视频分析技术及其在地铁中的应用

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1、视频分析技术及其在地铁中的应用摘要：智能视频分析是安防领域的高端技术，它是集计算机视觉、人工智能理论与现实监控系统的高效整合。通过对监控画面中发生事件的自主分析，可以对非正常行为进行报警，把值守人员从枯燥的盯看屏幕的工作中解放出来。本文从视频分析技术理论出发，整体介绍其实现原理并依据其在沈阳地铁实际应用情况作详细论述。关键字：视频分析、安防、识别、跟踪、地铁作者：张春杰（1972.1.23男山东莱芜高级工程师研究方向：地铁监控系统、智能视频分析）①刘宁（1987.6.1男研究方向：地铁网络系统）①邱怀骏（1978.12.17男沈阳工程师研究方向：视频分析、计算机视觉、模式识

2、别）②作者单位：①东软集团股份有限公司（邮编110003）②沈阳天目科技有限公司（邮编110013）1、前言传统视频监控系统在实际应用中存在三大缺陷：1，过多的监控画面无法得到实时的监控；2，监控职守人员面对繁多视频画面疏忽、大意和“视而不见”的现象时有发生；3，视频录像只是作为查证内容而没有预警功能。智能视频分析技术的出现解决了上述问题。视频分析系统通过分析现场的实时视频流检测出可疑的活动、事件或者行为产生报警提醒值守人员注意。2、视频分析技术原理视频分析技术基于人工智能、计算机视觉，对视频图像进行逐帧分析，并从中提取出视频中所包含的各种有用信息（人、车、方向、大小等），

3、然后根据用户设定的报警规则（闯入、逆行、偷窃等）对提取信息进行分析，如有符合预设规则的事件发生立即以各种有效方式（声光信号、短信等）进行报警提示。移动目标提取移动目标提取的目的是有效的排除外界干扰，找到并抽取出画面中移动的物体。提取过程可分为：简单提取、过滤噪声和区域整合三部分。简单提取是对原始视频流进行简单的处理，得到一些随着时间有发生相对变化的区域。通常采用的算法包括相邻帧做差或建立背景模型做差、光流法等等。过滤噪声的目的在于排除光线变化以及自然或非自然环境变化的扰动。噪声的来源3可以是摄像机自噪声、信号干扰、摄像机抖动，也可以是室内、外的光线的变化，还可以是自然环境干

4、扰例如树叶摆动。区域整合的目的是利用一些二值图像的处理算法对得到的前景图进行加工，填补空隙，最后返回给系统区域的大小、位置、形状、颜色、图案等等关键特征描述信息，供下一步有针对性的分析。移动目标的跟踪目标的跟踪是实现任何一项智能视频分析功能（入侵、遗留、徘徊、流量统计等等）所需要的前提，因为我们必须要知道是哪个物体，在什么时间、地点出现过，出现了多久，运动的方向怎样等信息。这些都只能通过跟踪得到。跟踪的算法有很多，有基于物体颜色、位置的，有根据物体运动方程的，还有采用模板的等等。但言而总之，目的只有一个，那就是根据移动物体以前的运动状态（包括速度，加速度，方向等）来推测它可

5、能的下一个的位置。再通过前面提取到的移动区域信息进行更正补偿，然后确认最终位置并更新物体的运动状态以供下个时间点处理。目标的识别移动目标的识别包括两个过程，一个是机器学习的过程，另一个是基于学习后的结果对于新出现目标的辨识过程。机器学习包括训练和测试。训练是指利用已经知道的信息来指导机器，使其具有分辨物体的能力。而测试是利用已知的结果来测试学习好的机器，评价其表现并在有必要的情况下经过调整后再重新学习。机器学习的方法有很多，包括神经网络，支撑向量机等等。分类的依据可以是目标物体的形状、大小、颜色、图案，也可以是目标物体的运动方向、速度、加速度。给定一个新的物体，系统将它与已

6、经建立好的模型进行比对，选择最接近的匹配做为它的标签。这个过程就是识别的过程。行为分析行为分析的目的是利用识别的结果，对于不同的目标（人，车等），进行有针对性的行为判断。3它是依照一个或者多个目标的出现时间、方向、位置、速度、大小、目标间距离与相对方向等，通过不同的规则实现越界、潜伏、遗留、拥堵等功能。3、视频分析技术在地铁中的应用视频分析最初的应用在国防和军事。美国和以色列早在十年前就已经成功将视频分析系统应用到国防领域。美国国土安全局安装视频分析系统在加州的美加边境以及在亚利桑那州的墨西哥边境以监控非法闯入，美国海军陆战队第二远征军在伊拉克的费卢杰使用视频分析系统布防等

7、等。随着视频分析技术的日渐成熟以及价格的逐渐回落，它的民用市场也开始体现。佛罗里达洲的Jacksonville港使用视频分析系统监控Blount等岛屿的周边码头;悉尼海港桥体的保护以及2006英联邦运动会的运动会村安全防范都采用了视频分析系统。国内从北京到西藏的铁路防护也采用了视频分析系统。为了提高沈阳地铁系统运行效率与管理水平，沈阳地铁采用了沈阳天目科技有限公司自主研发的视频分析产品。每个地铁车站均安装视频分析器，分析器通过网络与公安联网，报警信息确保准确及时到达各级部门。视频分析在地铁上的应用主要关注以下几个方