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视频监控的昨天、今天、明天

导读: 视频监控行业的兴起:模拟监控系统的时代。上世纪60年代,随着黑白摄像机逐步走进民用领域,最早的视频监控系统诞生了,称为闭路电视监控系统(CCTV),采用模拟方式传输,以VCR (Video Cassette Recorders)为核心。

3.2高清监控

在模拟监控时代,根据摄像机的电视线数量来区分高清与否;在网络视频监控时代,高清主要指百万像素级的IP摄像机。目前高清视频监控系统可谓三足鼎立,模拟高(960H)、数字高清(HD-SDI)、网络高清(IP高清)同时存在并各有其市场及应用。960H摄像机的清晰度相对传统模拟摄像机可以提升30%,提升虽然有限但是基本可延续原来的模拟系统架构;HD-SDI的优势在于其高清晰度及无延时特点,不过整体系统相关配套设备要求较高;网络高清发展迅猛,随着编码效率的提高、带宽成本及存储成本的逐步降低,已经得到越来越多的认可,不过实时性稍差。

目前,IP高清占绝对优势,HD-SDI技术在一定领域有其自身的优势及价值空间。 HD-SDI监控以未压缩高清数字信号实现高质量、低延时、高保真的图像应用;而IP高清系统为了解决网络传输及存储问题,进行了视频的压缩及解压缩过程。SDI系统在很大程度上是针对IP高清系统的无法克服的弱点而产生的, 即IP高清系统的网络延迟性、 网络架构复杂、摄像机与后端平台&存储设备的不兼容性等问题,但SDI的联网应用灵活性远不如IP高清应用

3.3智能视频监控系统

人工进行视频监控效率极低,比如一个监控人员去监控两路不太繁忙的画面,10分钟之后将会丢失45%的监控信息,22分钟之后将会忽略95%的视频信息。在网络摄像机与互联网的不断发展下,智能视频监控系统就应运而生了。智能视频监控是针对纷繁复杂、动态变化的场景内感兴趣的区域和目标自动进行检测、分割、跟踪、分类和识别,并对异常事件进行检测和标注,对动态场景进行语义描述,包括IBM、Sony、CMU等科研院校和公司都在该领域进行了大量的研究。

马里兰大学在1999年开发了W4智能视频监控系统。该系统针对室外场景人的行 为识别展开研究,通过提取外观特征可实时对人体四肢和头部进行跟踪,并根据局部跟踪结果进行遮挡条件下的多人跟踪、携带物品检测、多人交互以及简单的动作识别。AVITRACK (Aircraft surroundings, categorized Vehicles and Individuals Tracking for Airport Region Activity model interpretation and Check ) 的研究团队以法国SILOGIC 为首,包括英国雷丁大学、法国INRIA、以及挪威、奥地利等国的多个计算机视觉研究机构,该系统于2003年立项,2005年10月初步实现了主要功能。

随着智能视频研究的不断深入,采用多摄像机对目标进行大范围、长时间跟踪成为新的研究热点。2007 年,位于硅谷的美国富士施乐帕拉阿图 实验室(FXPAL) 率先构建了一个网络环境下室内多摄像机监控系统DOTS (Dynamic Object Tracking System),采用二十部AXIS 网络摄像机对办公大楼内的走廊、电梯、出入口、会议室等公共场所进行24小时不间断监控。

智能视频监控的核心就是通过计算机来提取出符合人类认知的语义理解,像人一样分析视频数据,比如判断目标的行为以及运动轨迹等,不论是目标识别阶段或者是行为分析阶段,智能视频监控算法是其核心。

随着日益严峻的安全形势,全球范围内对视频监控的需求与日俱增,部署的摄像头密度也越来越高。根据独立报数据,2006年英国有450万个由闭路电视控制的摄像头,每个英国人平均每天会被拍到300次;2008年美国安装的摄像机已经超过了2000万台;2010年中国超过1000万个监控摄像头用于城市监控与报警系统。据国土安全市场研究报告,摄像头安装的年复合增长率为10%左右,到2020年,每年将会产生3.3万亿小时的视频。面对海量的数据,智能视频监控系统是大势所趋。

目前的智能摄像头或多或少都具有计算能力,集成了数据处理芯片。简单的比如对视频图像进行压缩,功能强大的可以在摄像头内部进行数据处理分析直接达到报警或者目标识别的预期功能。随着最近十年来人工智能与深度学习的快速发展,智能视频监控算法的准确性与效率也上了一个新台阶。在2015年LFW国际人脸识别比赛中,机器识别的准确率达到了99.55%,首次超越了人眼。技术瓶颈逐渐被打破使得智能视频监控逐渐成为未来的主流。

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