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視頻監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)01系統(tǒng)摘要應(yīng)用場所系統(tǒng)的意義系統(tǒng)設(shè)計目錄030204基本信息視頻監(jiān)控系統(tǒng)從最初的模擬閉路電視監(jiān)控開始,經(jīng)歷了數(shù)字化,網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展,正在向分布式、智能化的方向邁進。視頻壓縮技術(shù)的發(fā)展促進了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)字化,節(jié)約了大量的存儲空間。系統(tǒng)摘要系統(tǒng)摘要智能視頻監(jiān)控的核心內(nèi)容之一是對特定目標(biāo)的自動跟蹤。目標(biāo)跟蹤可分為5個步驟,包括運動檢測、目標(biāo)分類、目標(biāo)跟蹤、行為分析和行為識別。如對人體的跟蹤:首先從實時圖像序列(即視頻)中檢測出運動物體,再判定運動物體中的人體,然后跟蹤人體的運動軌跡,并分析和選定有異常行為的人,最后對行為異常的人進行持續(xù)跟蹤。運動檢測是從圖像序列中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來。運動區(qū)域的有效分割將大大減少后繼過程的運算量。然而,背景圖像的不穩(wěn)定性,如陰影、光照、慢移動、靜移動(樹葉的擺動)等,也使得運動檢測非常困難。運動檢測算法可按照不同分類標(biāo)準(zhǔn)分為多種。運動檢測算法歸納為三種:背景消除法,時間差分法,光流法。背景消除法和時間差分法都可以看作是差分圖像法。背景消除法是運動分割中最常用的一種方法,它利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區(qū)域。時間差分方法是在連續(xù)的圖像序列中兩個或三個相鄰幀之間采用基于像素的時間差分并且閾值化來提取出圖像中的運動區(qū)域?;诠饬鞣椒ǖ倪\動檢測采用了運動目標(biāo)隨時間變化的光流特性,通過計算位移向量光流場來初始化基于輪廓的跟蹤算法,從而有效地提取和跟蹤運動目標(biāo)。該方法的優(yōu)點是在攝像機運動的情況下也能檢測出獨立的運動目標(biāo)。目標(biāo)分類的目的是從檢測到的運動區(qū)域中將特定類型物體的運動區(qū)域提取出來。根據(jù)利用的信息的不同,目標(biāo)分類可以分為基于運動特性的分類和基于形狀信息的分類。基于運動特性的識別利用目標(biāo)運動的周期性進行識別,受顏色、光照的影響較小?;谛螤钚畔⒌淖R別利用檢測出的運動區(qū)域的形狀特征與模板或者統(tǒng)計量進行匹配。系統(tǒng)的意義系統(tǒng)的意義隨著人們對社會安全的重視,視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)開始廣泛的應(yīng)用到各個領(lǐng)域和行業(yè)。產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢呈現(xiàn)出明顯的4P(Platform平臺+Product產(chǎn)品+Provision服務(wù)+People大眾)融合趨勢。社會各行業(yè)需要實施遠程視頻監(jiān)控的范圍已逐步擴大,面向管理監(jiān)控和生產(chǎn)經(jīng)營監(jiān)控發(fā)展,中國的視頻監(jiān)控集中在行業(yè)用戶,個人用戶市場特別是家庭安全領(lǐng)域的需求具備較大潛力。電信運營商寬帶升級,使得現(xiàn)有的寬帶網(wǎng)絡(luò)能夠滿足用戶多方面的需求,在傳統(tǒng)的以文字和圖片為主的內(nèi)容服務(wù)上,能夠提供具有視頻和音頻的多媒體內(nèi)容服務(wù)。這是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢,也為視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的發(fā)展提供了強有力的平臺支持。需求與平臺的結(jié)合,使得視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)形成巨大的發(fā)展?jié)摿?。視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為所有安全保衛(wèi)工作的眼睛,是第一信息收集來源。視頻監(jiān)控點的多少、架設(shè)范圍直接決定了信息收集的程度,也決定了在處理突發(fā)事件和預(yù)防突發(fā)事件的效率和能力。為了能夠全面監(jiān)控,通常需要在監(jiān)控點及其周邊地區(qū)架設(shè)大量的攝像機,數(shù)量如此眾多、范圍如此廣的視頻監(jiān)控點的無論是設(shè)備安裝,還是機動性要求,現(xiàn)有的系統(tǒng)都無法滿足要求,在降低成本、提高工作效率、增加機動性上只有使用移動智能監(jiān)控系統(tǒng)才是解決這些矛盾的最佳選擇。在現(xiàn)實活中,大量的有意義的視覺信息包含在運動之中。盡管人類視覺既能看見運動又能看見靜止的物體,但是在許多場合,比如說交通流量的監(jiān)測、重要場所的保安、航空和軍用飛行器的制導(dǎo)、汽車的自動駕駛或輔助駕駛等,我們往往對運動的物體更感興趣。因此研究只對運動目標(biāo)敏感的檢測與跟蹤系統(tǒng)是很有意義的。此外,運動目標(biāo)的研究對象是圖像序列,而研究圖像序列的困難性一般要比單幀圖像分析大。應(yīng)用場所應(yīng)用場所1、周界警戒及入侵檢測:在復(fù)雜環(huán)境中精確的偵測和識別單個物體或多個物體的運動情況并進行運動軌跡跟蹤,包括運動方向、運動特征等;2、物品被盜或移動檢測:計算機將自動檢測物體移動情況,用于重要物品和設(shè)備的監(jiān)視;3、遺留、遺棄物品檢測:當(dāng)一個物體(如箱子、包裹、車輛、人物等)在警戒區(qū)域長時間停留,或超過了預(yù)定的時間,系統(tǒng)產(chǎn)生報警信息。典型應(yīng)用場景包括機場、火車站、地鐵站等。4、自動跟蹤:偵測到移動物體之后,根據(jù)物體的運動情況,發(fā)送控制指令,使攝像機能夠自動跟蹤物體,當(dāng)物體超出該攝像機監(jiān)控范圍之后,自動通知物體所在區(qū)域的攝像機繼續(xù)進行追蹤,可用于不同攝像機對同一目標(biāo)的關(guān)聯(lián)跟蹤;5、高級視頻移動偵測(AdvancedVMD):在復(fù)雜的天氣環(huán)境中(例如雨雪、大霧、大風(fēng)等)精確的偵測和單個物體或多個物體的運動,包括運動方向、運動特征等。6、非法滯留(ObjectPersistence):當(dāng)一個物體(如箱子、包裹、車輛、人物等)在警戒區(qū)域停留的時間過長,或超過了預(yù)定的時間就報警。典型應(yīng)用場景包括機場、火車站、地鐵站等。系統(tǒng)設(shè)計系統(tǒng)設(shè)計智能網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)不僅能實現(xiàn)監(jiān)控功能,還能實現(xiàn)監(jiān)控范圍網(wǎng)絡(luò)化、存儲容量擴容化、監(jiān)控智能化等,一旦選定目標(biāo),系統(tǒng)即可進行目標(biāo)實時自主跟蹤,通過攝像頭和云臺監(jiān)控目標(biāo)行為,存儲可靠信息。由于均值偏移算法(MeanShift)是一種基于Bayes濾波的動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計方法,具有很好的抗遮擋性。故采用均值偏移算法,實現(xiàn)智能網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實時監(jiān)控和目標(biāo)實時跟蹤功能。硬件實現(xiàn)圖1網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)適用于任何支持TCP/IP的10/100Base-T以太網(wǎng)。系統(tǒng)實現(xiàn)的各種監(jiān)控功能有:語音報警、抓圖錄像、輪巡監(jiān)控、目標(biāo)人物跟蹤等。系統(tǒng)主要由網(wǎng)絡(luò)視頻前端監(jiān)控設(shè)備(VideForwardSupervisedevice,VFSD)、視頻服務(wù)器(Videserver,VS)和網(wǎng)絡(luò)客戶終端(NetworkGuestUnit,NGT)三部分組成。硬件平臺總體結(jié)構(gòu)如圖1所示??蛻艨梢?/p>
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