产品,可以检测到拥挤场景中的遗弃物(丢弃物),能非常有效地检测诸如机场被单独留下的行李,或者博物馆和仓库中存放的可能被盗的物品。一般能与防盗、防火、门禁等系统联动,并能较准确地检测识别人的面像、步态或声音等。这一等级范围的产品或系统能在一般室外等条件下识别出人与物的行为异常,其智能视频分析的作用不错,抗干扰的能力较好,即达到良好,因而该产品能获得室内外使用;第五个等级范围的产品,能比第4个等级范围更恶劣的气候条件下检测到上述等级的人与物的行为异常外,并能检测到更全面更多的人与物的行为异常,如人的蒙面、拿出刀或枪对准人等,并能准确地与防盗、防火、门禁等系统联动,能准确地检测识别人的面像、步态、声音等。由于它能排除一切干扰,并可在极恶劣的环境下使用,因而该等级为优秀等级,其智能视频分析的作用非常好,即智能化水平极高(这是我们努力的方向)。

  评估方法之二是,从智能软件算法评估智能视频分析与识别技术的作用。因为智能视频分析与识别技术的核心是智能软件算法(可参见本人在2008年发表的《智能软件是智能视频监控系统的核心》一文)。因此,可从智能软件算法着手评估智能视频分析与识别技术的作用是否真正适用。一般,起作用的智能视频分析与识别技术,即实用的智能软件算法,主要看是否能满足下列几点要求。

  1、要看不同的监控场景与智能软件算法数学模型之间的吻合程度。所用的智能软件算法的数学模型是否考虑到不同的监控场景的因素的影响,即是否使监控环境与智能软件算法模型达到最大的一致性。如将目标尺寸作为重要的分类特征时,通常在大景深的场景中,目标尺寸变化幅度很大,此时目标分类的精度就会大大降低。这可通过降低场景的景深,或加入场景标定算法,或降低尺寸特征在分类算法中的权重等方法解决。

  2、要看智能软件算法框架中是否根据不同场景附加了一些软件模块:

  · 对安置在汽车等移动物体上的摄像机获取的视频图像,必须要增加一个抗抖动软件模块,这样就可以提升在摄像机抖动情况下的处理效果;

  · 在阴影严重的室外场景下,要增加阴影抑制软件模块,从而可提升在阴影严重的室外场景下的处理效果;

  · 在光照剧烈变化场景下,要增加光变抑制软件模块,从而可提升在光照剧烈变化场景下的处理效果;

  · 在目标图像频繁互相遮挡场景下,可增加遮挡处理软件模块,以提升在目标图像频繁互相遮挡场景下的跟踪精度等。

  3、是否考虑到低照度、高扰动、高拥挤程度等复杂的监控场景的视频对系统性能的影响。如有否潮汐过滤器,即过滤掉在形状上经常变化或移动方向不规则,速度过快的物体,如水面反射的阳光等。

  4、是否有物体尺寸过滤器(即过滤掉太大或太小的物体)与物体尺寸骤变过滤器(即过滤掉尺寸瞬间巨变的物体),以免错误报警等。

  结语

  随着安防行业的蓬勃发展,更先进更适应不同监控场景的智能视频分析与识别的软件模块将浮出水面;而在不断完善的评估工作驱动下,也必将冒出更完善更贴近行业需求的评估方法,以使我国安防行业的评估工作走上正轨。

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