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智能视频监控分析系统的优势与应用剖解
发?#38469;?#38388;2014-08-23 | 阅读?#38382;?141 | 返回列表>>|

智能视频监控?#38469;?#28304;于计算机视觉?#38469;?#20316;为人工智能研究的一个分支是一项新兴的安防?#38469;?#26377;着广阔的发展前景经过了几年的?#38469;?#30740;究与市场开拓智能视频分析对人们来说已不再陌生智能分析行业应用逐渐走上正轨
智能视频监控的主要优势
快速的反应时间毫秒级的报警触发反应时间
更有效的监视保安人员只需要注意相关信息
强大的数据检索和分析功能能提供快速的反应时间和调查时间
运动检测是基础
绝大多数智能视频分析?#38469;?#22522;于运动目标检测?#38469;?#21363;首先智能分析系统能准确地完成对运动目标的检测将运动物体与图像背景有效分离提取出运动目标信息
从计算机视觉的?#23548;视?#29992;上来看运动目标检测与识别分析所面临主要挑战和需解决问题可以归结为三个方面即算法的鲁棒性准确性实时性
鲁棒性
鲁棒性就是系统的健壮性用以表征控制系统对特性或?#38382;?#25668;动的不敏?#34892;ԡ?#36816;动目标检测算法的鲁棒性是能够在各?#21482;程?#20214;?#29575;?#29616;对运动目标?#20013;?#31283;定的检测分析和识别
影响算法鲁棒性的最主要原因有如下几项目标状态的改变环境光照的变化部分遮挡引起的目标不规则变形和全部遮挡引起的运动目标暂时消失
准确性
运动目标检测和识别针对不同应用情况其检测识别率不同几乎无法实现100%检测成功?#21019;?#22312;误检和漏检情况由于实际的监控场景环境复?#21360;?#21315;变万化其中存在大量噪声和干扰情况通过算法的优化可提高一定的检测准确率同时往往只能根据实际需求在误检率(虚警率)和漏检率(漏警率)之间寻求平衡折中
实时性
一个实用的智能视频监控系统必须具备能够对视频图像序列进行实时处理的能力由于对视频动态图像的处理方法是建立在二维数字信号的处理基础上所处理的对象包含巨大的数据量和信息量要求算法不能计算太复杂必须快速实时对于实时分析预警任务计算复杂度是至关重要的这样才能把系统更多的资源分配给更高级的任务而这其中实时性和鲁棒性又常常是矛盾的如何寻求平衡发展是?#38469;?#30340;关键

智能视频分析系统的应用
多年从事安防与视频监控系统集成和产品研发的公司在进一步成熟传统监控?#38469;?#30340;同时将智能分析引入视频监控中目前已将视频的智能分析运用到电力行业?#20581;?#23433;城市等的监控系统中
电力行业的变电站视频监控系统
目前电力行业中的视频监控系统遇到异常情况一般?#38469;?#36827;行事后处理往往为时已晚因此为防范于未然可在变电站内在一定范围内进行周界防范当发现可疑人物入?#21482;?#36328;入警戒线时要求监控系统能够自动检测入侵目标并标识其入侵轨迹同时发出报警通知管理人员前去处理
将周界监控范围内所有的禁止入侵的区域设置为防区这样当有入侵者侵入防范区域?#26412;?#20250;被智能监控系统自动锁定并标识出行动轨迹同时发出报警这里的报警?#26234;?#31471;和后端两?#37073;?#21069;端报警可通过声光报警器来实?#37073;?#20837;侵者触发报警时监控系统会发出警报声警告入侵者并可打开强光?#21078;?#20837;侵者无法藏身后端报警在系统软件平台应用来实?#37073;?#36890;过管理人员对入侵行为进行处理这样可以做?#20581;?#20107;前防范?#20445;?#36991;免损失
平安城市监控系统
对平安城市监控系统来说其一方面主要体现在一些重要的?#33539;Ρ?#31038;区公共场所等以通过视频监控方式对出现的可疑目标进行监控报警另一方面则集中在监控系统的后期运营管理过程中以通过视频分析?#38469;?#26816;测前端摄像头常见故障与视频图像质量问题实现监控系统的有效维护
平安城市视频监控需求复?#21360;?#31995;统容量庞大不仅涉及到交通车辆人?#26412;?#38598;监控及违规报警违章停车等智能交通的监控还涉及到小区里可疑人物的出现和?#27627;?#24472;徊的报警等等甚至要结合物联网及云计算?#38469;?#26500;建海量视频存储与内容分析检索系统

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