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解析智能監控系統五大技術具體表現形式

智能監控技術已經在不少獨立的領域有所發展,但目前還未出現比較完美的綜合性的解決方案,筆者根據多年的工作實踐,結合現在的計算機技術發展,提出以下五個技術方面的設想。
 

智能碼流技術
 

智能碼流,是系統根據圖像識別後,根據畫面運動主體的運動速度,將正常錄制的視頻進行碼流調整,進行最後的視頻存儲。對于運動慢的運動主體,碼流記錄甚至可以低至8幀/秒(fps)以下,對于正常速度運動的主體,碼流設定正常的25fps,對于敏感圖像的運動物體的視頻碼流可設定在30fps以上。對于高速的運動主體,在高速攝像機的配合下,碼流可高達1000fps以上。智能碼流技術,可以減少非敏感圖像占用視頻存儲資源,從而對敏感圖像提供了充裕的記載能力。
 

動態區域自適應的智能監控技術
 

以某車庫視頻監控畫面爲例,畫面上的敏感信息爲運動的車輛和人。不敏感畫面是背景(地面和屋頂)。但在實際的視頻記錄中,背景(地面和屋頂)占據了50%以上的存儲空間。通過圖像識別技術,可以判定固定背景與運動物體圖像,因而,具備了只在記載畫面的中有運動的技術可能。動態區域智能監控,就是只記載除背景以外的運動物體,從而大大減少了視頻存儲空間的需求,相同的存儲空間,可保留的視頻時間長度可以成倍提高。攝像系統,通過圖像識別技術,可以智能學習,判斷哪些圖像是背景,即便是由雲台控制的攝像頭,通過設定的時間內的自動學習,也可以自動判定錄制視頻中的新背景,從而實現對運動物體圖像的智能監控。
 

非敏感區域的低碼流記載技術
 

視頻上方的25%到30%的區域,通常是天空或建築的頂部圖像,基本屬于敏感要素不太可能出現的區域。如某些典型監控圖像中的紅色馬賽克部分的圖像,基本不會含有人們關心的視頻內容,因此可以把視頻圖像的非敏感區域的忽略或者用低碼流另外記錄,只需在回放的時候與高碼流的視頻做一個同步。值得說明的是,非敏感區域在不同應用場景,各有不同,有的也許在視頻圖像的下方,有的監控場景,非敏感區域是不規則的,可以在視頻監控系統安置好後,根據實際情況再進行應用層面的人工設定。
 

人臉/車輛識別(或其他敏感移動物體)驅動高清攝錄技術
 

在特殊的場景下,比如大樓的進口處、電梯等地方,人臉是敏感圖像。在車庫內、小區的進出口處,車輛及其號牌是敏感圖像。若全部用高清的視頻固然可以滿足監控需求,但視頻存儲,特別是長時間的保存就會需要海量的存儲空間;若根據圖像識別技術,判斷出現設定的敏感圖像的時候,才驅動攝像頭啓動高清記錄,對于一般的非敏感圖像,則啓動標清甚至低碼率的視頻流來記錄。這樣高清與標清相結合的監控記錄,即保證了記錄敏感圖像的質量,同時又較大程度上減少了視頻存儲量。
 

序列幀視頻文件分布存儲技術
 

把視頻在一秒內産生的幀爲標識成序列幀,同時編制存儲與播放序列,把不同序列的幀劃分爲數個文件存儲;單個幀序列文件可以單獨播放,效果等同于低碼流記錄的視頻效果。
 

所有幀序列可以合成完全視頻一起播放時,則是高清(或標清)的視頻效果。當需要回收存儲空間的時候,可按存儲策略規劃,先將一部分序列幀視頻文件所占的區域覆蓋。另一部份則保存下來,從而更有效的利用存儲空間。例如按原存儲能力可以保留1個月的視頻數據,經過視頻幀文件的分布存儲後,可以保留數個月的有選擇的序列幀視頻的文件數據。對已保留了中長期的序列幀視頻文件進行部分覆蓋,實現淡入淡出式的視頻逐漸丟棄,長期保留的視頻數據不是一下完全消失,而是慢慢的消失、丟棄。從而最大限度地延長監控視頻保留的時間。
 

基于以上五種技術的智能視頻監控的視頻流
 

如圖1所示,智能監控的視頻流,是經過一系列的不同邏輯層面的圖像識別,進行的智能判斷後進行錄制、存儲的。其中動態區域自適應的智能監控技術、非敏感的低碼流記載技術的運用可以根據實際需要,貫穿在整個存儲過程;或者根據應用層面的人工設定,有選擇地實施。圖像識別從初步識別,到精細識別,按需要分層次進行。對視頻圖像識別的采樣頻率,可以根據需要,設定具體頻率,不需要對每一幀的圖像都識別。
 

 
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