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人工智能在智能视频监控中的运用探讨
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2018/6/27 9:49:11  

摘要:在未来的发展中,人工智能技术在视频监控中的应用将更加广泛,且更加成熟。所设计的产品性能应趋向完善,适用更为复杂多变的场景,提升数据信息的容错率。同时,广角监测将成为普遍现象,实现众多角度的同时抓拍。人工智能技术的逐渐成熟将促使视频监控技术走向高端,深入研究运动目标检测、分类、以及识别等几个环节。近年来,视频监控中人工智能的使用越加广泛,是建设智慧城市、安全城市的根本。

关键词:人工智能 视频监控 智能视频监控

1智能视频监控时代

视频监控技术在现代社会的应用十分广泛,几乎城市每一处均设有监控设备,为人们的生活与工作提供安全稳定的环境。传统监控仍旧需要人工分析,其工作强度与观测时间在一定程度上约束着监控价值的发挥。继而,人工智能在视频监控中的应用技术应运而生,成为了学术界的研究重点。人工智能与视频监控结合最早起源于军事领域,对民用场景与军事进行实时监控。该技术在中国的推广时间相对较短,但随着国内外专家对新技术的推崇,以及社会各领域对安全的需求,尤其公安部门推出,利用监控提升城市治安的要求后,国内对智能视频监控的研究才迅速高涨[1]。

近年来,智能视频的主要研究方向在检测、跟踪、分类识别等方面。尤其在人脸识别、车辆识别、行为识别等方面备受关注。在未来的发展中,人工智能将完全代替人类,实现社会的和谐稳定。

2视频监控中人工智能的应用

2.1现状分析

监控平台历经多年的发展,已基本贴近高清、集成性的发展趋势。但人工智能在视频监控中的应用发展时间较短,且前景广阔。当前智能分析技术被应用在各个领域,业界人士对其进行了概括与总结:

第一,诊断类型的智能分析。其主要针对视频图像中出现的各种雪花、偏色、:瘸<阆裢肺侍饨行薷,判断以及报警。该类智能分析技术较为简单,常以后端管理平台形式表现出来,尤其在市级监控中具有突出价值。目前市场中以DSP为基础的智能分析设备、DVR以及DVS等均包含该功能。

第二,识别类智能分析。主要针对偏静态场景的处理与分析,利用图像识别、对比、模式匹配等技术为核心,实现对车辆、人脸、物品等的特征信息提取,分析。在交通方面的应用主要表现在车牌识别技术,且目前已十分成熟。:蹬苹乖际醯挠τ貌辉倬窒拊诟咔辶煊,标清领域逐渐也开始利用。车牌识别技术被广泛的应用在停车场、高速公路出入口,随着该技术的深入发展,被广泛应用在车辆违章抓怕方面,有效减少了交通事故的发生。

2.2人工智能监控技术的应用

视频监控未来的发展方向为智能化、数字化、网络化。人工智能在视频监控中的应用便是这一特性的突出体现。较比传统视频监控设备而言,其具备更强大的图像处理能力,以及智能分析能力。对人们生活与工作带来较大积极作用。

2.3移动目标提取、跟踪

人工智能在视频监控中的应用可以有效解决两个问题,即“盯屏幕”的枯燥工作,以及在海量数据中寻找到所需信息。智能视频中仅需要利用移动目标的提取以及跟踪,便能够完成对异常行为人的锁定。

运动检测主要从图像序列中将变化区域提取出来,将运动区域进行分割,进而减少对后续过程的运算量。然而背景图像具有不稳定的特点,包括光照、阴影、移动速度等,在一定程度上提升了运动检测的难度。当前应用较为普遍的视频分析法为:背景减法、时间差分法。利用当前图形与背景图像的SAD检测运动区域,进而提供较为完整的运动目标特征数据,即背景减法。该种方法能够表现出良好的性能。而时间差分发,则主要根据图像中的特点,在连续的视频动画中提取信息。其实质为利用邻帧图像提取所需要的有关信息,在运动实体上极有可能产生空洞现象[2]。

移动目标跟踪实质为在图形中,以位置、速度、形状、色彩等有关因素对应匹配,利用卡尔曼滤波、Condensation算法等数学工具,实现对目标的移动跟踪。其中,KALMAN滤波无法有效处理多峰模式的分布图,而Condensation算法以因子抽样为基础,结合动态模型,完成对运动的实时跟踪。在跟踪对象角度来看,手、脸、头、腿等身体部分为主要目标,在跟踪视角人言,包括单一视角于全方位视角两种。

2.4人脸识别

该识别技术为生物特征之一,利用人脸图片辨别人员身份。该技术可概括为判断、分析、识别、查找、得出结论几个环节。首先根据输入的信息进行判断,是否存在该图像,根据面部的主要特征,包括眼睛的形状、大小,嘴的形状等。再根据主要信息,在满足条件的图形中进行筛选,最终确认准确数据。该项技术被广泛应用于安防监控系统中,尤其在建设智慧生活、智慧城市的计划中被广泛应用。

2.5车辆特征识别

随着经济的发展,当前车辆增长速度十分惊人,违章违法行为也逐渐飙升。基于此,车辆特征识别技术在抓拍方面具有较大优势。根据车辆检测技术,对需要区域加以关注,再以车辆整体为中心监控区,或对驾驶窗为局部抓拍区域,对图像进行预处理,降低分类难度。随后,对预处理区域进行特征分析与提取,得到特征向量。最后,利用分类器或其他专业设备,识别所检测到的车辆与特征点,针对车身颜色、驾驶员操作规范、遮阳板放置等信息加以分析,确定车辆是否存在违章行为。

3展望与发展趋势

在未来的发展中,人工智能技术在视频监控中的应用将更加广泛,且更加成熟。所设计的产品性能应趋向完善,适用更为复杂多变的场景,提升数据信息的容错率。同时,广角监测将成为普遍现象,实现众多角度的同时抓拍。

综上所述,人工智能技术的逐渐成熟将促使视频监控技术走向高端,深入研究运动目标检测、分类、以及识别等几个环节。近年来,视频监控中人工智能的使用越加广泛,是建设智慧城市、安全城市的根本。

参考文献

[1]左骥.浅谈智能视频监控技术及其在安防领域的应用[J].科技视界,2017(07):230.

[2]程君.网络智能视频监控技术在井下矿山的设计应用[J].现代矿业,2017,33(01):240-242.

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