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智能监控基本参数
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  • 金宏威
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  • 洲恒
智能监控企业商机

    因此使用多摄像机进行三维姿势跟踪和恢复的优点是很明显的。同时,多摄像机的使用不仅可以扩大监视的有效范围,而且可以提供多个不同的方向视角以用于解决遮挡问题。很明显,未来的智能监控系统将极大受益于多摄像机的使用。对于多摄像机跟踪系统而言,我们需要确定在每个时刻使用哪一个摄像机或哪一幅图像。也就是说,多摄像机之间的选择和信息融合是一个比较重要的问题。性能评估一般而言,鲁棒性、准确度、速度是智能监控系统的三个基本要求。例如,系统的鲁棒性对于监控应用特别重要,这是因为它们通常被要求是自动、连续地工作,因此这些系统对于如噪声、光照、天气等因素的影响不能太敏感;系统的准确度对于控制应用特别重要,例如基于行为或姿势识别的接口控制场合;而系统的处理速度对于那些需要实时高速的监控系统而言更是非常关键。因此,如何选择有效的工作方案来提高系统性能、降低计算代价是个特别值得考虑的问题。同时,如何利用来自不同用户、不同环境、不同实验条件的大量数据测试系统的实时性、鲁棒性亦相当重要。10发展趋势编辑随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展。

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    就能统计处过往车流量或人流量。为公交调度提供更多更及时的信息。逆行告警比如单行道,或者车站、机场的出口或入口,车流人流都是单方向的,一旦有人逆行,系统会自动识别出,并产生报警。涂鸦行为识别原本洁净的墙面,被人乱贴小广告、电话或者乱涂乱画等,有碍市容。有了智能监控系统设备,就能及时发现这样的涂鸦行为,并及时告警。反常行为视频公园、广场、车站等公众场合,人流众多,任何突发的危害人身安全的行为都可能造成重大损失和负面影响。智能识别系统,能及时发现人或车辆的异常行为,突然奔跑、摔倒,追打等行为,系统都会及时发现并提醒管理者。发展编辑主心内容视频监控是通过获取监控目标的视频图像信息,对视频图像进行监视、记录、回溯,并根据视频图像信息人工或自动地做出相应的动作,以达到对监控目标的监视、控制、安全防范和智能管理,已被广泛应用于、海关、公安、消防、林业、堤坝、机场、铁路、港口、城市交通等众多公众场合,随着技术的进步和成本的降低将逐渐普及到家庭安全防范和娱乐应用。监控技术经历了很多不同的阶段,图像监控技术是视频监控的主心内容。模拟视频早期的视频监控是以摄像机、监视器。电视机)组成的纯模拟的视频监控系统。

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    可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过,对于解决遮挡问题有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。智能监控建模与跟踪二维方法在早期智能监控系统中证明是很成功的,尤其对于那些不需要精确的姿势恢复或低图像分辨率的应用场合(如交通监控中的行人跟踪)。二维跟踪有着简单快速的优点,主要的缺点是受摄像机角度的限制。而三维方法在不受限的复杂的人的运动判断(如人的徘徊、握手与跳舞等)、更加准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时,三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限,三维姿势恢复的实例亦很少,且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例,人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而,目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3D模型依据先验条件而提前被指定,实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之,3D建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。

    目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并终推向实用。届全国智能视觉监控学术会议于2002年5月25一26日在北京市西郊宾馆成功举行。国内有一些视频监控方面的产品,如Anychat、黄金眼、行者猫王等,应用于交通控制,监狱管理等方面。另外,国内产品还有数字硬盘录像系统(DVR),将监控区域内有运动对象出现的情况录制下来,以备查询,该系统只是简单的检测出有无运动对象,而没有对运动对象做任何分析。由于国内的研究起步较晚,技术还不够完善,开发出的产品距离智能化还有一定差距,在实际的应用中,受到很多限制,还有待于进一步的完善。9研究难点编辑尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展,但是在以下几个方面仍是今后研究的难点问题。运动分割快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像,比如天气的变化,光照条件的变化,背景的混乱干扰,运动目标的影子,物体之间或者物体与环境之间的遮挡,以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难,以运动目标的影子为例,他可能与被检测目标的相连。也可能与目标分离,在前者情况下,影子扭曲了目标的形状。

   有了智能监控系统设备,就能及时发现这样的涂鸦行为,并及时告警。

    从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态,这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下,影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法,但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是,一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型,这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。遮挡处理目前,大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题,尤其是在拥挤状态下,多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时,人体只有部分是可见的,而且这个过程一般是随机的,简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠,为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题,必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外,一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪,即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然,可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过。对于解决遮挡问题有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。

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如广场、车站等公众场所,人流穿梭,设备能显示并记录下每个人的走动轨迹。公明充电桩智能监控安装

    并通过手机控制摄像机旋转角度及焦距、报警系统布防撤防,同时启动手机录像功能并处理警情。环境建模要进行场景的视觉监控,环境模型的动态创建和更新是必不可少的。在摄像机静止的条件下,环境建模的工作是从一个动态图像序列中获取并自动更新背景模型。其中为关键的问题在于怎样消除场景中的各种干扰因素,如光照变化、阴影、摇动的窗帘、闪烁的屏幕、缓慢移动的人体以及新加入的或被移走的物体等的影响。运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的,因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作。目标分类对于人体监控系统而言,在得到了运动区域的信息之后,下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标,比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外。还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析。

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