視頻分析

視頻分析

視頻分析,英文叫IVS(Intelligent Video System),也有叫CA(Content analyse),視頻分析技術就是使用計算機圖像視覺分析技術,通過將場景中背景和目標分離進而分析並追蹤在攝像機場景內出現的目標。

概述


用戶可以根據的視頻內容分析功能,通過在不同攝像機的場景中預設不同的報警規則,一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為,系統會自動發出報警,監控工作站自動彈出報警信息併發出警示音,用戶可以通過點擊報警信息,實現報警的場景重組並採取相關措施。
視頻內容分析技術通過對可視的監視攝像機視頻圖像進行分析,並具備對風、雨、雪、落葉、飛鳥、飄動的旗幟等多種背景的過濾能力,通過建立人類活動的模型,藉助計算機的高速計算能力使用各種過濾器,排除監視場景中非人類的干擾因素,準確判斷人類在視頻監視圖像中的各種活動。
視頻分析技術 發展方向:視頻分析實質是一種演演算法,甚至可以說與硬體,與系統架構沒什麼關係,視頻分析技術基於數字化圖像,基於圖像分析和計算機視覺。一方面,智能視頻將繼續數字化、網路化、智能化的進程。另一方面智能視頻監控將向著適應更為複雜和多變的場景發展;向著識別和分析更多的行為和異常事件的方向發展;向著更低的成本方向發展;向著真正“基於場景內容分析”的方向發展;向著提前預警和預防的方向發展。監控系統的數字化、網路化及晶元、演演算法的發展都與視頻分析密切相關。

視頻分析存在的問題


實際環境中光照變化、目標運動複雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、雜亂背景等都會增加目標檢測與跟蹤演演算法設計的難度,其難點問題主要在以下幾個方面:
背景的複雜性:光照變化引起目標顏色與背景顏色的變化,可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤。採用不同的色彩空間可以減輕光照變化對演演算法的影響,但無法完全消除其影響;場景中前景目標與背景的相互轉換,與行李的放下、拿起,車輛的啟動與停止;目標與背景顏色相似時會影響目標檢測與跟蹤的效果;目標陰影與背景顏色存在差別通常被檢測為前景,這給運動目標的分割與特徵提取帶來困難。
目標特徵的取捨:序列圖像中包含大量可用於目標跟蹤的特徵信息,如目標的運動、顏色、邊緣以及紋理等。但目標的特徵信息一般是時變的,選取合適的特徵信息保證跟蹤的有效性比較困難。
遮擋問題:遮擋是目標跟蹤中必須解決的難點問題。運動目標被部分或完全遮擋,又或是多個目標相互遮擋時,目標部分不可見回造成目標信息缺失,影響跟蹤的穩定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題,必須正確處理遮擋時特徵與目標間的對應關係。大多數系統一般是通過統計方法預測目標的位置、尺度等,都不能很好地處理較嚴重的遮擋問題。
兼顧實時性與魯棒性:序列圖像包含大量信息,要保證目標跟蹤的實時性要求,必須選擇計算量小的演演算法。魯棒性是目標跟蹤的另一個重要性能,提高演演算法的魯棒性就是要使演演算法對複雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強的適應性,而這又要以複雜的運算為代價。

視頻分析系統


視頻分析主流軟體是VICS,它是效率源在視頻偵查領域研發的一套視頻偵查作戰系統,該系統通過智能型操作系統將視頻數據提取、摘要、標註、軌跡、清晰、存儲等視頻偵查流程集成到一套專業系統中,從而使得繁瑣複雜的視頻偵查過程更為簡易快捷,該系統已經覆蓋全國80%的地區,一線辦案人員可在案件現場完成各種情況調查取證。