海量视频检索已近走入中国安防领域

深圳久凌软件技术有限公司制大容量视频检索产品已进入中国的安全保障领域“深圳久凌软件技术有限公司通过多年的先进技术创新和持续的研发投资，发明了能填补世界市场空白的视频专利技术，成为中国第一家以视频摘要、视频检索技术产品为中心的智能视频分析产品的提供商。”大容量视频检索产品已经成为中国的安全性。视频监控的发展和课题随着“和谐社会”“平安城市”建设的加深，视频安全监控技术的更新、新技术的更换、未来的发展越来越受到各界的高度重视。 高清视频、视频存储、智能视频分析等技术已成为当前视频技术发展的主要方面。2011年是我国安防行业迅速发展的一年，加上市场需求的增加，政府的推动力，特别是城市警报和监控系统(“3111”工程)的建设的完成和使用，加上大运输会等大型活动的推动力，全国进入了安防设施建设的高潮期，安防行业更加高速地发展。但是随着安全行业的发展，视频监控面临着巨大的课题。现在，监视摄像机遍布中国大地的所有街头，昼夜不停地监视和录像。 监控成千上万的监控平台需要大量的劳力和时间。 用庞大的视频寻找我们所需要的信息，确实是抓住大海的指针。 在改善社会治安的同时，生成了大量的视频信息，给视频监控带来了很大的挑战。如何解决这场危机是现代安全对策的热点和难点。智能视频处理成为视频监视的“救命稻草”智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，在图像和图像内容的描述之间建立了映射关系，使得计算机可以通过数字图像处理和分析来有限地理解视频画面的内容。 使用智能视频分析技术，当系统发现发生了符合某一规则的行为(例如，定向运动、越境、徘徊、遗留等)时，自动地向监视系统发出警报信号(例如，声光警报)，以指示相关人员及时处理可疑事件。 深圳久凌智能影像处理方案能浓缩原始影像，形成影像摘要，实现影像分类、影像检索等功能。将智能视频监视与传统视频监视进行比较，可以看到：传统视频监控智能视频监控监视连续性。需要长时间持续注视屏幕，容易导致警卫的视觉疲劳和注意力下降。 研究显示，人眼注视屏幕22分钟后，注意力大幅下降，远远低于正常水平(在这种情况下，人眼只能感知到不到画面的5%的信息)，因此，在实际使用中，无法获得真正的724监视效果。没有必要总是持续盯着画面，保安在系统警告的时候确认一下就可以了。 避免了警卫长时间看画面疲惫地降低注意力，提高实际的监视效果，实现了724天24小时的监视。监视有效性人眼的观察范围有限(理论上人眼水平的最大视场角为100120，但实际上有效视场角为2030，其中视觉敏锐的视场角只有10，其馀部分，即所谓的“眼角馀光”的区域，视力非常低)，同时多个屏幕因此，保安员在面对大型幕墙时无法有效地进行监视。所有的监视画面都由编码器自动智能地监视，警卫确认并处理发生警报的图像即可。 这样，保安员的实际有效监视范围增加了数十倍，监视效率大幅度提高了。监视能力人眼的视觉灵敏度有限，在监视距离远、光不足等监视环境中，人眼无法感知到监视画面上的微妙变化。可以检测并记录监视画面上显示的违反行为。 发现入侵者后，自动警告，将目标自动锁定在带PTZ的相机上，进行跟踪监视，形成视频跟踪和相机区域的联合。 这样，警卫就能随时掌握入侵者的下落，在事件前进行预防和控制，把损失控制在最小限度。监视传输线路有效利用率不管是否发生了什么事，都必须把画面传到监视室的画面上，大胆地消耗传输线的带宽，特别不利于大型监视系统。“警告触发式”传输模式仅利用计算机和嵌入式设备的强大数据处理功能，快速分析视频图像中的大量数据，过滤出用户不感兴趣的信息，并为监视者提供有用的重要信息。 只有在监测威胁时才能占用带宽，并能够在同等带宽条件下容纳更多的路径监测。监视摄像机管理效率无论是否发生了什么事，都必须录制监视画面，浪费大量存储空间。 另外，视频中存在很多浪费的信息，所以播放视频看的时间被浪费了。可以设定“警告触发式”录像模式，仅记录用户指定的入侵行为或威胁事件前后的过程，在相同条件下能够保存更长时间的录像的同时，播放录像是高效的。监视实际效果由于各种原因，传统监控的实际效果不理想，传统监控系统往往只能用于事后取证，不能起到预防、警告的作用可以检测并记录监视画面上显示的违反行为。 发现入侵者后，自动警告，将目标自动锁定在带PTZ的相机上，进行跟踪监视，形成视频跟踪和相机区域的联合。 这样，警卫就能随时掌握入侵者的下落，在事件前进行预防和控制，把损失控制在最小限度。(本图来源于深圳久凌)智能视频处理技术为视频监控提供了智能解决方案，在大幅减少人才、物资和时间的同时，还节省了大量存储空间，突破了视频监控的历史瓶颈。智能视频算法的实现。当前，用于实现实时检测、识别、分类以及多目标跟踪等移动目标的功能的智能视频技术被分为五种主要算法，如目标检测、目标跟踪、目标识别、行动分析、基于内容的视频检索和数据融合。1、目标检测57348；目标检测以预定时间间隔从视频图像中提取像素，使用软件技术分析数字化像素，以从视频序列中分离移动体。 运动目标检测技术是智能分析的基础。 典型的目标检测技术被分为背景减法、时间差分法和光学流法三种.第一种是光流法，第二种是光流法。背景减法利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域。 背景减法假设视频场景有背景，但是背景和前景没有被严格定义，背景在实际使用中变化，因此背景建模是背景减法的重要一步。 一般的背景建模方法有时间平均法、自适应更新法、高斯模型等。 背景减法可以提供相对完整的运动目标特征数据，但对动态场景的变化，例如光线照射情况、相机抖动、外来无关事件的干涉特别敏感。时间差分方法利用视频图像的时域特征，并利用相邻帧图像的减法提取前景移动目的地信息。 此方法对动态环境具有很强的适应性，虽然对场景不作任何假定，但是通常不能完全提取所有相关特征的像素点，并且容易在运动实体内部产生空洞现象，仅可以检测目标的边缘。 如果运动目标停止，一般的时间差分法就无效。光流法通过比较连续的帧来给图像中的每个像素提供运动矢量，从而分割移动体。 光流法可以在摄像机运动的情况下检测独立的运动目标，而光流法由于运算复杂且对噪声敏感，没有专用硬件支持就难以用于实时视频流检测。2 .目标跟踪57348；目标跟踪算法基于不同的分类标准有两种分类方法：基于目标跟踪和目标检测之间的时间关系的分类和基于目标跟踪的战略分类。根据分类目标跟踪和目标检测的时间关系，一种是先检测后跟踪，首先检测帧影像上的目标，接着匹配前后两帧影像上的目标以实现跟踪的目的。 该方法能利用许多图像处理和数据处理的现有技术，但是检测过程并不充分利用跟踪过程提供的信息。 第二，先跟踪后检测，预测或假定目标下一帧及其状态，然后基于所检测的结果修改预测值。 这个想法面临的难点是事先知道目标的运动特性和规则。 第三，跟踪同时检测，结合图像序列中目标的检测和跟踪，利用跟踪来检测提供处理的目标区域，跟踪或利用所述检测来提供目标状态的观察数据。根据目标跟踪策略进行分类，通常分为3D方式和2D方式。 2D方式比3D方式快，但难以处理遮挡问题。 基于运动估计的跟踪是最常见的方法之一。3 .目标识别57348；“对象识别”(Object Recognize )利用物体的速度、形状、尺寸等信息来识别人、交通工具和其他对象。 目标识别是一般的脸部识别和车辆识别。视频面部识别通常分为面部检测、面部跟踪、特征提取和匹配四个步骤。 脸部检测是指在动态场景和复杂背景下判断是否存在脸部像，并分离该脸部像。 面部跟踪是对检测到的面部进行动态目标跟踪。 常用的方法有基于模型的方法、将运动与模型组合的方法、肤色模型法等。 脸部特征提取方法归纳为三类：第一类是基于边缘、直线、曲线的基本方法；第二类是基于特征模板的方法；第三类是考虑各种特征间几何关系的结构匹配法。 基于单一局部特征的提取方法难以处理闭着眼睛、眼镜和张开嘴等场景，相对地，基于整体特征统计的方法对图像的亮度和特征变形的鲁棒性强。 脸部对照是将提取出的脸部特征与脸部图像库的特征进行对照，找到最佳的对照对象。车辆识别主要分为车牌识别、车型识别和车辆颜色识别等，技术最广泛成熟的是车牌识别。 车牌识别的顺序是车牌位置、车牌字符分割、车牌字符特征提取、车牌字符识别。汽车牌照定位是指从汽车牌照图像中找到汽车牌照区域并将其分离。 文字分割是从车牌中提取汉字、英字、数字。 车牌特征提取的基本任务是从许多特征中找到最有效的特征，常用的方法是逐像素特征提取法、骨骼特征提取法、垂直水平方向数据统计特征提取法、特征点提取法和基于统计特征的提取法。 车牌字符识别可以使用诸如贝叶斯分离器、支持向量机(SVM )、神经网络分类器(NNC )等的算法。4、行动分析57348；行动分析(Behavior Analysis )是指根据目标的检测、跟踪、认识，对该行动进行更高级别的意义分析。 目前的行为分析技术基于分析细节的程度和分析结果的判别要求，第一类使用大量细节，将已经建立的数据用于分析，不太使用目标时域信息。 基于脸、姿势、步态的行动分析方法属于此类的第二种方法是，将目标作为整体，使用目标跟踪算法来分析其运动轨迹和该目标与其他目标之间的交互，第三种方法基于前面两种进行折中，使用时域和空间域的信息，来分析目标的各5 .基于内容的图像检索和数据集成基于内容的图像搜索技术是用户提取搜索样本、系统从样本对象的基本物理特征生成特征集、在视频库中执行相似性匹配以获得搜索结果的过程。 以往的基于内容的检索方法主要包括基于颜色的检索方法、基于形状的检索方法、基于纹理的检索方法等。 数据整合是将来自各种视频源的数据合并，得到更丰富的数据分析结果。智能视频处理技术的现状智能视频技术的应用智能视频技术在预防犯罪、加强治安管理、重大活动安全防卫等公安业务领域发挥着重要作用，智能识别技术在某些特定环境和场所的应用逐渐成熟，在治安、刑事、交通、内保、指挥和反恐等多种场合首次应用。 例如银行的自助设备和针对自助银行的专用嵌入式智能分析器、嵌入式智能硬盘记录器等。 此类产品将先进的运动检测、视频跟踪、人脸识别、模式识别等技术有机地结合到视频监控系统中，在发生异常行为时立即联动视频和报警。 这种产品的出现使视频防盗监视系统成为事后取证的被动局面，实现了真正的24小时自动监视。 提供了一种实时报警、事前报警的监视产品形式。智能视频技术的发展现状智能视频软件市场是一个增长非常快的市场，在视频智能分析软件市场需求急剧增加的刺激下，国内许多企业也开始尝试智能视频软件。 例如深圳久凌独自开发的“千里眼”系列产品、上海世平伟业公司开发的Ivbox智能视频分析系统、上海皓维发布的智能视频分析警报系统等。在国外提供视频智能分析软件产品的制造商已经有Verint、Vidiente等，大部分制造商提供的视频智能分析产品是基于ObjectVideo公司的图像分析技术的，Object Video OnBoard 这是大部分视频智能分析产品制造商以最小的投资成本和最快的时间赢得市场的好方法。智能视频系统的前景非常广阔，同时也存在问题。 其中最突出的问题是智能视频检索的实现。 现实的智能和希望之间有距离。 目前，大多数智能视频分析产