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时间:2018-10-23
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1、视频图像智能分析技术和产品应用功能探讨视频图像智能分析技术的研究和发展源于两个主要应用领域:一是为了便于分析而对图像信息自动进行判断、改进和增强,是针对视频图像本身进行改进和增强的技术,主要应用是对视频图像的效果进行判断、改进和增强,比如对视频和图像自动进行噪声检测滤除、颜色亮度自动校正等等,二是让机器自动理解视频图像,并对图像数据进行分析、存储、传输和显示,如工业制品的检测识别、OCR字符识别以及安防领域的行为检测、人脸检测、车辆号牌检测、逆行、闯红灯等违法行为等检测识别等。这些方面的研究的最终目的是用计算机模拟人类视觉,包括理解视频内
2、容和对其行为进行预判并采取相应行动等。 我们现在所提到的视频图像智能分析,主要是安防领域和道路监控领域内的相关应用。下面就对其智能分析应用的状况进行分析。 2D09年深圳安博会上,文安、汉王的视频质量诊断系统、TI的视频质量增强算法芯片,包括现在交通上用的比较多的宽动态的摄像机以及一体化摄像机,都可以说是视频智能分析技术在图像信息自动判断、改进和增强领域的应用,它们都是对视频图像信息状况进行自动判断,并根据分析数据进行分析、报警、改进或增强。现在,着重讨论自动理解视频图像方面,也就是智能分析在安防和交通的相关应用。 视频图像智能
3、分析技术在安防行业中的应用 自动理解视频图像并对图像数据进行分析、存储、传输和显示,基本上就是我们平时所提及的智能分析。对于安防行业,主要包括智能行为分析、云台智能动态跟踪、人脸检测识别、人数统计等等相关应用。下面主要针对这四种应用进行分析。 1、智能行为分析 具体来说,主要是对越界、进入或离开特定区域、物品遗留、物品遗失、滞留、徘徊等等异常行为进行检测、分析、判断和报警等。这是安防智能化需求和关注的重点,同时也是相关产品最多的智能分析需求,主要以ObjectVideo、IOImage等厂商为代表。 对于现在的比较通用的智
4、能行为分析产品来说,基本都是通过对视频图像中的运动对象进行提取、分割、跟踪为基础,虽然有各自的特点,但重点实际上都在分割和跟踪上面,因为这两类算法的结果将直接影响到规则判断的准确性。但是由于大部分的智能行为分析产品并不仅只是对人进行分析,车、物体甚至动物都可能是它需要考虑的目标。分析的目标对象比较广泛,所以不太可能采用和人脸检测等类似的技术对对象进行直接检测判断,而基本上都是以运动检测判断算法为基础。 然而问题是,由于没有采用直接针对对象的检测算法,运动检测算法计算出来的运动物体会是什么?是人?是车?可能是,也可能不是,还可能是噪声,甚
5、至有可能是多个人或多个物体的重合。因此,考虑到对象类别的多样性、物体的重叠以及阴影、灯光、噪声等等的干扰,如何能够较好地对检测对象进行分割和跟踪,就是我们所面对的主要问题。 现在算法对阴影、灯光、水以及噪声的过滤实际上并不能解决根本问题,因为它并没有对智能行为分析的对象分割提取出具体明确的目标,这样对于一些存在重叠或者多物体的目标对象的分割就没有帮助,特别是针对一些由于阴影、灯光等影响而“重叠”起来的物体。而现在的根据特征检测判断的算法基本上只能针对某一类的特定对象进行检测,并且其检测对象的类型数目和计算量是正比关系。另外,现在的这种根
6、据对象特征进行分类的检测算法虽然受阴影、灯光影响较小,但是对真正重叠的物体的分割也是比较难实现的。所以现在的智能行为分析的应用环境是在符合检测物体大小要求的情况下,以“稀且广”为佳,特别是“稀”为第一要素,尽量避免物体重叠和检测重合。因此智能行为分析的应用实际上主要集中于一些特殊的行业或场景,而不是万能的。所以在安防展会上,那种以现场实时视频作为分析源的智能行为分析产品基本都很难达到满意效果。 另外,也有针对局部部分运动进行检测分析,比如手的运动检测、步态检测等等,不过此类研究由于需要分析的动作比较具体和细致,对视频和应用环境提出了较高
7、的要求,现阶段主要针对特定需求的研发,通用性较差。 2、智能云台动态跟踪 这是一个比较热门的应用话题,因为它能较好地体现智能分析结果的“后期处理”行为。相对于视频图像智能分析产品,“智能云台”不仅能够发现异常状态,还能视频图像智能分析技术的研究和发展源于两个主要应用领域:一是为了便于分析而对图像信息自动进行判断、改进和增强,是针对视频图像本身进行改进和增强的技术,主要应用是对视频图像的效果进行判断、改进和增强,比如对视频和图像自动进行噪声检测滤除、颜色亮度自动校正等等,二是让机器自动理解视频图像,并对图像数据进行分析、存储、传输和
8、显示,如工业制品的检测识别、OCR字符识别以及安防领域的行为检测、人脸检测、车辆号牌检测、逆行、闯红灯等违法行为等检测识别等。这些方面的研究的最终目的是用计算机模拟人类视觉,包括理解视频内容和
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