安防视频图像分析解析

　　2001年911事件发生后，美国在安防科研方面大大加强了投资力度。许多研究机构和研究人员纷纷加入了安防类技术的研究和开发。智能视频分析是其中的一个亮点。从研究论文的数量来看，2002年到2005年有一个明显的高峰期。这和此期间科研经费的大量投入是相吻合的。目前此研究领域的科研论文逐渐转移到细分的问题和方向上去了。 这并不代表智能视频监控变成了一个已经解决了的问题。恰恰相反，即使目前最优秀的商业系统离人们对此类技电感生产术的期待值还有一些距离。解决问题的方法也没有达成共识。它实际上反应了原创性的理论工作在减少。此项技术的进步在未来可能更多地依赖企业自身的科研开发力量。

　　智能视频分析系统的功能

　　目前市场上的智能视频分析系统通常都具有以下功能：

　　1. 图像采集/接口

　　2. 运动物体检测

　　3. 多物体跟踪

　　4. 行为特征分析

　　5. 设定报警条件

　　6. 报警联动

　　1、图像采集/接口

　　绝大多数的智能视频分析算法是基于非压缩图像格式，如RGB或者YUV，所以图像信号在被采集以后不经过压缩直接送给视频分析单元，几乎所有的视频分析系统都自带有图像采集功能，通常是通过BNC输入模拟图像信号。

　　现有的图像监控系统中图像信号通常是以压缩图像流的形式存在，例如MPEG4、H.264、MJPEG等。IP相机通常也直接输出压缩图像流。直接从压缩的图像流中进行运动检测是一个较偏的研究方向，还没有被主流厂家接受。当然也可以将图像流解压还原成原始图像格式后再进行分析。常用的压缩格式都不是无损(lossless)压缩。和压缩前的原始图像相比，解压后的图像会损失掉一些信息。不过由于压缩算法的特点，丢失的信息通常是高频的噪声信号，所以对运动检测 的影响是较小的。当然前提是压缩流有足够的带宽。如果压缩比太高，图像会出现“马赛克”效应，给视频分析增加难度。

　　由于实时图像处理对处理器的要求非常高，所以用于视频分析的图像的分辨率通常比仅用于显示或者传输的图像要小。分辨率大小会影响到检测距离和对运动物体的敏感性。有些产品通过降低处理的帧率来适应处理器的处理能力。过低的帧率会影响到跟踪算法的可靠性。它可能造成对运动物体运动性质的判断错误。

　　2、 运动物体检测

　　简单电感器市场需求地说，运动检测就是发现图像中运动的物体。运动物体可以简单定义为图像中变化的部分。一些初级的运动检测算法就是基于这些概念，例如早期的DVR产品的运动侦测功能等。它差模电感器们通常也没有跟踪功能。此类方法的误报警率太高，不适合用作实时报警系统。

　　并不是所有图像中的变化都是我们感兴趣的运动物体。绕行电感例如由相机自身引入的变化，它包括像素的噪声，相机自动光圈控制电路引起的整体亮度变化，图像传输中引入的高低频周期噪声信号，红外相机周期校准所带来的突变等。外界环境引入的变化包括地面光照在多云天气里迅速的变化，运动物体的阴影，水面波浪或者波光粼粼的现象，陆地上树枝的摆动，夜间汽车大灯造成的光晕，雨雪天气等现象。另外相机在大风天，尤其是高灯杆上容易抖动。由上述这些现象造成的图像变化通常是应该被过滤掉的。它们可以通过算法或者其它技术手段加以解决。

　　从算法的角度来看，可以简单地分为两大类。一类是建立背景模型，通过和背景模型相对比来发现运动物体。另一类是通过“光流”法，通过发现运动物体对光流场的影响来发现运动物体。另外就是介于两者之间或者两者结合的电感厂家方法。背景模型法对运动物体的提取较完整，有利于下一步对物体的跟踪，分类以及将来的检索。但是它要求相机固定。如果没有有效的稳定算法，在相机抖动的情况下容易产生误报警。光流法对相机稳定性的要求低。即使相机安装在云台上，或者其它运动平台如飞机上，也可以进行运动检测。不过由于光流法是基于导数的检测方法。它较容易受到图像噪音的影响。所以它不适用于检测小物体，检测距离较近。

　　 3、多物体跟踪

　　现有视频分析算法和早期移动侦测最大的区别就在于是否对运动物体进行跟踪。运动物体检测和跟踪是视频分析的基础。这两方面做扎实了，才有可能对物体的行为特性进行分析，同时也才有可能较容易地针对某些特殊应用迅速开发出来新功能模块。跟踪实质上就是将在每一帧上发现的同一物体沿时间顺序串起来。此领域本身就是一个相对独立的活跃的研究领域。主要研究方向是在复杂环境下，如多个运动物体，多个相机，运动物体之间互相遮挡，消失及重现等情况下进行有效跟踪。例如在拥挤的地铁站台对某个人进行跟踪;对草丛里身着迷彩服沿一定方向爬行的士兵进行跟踪。虽然在每一帧里用肉眼无法辨明此士兵的位置，但是积累了一定帧数后，系统发现了他。以上实例主要还停留在实验室演示阶段。但是它们代表了跟踪算法的发展方向。

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