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智能视频分析系统的四大不足

智能视频分析系统能把事后的取证变成了主动的防御,能够以最省的成本,实现最有效的安保。智能视频分析系统以成功应用于各行各业,并起到了举足轻重的作用...
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  智能视频分析系统能把事后的取证变成了主动的防御,能够以最省的成本,实现最有效的安保。智能视频分析系统以成功应用于各行各业,并起到了举足轻重的作用。

  是不是视频分析系统就是万能的呢?其存在哪些方面的不足呢?在实际环境中,光照变化无常、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度。我们可具体来看一下影响智能分析应用的几个方面:

  背景的复杂性:光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化,可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响,但无法完全消除其影响;场景中前景目标与背景的相互转换,与行李的放下、拿起,车辆的启动与停止;目标与背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果;目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景,这给运动目标的分割与特征提取带来困难。

  目标特征的取舍:序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息,如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般会随时变化的,选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。

  遮挡问题:遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡,又或是多个目标相互遮挡时,目标部分不可见会造成目标信息缺失,影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题,必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等,都不能很好地处理较严重的遮挡问题。

  兼顾实时性与健壮性:序列图像包含大量信息,要保证目标跟踪的实时性要求,必须选择计算量小的算法。健壮性是目标跟踪的另一个重要性能,提高算法的健壮性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性,而这又要以复杂的运算为代价。

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