安防監(jiān)控中動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)的應(yīng)用探討

1、安防監(jiān)控中動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)的應(yīng)用探討隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字視頻技術(shù)的快速發(fā)展，安防行業(yè)逐漸發(fā)生了重大的變 革。利用不同的技術(shù)方式對智能安防監(jiān)控系統(tǒng)進行逐步完善已經(jīng)成為了安防行業(yè) 關(guān)注的重點內(nèi)容。 特別是最新的智能安防監(jiān)控當(dāng)中出現(xiàn)了“防御層”概念， 將傳統(tǒng) 的被動式防范逐漸轉(zhuǎn)變成了主動式的防范。 根據(jù)我國現(xiàn)在市場的需求， 對視頻智 能化技術(shù)進行改進、 對報警設(shè)備和視頻監(jiān)控設(shè)備進行整合、 提升報警裝備的有效 性以及監(jiān)控錄像的效率、 降低誤報漏報以及設(shè)備的復(fù)雜度等問題成為了現(xiàn)在工作 的重點內(nèi)容。 隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展， 動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)逐漸進入大家的視 野之內(nèi)， 現(xiàn)已發(fā)展成為推動城市發(fā)展的助燃劑，

2、在國內(nèi)外智能安防監(jiān)控領(lǐng)域都是 重點研究課題與發(fā)展對象。本文針對監(jiān)控視頻的智能施工功能引入新型的動態(tài)目 標(biāo)檢測技術(shù)，從而提升智能安防監(jiān)控視頻的識別效率。標(biāo)簽：智能安防監(jiān)控；動態(tài)目標(biāo)；檢測技術(shù)1 智能安防監(jiān)控檢測的特點及原理分析1.1 智能安防監(jiān)控檢測特點分析智能安防系統(tǒng)當(dāng)中， 視頻動態(tài)檢測屬于視頻報警手段， 不需要增加其它的附 加設(shè)備， 只需要在軟件或者硬件上給于指出， 一旦有活動目標(biāo)進入到攝像機監(jiān)視 區(qū)域， 系統(tǒng)視頻動態(tài)監(jiān)測單元就會感知到視頻信號發(fā)生的變化， 同時啟動數(shù)字單 元對存在變化的視頻信號實施高清拍攝和錄像， 并利用輸出控制單元來啟動報警 關(guān)聯(lián)設(shè)備。所以，智能安防監(jiān)控視頻監(jiān)測具有以下幾

3、方面的特點： (1)任何視頻 通道都能夠獨立的設(shè)置靈敏度和動態(tài)監(jiān)測區(qū)域； (2) 可以按照外部環(huán)境來設(shè)置靈 敏度； (3)系統(tǒng)的抗干擾性能較高，不需要增加其它附加報警設(shè)備； (4)發(fā)生報 警之后可以跟蹤記錄音視頻信號， 并且可以靈活的調(diào)節(jié)跟蹤時間； (5) 視頻動態(tài) 檢測機制的使用可以有效的節(jié)約系統(tǒng)硬盤的存儲空間，增加系統(tǒng)錄像時間； (6) 能夠聯(lián)動啟動系統(tǒng)的監(jiān)控拍照系統(tǒng)進行自動拍照， 照片清晰程度高， 監(jiān)控效果好； (7)能夠統(tǒng)計、查閱、管理和打印報警信息，并且能夠為其它的關(guān)聯(lián)設(shè)備提供 控制接口。1.2 智能安防監(jiān)控檢測原理分析傳統(tǒng)智能安防系統(tǒng)所具備的視頻動態(tài)監(jiān)測主要是指視頻顯示區(qū)域按照圖像

4、 內(nèi)容設(shè)定若干矩形隱形監(jiān)測區(qū)域， 一旦視頻監(jiān)視現(xiàn)場出現(xiàn)異常現(xiàn)象， 監(jiān)測區(qū)域內(nèi) 圖像的對比度、 亮度、 圖像內(nèi)容等信息就會發(fā)生變化， 當(dāng)這個變化值超出我們預(yù) 先設(shè)置的靈敏度時， 就會產(chǎn)生報警信號。 隨著智能安防監(jiān)控檢測系統(tǒng)的發(fā)展， 逐 漸出現(xiàn)了基于運動目標(biāo)的動態(tài)監(jiān)測技術(shù)， 比如差值法， 雖然基于運動目標(biāo)的動態(tài) 監(jiān)測技術(shù)方法具備很多的優(yōu)點， 但是在使用的過程中存在一定的缺點， 即運動目 標(biāo)的變粗輪廓或者部分輪廓是通過兩幅圖像相減獲得的， 所以提取到的運動目標(biāo) 存在嚴(yán)重的失真性， 此外監(jiān)控環(huán)境比較復(fù)雜， 特別是在光照經(jīng)常改變的時候， 檢 測效果就不太好。 若能夠克服上述的缺點， 基于運動目標(biāo)的動態(tài)監(jiān)

5、測技術(shù)應(yīng)該可以更好的從運動圖像的序列當(dāng)中找到運動目標(biāo)。2 智能安防監(jiān)控檢測系統(tǒng)中動態(tài)目標(biāo)檢測功能設(shè)計及在實現(xiàn)2.1 背景模板的獲取(1)首先需要利用前后幀基本圖像對比的差值來判斷是否是準(zhǔn)模板，若通過對比判斷結(jié)果滿足條件要求， 那會將后一幀圖像設(shè)為準(zhǔn)模板， 并將其保存到存 儲器中備用。若檢測圖像的序列為(fx ，y，t)，準(zhǔn)模板判定條件為： |f (x ，y， t1) -f (x，y，t2) |Td 時 M (Dx，y，t) =1 ；|f (x ，y，t) -f (x ，y，t- t) |Td 時 M (Dx ，y，t) =0.其中：t 表示處理幀的時間間隔； (fx ，y，t)和(fx ，y，

6、 t- t) 分別表示時間為 t 和 t- t 時的兩幀連續(xù)圖像， 若兩幀圖像所對應(yīng)的像素灰 度絕對差值高于閾值， 則說明該像素為運動點， 此時需要將其值設(shè)置為 1；反之， 若兩幀圖像所對應(yīng)的像素灰度絕對差值低于或者等于閾值， 則說明該像素不是運 動點，此時需要將其值設(shè)置為 0。若利用連續(xù)兩幀序列圖像和背景模板幀實施差 分時，計算圖像序列當(dāng)中的連續(xù)兩幀圖像(fx，y，t)與(fx ，y，t+t)的圖像 灰度和模板幀絕對差分圖像， 再將差分的結(jié)果實施疊加處理， 從而提升該算法的 可靠性。根據(jù)對應(yīng)像素對上式當(dāng)中的兩幅二值圖像 D (x ，y，t)與 D (x ，y，t+t) 進行運算，我們可以發(fā)現(xiàn)

7、這種計算方法能夠更加精準(zhǔn)的提取運動區(qū)域。2.3 目標(biāo)跟蹤目標(biāo)運動具備空間規(guī)定性和連續(xù)性， 利用運動預(yù)測能夠極大地提升拍照系統(tǒng) 的工作效率以及爆照的有效性。 根據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實際要求， 為了對目標(biāo)進行 實時跟蹤， 本文采用了運動目標(biāo)的幾何中心比較方法來確定攝像機跟蹤目標(biāo)的具 體角度。2.4 系統(tǒng)原理構(gòu)成方框圖本文針對智能安防監(jiān)控中動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)的系統(tǒng)構(gòu)成原理作出了相應(yīng)的 系統(tǒng)原理構(gòu)成圖，具體見圖 1。按照上述的原理構(gòu)成圖， 我們可以將上述的理論內(nèi)容運用在智能安防監(jiān)控系 統(tǒng)當(dāng)中，從而實現(xiàn)動態(tài)檢測技術(shù)在智能安防監(jiān)控系統(tǒng)當(dāng)中的應(yīng)用。3 結(jié)束語綜上所述， 將傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)與目標(biāo)檢測技術(shù)、 跟蹤技

8、術(shù)進行結(jié)合， 對 監(jiān)視區(qū)域內(nèi)運動目標(biāo)實施監(jiān)控， 這樣可以提升系統(tǒng)監(jiān)控的有效性和智能化。 利用 視頻圖像和背景模板的運動信息實施目標(biāo)檢測和跟蹤任務(wù)，具有較高的可靠性。 實踐表明， 利用本文研究的基于背景模板的視頻動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)對監(jiān)控場景目 標(biāo)進行檢測的同時， 還能夠?qū)崟r獲得相應(yīng)的反饋信息， 此外該技術(shù)的使用還能夠捕獲有效的運動信息，實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的最終目的。參考文獻：1賈國棟.對我國智能安防監(jiān)控動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)的思索 基于新公共管 理理論的視角J.宏觀質(zhì)量研究， 2013 (02)：108109.2丁守寶，劉富君.我國智能安防監(jiān)控動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)的現(xiàn)狀與展望J. 中 國計量學(xué)院學(xué)報， 2008 ，04 ：304308.3楊柳，陳奎.我國智能安防監(jiān)控中動態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢J.商 業(yè)故事， 2015，08 ：16.4諸源.智能安防監(jiān)控中動態(tài)