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时间:2019-05-21
《智能视频监控技术综述-黄凯奇》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第38卷第6期计算机学报Vol.38No.62015年6月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSJune2015智能视频监控技术综述黄凯奇陈晓棠康运锋谭铁牛(中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室&智能感知与计算研究中心北京100190)摘要随着摄像头安装数量的日益增多,以及智慧城市和公共安全需求的日益增长,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点.智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,应用领域广泛多样.文中对智能视频监控技术的发展历史、研究现状以及
2、典型算法的现状给了比较全面的综述.首先从底层、中层、高层对智能视频监控技术进行分类,分别对目标检测、目标跟踪、分类识别以及行为分析算法进行归纳总结;然后对典型算法的优缺点进行分析,给出了典型算法在现有研究数据库上的性能对比,并对待解决问题和难点进行了总结;最后对智能视频监控技术在物联网背景下存在的挑战以及未来发展趋势进行了探讨.关键词智能视频监控;智慧城市;公共安全;物联网中图法分类号TP18DOI号10.11897/SP.J.1016.2015.01093IntelligentVisualSurveillance:AReviewHUANG
3、Kai-QiCHENXiao-TangKANGYun-FengTANTie-Niu(NationalLaboratoryofPatternRecognition&CenterforResearchonIntelligentPerceptionandComputing,InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190)AbstractDuetotherapidincreaseofthenumberofcamerasusedinthevideosurveillanceand
4、thehugeneedsofthesmartcityandpublicsecurity,videosurveillancebyhumanbeingsisnolongersuitable.Hence,intelligentvideosurveillanceemergesandbecomesoneofthehottestresearchpoints.Intelligentvideosurveillanceisaninterdisciplinaryresearchareathathasabundantresearchinterestsanddiv
5、erseapplications.Thispapersummarizesthehistory,thestate-of-the-art,andvariousapplicationsoftheintelligentvideosurveillance.Firstly,thispaperclassifiesthealgorithmsbylowlevel,middlelevelandhighlevel,thenanalysestheiradvantagesanddisadvan-tages,andcomparestheperformancesondi
6、fferentdatasets,aswellaspresentstheoutstandingissues;finally,wediscussthefutureresearchtrendsofintelligentvideosurveillanceinthecontextofInternetofThings.Keywordsintelligentvideosurveillance;smartcity;publicsecurity;InternetofThings人们对安全性要求的提高以及经济条件的改善,监1引言控摄像头的个数增长速度越来越快,
7、覆盖的范围也越来越广.传统的视频监控仅提供视频的捕获、存储当今社会,人口众多,存在众多安全隐患.随着和回放等简单的功能,用来记录发生的事情,很难起收稿日期:2013-09-08;最终修改稿收到日期:2015-03-16.本课题得到国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2012CB316302)、国家自然科学基金(61322209)、国家科技支撑计划(2012BAH07B01)资助.黄凯奇,男,1977年生,博士,研究员,国家自然科学基金优秀青年基金获得者,中国计算机学会(CCF)高级会员,曾任IEEE北京分会副秘书长,主要研究领域为计
8、算机视觉、模式识别、智能视觉监控.E-mail:kqhuang@nlpr.ia.ac.cn.陈晓棠,女,1987年生,博士,助理研究员,主要研究方向为计算机视觉、模式识别.康运锋
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